5 tendances data marketing en 2017

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En 2016 (comme en 2015), la data est restée au centre des préoccupations des directeurs marketing, tout comme les DMP (data management platform), qui ont séduit de nombreux services marketing.

En ces premiers jours de l’année, Thibaut Lagorce, Directeur Consulting de NP6, se risque à tenter d’identifier les grandes tendances à venir en data marketing en 2017 ou, à défaut, celles que nous souhaiterions voir émerger, du couplage DMP/marketing automation à la convergence des études et du Big Data.

Sans oublier de revenir sur nos prédictions 2016 afin de voir les écarts avec la réalité (à lire en fin d’article).

1. Le désilotage des organisations et des données

Depuis 20 ans, à chaque fois qu’une évolution majeure dans la relation entre les marques et les consommateurs voit le jour, les organisations ont tendance à ajouter une couche supplémentaire dans l’organisation avant de la diluer dans l’organisation globale.

Cela a été vrai pour la transformation du marketing, passé d’une approche product centric à une approche customer centric : un département CRM avec ses process et outils propres a été ajouté à l’organisation existante et il a fallu plusieurs années avant que les entreprises se rendent compte que la relation client était l’affaire de toutes les entités de l’entreprise et pas seulement de la direction CRM.

Cela s’est reproduit pour le digital : les entreprises ont créé des départements web, puis digital avec l’arrivée du mobile. Aujourd’hui on parle de transformation digitale des entreprises où de nouveau tous les départements sont concernés.

Le Big Data et la Data Science n’ont pas échappé à la règle : les entreprises ont mis en place des DMP pour les données digitales, des départements web analytics venant s’ajouter aux départements Connaissance Client et aux départements Etudes qui eux-mêmes se côtoient très peu, chacun travaillant sur ses propres données, avec ses propres outils d’analyse et de restitution.

En 2017, les entreprises data-driven vont désiloter leurs données et les unifier au sein d’un référentiel client unique (la fameuse vision à 360 degrés) accessible à toutes les entités. Comme le CRM et comme le digital, l’exploitation de la data doit devenir un enjeu pour chaque département selon ses problématiques.

2. Le couplage DMP/marketing automation

La mise en place de DMP a permis aux marques d’améliorer leur connaissance client et de construire des segments principalement basés sur des règles de ciblage métiers. Les utilisateurs de la DMP ont ensuite voulu aller plus loin en intégrant des modèles prédictifs basés sur des patterns comportementaux de navigation ou d’achats. Mais une DMP seule ne sert à rien et, surtout, n’offre pas de ROI.

En 2017, les entreprises les plus avancées auront comme enjeu d’augmenter le degré d’automatisation de leurs campagnes, de la collecte des données en passant par le scoring à la volée jusqu’à l’activation cross-canal et le monitoring de la performance.

Une fois ces scénarios automatisés, le métier de Chargé de campagnes va évoluer. Alors qu’aujourd’hui il passe l’essentiel de son temps à mettre en œuvre des campagnes, ce poste devrait davantage se tourner vers l’analyse de la performance et le « fine tuning » (réglage fin) des campagnes existantes.

3. La prise en compte du cycle de vie client pour être customer-centric

La scénarisation de la relation client devra s’accompagner au préalable d’une maîtrise approfondie du cycle de vie du client, sous peine d’engendrer un effet pervers : le ROI d’une campagne prise individuellement sera bien amélioré mais pourra avoir des conséquences néfastes à moyen terme sur la valeur de la base client.

Une approche globale du ROI basée sur la valeur client est donc indispensable pour conserver son potentiel intact en se basant notamment sur le calcul d’indicateurs tels que la Customer Lifetime Value (CLV).

Actuellement, la plupart des entreprises élaborent un plan de campagnes puis recherchent les cibles les plus appétentes à chaque campagne. Pour pallier au fait que les meilleurs clients sont souvent les  plus sollicités, elles mettent en place des règles de pression marketing qui font qu’un individu ne peut pas être sollicité plus de x fois sur une période donnée.

Ce mode de fonctionnement n’est pas optimal car il ne tient pas compte du cycle de vie client : un client peut ne pas être sollicité par une campagne à laquelle il a l’appétence la plus forte simplement car le maximum de la pression marketing est atteinte.

Il faudra donc changer de paradigme en 2017 pour faire en sorte que chaque client ait un plan de campagnes personnalisé en fonction de ses appétences, de sa valeur et de son cycle de vie.

4. La convergence des études et du Big Data

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 si les études marketing « traditionnelles » peuvent converger avec le Big Data.

En 2017, de plus en plus de ponts vont s’opérer entre les deux. Il en existe d’ailleurs déjà aujourd’hui. 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.

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.

5. L’Open Data B to B

Pour les entreprises B2B c’est la grande révolution de 2017 : l’ouverture en Open Data de la base SIRENE des entreprises depuis le 1er  janvier. La base SIRENE  (Système Informatique pour le Répertoire des Entreprises et des Etablissements), c’est 10 millions d’établissements et 9 millions d’entreprises et plus de 80 champs d’information comme le code activité (APE), la tranche de chiffre d’affaires, le nombre de salariés, la forme juridique, etc.

Autant d’informations qui vont permettre aux entreprises B2B de mieux cibler leurs clients en fonction de leur activité et de leur taille ou encore d’optimiser les stratégies de conquêtes sur une zone géographique donnée en se concentrant sur les zones où les clients potentiels sont les plus nombreux.

Mais ces données ne seront pas utiles qu’aux entreprises B2B : les retailers pourront eux aussi utiliser ces données pour optimiser la stratégie de déploiement de leurs réseaux. Ainsi, combinées aux données Open Data de l’INSEE, il sera possible de cartographier les zones d’activité en fonction du potentiel du marché et de l’intensité concurrentielle.

Et pour finir, revenons sur nos prédictions de 2016 et voyons les écarts avec la réalité :

L’essor de la data visualisation : de notre point de vue, l’intérêt pour la data visualisation a grandi mais demeure pour le moment plus un gadget (de beaux graphes en 3D impressionnants) qu’un véritable outil permettant des prises de décision plus rapides.

La digitalisation du parcours en magasin : de nombreux tests ont été réalisés par des grandes enseignes mais peu a priori se sont révélés concluants car, pour que le consommateur accepte que ses déplacements en magasin soient tracés, il lui faut une vraie contrepartie. Dans ce domaine le Graal reste à trouver.

L’essor de l’intelligence artificielle : on en a beaucoup parlé en 2016 mais essentiellement dans le domaine des chatbots qui ont vu le jour sur de nombreuses plateformes. L’utilisation de l’intelligence artificielle en entreprise pour aider à la prise de décision reste donc à confirmer.

Le big data au service des RH : si l’analyse prédictive a envahi les sites de recrutements nouvelle génération pour faire du matching candidat/entreprise, les RH restent prudents sur les enjeux juridiques que soulève l’utilisation de méthodes probabilistes pour déterminer le potentiel d’un salarié. Les premiers proof-of concepts devraient néanmoins voir le jour en 2017.

La monétisation des données par les entreprises : la mise en place de partenariats pour gérer la 2nd party data s’est développée en 2016, et de nouveaux acteurs de la 3rd party data ont émergé, permettant de fournir des données plus précises et plus avérées.

L’auteur : Doté d’une double compétence en informatique et marketing, Thibaut Lagorce accompagne depuis près de 20 ans les entreprises de tous secteurs dans la mise en oeuvre de stratégies data-driven et customer-centric.

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