Data au service des enjeux Marketing : comment bien exploiter vos données 1st Party ?

En tant que marketeur, vous le savez : la connaissance client garantit l’efficacité de vos campagnes marketing. Or désormais, on ne travaille plus à l’aveugle ! En effet, les données sont de véritables mines d’or, offrant des informations capitales sur le comportement de vos clients. À condition de les exploiter correctement ! C’est là qu’intervient le Data Marketing. 

Le Data marketing, aussi appelé Data-Driven Marketing est fondé sur l’utilisation des données des consommateurs : Collecte, Traitement et Analyse. 

Le volume de données généré est de plus en plus important et ces données sont recueillies via de multiples canaux (réseau physique de boutiques, site e-commerce, réseaux sociaux, interactions avec le service client etc.). Impossible de les traiter manuellement ! 

De nombreuses plateformes se proposent de simplifier le travail des équipes marketing grâce à des évolutions fonctionnelles de plus en plus puissantes : Marketing Automation, Web Analytics, CDP (Customer Data Platform), CRM etc.

Dans le même temps, l’expertise des analystes marketing s’est affinée, en témoigne l’importance croissante du métier de Data Scientist au sein des entreprises. 

Le Data Marketing est devenu incontournable et prend aujourd’hui toute sa dimension et sa valeur.

I. Data marketing, de quoi parle-t-on ?

Ajuster la stratégie marketing

Le Data marketing permet d’orienter et/ou de réajuster sa stratégie marketing en fonction des données récoltées et analysées.
Le choix des données est stratégique afin de ne conserver que celles qui ont un intérêt dans l’amélioration de la connaissance client. Cette sélection doit s’effectuer à la lumière d’un objectif marketing précis déterminé en amont. Ensuite, les analyses statistiques permettent d’identifier les différents profils des clients et de prédire leur comportement d’achat.

D’après une étude réalisée par Digital Trends, 70% des consommateurs réagissent aux messages ciblés. C’est pourquoi vous vous devez de personnaliser les messages marketing et de les rendre le plus pertinent possible en fonction de la cible.

Sur la base de l’analyse de ces données, vous construisez votre Customer Journey (peut-être traduit par le parcours d’achat), notamment en prenant en compte l’ensemble des interactions du client avec votre marque ou entreprise.

Améliorer le ROI des campagnes marketing

Les données et l’analyse de celles-ci permettent d’identifier les  “pain points'' (ou points de frustration) des consommateurs et donc le besoin auquel vous devez répondre pour maximiser leur satisfaction. Ces traitements statistiques et les actions qui en découlent entraînent mécaniquement une augmentation de votre taux de conversion. 

Ainsi, en optimisant le parcours client, vous améliorez le ROI (retour sur investissement) de vos campagnes marketing.  

Améliorer sans cesse votre connaissance client, élaborer des messages pertinents répondant aux attentes de vos clients, etc. facilite l’instauration d’une véritable continuité dans la relation client et donc, leur fidélisation.

II. Les données à exploiter

Des données de qualité

Pour “bien faire du Data marketing”, il ne suffit pas de récolter des données tous azimuts ! En effet, vous devez récolter des données utiles (aussi bien en qualité qu’en quantité). Et pour savoir quelles données sont ou non utiles, vous devez avoir déterminé un objectif au préalable ! Ce pourrait être par exemple la détection des clients à fort potentiel.

Faites-bien la différence entre les :

• Données chaudes : données devant être activées rapidement pour une utilisation marketing optimum. Ce sont les données « intentions » qui correspondent par exemple aux traces laissées par un internaute suite à la navigation sur un site web, aux commentaires laissés sur les réseaux sociaux… 
• Données froides : données dont la fiabilité est stable dans le temps et reste valable longtemps après sa collecte, voire de manière permanente (données d’achats par exemple).

L'analyse combinée des données chaudes et des données froides est un facteur clé dans l’optimisation de la connaissance client et donc dans la réussite d’une stratégie Data marketing.

Autre contrainte d’importance : la collecte des données et leur stockage doivent être conformes au RGPD.

