Data-driven Marketing : comment les entreprises créent de la valeur à partir des données

Les données sont devenues depuis longtemps la principale ressource de la société de l'information. Elles aident les entreprises à analyser les mouvements des clients ou les aident à prendre des décisions concernant de nouveaux produits et leur commercialisation.

À l'heure de l'interconnexion globale, les données sont produites en quantité énorme et proviennent de sources diverses, de la production aux réseaux sociaux en passant par l'administration classique. Si les entreprises collectent et analysent ces données, elles peuvent lancer des campagnes de marketing ciblées et personnalisées sur cette base - et ce, de manière largement automatisée. Ce marketing axé sur les données est rendu possible par des technologies modernes telles que le cloud computing, le traitement des données en temps réel et l'intelligence artificielle.

Mais le marketing axé sur les données ne se limite pas à l'utilisation de la technologie. En tant que concept global, il a un impact durable sur la culture d'entreprise et sur l'ensemble de la chaîne de création de valeur, et modifie donc fondamentalement les entreprises en cas de doute. Il est donc d'autant plus important de procéder de manière approfondie lors de la mise en œuvre du concept. Voici cinq étapes à suivre.

1. formuler le business case

Les entreprises ont besoin d'un business case dans lequel elles définissent à quels endroits quelles données doivent soutenir leurs décisions. Toutes les données n'aident pas à prendre toutes les décisions, c'est pourquoi il est essentiel de décrire concrètement au préalable les scénarios d'utilisation et les attentes en matière de connaissances. Les étapes suivantes peuvent être déduites de la définition et du cas d'utilisation.

2. mettre l'accent sur la qualité

Le fait que les données soient disponibles en grande quantité pourrait inciter à ne se soucier que peu de leur qualité. Mais le contraire est nécessaire : Le marketing axé sur les données ne peut être efficace qu'avec des données d'une qualité suffisante. Garantir la bonne quantité et la qualité nécessaire est donc une étape indispensable sur la voie du data-driven marketing.

La préparation des données comprend la consolidation des données de base et des données clients, ainsi que l'intégration d'autres informations telles que les données transactionnelles des affaires en cours ou les données externes des réseaux sociaux. La mise à disposition de "Right Data" ou "Smart Data" permet de limiter la quantité de données et d'améliorer leur qualité. L'efficacité de leur utilisation s'en trouve ainsi accrue.

3. mettre à disposition les bonnes technologies

Les bases de données basées sur le cloud peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données. Mais seule l'intelligence artificielle est en mesure d'en extraire de nouvelles connaissances. Les algorithmes entraînés au Machine Learning sont par exemple en mesure d'identifier très rapidement des relations cachées à l'œil humain dans de grandes quantités de données non structurées et de fournir ainsi de nouvelles connaissances pour la prise de décision. Les entreprises devraient commencer à évaluer l'utilisation de l'IA le plus tôt possible ; la technologie est suffisamment mûre et performante pour cela.

4. développer des compétences

Mais le marketing axé sur les données reste une affaire de spécialistes, même lorsque l'IA a déjà apporté une aide précieuse. Pour les modèles commerciaux axés sur les données, chaque entreprise a besoin des spécialistes correspondants : des experts informatiques qui collectent et traitent les données ou modélisent les processus ; des data scientists qui programment et forment les algorithmes ; des data specialists du département marketing qui posent les bonnes questions sur les données et tirent les bonnes conclusions des analyses basées sur l'IA. L'expertise professionnelle pour ces activités est généralement déjà disponible, les entreprises peuvent développer les compétences techniques par le biais de la formation continue interne. En outre, grâce à de telles solutions internes, les entreprises augmentent l'acceptation des modèles commerciaux axés sur les données et de l'utilisation des technologies modernes au sein de leur propre personnel.

5. définir des projets pilotes

Si l'on dispose de données de bonne qualité et d'un personnel qualifié, il est préférable de se lancer dans le marketing piloté par les données avec un petit projet pilote gérable, par exemple avec une seule campagne. Cela permet aux entreprises d'acquérir de l'expérience, de mettre en place et d'adapter l'infrastructure numérique nécessaire et d'aiguiser le savoir-faire interne. Tout cela aide les entreprises à mettre en place d'autres projets, qu'elles devraient prévoir dès le départ, afin de pouvoir déployer les technologies et méthodes d'analyse de données éprouvées dans toute l'entreprise. Car ce n'est pas seulement le marketing qui profitera des premières expériences, mais toute l'entreprise, jusqu'à l'étage de la direction.

"Aussi bien intentionné soit-il, le suivi classique des clients avec ses méthodes conventionnelles est loin d'être suffisant, car la relation entre les entreprises et les clients a radicalement changé", explique Uli Wolter, Managing Director chez Macaw Allemagne. "Les exigences des clients ont massivement augmenté et la concurrence n'a jamais été aussi rude. Les entreprises feraient bien de repenser leur attitude vis-à-vis de leurs clients : elles doivent placer le client au centre de leurs activités et développer une véritable culture du client. Le data-driven marketing est un outil essentiel pour cela".

Le site Fournisseur de services numériques Macaw soutient les grandes entreprises avec des solutions et des services dans le domaine du marketing numérique et du commerce électronique, des données et de l'IA, du cloud et des applications d'entreprise intégrées. Macaw s'est spécialisée dans les solutions logicielles de Microsoft et Sitecore.