Data Driven Marketing

Le marketing par données ou data driven marketing est un volet du marketing en ligne basé sur l'analyse des données clients. Les résultats de ces analyses sont utilisés pour améliorer les ventes et accroître la notoriété de la marque ainsi que sa portée. Les ensembles de données utilisés comprennent des données démographiques ainsi que des données d'utilisateurs qui, par exemple, enregistrent le comportement des clients sur les sites web. Le data driven marketing ne peut pas être comparé au marketing programmatique, qui est basé sur l'achat entièrement automatisé d'espace publicitaire. Cependant, les outils de data driven marketing peuvent soutenir cette forme de marketing.

Informations générales

Les différents développements dans le domaine de la vente, du service client et du marketing en ligne ont fait apparaître le data driven marketing. Dans le passé, des valeurs telles que le CRM (gestion de la relation client), le système ERP et des solutions BI (Business Intelligence) ont été utilisés comme instruments de décisions à différents niveaux. Les employés, tout comme les gestionnaires, pouvaient utiliser de grandes bases de données afin de d’optimiser leurs activités et de prendre des décisions plus éclairées. L’utilisation des ressources et l’amélioration du résultat d’exploitation se trouvaient donc au premier plan.

Le data driven marketing va plus loin et se base sur les résultats de très grosses bases de données qui peuvent être pertinents pour la commercialisation et la perception de la marque et du produit. Les données démographiques ou comportementales des clients, ou celles qui sont volontairement partagées via un questionnaire ou un sondage en ligne, aident les commerçants à mieux cibler leurs campagnes et à améliorer sur le long terme le service à la clientèle. La taille de l'entreprise n'est pas un facteur important à cet égard, car même les petites entreprises peuvent déjà bénéficier du data driven marketing avec les outils appropriés.

Usages et avantages du data driven marketing

Le but du data driven marketing est de fournir aux décideurs une image actuelle du comportement des clients, de sorte que les tendances, les changements dans le comportement des consommateurs ou encore une modification de la perception de la marque puissent être rapidement identifiées. En fin de compte, la méthode devrait permettre d'obtenir des chiffres de vente plus élevés, un trafic plus important ou l'amélioration d'autres KPI prédéfinis. D'une manière générale, il est s'agit d'entretenir la relation client sur le long terme, de mieux comprendre le client et de fournir une réaction rapide aux tendances et aux marchés, afin de rester compétitifs.

Pour ce type de marketing, il est essentiel pour cette méthode de collecter les données, afin de pouvoir développer sur cette base des stratégies de marketing. De cette façon, les besoins, les désirs et les attentes des clients peuvent être anticipés. Le comportement actuel et passé du client permet, dans certaines conditions, de réaliser des prédictions sur son futur comportement d’achat.

En même temps, cela devrait également contribuer à obtenir des avantages concurrentiels et améliorer considérablement l'efficacité des campagnes en termes de retour sur investissement. Selon une enquête d'Adobe, les campagnes basées sur des données devraient avoir un taux de conversion trois fois plus élevé que les campagnes conventionnelles sans fond de données.[1]

Fonctionnalités

Voici les éléments principaux du data driven marketing :

  • Big Data : données démographiques et comportementales, les données de la web analytique, des réseaux sociaux, des téléphones, les données résultants des questionnaires, des sondages ou des entrevues téléphoniques : toutes ces informations peuvent être utilisées afin de générer la plus grande base de données possible.
  • Attribution : Comment les clients sont arrivés à faire cet achat ? Quels canaux ont été utilisés ? Quels sont les segments clients où le chiffre d’affaire est le plus élevé ? Où les clients peuvent-ils être trouvés ? L’identification et l’analyse des données les plus importantes sont primordiales, afin de pouvoir répondre à des questions ultérieures.
  • Marketing multi-canal : les réseaux sociaux, la recherche naturelle, la recherche payante, les marchés, les médias mobiles ou imprimés : les clients utilisent une variété impressionnante de canaux. Les entreprises se doivent d’être omniprésente.
  • Sciences des données : Plus des données sont rendues disponibles, plus il est difficile de les évaluer et de les rendre exploitables. Le but est en effet d’obtenir des résultats utiles. Les décisions de marketing doivent absolument se baser sur des données fiables.
  • Description : la description est directement liée à des données fiables. Des outils d’analyse modernes offrent de nombreuses façons de visualiser et de fournir aussi des indications précieuses, obtenue précisément par la visualisation.
  • Données anonymes : quand elles sont anonymes et légales, les données offrent de nombreuses options pour l’évaluation. Par exemple, on peut opérer une division des clients les plus aisés en segments, afin de cibler les nouveaux clients de ces milieux plus précisément.

Data driven Marketing : des outils gratuits

  • Dasheroo : Tableau de bord auquel on peut lier de nombreuses sources.
  • Sumall : Tableau de bord pour les réseaux sociaux et le e-commerce.
  • Simplegraph : Outil pour la présentation de métriques choisies
  • Referralsnip : Programme de référence qui peut être lié à de nombreuses sources.
  • Fullcontact : Outil d’unification des coordonnées.

En plus de cette sélection d'outils, des outils gratuits d'analyse web tels que Google Analytics peuvent également être utilisés pour le data driven marketing. Les données Google Analytics peuvent être utilisées pour le ciblage ou le remarketing avec Google AdWords, par exemple. Ici, par exemple, il est également possible de faire de la publicité pour des ID anonymes.

Importance pour le marketing digital

Dans le contexte d’un stockage de données de plus en plus grand, la nature et la qualité de ces données est un point central et une condition de la réussite du data driven marketing. Plus il y a de données, plus l’analyse en est difficile. Quand des données émanant de sources différentes sont rassemblées sous le Big Data, elles sont par la suite fusionnées. Dans cet entrepôt de données, elles seront classés en fonction de différents critères.

Mais la question est la suivante : quelles données sont utiles pour la commercialisation et le service client ? Un défi important du data driven marketing est donc d’opérer à une combinaison de données pertinentes, afin que les résultats obtenus puissent être réellement utiles au département marketing. Un data driven marketing réussi repose principalement sur le Smart data et les outils correspondants.

En plus de la nature des données, l’approvisionnement est une question sensible. La protection des données et la vie privée doivent être assurés. Les clients souhaitent aussi un dialogue authentique et transparent quand ils font part de leurs données et coordonnées. Ils veulent également avoir la possibilité de pouvoir les modifier. Cela n’est toutefois rendu possible que dans de rares cas. Une fois que les données ont été recueillies, elles seront traitées par les entreprises souvent comme des données secrètes ou privées. Cela peut aussi mener à une méfiance vis-à-vis de l’entreprise.

Un autre problème est la rationalisation de l’information. Les données des clients sont transformées en chiffres et représentent de moins en moins les humains. Les entreprises qui veulent comprendre leurs clients doivent aussi traiter avec ces facettes. Le data driven marketing ne doit pas être un mécanisme automatique qui perd de vue le fait qu’il se base sur des clients et non sur une maximisation du profit et la réduction des dépenses marketing. Les marques et les produits vivent au travers des émotions, qui sont une des caractéristiques d’identification clé pour les clients.

Référence

  1. Data-driven digital marketing triples conversion rates (study) venturebeat.com. ouvert le 10.10.2017

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