À l’ère du tout numérique, les données prennent une dimension cardinale et deviennent le nerf de la guerre des stratégies marketing.
Les consommateurs laissent désormais des traces digitales multiples au gré de leurs navigations, achats et interactions en ligne. Cette masse de données représente une manne pour les spécialistes du marketing soucieux de mieux cerner leurs publics.
Le data marketing consiste précisément à collecter, analyser et exploiter finement ces données dans le but d’affiner la connaissance client et d’optimiser les actions marketing et commerciales. Un enjeu de taille à l’heure où la data guide les décisions business !
Dès lors, il apparaît indispensable d’examiner les rouages de cette démarche data-centric pour en saisir toutes les subtilités et les potentiels.
Définition (simple promis) du data marketing
Le data marketing, également appelé marketing data-driven, se définit comme l’utilisation stratégique des données clients pour élaborer des actions marketing ultra-personnalisées. Cette approche repose sur 3 piliers :
1 – La collecte de données clients via différentes sources
Les data marketeurs rassemblent des informations précises sur chaque client et prospect au travers de multiples canaux de collecte :
- Le site web de la marque qui, via cookies, formulaires et analytics, permet de tracker finement le parcours et les interactions des visiteurs.
- Les réseaux sociaux dont les API et pixels Facebook par exemple fournissent de nombreuses données déclaratives, comportementales et relationnelles sur les fans et followers.
- Les applications mobiles et objets connectés qui captent en continu les données d’usage et de géolocalisation des utilisateurs.
- Les enquêtes et sondages qui apportent des données déclaratives explicites sur les attentes et profils des clients.
- Des partenaires externes qui peuvent partager leurs propres datas moyennant rétribution.
- Des plateformes DMP (Data Management Platform) qui centralisent les données provenant de l’ensemble de ces sources.
2 – L’analyse approfondie des données via des outils d’intelligence data
Une fois collectées, les données brutes doivent être traitées et enrichies pour en extraire des insights stratégiques. Les data analysts procèdent au nettoyage, à la déduplication et à la structuration des données dans un format exploitable.
Ils réalisent également une segmentation intelligente des clients en groupes pertinents selon leurs caractéristiques communes. Grâce aux outils d’analytics et de machine learning, ils identifient les tendances, les corrélations, les drivers d’engagement, les profils types et les personas.
Enfin, via des algorithmes et de l’intelligence artificielle, ils effectuent une modélisation prédictive des comportements futurs.
3 – L’exploitation marketing des insights
Les connaissances acquises grâce à l’analyse des données alimentent directement les actions marketing et permettent de déployer des stratégies ultras personnalisées.
Ainsi, les marketeurs peuvent personnaliser finement l’expérience digitale de chaque client en adaptant les contenus et le parcours en fonction de son profil et de son historique. Des messages dynamiques, des suggestions de contenus pertinentes ou encore une navigation guidée sur le site web peuvent être mis en place pour créer une expérience sur mesure.
La diffusion publicitaire peut également être ultra ciblée grâce aux données collectées sur les centres d’intérêt, les habitudes de consommation média ou même la localisation des clients. Les annonces display, les emails et les campagnes sur les réseaux sociaux sont ainsi parfaitement adaptés aux attentes de chaque cible.
S’appuyant sur les données de navigation et d’achats, les algorithmes de recommandation permettent de suggérer aux clients les produits les plus susceptibles de les intéresser. Une personne ayant consulté des téléviseurs 4K se verra ainsi proposer ce type d’appareils.
Les promotions et offres promotionnelles peuvent aussi être modulées en tenant compte du profil démographique, des habitudes d’achat et de l’historique client. Des codes promo ciblés sur certains produits, des ventes privées dédiées ou des cadeaux de bienvenue personnalisés sont autant d’actions rendues possibles par l’exploitation des données.
Enfin, le suivi des indicateurs de performance permet d’optimiser en continu les stratégies et de prédire les besoins futurs pour adapter les offres commerciales.
💡 En définitive, le data marketing permet de passer d’une communication de masse à une stratégie 1-to-1, où chaque client bénéficie d’une expérience sur-mesure basée sur ses données. Une approche indispensable à l’ère de l’hyper-personnalisation.
