Les quantités importantes de données, appelées mégadonnées, ont toujours représenté un défi, aussi bien dans le domaine du marketing que dans les autres secteurs du Web. Le Data-Mining a permis de faciliter le traitement laborieux et chronophage de ces montagnes de données, qui nécessitaient une analyse manuelle et qui délivraient peu d’informations pertinentes. Depuis, les progrès techniques permettent d’analyser ces données bien plus vite. Une analyse complète et automatisée en temps réel est désormais possible à l’ère du Big Data. De plus, la multiplication des points de contact en ligne avec les consommateurs a fait augmenter continuellement la quantité de données collectées, qui se caractérisent par leur pertinence. Le Data-Driven digital marketing utilise ces progrès pour pouvoir interpréter ces données dans un contexte marketing, pour identifier des opportunités et mettre en œuvre des stratégies plus efficaces. Les bases de données sont ainsi interprétées avec plus de rapidité et en temps réel, ce qui permet une forte réactivité.
Le Data-Driven marketing, dont la traduction littérale signifie « marketing poussé par les données », désigne toutes les mesures marketing qui ont été prises à partir des connaissances récoltées via les données des internautes. Cette branche du marketing est apparue à la suite de différents développements au sein des entreprises. En plus du marketing en ligne, la gestion de la relation client joue un rôle grandissant. Ces disciplines du marketing ont été développées dans le but d’améliorer les connaissances acquises grâce aux données des clients. Le processus d’obtention des données a été optimisé, ainsi que la planification des ressources sur le long terme (par exemple dans le domaine des ventes).
Dans le domaine du marketing en ligne, le Data-Driven marketing ne concerne que les mégadonnées (soit les ensembles de données informatiques à très grande échelle, ainsi que leurs utilisations). L’objectif est d’optimiser les mesures marketing en fonction des groupes cibles, et aide également à améliorer l’image de la marque et sa popularité en renforçant le dialogue entre l’entreprise et les clients.
Le virage du digital a contribué à ce que les internautes laissent toujours des traces en naviguant sur le Web. Cette accumulation de données est souvent évoquée comme étant le nouvel or noir du XXIème siècle. Les entreprises ont su les collecter et mettre le Big Data à profit. Cela constitue un aspect important du Data-Driven marketing, dont les aspects principaux sont les suivants :
Le noyau du Data-Driven Webmarketing repose sur l’analyse exacte des données. Les indicateurs de performance tels que le taux de clics des utilisateurs n’est pertinent que lorsque de très nombreuses données ont été collectées. Cela permet de dresser plusieurs schémas et de définir des algorithmes qui leur confèrent un sens par la suite. Une fois que ces données ont été analysées, les marketeurs peuvent déterminer le futur comportement d’achat des consommateurs à partir de leur parcours visiteur sur le site. C’est l’occasion de prendre les devants par rapport à la concurrence : pour qui sait exploiter les données de manière adéquate, les attentes des clients et prospects peuvent être mieux comprises et anticipées. Les entreprises qui savent comprendre les besoins, les souhaits et les exigences de leurs clients peuvent mieux adapter leur offre de produits ou de services. L’interprétation des données est la condition sine qua non d’un dialogue réussi et enrichissant avec la clientèle, et donc un facteur clé de succès. Mais les résultats escomptés ne peuvent être obtenus qu’avec la mise en œuvre d’une planification solide et grâce aux services de Data scientists, professionnels du secteur. Les Data scientists peuvent, à l’aide des outils adaptés, collecter de précieuses informations et les véhiculer au service marketing. Ces données doivent pouvoir répondre aux questions ci-dessous :
La tâche principale consiste à contrôler le flux des données et tous les différents facteurs qui entrent en jeu, sans omettre d’informations. Il convient également de rendre accessible les informations dans leur présentation et d’aller à l’essentiel. Cela requiert un excellent esprit de synthèse, ainsi que la maîtrise d’outils d’analyses automatiques et de segmentation, pour un processus fluide.
