Big Data marketing : comment exploiter la puissance de vos données ?

Comment exploiter le Big Data pour le marketing ? Définition et 5 exemples
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Le Big Data en marketing révolutionne les pratiques et c’est tout un univers de possibilités qui s’ouvre pour les professionnels du marketing, notamment pour améliorer l’expérience client.

Au cœur du Big Data, une quantité phénoménale de données récoltées et analysées par l’entreprise. Comment mettre à profit toute cette puissance du Big Data, de la collecte à l’analyse des données, pour optimiser ses techniques de marketing ? Quelles données exploiter pour mieux cibler ses audiences et impacter positivement l’expérience utilisateur et la relation client ?

Prêt·e à appliquer le Big Data à vos stratégies et atteindre vos objectifs de croissance ?

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Big Data marketing : définition

Le Big Data, désignant un volume conséquent de données issues de l’utilisation des nouvelles technologies, revêt une importance de plus en plus marquée pour les entreprises. Il devient un véritable outil stratégique, notamment en transformant en profondeur l’approche marketing moderne.

Le rôle du big data en marketing

Dans un monde data-driven, le Big Data ouvre de vastes possibilités pour renforcer sa stratégie marketing, en particulier pour la connaissance client. En effet, son rôle sera d’optimiser l’expérience utilisateur, de soigner la relation client, et finalement de favoriser l’engagement client.

Les collaborateurs de l’entreprise exploitent ces données en temps réel pour améliorer la communication marketing avec leurs clients et détecter des opportunités de business sur le média digital.

Plus largement, les entreprises se servent de ce Big Data à des fins d’analyse et de prospective pour conserver ou créer de nouveaux avantages concurrentiels sur leur marché.

💡 Avoir à disposition de grands volumes de données ne va pas automatiquement entraîner une augmentation des ventes ni l’élaboration de meilleures stratégies. Si le Big Data est une matière brute essentielle à la prise de décision, son intérêt réside dans l’exploitation qui en est faite : les choix effectués et les actions mises en place.

Problématique du Big Data marketing

Avec la transformation digitale des entreprises, la principale problématique du Big Data appliqué au marketing est de dégager des perceptions et interprétations pertinentes de la masse de données extraite.

En considérant les 4 grands principes du Big Data :

big-data-marketing-exemple

© ConseilsMarketing

  • le volume : l’entreprise doit être en mesure de traiter et d’analyser un volume certain de données afin d’en tirer des conclusions intéressantes ;
     
  • la vélocité : les équipes de travail doivent pouvoir s’appuyer sur un traitement très rapide de l’information, voire en temps réel, afin de pouvoir exploiter une information pertinente ;
     
  • la variété : le marketing doit exploiter toutes les sources de données pertinentes puis trier et traiter les informations les plus utiles ;
     
  • la véracité : les marketeurs doivent exploiter des informations vérifiées. De la qualité des données dépend l’efficacité des actions.

Dans cette optique, des outils d’analyse, de visualisation et de reporting s’avèrent indispensables pour donner un sens aux données.

Avantages : que permet le Big Data pour le marketing ?

Une stratégie marketing gagnante

Pourquoi utiliser le Big Data en marketing ? Parce qu’il s’inscrit dans une démarche de création de valeur ajoutée mesurable pour l’entreprise.

Plus particulièrement, dans une approche customer-centric, la clé du marketing moderne, il se révèle être une brique essentielle dans la démarche de personnalisation des offres et de la relation client, afin de développer un avantage concurrentiel certain.

En ce sens, il apporte aux professionnels du marketing de nombreux bénéfices. Selon les sources d’information utilisées, l’exploitation du Big Data permet :

  • l’identification de grandes tendances,
  • la détection d’opportunités business et de nouvelles perspectives,
  • la compréhension des préférences et des comportements clients,
  • la prédiction du moment et des canaux opportuns pour la vente,
  • la création d’offres de produits et services sur mesure, en adéquation avec les problématiques rencontrées par les prospects.

En somme, le Big Data permet de proposer la bonne offre, au bon moment, avec le bon message, sur le bon canal, à la bonne personne.

Adieu le spam, bonjour l’expérience client réussie !

