Meilleures pratiques pour le marketing – Comment tirer parti des données

Alors que le big data commence à être à l’aise, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour se mettre sous la dent les chiffres. Au cas où vous vous demanderiez « Quelle est la différence entre les données ordinaires et le big data ? », la voici : « Big data » est un terme utilisé pour désigner les quantités massives de données généralement collectées par les entreprises à partir de leurs propres processus et auprès de leurs clients par différents moyens.

Les spécialistes du marketing sont en train de comprendre comment faire correctement du big data. Lorsqu’il est exploité à bon escient, le big data peut révéler des tendances et des modèles très utiles qui peuvent conduire à des améliorations significatives dans les différentes stratégies d’une entreprise, y compris sa stratégie marketing.

Les entreprises utilisent des logiciels sophistiqués pour analyser ces données afin de trouver des informations cachées qui peuvent les aider à mieux adapter leurs produits ou services aux clients de leur zone de chalandise notamment, et à améliorer les performances ou à anticiper la demande. L’analyse des données n’est plus un concept nouveau, et tout le battage médiatique qui a entouré le big data ces dernières années est en train de s’installer dans la normalité. 

 

Données humanisées

Le big data est en train de remodeler le métier du marketing, mais l’approche de l’analyse des données axée sur la technologie peut indiquer que les progrès sont au point mort. Ce qu’il faut, c’est un regard sur le côté humain des données, permettant aux marketeurs de connaître réellement les audiences qui les intéressent. Les données clients vraiment précieuses se présentent en fait sous deux formes : les données épaisses et les données volumineuses.

Les données épaisses sont générées par des anthropologues, des ethnographes et d’autres personnes compétentes pour observer le comportement humain et ses motivations sous-jacentes. Le big data est généré par les points de contact que les entreprises ont avec les clients. Il y a eu très peu de dialogue entre les groupes qui utilisent ces approches respectives, mais vous pouvez résoudre de nombreux problèmes en combinant réellement les deux approches.

Créer de la valeur pour vos clients

Le big data fait de grandes choses pour le marketing. Il promet de répondre à deux des questions les plus contrariantes dans le monde des marketeurs : 1) Qui achète quoi, quand et à quel prix ? et 2) Peut-on relier ce que les consommateurs lisent, entendent et regardent à ce qu’ils achètent et consomment ?

Répondre à ces questions rend le marketing plus efficace, mais en y répondant et en courant après la prochaine transaction, les marketeurs négligent la question de la fidélité des clients à plus long terme.

Lorsque vous utilisez le big data, vous devez créer de la valeur pour les clients, et pas seulement les cibler. Ne vous demandez plus ce que le big data peut faire pour nous et concentrez-vous sur ce qu’il peut faire pour les clients. Cela ne signifie pas que les entreprises doivent cesser complètement d’essayer de prédire et de capturer le prochain achat, mais elles doivent savoir qu’elles ne peuvent espérer que des rendements moyens de cette activité dans certains secteurs.

Données contextualisées

Poser les données dans un contexte plus large vous donne une histoire. Avoir une image claire des effets des différentes tactiques sur les indicateurs clés de performance (ICP) vous permet de prendre des décisions sur les prochaines étapes. Avant de pouvoir replacer vos données marketing dans leur contexte, vous devez savoir à quoi vous avez affaire. Comprenez des choses comme ce que mesure votre taux de conversion, avant d’essayer de donner un sens aux changements de votre taux de conversion ou d’autres KPI.

La première étape pour contextualiser les données est de comprendre ce que signifie vraiment chacune des mesures importantes. Regardez comment votre taux de conversion a évolué dans le temps et considérez quelles actions marketing correspondent à ces changements, plus précisément aux pics et aux creux.

Le bon type de données

On peut dire sans risque que le « big data » est un terme omniprésent. C’est devenu un mot à la mode que beaucoup d’entreprises utilisent, mais beaucoup d’entre elles ne savent toujours pas quoi en faire. La valeur ne réside pas seulement dans des données « plus volumineuses », mais aussi dans leur qualité. Les entreprises ont rivalisé pour s’approprier les ensembles de données les plus grands et les plus audacieux. Ce qui compte, c’est la pertinence. C’est là que réside le défi.

Uber est souvent présenté comme une réussite en matière de big data. Si Uber capte effectivement une multitude d’informations, son succès ne réside pas dans les big data qu’il collecte. Le succès d’Uber vient des petites et bonnes données dont il avait besoin pour la simple tâche de répartir les voitures.

Parfois, les bonnes données sont grandes et parfois les bonnes données sont petites. La clé pour les innovateurs est de déterminer quels sont ces éléments de données critiques qui déterminent la position concurrentielle. 

Personnalisation

Les spécialistes du marketing pensent que la personnalisation est la direction à prendre à l’avenir, ce qui en fait une priorité stratégique. Alors que les signaux immédiats de contexte comme la géolocalisation, les recherches sur le site et les cookies peuvent cibler une expérience de commerce électronique, la véritable personnalisation repose sur les données pour piloter l’expérience.

Il existe de nombreuses façons de personnaliser. La fréquence à laquelle vous vous adressez à vos clients peut faire la différence entre votre effort marketing perçu comme très utile ou très ennuyeux. Des facteurs tels que l’heure de la journée, le jour de la semaine et même le jour du mois où vous contactez quelqu’un jouent un rôle dans l’impact que vous avez sur lui.

La personnalisation est essentielle, surtout lorsqu’elle est exécutée de manière stratégique, qu’il s’agisse de la personnalisation du contenu ou des délais de livraison en fonction des préférences du client. Voici quelques conseils pour personnaliser les big data :

Démarrez simplement. Commencez par la page d’accueil, les e-mails et d’autres éléments de base pour bien faire les choses avant de vous lancer dans une personnalisation complexe.Consacrez des ressources et assurez-vous d’avoir de solides processus de gestion des données de base.Testez continuellement vos campagnes de personnalisation.Laissez les clients choisir d’accepter ou de refuser la personnalisation.

 

 

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