L’objectif principal du Data-Driven Webmarketing consiste à comprendre le comportement des utilisateurs et à anticiper leurs désirs. Les études qui en résultent permettent de plus de rester toujours au fait de l’actualité dans le secteur, qui est en constant renouveau. Ainsi, chaque type de requêtes effectuées par les internautes peut être une piste de réflexion pour les acteurs du marketing. Les tendances, les changements dans les comportements d’achat (aussi bien à court et à long terme), tout comme des perceptions changeantes sur une marque doivent être surveillés de plus près. Être réactif permet non seulement de renforcer la fidélisation des clients et la relation à la clientèle, mais aussi d’augmenter les recettes à long terme. En parvenant à tirer des enseignements de masses de données brutes, il est possible de mettre en œuvre des stratégies marketing efficaces et ciblées. On compte donc d’un côté les études en amont qui sont effectuées à partir des bases de données, et de l’autre côté en aval, le marketing mix qui définira les stratégies de l’entreprise.
Avec le Data-Driven content marketing, il est possible d’ajuster au mieux sa communication et la pertinence des messages auprès de la cible. Lorsqu’une entreprise veut attirer l’attention de ses clients, il convient de proposer un contenu qui propose une réelle plus-value. Une analyse élaborée des mégadonnées permet de déterminer les intérêts des différents groupes cibles de l’entreprise, et facilite le choix du type de contenus à offrir tout en adaptant le ton, le style, le format, et les moyens de communication adaptés.
Le problème soulevé par les « lost customers », (soit littéralement, les « clients perdus ») est fréquent pour les marketeurs, notamment lorsque des potentiels clients ont témoigné de l’intérêt, voire même déjà rempli un panier mais interrompu leurs achats par la suite. Quels sont les clients passifs qu’il est encore possible de reconquérir ? Grâce à l’analyse des points de contacts, il est possible de déterminer la qualité de la relation client. Lorsqu’on décèle une période d’inactivité prolongée, il est possible d’intervenir à temps et d’installer à nouveau un dialogue personnalisé avec le client.
Sur Internet, nous faisons nos courses, nous réservons nos séjours de vacances, nous recherchons des idées de cadeaux… Sans toujours nous préoccuper des traces laissées par nos recherches. Les sites avides de données collectent ces informations pour créer ce que l’on nomme le Big Data : des ensembles de fichiers qui sont analysés et utilisés à des fins diverses. Doit-on néanmoins craindre ce...
Chaque année, la quantité de données circulant mondialement sur le Web augmente de 40 pourcent. Les entreprises veulent mettre à contribution cette croissance constante pour étendre les possibilités ainsi offertes au commerce en ligne. Mais le Big Data à lui seul ne peut pas permettre l’acquisition de connaissances. Pour cela, il convient de se plier à l’analyse des données, à l’aide de méthodes...
L’analyse de données représente pour la plupart des gens une question purement théorique. Cependant, afin de rapprocher les résultats des clients, les ensembles de données doivent être présentés visuellement. Avec Google Data Studio, vous pouvez résumer des données provenant de diverses sources dans un rapport clair. Dans notre guide, vous obtiendrez un aperçu de la dernière offre de Google.
A l'ère numérique, les petites et moyennes entreprises augmentent également leur volume de données, dont certaines sont ingérables. Les outils d'exploration de données sont utilisés pour extraire les informations souhaitées des enregistrements de données. Celles-ci extraient les tendances récurrentes des données et les rendent accessibles aux spécialistes du marketing et aux statisticiens. Nous...
L’opinion mining (ou sentiment analysis) vise à déterminer automatiquement, en analysant des textes, le ressenti des internautes à l’égard d’un produit ou d’une marque. Les renseignements acquis permettent ensuite un pilotage précis des campagnes marketing. Des outils de « text mining » sont employés pour analyser les critiques de produits et commentaires publiés sur les réseaux sociaux.
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