Le Big Data permet ainsi de contourner l’ennemi avéré du marketing : le spam. Il aide à :

  • mieux comprendre ses cibles marketing et leurs besoins,
  • capter leur attention et à éveiller leur intérêt pour votre marque,
  • assurer le succès des campagnes d’acquisition et de rétention client,
  • augmenter le revenu généré par client,
  • innover et accompagner une démarche d’amélioration continue de son offre,
  • réduire le taux d’attrition.

💡 Les données recueillies peuvent également faire émerger des questions auxquelles les marketeurs n’auraient pas pensé, et apportent un nouveau relief aux stratégies mises en place.

Quelles données recueillir ?

Voici parmi les principaux types d’information et canaux digitaux à exploiter :

► Données techniques :

  • les moteurs de recherche : pour déceler les intentions de recherche, les besoins exprimés par l’internaute, l’apparition de tendances fortes et leur évolution dans le temps ;
     
  • les données de type cookies (comportement de navigation) : pour connaître les informations de recherche, les sites visités et les actions entreprises.

▶︎ Données sur le comportement et les préférences des utilisateurs :

  • les données mobiles (smartphones et tablettes) : pour connaître la géolocalisation, les intentions de recherche sur mobile et le comportement utilisateur sur le web et les applications mobiles ;
     
  • les données utilisateurs ou user data : pour découvrir les comportements des internautes sur les réseaux sociaux, notamment, leurs préférences personnelles (pages suivies, likes), leurs actions d’engagement (commentaires, partages), leur adhésion à des communautés, etc. ;
     
  • les données transactionnelles : pour observer les transactions effectuées par les clients sur un site e-commerce (date d’achat, montant, références produits, etc.) et obtenir des indications sur les montants de panier, les fréquences d’achat, habitudes de consommation, etc. ;
     
  • les données des objets connectés (IoT ou internet des objets) : les appareils de domotique et assistants vocaux informent sur les habitudes, les goûts, les habitudes de consommation, etc. ;
     
  • les régies publicitaires : pour gagner des informations sur le comportement des internautes, en étudiant par exemple les taux de clics.

▶︎ Données issues de sources tierces :

  • l’open data : des données ouvertes et structurées en libre accès émanant d’organismes publics (météo, sites. gouv, etc.) ou d’entreprises privées pour obtenir des informations d’intérêt public (données environnementales, géographiques, etc.) ;
     
  • les données statistiques issues d’études qualitatives ou quantitatives, sur des habitudes de consommation, un taux d’équipement, etc. Elles peuvent être réalisées de manière indépendante ou sur demande d’une entreprise ;
     
  • les données issues de forums en ligne et de sites de recommandation ou avis clients : pour percevoir les problématiques et les sujets de préoccupation des internautes, la notoriété perçue d’une marque, les tendances de consommation, etc.

Devant cette quantité massive de données à exploiter, il apparaît de plus en plus complexe d’en tirer de la valeur pour réussir son marketing. Cela requiert une vision cross-canale des données, mais pas seulement. Comment y parvenir ?

Comment utiliser le Big Data en marketing digital ?

Le webtracking et retargeting pour optimiser le parcours client

✅ Le Big Data contribue à exploiter des informations à un niveau de détail très fin pour :

  • découvrir le comportement des utilisateurs sur tous les canaux digitaux : vous analysez chaque étape du parcours client type à chaque point de contact ;
  • étoffer la connaissance de sa cible : vous gagnez de meilleurs insights pour construire votre persona marketing.

👉 L’objectif ? Mieux cibler vos acheteurs et leur proposer une offre toujours plus personnalisée grâce à une vision multicanale et omnisciente pour proposer des offres adaptées à la bonne cible, sur le bon canal et au bon moment, et identifier d’éventuels points de friction.

En cela, le webtracking permet d’identifier le parcours d’un internaute grâce à des cookies installés sur les pages web qui tracent son activité en ligne. Ces cookies représentent un ensemble de données telles que :

  • l’adresse IP,
  • les sites visités,
  • les pages consultées,
  • les actions effectuées sur votre site (boutons cliqués) ou l’absence d’actions.

Le retargeting ou reciblage publicitaire propose une publicité ciblée à l’internaute qui a quitté votre site web sans avoir effectué d’action.

🛠️ Des solutions de webtracking à l’image de GetQuanty sont très efficaces pour exploiter le Big Data et mener des campagnes de retargeting.

Le marketing automation pour automatiser vos processus

Le Big Data est l’allié de l’automatisation. Des processus à faible valeur ajoutée sont automatisés, pour gagner en efficacité et produire de la valeur.

