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Voici comment exploiter avec succès le marketing axé sur les données

Réellement faire une réussite du marketing axé sur les données est un défi énorme auquel font face de nombreuses marques. On lit partout de tout sur des applications de données prometteuses. Cependant, l’honnêteté nous oblige à dire que nous avons tous un peu peur d’échouer en matière de données et que nous avons du mal à déterminer comment tirer de la valeur de la data de façon vraiment optimale.

Pour commencer par une note positive, beaucoup de marques ont fait d’énormes pas en avant lorsqu’il s’agit d’implémenter le marketing axé sur les données. Entre-temps, les marques et les entreprises se sont adaptées : elles ont mis sur pied des équipes de données et se sont procurées les systèmes leur permettant de collecter, déverrouiller et traiter la data en ligne et hors ligne. Les marques tiennent ainsi de plus en plus souvent elles-mêmes les rênes, détenant des connaissances précieuses sur leurs clients et prospects. Elles les mettent souvent à profit pour des activations marketing – le fait de toucher et inciter les consommateurs un-à-un via des canaux en ligne et hors ligne et/ou de collecter des connaissances approfondies dans un tableau de bord afin de mieux comprendre.

Jusqu’ici, tout va bien, semblerait-il, mais la dernière étape dans la feuille de route des données s’avère être la plus ardue : tirer du rendement de cette data.

Data

Comment cela se fait-il ? Il y a une série d’idées fausses concernant le marketing axé sur les données qui sont à la base de cette observation.

1. Les données ne sont jamais parfaites ; faites avec

D’emblée, la première idée fausse est la plus tenace : on aimerait disposer de données parfaites, mais la data parfaite n’existe pas. On collecte des données sur le comportement humain, les perceptions et les motivations, mais rien n’est plus difficile à expliquer que le comportement humain. Les données constituent un moyen qui permet d’expliquer et de prédire ce comportement. S’il est difficile de mesurer l’action humaine, il s’en suit qu’il est aussi impossible de collecter la data parfaite.

2. Chaque euro n’est pas directement récupéré

Après l’investissement data consenti, on aimerait tous récupérer au moins autant. De préférence, on voudrait y coupler un numérateur. C’est chouette pour le CFO, mais aussi pour démontrer pourquoi il est nécessaire de mettre sur pied des équipes de données. À un moment pareil, on part de l’idée que cet euro de données investi en générera un autre et que l’effet sera immédiatement visible dans le chiffre d’affaires. Il convient toutefois d’interpréter les investissements data d’une autre façon qu’en observant les effets linéaires, sinon les comptes seront erronés. La bonne façon de procéder est développée plus loin dans cet article.

3. C’est mieux que rien

Dans le prolongement de la première idée fausse : lorsqu’il s’agit de valoriser la data, mettez en pratique une vision ‘verre à moitié plein’ plutôt qu’une vision ‘verre à moitié vide’. Il arrive aux départements data de s’arrêter sur ce qui ne marche pas encore bien. Cela entraîne souvent que ‘ce train ne quitte pas la gare’ et que l’on reste empêtré dans le processus de développement. Il est important de déjà se mettre à l’œuvre avec une data limitée, et d’élaborer des cas d’utilisation, même si ce n’est pas encore parfait. On acquière de l’expérience et on accumule des ‘heures de vol’.
 
Autre point important pour la gestion interne des parties prenantes : montrez ce qui peut être tiré de la data pour ainsi inspirer le reste de l’organisation.

4. Le fossé entre la data et la vente/le marketing

Ici, il ne s’agit pas tellement d’une idée fausse, mais plutôt d’une observation. Beaucoup de marques disposent d’une équipe de données séparée qui se tient souvent dans l’organisation comme un silo indépendant. Ailleurs, ce sont les équipes marketing ou de gestion de la marque qui, idéalement, se serviront de ces connaissances data.
 
La pratique est récalcitrante : les marketeurs/brand managers (qui souvent se trouvent en première ligne) 1) ont souvent une connaissance limitée de la data, ce qui la rend difficile à appliquer pour eux ; 2) les possibilités data sont perçues comme une distraction du business quotidien et 3) la pertinence pratique est souvent peu claire pour ce groupe. Bref, il existe un fossé entre les équipes et beaucoup d’organisations ont du mal à jeter le bon pont entre les équipes de données et celles qui devraient vraiment se mettre à l’œuvre avec la data. En fait, tout est fait pour ce groupe-là !
 
Le fil rouge est donc qu’une stratégie de données performante repose sur plus que le fait de disposer d’une valise pleine d’argent. Travailler de façon data-driven relève en effet d’un changement d’organisation : l’organisation tout entière doit être prête à travailler sur base de données, des commerciaux aux département légal et au développement.

Le Data Maturity Model ci-dessous, imaginé par VIA Nederland (précédemment IAB Nederland), en fait joliment la démonstration. Il met en exergue que la data est un facilitateur et non une fin en soi. C’est un moyen que doit embrasser l’organisation. Il arrive toutefois trop souvent que la data est considérée comme une fin en soi. Cela démontre aussi dans la foulée que ces choses prennent du temps. L’homme s’est-il immédiatement mis à marcher ? Y avait-il d’emblée des voitures électriques ? En d’autres mots, la data fait partie de l’évolution organisationnelle.

Pour revenir brièvement sur la deuxième idée fausse : le succès d’une stratégie de données se traduit dès lors en une progression sur les métriques au niveau organisationnel au lieu d’un ROI data en 1 sur 1.

Data

Et maintenant ? Comment tirer plus de rendement de sa data ?

1er tuyau : engagez un créatif des données

Comme nous l’avons déjà dit, il existe souvent un fossé entre les équipes de données assurant la bonne habilitation et les équipes devant se mettre à l’œuvre avec les possibilités data. Il est important qu’il y ait une équipe qui jette le pont entre la data et la pratique. Ces professionnels ont beaucoup de connaissances en matière de data et de technologies, mais savent aussi ce qui vit dans le business et quels sont les besoins en présence. On pourrait définir cette nouvelle fonction comme : ‘Créatif des données’, quelqu’un qui traduit l’énorme potentiel de la data en actions concrètes.

2nd tuyau : utilisez les data insights comme un avantage concurrentiel

Finalement, la data n’est rien d’autre que de l’information doublée de connaissances. Servez-vous de ces connaissances que vous collectez à l’aide d’une stratégie de données pour obtenir un avantage concurrentiel en faveur de vos stakeholders externes. Il s’agit d’une opportunité énorme, notamment pour les organisations orientées B2B. En partageant des data insights que votre client ne possède pas encore, vous obtiendrai une conversation plus substantielle et vous serez plus intéressant sur le marché. Utilisez-les donc comme sujet de conversation et vous verrez que vous pourrez mieux rebondir sur les besoins client.

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