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La data, vers une meilleure performance

Avec l’explosion des usages digitaux, nous produisons actuellement plus de 2 trillions d’octets de données par jour. Pourtant, seul 5% de ces informations* est aujourd’hui exploité ! Les données sont partout, disponibles en temps réel, et elles représentent un énorme potentiel pour les entreprises. Il revient au Digital Marketing Manager d’extraire le meilleur de ce flux pour transformer l’information produite en véritables opportunités commerciales.

 

De la donnée quasi instantanée
Grâce au nombre croissant de nouvelles sources d’information, les départements marketing peuvent désormais, et de façon quasi immédiate, ré-allouer des budgets de campagnes peu performantes vers des canaux plus appropriés selon les objectifs poursuivis. Ces décisions correctives, encore non envisageables il y a peu, sont aujourd’hui un véritable avantage concurrentiel qui bouleverse la relation client et le comportement de l’entreprise sur le marché. Correctement utilisées, les données statistiques permettent d’élaborer des modèles et de prévoir des tendances. En suivant le comportement des utilisateurs, la data ouvre une dimension prometteuse : la connaissance client en temps réel.

Contextualiser pour mieux piloter
Exploiter en temps réel la myriade d’informations produites peut sembler aisé en théorie, cependant la pratique est plus ardue. Prenons un exemple : la Direction d’une entreprise exprime des objectifs stratégiques (augmenter le CA de X%) desquels découlent des objectifs tactiques (augmenter le trafic ou la conversion). Ces derniers permettant la réalisation des premiers, c’est un peu le principe de la Matriochka : décomposer la vision stratégique en plusieurs problématiques auxquelles on apporte des réponses actionnables. Mais vous l’aurez compris, le « pilotage par la donnée » n’a d’intérêt que dans la mesure où il sert une vision stratégique. Les indicateurs clés de performance, plus de 150 au total, permettent de piloter des actions marketing et des campagnes digitales. Cependant, lorsqu’ils ne sont pas correctement choisis en fonction des objectifs à atteindre, le résultat de l’action ou de la campagne ne sont pas conformes aux attentes business.

L’indicateur doit être contextualisé en fonction du domaine d’activité, des objectifs marketing, des objectifs stratégiques, des actions mises en place, mais aussi de la position de ces actions dans le tunnel de conversion. Par ailleurs, un indicateur sans référentiel indique peu de choses ! Il est important de disposer de mesures dites « étalon » pour un domaine d’activité précis afin de lire et comprendre correctement l’information collectée.

Vers le marketing prédictif
Grâce au Machine Learning et autres modèles d’aide à la décision, cette profusion de data intéresse plus particulièrement les entreprises dans le cadre de la construction de modèles prédictifs. Ce type de modèle analyse les faits présents et passés, afin de pouvoir anticiper et prédire les comportements futurs des consommateurs.

« On se sert du passé au temps présent pour se tourner vers l’avenir »
Ces modèles fonctionnent presque toujours de la même manière. La première étape consiste à comprendre ce que l’on souhaite analyser et à contextualiser l’approche, comme expliqué précédemment. Il est ensuite possible de collecter, d’analyser et surtout de comprendre les données produites. Différentes techniques, toujours plus orientées vers la data science, sont alors utilisées. Une fois retravaillées, ces informations de qualité dessinent les lignes directrices des premières actions marketing. Dès lors, il est important de contrôler les conséquences de ces actions sur l’activité et sur les objectifs de l’entreprise. Un suivi fin permet de les corriger et d’affiner le modèle en construction s’il n’apparaît pas optimal. De même que les KPI n’ont de sens que dans un contexte précis, les modèles deviennent rapidement obsolètes s’ils ne sont pas contextualisés et évolutifs sur la durée. Combinée aux données issues des ventes et du service clients, cette mine d’information sur les comportements utilisateurs devient aujourd’hui le nerf de la guerre du marketing digital.

Facteur de transformation majeur, la maîtrise de l’analyse de la data évite aux entreprises de se perdre dans les méandres du trop-plein d’information et leur permet d’atteindre leurs objectifs business. Source de suivi des performances de l’entreprise, elle assure la mise en place de leviers indispensables à son développement. En 2017, le marketing prédictif devrait donc occuper une place prépondérante au sein des stratégies marketing en proposant des modèles adaptables et intelligents, pour de meilleures relations et expériences client. Paradoxalement, une définition plus précise des contraintes du marché par l’analyse des data permet l’innovation marketing et ouvre un terrain fertile à la créativité.

La data laisse donc présager un avenir haut en couleur pour l’ensemble des acteurs du marketing digital.

*(Source:Christian Beedgen, Co-Founder & CTO of Sumo Logic @websummit 2016).

Signature : l’équipe Performance de Virtua

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