La ruée vers la data : l’or incolore du XXIème siècle La ruée vers la data : l’or incolore du XXIème siècle

La ruée vers la data : l’or incolore du XXIème siècle

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le 14 mai 2018

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Et si je vous disais que le marché de la data à des fins marketing dans le monde en 2016, était de 28,65 milliards de dollars (1) vous trouveriez ça énorme ? Accrochez-vous alors, car nous estimons que le marché mondial de la data en 2021 pèsera plus de 67 milliards de dollars (2). Et oui ! Vos données n’ont jamais coûter aussi cher qu’aujourd’hui. En termes de valeur symbolique, la data est devenue l’élément le plus important de nos jours !

Au milieu du XIXème siècle, si vous étiez américain, vous pouviez croiser un vieil homme, chapeau vissé sur la tête, les mains abîmés par la tâche, et le visage bruni par le soleil, à la recherche de ce qu’il y avait de plus précieux à cette époque : l’or ! De nos jours cette rencontre, quoique fortuite, serait nettement moins probable, et ce que l’on peut estimer comme « précieux » s’est complétement dématérialisé. Je parle bien évidemment des données. Ah encore les données ! Avec l’entrée en vigueur du RGPD et l’affaire Cambridge Analytica, les utilisateurs commencent à prendre conscience de l’impact de leurs données et de ce qu’elles représentent pour les marques. Comme vous l’avez constaté certaines grandes compagnies les utilisent à des fins injustifiables et complètement abusives, néanmoins, pour la très grande majorité des entreprises, la data est utilisée à bon escient, sans abus, et vous offre tous les jours des expériences d’achat personnalisées sans empiéter sur votre vie privée.

Vous avez dit Big Data ?

Tout d’abord parlons un peu d’un terme à la tournure grossière, qui veut dire beaucoup et très peu de choses à la fois. Le Big Data est un terme récent, né d’une problématique nouvelle : le volume des données numériques a littéralement explosé ces dernières années, et le traitement et le stockage de ces données nous ont amenés à trouver de nouvelles façons d’analyser et d’appréhender le monde du numérique. Le Big Data nous permet de regrouper la masse de données que nous nous échangeons, mais aussi que nous créons chaque jour, sous le même terme : signaux GPS, vidéos, messages, fichiers, informations, publications.

L’importance de la donnée a été décuplée depuis l’avènement des réseaux sociaux : là où avant notre présence sur le web se limitait à quelques pseudonymes, mots de passe, et adresses mail, nous avons commencé à fournir plus de données aux géants du web (contacts, genre, adresse, lieu de travail, et des informations même plus personnelles). Ce grand volume de données ne vaut rien sans analyse. La plus-value pour les marques, comme pour nous, réside dans leur exploitation afin d’envoyer le bon contenu au bon moment (si je devais simplifier l’idée).

Une intrigue fascinante

Vous l’aurez compris, l’intérêt même d’analyser une donnée est de pouvoir la rentabiliser, et de pouvoir toucher un utilisateur précis, à un moment précis, et bien souvent dans un contexte … précis aussi. On parle dans ce cas de Fast Data ! Le principe du Fast Data est d’exploiter la donnée qui vient juste d’être générée, et de l’utiliser avant qu’elle ne perde de la valeur. Dorénavant on ne souhaite plus analyser les données en lot, de manière différée, mais la traiter en temps réel.

« Aujourd’hui les individus achètent de l’expérience … pas un produit » pour citer Shantanu Narayen, CEO d’Adobe Systems, lors de l’Adobe Summit. Vous et moi le savons, la personnalisation d’expérience d’achat est l’un des points fondamentaux dans une stratégie de marketing digital pour se différencier de ses concurrents. Il est plus réconfortant d’acheter un produit d’une marque qui connaît mieux nos goûts et nos préférences, qui nous propose et nous conseille des produits. « La première impression compte » s’applique aussi au e-commerce ! La relation entre une marque et un consommateur commence dès la première visite ou le premier achat d’un utilisateur sur le site d’une marque. Le fidéliser est le premier défi d’une entreprise, car un client fidélisé est un client qui, potentiellement, va recommander votre offre à son entourage. Il est bien moins coûteux à une entreprise de fidéliser ses clients que de passer son temps à en acquérir de nouveaux pour les perdre juste après. Mais pour revenir à nos données, c’est là précisément qu’elles feront effet : dans la personnalisation du parcours d’achat. Personnaliser l’expérience d’un client avec une marque renforce la relation qu’il entretient avec cette dernière.

