ECRIT PAR | Carine Colson

Nouvelle version de Quintessence : Déjà 1500 fiches de tests passées !

Notre solution de gestion de données marketing (DMP : Data Management Platform de données nominatives) en mode SaaS pensée par et pour les marketeurs évolue ! La V1.5 est actuellement en phase de test pour une mise à jour majeure. Elle intègre les retours de nos clients pour améliorer l’ergonomie au quotidien et de nouvelles fonctionnalités parmi lesquelles :

  • La mise à jour de profils par import de listes externes pour exploiter des données travaillées, enrichies dans des solutions extérieures à Quintessence (par exemple de datamining,…),
  • Le choix des méthodes de déduplication (à l’individu, à l’email, au foyer,…) adaptées aux canaux pour l’envoi d’actions marketing avec des budgets optimisés,
  • Une bibliothèque de rapports « types », pour exploiter au mieux la connaissance client tirée de la base,
  • L’ export brut des données de contact afin de maximiser la traçabilité des données,
  • Le choix de la langue de l’interface pour les utilisateurs non francophones.

>>> Consulter la fiche produit de Quintessence

POUR EN SAVOIR PLUS OU AVOIR UNE DÉMONSTRATION DE QUINTESSENCE,
CONTACTEZ NOUS PAR EMAIL OU AU 01 83 63 60 05
Ecran accueil Quintessence, solution de gestion de donnees marketing
ECRIT PAR | Carine Colson

Cet été, préparez votre budget (Big) Data Marketing 2014 ! #06/2013

Le (Big) Data Marketing est LE sujet de l’année 2013 et devrait le rester en 2014. La multiplicité des points de contacts, la disparité des informations, l’efficacité du multicanal… en font un sujet incontournable pour les stratégies relationnelles 2014.

Pourtant, il n’est pas toujours facile de mettre le client au centre d’un dispositif « data » souvent abordé par le prisme de la technique.

C’est pourquoi nous vous accompagnons pour identifier, hiérarchiser et organiser les bénéfices clients de votre stratégie (Big) Data Marketing et pour que votre budget 2014 soit en phase avec votre stratégie.

Le sujet du mois : Cet été, préparez votre budget (Big) Data Marketing 2014 !

– Budget et (Big) Data Marketing : notre sélection de tweets sur le sujet
– Est ce que je suis concerné ?
– Quels sont les enjeux ?
– Pour en savoir plus sur ce sujet, téléchargez notre fiche produit « Stratégie (Big) Data Marketing 2014 » (SBDM)
– Nouveaux clients
Quintessence V1.5

Pour consulter le détail de ces sujets, cliquez ici !

ECRIT PAR | Carine Colson

Solution technique : Condé Nast Russie choisit Camp de Bases #Quintessence

Logo Condé Nast Russie
Condé Nast Russie a choisi la solution Quintessence, solution de gestion de données marketing en mode SaaS pour optimiser sa stratégie de marketing relationnel.

>> Lire l’interview de Sarah Herz, Directrice Générale des activités digitales chez Condé Nast.
ECRIT PAR | Carine Colson

A la découverte de nos infographies #04/2013

Le sujet du mois : Infographie #5 : Comment organiser
votre équipe de Marketing relationnel ?


Avec cette cinquième infographie, nous vous proposons :
– Une cartographie des différentes expertises nécessaires,
– Une vision globale et synthétique des acteurs clés, de leurs rôles et des points de vigilance.
Une infographie méthodologique et simple, pour comprendre rapidement les enjeux, et opérationnelle pour commencer dès maintenant !

Pour découvrir toutes nos infographies et consulter notre dernière Feuille de Route, cliquez ici !

ECRIT PAR | Carine Colson

[Infographie] Comment organiser votre équipe de Marketing Relationnel ?

1, 2, 3, 4 et de 5 ! Nous sommes heureux de vous présenter notre cinquième infographie
« Comment organiser votre équipe de Marketing Relationnel ? »

Mettre en place un programme relationnel nécessite que de nombreuses expertises (marketing, études, techniques, direction générale…) travaillent ensemble vers un même but. C’est aussi l’occasion de déployer plusieurs solutions techniques souvent complexes.