Quels types de données exploiter ?

Nous pouvons citer les types de données suivantes :

• Données socio-démographiques : âge, position géographique, CSP, niveau de revenu, etc.
• Données liées aux intentions / aux intérêts manifestés par les consommateurs : engagement avec la marque (commentaires, likes…), taux d'ouverture d'email, visite du site internet etc.
• Données liées aux achats : date d’achat, montant d’achat, produit acheté, valeur client, etc.
• Données liées à la relation client : note de satisfaction suite à un échange avec le service client, Customer Effort Score, etc.

Une fois récoltées, vous allez analyser les différentes données afin de mieux identifier le profil et le comportement d’achat de vos clients et enrichir ainsi votre connaissance client.

Exploitation des données : le rôle du Data Scientist et du Marketing Scientist

L’analyse statistique de toutes ces données réclame l’expertise d’un Data Scientist, chargé de « faire parler la donnée à usage marketing ». En effet, la Data ne sert à rien… à moins d'être exploitée dans un objectif marketing précis ! 

Pour cela, les Data Scientists doivent nécessairement avoir une sensibilité marketing.  En effet, l’intuition marketing de départ doit-être validée par la data science ! A l’inverse, la data science peut détecter des phénomènes non identifiés a priori par le marketing et produire des hypothèses de réflexion stratégiques. Les Marketing Scientists analysent les résultats, en tirent les enseignements business puis accompagnent les équipes marketing opérationnelles dans la mise en œuvre des actions nécessaires.

III. Les résultats qui en découlent

Des actions marketing sont déclenchées en fonction du résultat des analyses de données. Quelles sont les actions pouvant découler de la data analyse ?

Segmenter la base de clients

Grâce aux données récoltées, vous pouvez segmenter vos clients selon différents critères afin de mieux les adresser. Affiner les portraits de vos segments clients favorise notamment leur fidélisation. 

Par exemple, une  segmentation vous permet d’identifier les nouveaux clients à potentiel pour investir plus particulièrement sur ces contacts.

Fluidifier l'expérience client

Grâce à la data science, vous identifiez les points d’achoppement dans votre parcours d’achat et êtes à même de comprendre d’où provient une éventuelle baisse d’activité.

Cette compréhension vous permet de mettre en place des actions préventives comme : 

• Redéfinir votre customer journey map si le taux de rebond est trop élevé sur votre site web
• Envoyer moins d'emails marketing si vos clients les jugent trop nombreux
• Travailler sur l’omnicanalité et identifier de nouveaux canaux pour interagir (Push Web, Wallet, ticket de caisse dématérialisé…).

Automatiser vos actions

Les résultats issus des travaux de collecte, de traitement et d’analyse des données permettent de concevoir et d’automatiser vos campagnes marketing. Par exemple, lorsque l’utilisateur effectue une action précise, cela peut déclencher une communication personnalisée. Grâce à l’automation, vous construisez un parcours client one-to-one, c'est-à-dire individualisé et personnalisé, de manière fluide et naturelle.  

Miser sur l’omnicanalité

Via l’analyse des datas, vous pouvez identifier les leviers d’actions performants :

• Choisir les canaux les plus efficaces pour recruter de nouveaux clients
• Déclencher des opérations de cross-sell et d’up-sell pour augmenter la valeur client
• Inciter les internautes à se rendre en point de vente physique pour acheter (actions web-to-store)

Une stratégie de data marketing ne se construit pas en un jour. Vous allez devoir mesurer les retours de vos actions pour savoir ce qui marche ou non. De plus, ce qui fonctionne aujourd’hui ne fonctionnera peut-être plus demain !

La démarche doit-être itérative : tester, déployer, mesurer puis optimiser lorsque c’est nécessaire. 

Si ce n’est pas encore fait, vous devez absolument mettre en place une stratégie de Data Marketing. Cependant, gardez à l’esprit que l’Intelligence Artificielle ne fait pas tout, le sens critique des marketeurs pour exploiter ces données reste essentiel !