ECRIT PAR | Christophe Cousin

Comprendre et exploiter les « (Big) Data Marketing » dès aujourd’hui…


Christophe Cousin
, Fondateur de Camp de Bases.

Pour faire simple, je sépare les « Big Data Marketing » en 4 usages :
Les données qui permettent de mieux comprendre des tendances de fond comme de nouveaux comportements. Elles nécessitent l’intervention d’experts, d’importants moyens de calculs et de méthodologies encore très pointues.
A titre d’exemple, c’est dans cette catégorie que je place IBM et son étude sur les tendances à venir .
Pour les marketeurs, les synthèses issues de ces données seront fournies par des acteurs spécialisés, de façon générique.
Photo Christophe

Les données permettant de mieux comprendre les comportements passés et à venir des consommateurs d’une marque ou d’une enseigne. Il s’agit là de l’analyse des tweets, des évènements, des blogs, des photos, des reviews, des associations sémantiques. Cet usage est parfois encore un peu flou en terme de ROI à court terme mais devrait impacter fortement les études quanti.

Les données permettant d’améliorer l’expérience client : géolocalisation, objet connecté, parcours client on et off line, personnalisation des bannières, des contenus… Les consommateurs sont ici identifiés, parfois clusterisés mais pas nommés. Impossible donc de disposer de leurs nom et prénom ! C’est le cas lorsque l’écran connecté de votre voiture vous indique le nombre de places disponibles dans les parkings autour de vous.

– Enfin le dernier usage est plus spécifiquement orienté sur le marketing relationnel et les relations personnalisées. Les données sont donc rattachées à l’individu ou à son adresse physique.
Bien entendu, cette dernière catégorie concerne moins de données en volume et ces dernières sont souvent structurées.
Il faut unifier ces données dans une base unique pour regrouper :

  • Des données socio démographique : nom, prénom, date de naissance,
  • Des points de contacts : adresses postales, emails, numéro de téléphone…,
  • Des consentements juridiques : les fameux opt’in et désabonnement,
  • Des comportements tracés : visites de site web, abandon de panier, activité sur des réseaux sociaux…,
  • Des enrichissements géographiques : par exemple en fonction de l’adresse du foyer,
  • Des achats : (ex : tickets de caisse) aussi bien ON que OFF,
  • Des appartenances : à un programme de fidélité, à un groupe,
  • Des données de réactions : suite à une sollicitation promotionnelle,
  • L’historique de la relation avec une marque et cela dans les deux sens: appel au service client, envoi de coupons…,
  • …/…

De nombreuses sources sont donc à prendre en compte, et une base marketing est rapidement alimentée par 10, 20 voire plus de 50 sources différentes.

L’arrivée de ces « Big Data Marketing » nécessite de mener 5 réflexions transverses pour l’entreprise :

Préciser et hiérarchiser les objectifs attendus pour les Big Data Marketing. Cela permettra, en particulier de définir la nature des informations nécessaires pour éviter de complexifier, sans raison, un projet qui l’est déjà !

Mettre en place des « Quick Wins » pour apprendre à gérer et exploiter ces données au fur et à mesure de leur disponibilité. Par exemple : identifier l’appétence aux canaux digitaux ou aux réseaux sociaux pour adapter les campagnes relationnelles.

Mettre en place une équipe transversale. Ce point me semble primordial car les Big Data doivent être travaillées par des équipes techniques et métier,

Préparer l’arrivée de plus en plus de Big Data d’un point de vue organisationnel. De plus en plus de data nécessite que vos fondamentaux techniques et organisationnels soient prêts à accueillir cette « infobésité ». Si votre architecture technique est vacillante et vos ressources humaines déjà dépassées, les Big Data vont encore dégrader la situation.

Réfléchir, sur le fond, au type de relation qui sera déployé et jusqu’où chaque marque voudra aller dans l’intrusion dans la vie privée de ses clients (cf mon article « Pour un usage raisonné des (Big) Data marketing « )

Tout cela fait nécessite déjà un beau programme de travail et des réflexions sur un panorama très vaste. Et c’est peut-être l’autre révolution des Big Data : obliger les entreprises à réfléchir de façon très globale et nous savons tous que c’est très compliqué !