Optimiser votre organisation et vos outils est une étape incontournable pour :
Rationaliser les ressources et les postes de dépenses tout en gardant un schéma directeur créateur de valeur sur du long terme,
Gagner en productivité, pour produire des campagnes de façon plus agile, et à moindre coût,
– Et par conséquence, améliorer le ROI du marketing, les conditions de travail des différents intervenants et surtout votre relation client de façon globale.

Nous avons voulu, avec cette infographie, mettre en valeur les acteurs clés et points de vigilance dans le cadre de l’organisation ou de la réorganisation d’une équipe de Marketing Relationnel.
Notre approche se veut méthodologique et simple, pour en comprendre rapidement les tenants et les aboutissants…et opérationnelle pour savoir rapidement par où commencer !

Partagez cette ressource, si celle-ci vous plait !

>>> Consulter l’infographie « Comment organiser votre équipe de Marketing Relationnel ? »

>>> Consulter la fiche produit « O3 : Optimisation de votre Organisation et de vos Outils »

ECRIT PAR | Christophe Cousin

Avis d’expert : Le Big Data Marketing vu par Camp de Bases – publication Marketing-professionnel.fr

Article paru sur le site « Marketing-professionnel.fr »

Le big data est incontournable. Quels en sont les enjeux ? Comment l’utiliser au mieux en marketing ? Quel sera son avenir et son impact sur nos métiers ? Réponses en exclusivité par Christophe Cousin, fondateur et dirigeant de Camp de Bases.

Marketing-professionnel.fr : Quel exemple donneriez-vous pour illustrer l’importance du Big Data ?
Christophe Cousin : Le Big Data Marketing vu par nos experts
Pour faire simple, je sépare les Big Data en 5 familles :
1 – Les data qui permettent de mieux comprendre des évolutions de fond, de nouveaux comportements. Ce sont des données non structurées (photos, blogs, commentaires, articles…) dont l’analyse nécessite l’intervention d’experts, d’importants moyens de calculs et de méthodologies encore très pointues. Ces données permettent de produire des cahiers de tendances comme celle d’IBM concernant le « steampunk ».
2 – Les data permettant de mieux comprendre la perception et les comportements passés et à venir des consommateurs vis-à-vis d’une marque ou d’une enseigne. Il s’agit ici de l’analyse des tweets, des évènements, des recommandations, des avis mais aussi de données exogènes (comme la météo)… Leur étude permet de mesurer l’e-réputation, d’ identifier des buzz, et d’ anticiper des évolutions d’image ou de chiffre d’affaires.
3 – Les data permettant d’améliorer votre quotidien via des objets connectés: géolocalisation, disponibilité, stock… Les scénarios sont en devenir : votre voiture vous indique les embouteillages et le nombre de places disponibles dans les parkings autour de vous. Votre montre adapte l’heure du réveil en fonction de votre emploi du temps et de la circulation… Vos lunettes vous aident à vous diriger dans un centre commercial ou un terminal d’aéroport… Dans cette famille de data, ce sont vos objets qui sont identifiés et qui produisent et restituent des données.
4 – les data permettant d’améliorer l’ expérience client on line (PC, tablette, mobile…). Grâce aux cookies et autres méthodes, les consommateurs sont identifiés, parfois clusterisés mais ne sont pas nommés. Impossible donc de disposer de leurs nom et prénom mais cela n’empêche pas le retargetting, la personnalisation des contenus et des bannières. C’est aujourd’hui un usage de plus en plus maitrisé avec un ROI facile à calculer.
5- Enfin les data spécifiquement orientées pour du 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.
Ces données sont les plus faciles à exploiter pour personnaliser et optimiser la relation client par email, courrier, téléphone, en point de vente…

MP : Quels sont les enjeux de la maîtrise des données structurées et non structurées ?
CC : Le fait de traiter des données non structurées change (presque) tout : la méthode de travail, les outils, les expertises nécessaires. Mais surtout, cela nécessite de changer la façon de penser. Il s’agit le plus souvent de fouiller les données sans savoir ce que l’on cherche en espérant trouver quelque chose d’utile. Cette manière de procéder est très loin des méthodes actuelles. Je pense que ce type d’approche sera réalisée plutôt par des prestataires spécialisés et que très peu d’entreprises vont intégrer ces nouvelles compétences en interne.
L’enjeu donc est de constituer le corpus de données à analyser et trouver le bon prestataire qui interviendra avec un périmètre de recherche défini.
Pour la plus grande majorité des entreprises ces problématiques ne seront pas d’actualité avant quelques années.

