Le Data-Driven marketing : du Big Data au Smart Data

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.

Qu’est-ce-que le Data-Driven marketing ?

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.

Une innombrable quantité de données

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 :

  • Données démographiques : les informations générales sur les groupes de visiteurs telles que l’âge, le lieu de résidence, la catégorie socio-professionnelle, le statut familial, etc. Ces critères aident à définir un groupe cible.

  • Données comportementales : ces données sont récoltées grâce à l’analyse Web et sont traduites en KPIs (Key Performance Indicators ou indicateurs clés de performance). Ces données englobent par exemple la durée moyenne de visite d’un site par un internaute, le taux de rebond (soit le taux de session où les internautes ont quitté directement le site après n’avoir consulté qu’une seule page), ou encore le parcours des visiteurs sur un site (customer journey).

  • Enquêtes qualitatives : ces données sont mises à disposition des entreprises de manière délibérée, par exemple via des sondages de satisfaction téléphoniques ou des questionnaires en ligne.

  • Enquêtes de marché : lesbases de données ainsi constituées permettent de définir le territoire et l’identité de la marque, mais aussi de mieux appréhender l’environnement fortement concurrentiel de l’entreprise et le secteur dans lequel elle évolue.

Le noyau : l’analyse

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 :

  • Quels sont les pronostics ?
  • Quelles données ont été exploitées ?
  • Quels sont les liens logiques entre ces ensembles de données ?
  • Quelles conclusions peut-on tirer de ces analyses ?
  • Comment peut-on les exploiter commercialement ?
  • Comment appréhender ces résultats par rapport à l’entreprise ?
  • Quelles stratégies peuvent-être mises en œuvre ?

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. 

Les objectifs du Data-Driven Webmarketing

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.

Exemple : déterminer quel est le contenu marketing adapté

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.

Exemple : fidéliser à nouveau la clientèle

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.


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