Les différents types de données utilisées en data marketing
Les spécialistes du data marketing puisent dans une grande variété de données clients pour affiner leurs stratégies. On peut citer :
- Les données démographiques : âge, sexe, situation maritale, composition du foyer, catégorie socioprofessionnelle, niveau d’études, etc. Ces informations permettent de segmenter précisément les audiences.
- Les données d’achat : historique des commandes, panier moyen, taux de transformation, produits consultés/ajoutés au panier/achetés, etc. De précieux indicateurs pour analyser le parcours client.
- Les données de navigation : pages vues, temps passé, clics, mots-clés tapés, URL de provenance, appareil utilisé, etc. Autant de données récoltées via cookies, analytics ou DMP pour follow-up du parcours en ligne.
- Les données social media : contenu liké/partagé, interactions, centres d’intérêt déclarés, influenceurs suivis, etc. Utiles pour affiner les profils et personas.
- Les données de géolocalisation : points de vente fréquentés, lieux visités, déplacements, etc. Précieux pour adresser des promotions ultra-ciblées selon la localisation.
L’analyse croisée de ces différents data points offre une vision 360° du client et de son parcours omnicanal. Un prérequis pour toute stratégie data marketing efficace !
Quels sont les avantages et les défis du marketing des données ?
Le data marketing présente de multiples avantages :
✅ Connaissance client ultra-fine grâce aux datas
La collecte et l’analyse de données issues de sources multiples (site web, réseaux sociaux, objets connectés, etc.) offrent une vision à 360° de chaque client. Leurs caractéristiques sociodémographiques, leurs centres d’intérêt, leur historique de navigation ou encore leur comportement d’achat n’ont plus de secret pour les spécialistes du marketing. Cette connaissance client inédite dans sa précision permet d’appréhender finement les attentes.
✅ Personnalisation de la relation client
Forts de leurs insights sur chaque profil client, les marketeurs peuvent proposer des expériences sur-mesure. Contenus web dynamiques, e-mails et publicités adaptés, promotions ultra ciblées, recommendations personnalisées, chatbots conversant sur les sujets appréciés… la data nourrit toutes ces actions de personnalisation.
✅ Messages et offres sur-mesure selon les insights data
Les datas permettent d’identifier les leviers d’engagement propres à chaque segment et de créer des messages et des offres parfaitement alignés sur leurs attentes. Fini le one-size-fits-all !
✅ Optimization des performances commerciales
Le suivi des métriques et KPIs data-driven permet d’optimiser en continu l’ensemble du tunnel de conversion : taux de transformation, panier moyen, récurrence d’achat, up-selling, rétention… Les datas guident chaque décision pour booster les performances.
✅ Aide à la prédiction des tendances et besoins futurs
Grâce aux techniques de modélisation prédictive, les datas constituent un formidable outil d’aide à l’anticipation des tendances et des besoins futurs. Les marketeurs peuvent ainsi adapter leurs offres et stratégies en avance de phase.
Mais cette approche data-centric soulève également certains défis :
❌ Complexité des outils et méthodes d’analyse
Les outils et méthodes d’analyse de données (analytics, algorithmie, IA…) requièrent des compétences pointues et une certaine technicité. Les marketeurs doivent monter en expertise dans ce domaine ou s’adjoindre des data scientists.
❌ Investissements financiers et humains importants
Entre plateformes logicielles, data engineers et data analysts, le data marketing nécessite des investissements conséquents en technologies et en talents pour collecter, traiter et exploiter les données.
❌ Multiplication des sources de données à intégrer
Les data marketeurs doivent agréger et croiser les données provenant de sources toujours plus nombreuses (sites, apps, IoT, réseaux sociaux…). Un défi d’interopérabilité et d’interconnexion des datas.
❌ Respect de la data privacy et du RGPD
L’exploitation des données personnelles impose de respecter scrupuleusement les réglementations sur la confidentialité des données et d’adopter des pratiques éthiques. Un enjeu juridique et éthique majeur.
❌ Cybersécurité des données et risques de failles
La collecte massive de données amplifie les risques de piratage et de fuites. Une sécurisation rigoureuse des datas s’impose face aux cybermenaces.