La publicité est le revers moins plaisant de l’utilisation des données d’un consommateur, mais ici je parle des données dans le but de personnaliser et parfaire une expérience. La problématique est de pouvoir cibler un problème avant même que l’utilisateur le remarque. De pouvoir comprendre ses besoins, de lui proposer des produits ou des offres en adéquation avec ses attentes.

Et à quoi peut-on s’attendre pour la suite ?

En quelques mots : IA, automatisation, data science, et commerce prédictif !

L’IA et la Blockchain sont les 2 technologies que tout le monde a sur les lèvres depuis le début de cette année, mais dans notre cas, nous allons exclure cette dernière et commencer par nous pencher sur l’utilité de l’IA dans le domaine de la data. Néanmoins si le sujet de la Blockchain vous intéresse, je vous laisse l’article de notre expert acquisition, Nicolas Francisoud, qui vous explique l’intérêt de la Blockchain pour la publicité.

Revenons donc à notre data. De plus en plus d’outils utilisent l’IA pour automatiser et optimiser les analyses. Certains outils comme Ascend commencent à voir le jour, ils permettent grâce à l’IA, d’industrialiser certaines pratiques comme, dans le cas présent, l’AB testing. L’outil va explorer lui-même votre audience et mener une multitude de tests afin de définir quel segment d’utilisateurs répond le mieux à telle ou telle version d’une page ou d’un contenu.

Connaître la typologie de ses clients c’est bien … connaître leurs sentiments et leur personnalité c’est mieux ! Car même si les profils démographiques proposent une segmentation des acheteurs toujours plus précise, ces derniers ne se comportent pas de la même façon. Prenez par exemple Martin, trentenaire, en couple, résidant dans le 14ème arrondissement parisien et aimant la cuisine et le skateboard. Même s’il remplit les mêmes cases (d’un point de vue démographique et social) qu’une autre personne, il n’a pas les mêmes attentes qu’elle vis à vis d’une marque. Et dans ce cas précis nous pouvons citer Optimizely X ou la nouvelle fonctionnalité Einstein de Salesforce. Optimizely X, la plateforme de personnalisation du célèbre outil d’AB test, dispose aussi d’une brique exploratoire permettant d’identifier des segments utilisateurs ayant un comportement similaire sur le site et donc potentiellement à même de réagir aux mêmes stimuli !

Cette tendance des outils à s’orienter vers l’intelligence artificielle ne s’arrête pas là, qu’il s’agisse de Salesforce qui a récemment lancé son IA Einstein, ou encore Google Analytics qui test depuis quelques temps sa fonctionnalité d’analyse intelligente.

L’exploitation des données amènent un client à avoir un meilleur parcours d’achat, et pour les marques cela leur permettent d’avoir une meilleure connaissance client ! Ces éléments indissociables, sont les leviers d’une stratégie de marketing digital qui intervient dans la fidélisation des utilisateurs. Aura-t-on à l’avenir une version de site entièrement personnalisé à un consommateur en fonction de son profil ?

Merci à Anthony pour le coup de main sur ces indications et les informations essentielles à l’article !

En parlant de données et de connaissance client, notre dernier projet CRM illustre parfaitement les quelques points que je vous ai expliqué. Notre collaboration dans les grandes lignes ? Centralisation des données clients, mise en place de nouveaux parcours, et création de nouveaux supports digitaux, rien que ça !

(1) Chiffre venant de Mediapost Communication

(2) Chiffre venant de MarketsandMarkets

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