>>> Camp de Bases interviewé sur Marketing Professionnel (dossier spécial Big Data)

ECRIT PAR | Christophe Cousin

Améliorer la Data Quality pour optimiser votre Marketing Relationnel #03/2013

Le printemps a fini par arriver…et avec lui les grands nettoyages !
Cette Feuille de Route devrait vous aider à mieux préparer et exploiter les (Big) Data Marketing en commençant par travailler la qualité de vos données !

Bonne lecture !

L’équipe de Camp de Bases

Le sujet du mois : MISER SUR LA DATA QUALITY POUR PRÉPARER LES (BIG) DATA MARKETING DE DEMAIN

– Est ce que je suis concerné ?
– Quels sont les enjeux ?
– Notre sélection de tweets sur le sujet
– Avis d’expert
– Camp de Bases vous accompagne sur ce sujet…

Pour consulter le détail de ces sujets, cliquez ici !

ECRIT PAR | Christophe Cousin

Comment exploiter les (Big) Data Marketing dès aujourd’hui ? #02/2013

Rarement un sujet n’aura autant trusté le landerneau de l’informatique que les Big Data.
Cette Feuille de Route n’ a pas pour objectif de rajouter son grain de sel sur un sujet autant défloré mais plutôt de partager avec vous, notre vision sur une partie des Big Data : celles qui impactent les stratégies de marketing relationnel et ce, dès à présent.

Bonne lecture !

L’équipe de Camp de Bases

Le sujet du mois : COMPRENDRE & EXPLOITER LES (BIG) DATA MARKETING DÈS AUJOURD’HUI

– Est ce que je suis concerné ?
– Quels sont les enjeux ?
– Notre sélection de tweets sur le sujet
– Avis d’expert
– Camp de Bases vous accompagne sur ce sujet…

Pour consulter le détail de ces sujets, cliquez ici !

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 !

ECRIT PAR | Carine Colson

La Tweetletter ou la sélection “tweets” de la semaine du 28/01…

…qui vous a peut-être échappé…et que nous vous rapportons chaque vendredi !

…Voilà, c’est fini… le salon e-marketing Paris édition 2013 vient de fermer ses portes. Pour ceux qui n’auraient pas pu y assister, retrouvez tous les temps forts sur twitter avec le « mot-dièse » #emp2013.
Le Real Time Bidding était à l’honneur, l’occasion de revenir sur le cross-canal…et l’importance d’une bonne exploitation des données (collecte, traitement, utilisation…).

Bonne « tweetlecture » 🙂

1 La DSI doit offrir de l’innovation process, métier, parler en très grande proximité avec les métiers http://ow.ly/h5kIL #Marketing #IT #BI
2 #Rappel : Les #bigdata, c’est pas que pour la pub http://ow.ly/h5nEy #Datascientists #ONU #Data
3 La CNIL protège vos données professionnelles http://ow.ly/hdxXN #salariés #Data. Pr aller + loin : http://ow.ly/hdy1X
4 Le succès des campagnes intégrant de la #data http://ow.ly/hdtRw
5 Pour un usage raisonné des (Big) Data marketing http://ow.ly/hfQvO Src@Emarketing_fr #BigData #Data #Collecte
6 Le marketing en temps réel au secours de la pub en ligne http://ow.ly/hhYEC #RTM #Marketing #BigData #Data
7 Etat de l’art du décisionnel en 2013 http://ow.ly/hhY0L #BI
8 Les données reconnues comme ayant le + de potentiel en termes de création de valeur ne st pas encore libérées http://ow.ly/hhWMD
9 Le roi de la #datavisualisation : David McCandless à Paris le 14/02 #bigdata « Information is Beautiful » http://ow.ly/hfHOB
10 Quels sont les TGV qui accusent le plus de retard ? (+ de 300 000 trajets) http://ow.ly/hfHgb #OpenData #Utile #BI Src@mariecoussin

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