3 opportunités de faire converger études et Big Data

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Avec l’explosion du nombre de données dont disposent aujourd’hui les entreprises pour affiner leur connaissance client et mieux cibler ces derniers dans leurs campagnes marketing, on peut se poser la question suivante : comment faire converger études marketing « traditionnelles » et Big Data ?

En effet, comment la donnée peut-elle optimiser les résultats d’étude en apportant une information complémentaire aux informations récoltées auprès des sondés ? D’un autre côté, une étude peut-elle apporter des éléments complémentaires à des données web telles qu’un parcours de navigation ?

Thibaut Lagorce, Directeur Consulting de NP6, revient sur 3 use cases traités récemment chez NP6 et qui montrent que les opportunités d’allier études marketing et Big Data existent bel et bien :

1. Enrichir les données déclaratives de données comportementales

A partir d’un simple questionnaire online, il est possible de tracker les visites du répondant sur un ou plusieurs sites web. Dans le cas d’études d’audience, on peut donc comparer ce que déclare le répondant et ce qu’il fait réellement.

Il est également possible de le géolocaliser via son adresse IP et ainsi d’enrichir son profil avec des données socio-démographiques en Open Data.

2. Déclencher des sondages personnalisés en fonction d’un parcours de navigation

L’activation client ne se limite pas à du push produit, du couponing ou encore du retargeting sur abandon de panier. On peut également utiliser le web tracking pour sonder des internautes en fonction de leur parcours de navigation en déclenchant l’ouverture d’une pop-up ou l’envoi d’un e-mail contenant un lien vers un questionnaire personnalisé en fonction d’un nombre de revisites, d’une durée de visite, ou même en fonction de la visite d’une page particulière du site.

Très utile quand on souhaite avoir des feedbacks sur l’ergonomie et le contenu de tout ou partie d’un site web. Il est même également possible de faire des analyses conjointes sur les pages effectivement visitées. Là où l’A/B testing se limite au quoi, le questionnaire apporte le pourquoi.

3. Mesurer les performances d’une campagne digitale sur sa cible

L’intégration d’un tag dans une bannière publicitaire permet de mesurer l’exposition et la répétition, mais seul le média sur lequel est publié la publicité est capable de vérifier que celle-ci a bien été exposée à la cible visée.

En intégrant des panélistes dans la mesure d’audience, on est également capable de mesurer la performance relative de la cible visée par rapport à l’audience totale de la campagne. Tracker les internautes jusqu’au bout du tunnel d’achat permet de modéliser la contribution de chacun des médias à la performance globale de la campagne et définir ainsi le media-planning optimal.

Avez-vous d’autres use cases en tête ? N’hésitez pas à les partager dans les commentaires ci-dessous.

L’auteur : Doté d’une double compétence en informatique et marketing, Thibaut Lagorce a plus de 15 années d’expérience dans la Business Intelligence et le Marketing Client.

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