Data Stratégie Marketing

Comment maximiser ses données en un minimum d’effort ?

Si les datas représentent une opportunité stratégique immense pour les marques, leur mauvaise gestion peut également être une source de coûts importants. Comment maximiser simplement leur exploitation? On vous dit tout!

Data, Big Data, autant de termes et thèmes que nous entendons depuis 2012 dans toutes les entreprises qui prennent conscience de l’importance de leur masse de données.

Cependant, les services marketing n’ont pas attendu l’arrivée d’Internet pour essayer de mieux connaître leurs clients et de récupérer des informations sur ces derniers.

Histoire de la data

Dès les années 90, le marketing n’est plus seulement transactionnel, il devient relationnel. Les enseignes de grande distribution développent des programmes et des cartes de fidélité afin de récupérer les données d’achat contre quelques avantages savamment proposés : remises, promotions, bons d’achat, accès prioritaires aux caisses…
Sans en avoir conscience, mais pensant faire une bonne affaire, de nombreux consommateurs ont ainsi souscrit à ces programmes de fidélité.

Avec le développement d’Internet, des réseaux sociaux et de l’utilisation du mobile, les annonceurs sont aujourd’hui capables de mieux connaître leurs clients, voire d’anticiper leurs besoins.

En plus de collecter les traditionnelles informations démographiques, les données comportementales sont désormais étudiées. Ces dernières peuvent être notamment liées à l’achat réalisé sur le site de la marque mais également en dehors de celui-ci. C’est ce qu’on appelle le Third party data ou la donnée tierce.

Sélectionner ses données : du Big Data au Smart Data

Toutes les données récupérées par une entreprise n’ont pas forcément de valeur pour cette dernière. Certaines entreprises collectent et gardent des données « au cas où », exemple : la date de naissance du prospect/client dans le secteur du BtoB : donnée parfois inutile, voire sans valeur. Pire, cette donnée peut même encombrer votre base de données et représenter un coût de gestion.

Mais alors comment faire le tri dans cette masse de données pour n’utiliser que les données qui ont une valeur pour notre entreprise ?

1) Objectif(s) business à définir

Vous devez dans un premier temps définir les objectifs business pour lesquels vous souhaitez utiliser la data.

  • Quels sont les objectifs de collecte de données ?
  • Comment ces données peuvent booster votre Chiffre d’Affaires ?
  • Quel temps passent vos prospects et clients sur votre site web ?
  • Quels contenus proposés intéressent le plus vos cibles ?
  • Les produits vendus sur votre site ont-ils autant de succès que vos services ?

2) Identifier les bons indicateurs (KPI’s) pour les objectifs business prédéfinis

Identifier les KPI’s importants est la clé pour définir les datas dont vous avez besoin, celles qui vous permettront d’atteindre vos objectifs.

3) Conserver uniquement la data ayant de la valeur

C’est ce qu’on appelle le Smart Data : l’usage intelligent des données pour atteindre un objectif prédéfini.
En suivant ce principe, vous ne conserverez que l’information utile afin de la traiter, l’analyser, l’utiliser et ainsi soutenir votre prise de décisions dans l’unique but d’obtenir de meilleurs résultats pour l’entreprise.

S’assurer de la qualité de la donnée 

Tous les services de l’entreprise peuvent être impactés par l’utilisation de la donnée : le service marketing, le service commercial et le service client en premier lieu, mais également tous les services support tel que le service RH, le service comptabilité, le service technique…
Identifier la donnée qui a de la valeur pour vous, devrait garantir le succès.
Cependant, d’après l’étude d’Avril 2018 réalisée par Need my Service, 53% des entreprises estiment avoir subi des pertes, des problèmes ou des coûts en raison de la mauvaise qualité de la donnée. 40% des initiatives business échouent à cause de la mauvaise qualité de la donnée. Il est donc essentiel de recueillir des données de qualité, suffisamment « fraîches » pour les exploiter pleinement et en temps réel.

Pour cela, votre entreprise doit connecter et faire discuter ensemble vos différentes sources de données. Il faut également dédupliquer et dédoublonner la donnée. Rien de pire en termes d’image qu’un email reçu plusieurs fois par le même internaute.

Prenons l’exemple de Maurice :

Maurice en fidèle client de la même à une marque de vêtements depuis une vingtaine d’années.
Régulièrement, Maurice se rend en magasin pour acheter de nouveaux vêtements. Tous ces achats sont stockés dans une BDD, grâce à la carte de fidélité de la marque qu’il détient et utilise fièrement.

Suite à l’insistance de sa fille, un jour, Maurice décide de se rendre sur le site E-commerce de la marque et d’y créer son compte client afin de pouvoir y commander de nouveaux articles. Comme les bases de données magasin et e-commerce ne communiquent pas, Maurice est considéré sur le site e-commerce comme un prospect. Il rentre dans le programme d’acquisition on-line de la marque et reçoit à la fois la communication du programme de fidélisation magasin auquel il appartient depuis de nombreuses années et la communication du programme d’acquisition on-line.

Vous saisissez l’enjeu ?
Si les bases de données étaient connectées, le site e-commerce pourrait reconnaître Maurice comme un fidèle client du magasin venant pour la première fois sur le site de la marque. La stratégie de communication serait alors totalement différente et mieux adaptée aux attentes de Maurice. CQFD

Capitaliser sur l’intelligence humaine pour optimiser l’utilisation de la donnée

Le facteur humain joue un rôle prépondérant dans l’utilisation et l’interprétation de la donnée. La donnée sans humain est une valeur morte.
Certes, les outils technologiques permettent aujourd’hui de réaliser des analyses qui seraient impossibles à traiter par un cerveau humain. Cependant, la réflexion initiale, la restitution finale et l’utilisation des analyses réalisées sont dans les mains de vos collaborateurs.

Valorisez-les. Faites leur confiance pour rationaliser la collecte des données car c’est dans leur intérêt. Cela leur fait gagner en pertinence et en performance afin d’atteindre plus rapidement leurs objectifs. Bien sélectionner les données leur permet, en effet, d’être plus performants et innovants en limitant le temps d’analyse, de retraitement et de prise de décision.

Un volume de données réduit et mieux sélectionné réclame donc moins de ressources pour une meilleure analyse.

La data est devenue un outil quasi incontournable pour tout collaborateur. Attention toutefois à la surcharge du volume de données qui pourrait être contre-productive au sein de l’entreprise.

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Nathalie Grimaud-Morvillez, consultante en marketing digital

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