Vous créez des scénarios de séquences d’emails entièrement automatisées pour alimenter le contact de contenus et de messages qui le font mûrir dans son parcours d’achat, après avoir opéré une segmentation de votre base de contacts pour un ciblage plus efficace.

Ces logiciels marketing sont interconnectés avec votre CRM pour mettre à jour les informations de contacts, effectuer des recoupements et un suivi efficace de la relation client, de l’état de prospect jusqu’à la fidélisation du client.

🛠️ Des plateformes de marketing automation telles que Webmecanik ou Plezi permettent d’exploiter entre autres les informations récoltées sur votre site web via des formulaires, en échange de livres blancs à télécharger par exemple.

Le marketing prédictif pour anticiper les comportements utilisateurs

L’intelligence prédictive vise à exploiter de larges volumes de données recueillies auprès des prospects et des clients et d’en dégager des prédictions.

L’analyse qui en est faite permet :

  • de mieux comprendre les comportements des acheteurs/utilisateurs,
  • d’anticiper leurs besoins,
  • d’esquisser des tendances à venir pour adapter votre stratégie et la rendre plus efficace.

Cela contribue à une meilleure prise de décision, sur la base d’éléments factuels et statistiques.

🛠️ Le module Mapp Intelligence de la solution marketing Mapp Cloud permet de collecter, d’analyser et d’exploiter les données sur un ensemble de canaux pour en extraire des insights clients. Les campagnes peuvent être enrichies de données précises, afin de mieux anticiper les actions que ceux-ci vont entreprendre. Combinée aux autres modules, elle met à profit toute la richesse des données marketing pour devenir une véritable plateforme d’engagement client omnicanale.

La datavisualisation pour lire intelligemment les données

La datavisualisation permet, grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning, de valoriser les données pour mieux les comprendre et en tirer des analyses pertinentes :

  • étudier ses cibles,
  • cerner son environnement marché,
  • faire des prévisions, etc.

Elle donne une lecture claire et pertinente de l’information essentielle et facilite le pilotage efficace de vos actions.

🛠️ Une solution de business intelligence telle que ClicData permet d’agréger vos données issues de sources variées dans un endroit unique, de les restituer sous forme de tableaux de bord visuels et de les analyser de manière fluide.

L’analyse sémantique et émotionnelle pour comprendre l’internaute

Le concept : scanner le web, les plateformes d’avis, les outils de communication de votre support client pour identifier les commentaires positifs et négatifs.

🛠️ Une solution telle que Q°emotion vous permet d’exploiter ce Big Data pour :

  • mieux comprendre vos clients,
  • améliorer l’expérience client,
  • gérer votre e-réputation,
  • détecter des améliorations à effectuer dans le parcours d’achat,
  • anticiper les réactions et besoins des consommateurs,
  • de mieux répondre à leurs attentes.

Big Data et méga responsabilités

Face à l’afflux de données, aussi abondantes que variées, le traitement et le stockage de ces données s’accompagnent d’une problématique essentielle : la protection des données personnelles, notamment au regard du RGDP.

Des principes de base doivent être respectés en toutes circonstances, avec une réflexion menée dès la conception (« privacy by design ») pour construire des systèmes d’information conformes. Si les entreprises s’équipent de technologies leur permettant de recueillir, d’intégrer, de trier, d’analyser des informations de qualité, elles ont la responsabilité de penser et d’organiser leurs systèmes de collecte en amont, de sorte que la protection ait lieu du début à la fin du traitement de la donnée.

N’hésitez pas à travailler de concert avec la direction des systèmes d’information et votre DPO pour aborder le traitement des données avec conformité… et donc sérénité.

Et vous, exploitez-vous déjà le Big Data dans votre stratégie de marketing ? Que pensez-vous des cas d’application présentés dans l’article ?

Article mis à jour, publié initialement en février 2019.

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Commentaires

Portrait de Rostenkowsky

big data & deeplearning n'est pas une baguette magique

5
Merci pour cet exposé très clair sur BD en marketing. Cependant il ne faut pas oublier que ces techniques ne peuvent pas inventer ce qui ne se trouve pas dans les données que les clients voulaient bien partager. Il y manque des vraies connaissances sur les souhaits de clients que peu de systemes collectent et dont le recueil est impossible à cause de centrales d'achat.
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