❌ Défiance des consommateurs
Certains consommateurs se méfient de l’exploitation de leurs données par les marques. Un risque d’image et de rejet de la part de clients soucieux de garder le contrôle sur leurs informations personnelles.
💡 Pour tirer parti du potentiel du data marketing tout en surmontant ces écueils, les spécialistes doivent faire preuve d’expertise tant en analyse de données qu’en gestion de la data privacy. La clé ? Trouver le juste équilibre entre performance business et éthique dans l’utilisation des données personnelles.
L’analyse et le traitement des données marketing
Une fois collectées, les données doivent être analysées en profondeur pour en extraire des insights actionnables. Plusieurs étapes clés :
- Le nettoyage et la structuration des données via ETL. Les outils ETL (Extract, Transform, Load) sont utilisés pour extraire les données depuis les différentes sources, les transformer en appliquant des corrections, des compléments et des enrichissements, puis les charger dans un entrepôt de données ou un datamart structuré pour l’analyse. Cette étape de nettoyage élimine les données erronées et comble les trous.
- La segmentation des audiences. Grâce à des techniques de clustering, les clients sont divisés en groupes homogènes selon certains critères : données sociodémographiques, comportements d’achat, navigation web, etc. Cette segmentation permet de définir des profils types et des personas sur lesquels baser des actions marketing ultra-ciblées.
- L’identification des facteurs de performance. L’analyse statistique et l’intelligence artificielle identifient les corrélations, les tendances, les profils et les leviers qui impactent les performances marketing et commerciales. Ces drivers permettent de concentrer les efforts sur les bons leviers.
- Le déploiement d’outils d’analyse avancés. Pour tirer le meilleur parti des données, des outils sophistiqués sont utilisés : analytics et reporting pour le suivi des KPIs, algorithmes et IA pour la modélisation prédictive, machine learning pour des insights automatisés…
Cette analyse approfondie des data permet d’établir des profils types, de comprendre les leviers d’engagement et d’anticiper les besoins. Autant d’insights stratégiques pour le marketing !
Les applications concrètes pour le marketing
Grâce au data marketing, des marques comme Nespresso ont pu personnaliser l’expérience client omnicanale. En exploitant les données collectées sur ses clients, Nespresso envoie des recommandations email sur-mesure, adapte le contenu de son site web et propose un parcours client fluide entre canaux online et offline.
Dans le e-commerce, des retailers comme Amazon utilisent des algorithmes de recommandation ultra ciblés basés sur les historiques de navigation et d’achat des clients. Résultat : des suggestions pertinentes qui boostent les ventes.
Des acteurs de la distribution comme Carrefour analysent finement les vastes datas clients en magasin et online pour proposer des promotions et coupons personnalisés, au plus proche des habitudes de consommation de chaque profil.
Grâce à une segmentation publicitaire extrêmement fine reposant sur les datas, des annonceurs comme Orange sont en mesure de toucher avec précision leur cible au moment optimal sur les bons canaux.
Dans des secteurs innovants comme la mobilité, des sociétés comme Uber s’appuient sur le machine learning et les datas clients pour prédire la demande et adapter leur offre en conséquence.
💡 Grâce à ces actions concrètes guidées par la data, les marques optimisent leurs performances business tout en améliorant la satisfaction client. Le Saint Graal du marketing moderne !
🔚 En conclusion, le data marketing s’impose désormais comme une dimension incontournable des stratégies marketing digitales.
L’analyse fine des données clients, qu’elles soient démographiques, comportementales ou transactionnelles, offre des insights précieux pour connaître et comprendre chaque consommateur.
Les marques peuvent ainsi passer d’une communication de masse à des messages et expériences sur-mesure pour chaque profil. Personnalisation, prédiction et optimisation deviennent les maîtres mots, avec à la clé des performances commerciales décuplées.
Certes, cette approche data-centric soulève des défis techniques et éthiques. Mais les bénéfices potentiels sont tels, dans un environnement ultra-concurrentiel, que toutes les entreprises se doivent désormais d’adopter une culture de la donnée. Les technologies comme l’IA et l’IoT ouvrent également des perspectives fascinantes pour exploiter encore davantage la data au service du marketing de demain.