Le data marketing est une approche marketing fondée sur l’utilisation et l’analyse des données, aussi appelées « big data ». Cette discipline vise à mieux comprendre les comportements des consommateurs et à optimiser les campagnes marketing en fonction de ces données. L’intérêt du marketing digital réside principalement dans sa mesurabilité. Être capable de mesurer les résultats des efforts publicitaires dans le but d’améliorer, d’optimiser et d’accroître la rentabilité des campagnes fait partie des nombreux atouts que la transformation numérique a rendu accessibles à tous. Aujourd’hui, les entreprises de toutes tailles ont une foule d’opportunités à saisir afin de mieux connaître leurs clients et de leur proposer une expérience personnalisée.
Les différents types de données
Les données peuvent être classées en 3 types selon la manière dont vous les collectez :
- Les first-party data sont des données collectées directement par votre entreprise. Vous pouvez les obtenir par exemple en plaçant un pixel sur votre site web ou votre application. Le but est de pouvoir suivre chaque interaction effectuée par les internautes à travers les différents canaux que vous utilisez. Toutes ces données sont généralement rassemblées dans une plateforme DMP (Data Management Platform) afin d’avoir une vision holistique des informations des consommateurs.
- Les second-party data, quant à elles, sont assez similaires aux premières, sauf qu’elles proviennent d’une entreprise tierce. Le processus consiste donc à acheter des données auprès d’une entreprise qui les possède.
- Enfin, les third-party data sont des données achetées auprès d’une entreprise qui ne les a pas collectées elle-même mais qui est passée par un agrégateur de données. Ces agrégateurs sont donc des intermédiaires qui achètent les données pour les revendre.
Quelles données collecter ?
Auparavant, les entreprises avaient tendance à penser que la bonne stratégie à adopter était de collecter le plus de données possible. Grave erreur ! Pour être utiles, les data doivent être qualifiées.
Nous vous recommandons d’identifier les données qui seront utiles pour vous et pour vos besoins spécifiques. Si vous êtes une PME, vous n’allez peut-être pas pouvoir collecter toutes les données souhaitées directement. Un grand volume sera probablement trop lourd à assumer et vous risquez de ne pas avoir le temps de les analyser et donc de les exploiter correctement. Il est dès lors préférable de se concentrer premièrement sur un nombre limité de données à collecter afin d’en optimiser l’utilisabilité et la performance.
Pourquoi récolter ces données ?
Récolter des données peut satisfaire de nombreux objectifs, l’enjeu clé étant actuellement l’hyperpersonnalisation du parcours client. Aujourd’hui, les consommateurs veulent une expérience unique et pertinente. Comment y parvenir ? Grâce à la récolte intelligente de données, vous pourrez apprendre à mieux connaître vos clients afin de leur proposer le contenu personnalisé auquel ils aspirent.
Et lorsque vous serez devenus maîtres dans l’art du data marketing, vous pourrez aller encore plus loin et tirer parti des informations obtenues en prédisant les tendances futures. Grâce à un travail d’analyse, vous serez en mesure de créer des modèles, des buyer personae précis et de prévoir le comportement de vos clients et prospects.
Comment collecter les données ?
1. Réaliser une pré-analyse pour connaître les sources
Avant même d’essayer de déchiffrer le comportement de votre cible et de vouloir l’influencer, le premier travail consiste à analyser avec précision les données brutes pour comprendre qui est votre public naturel. Vous devez avoir une vision globale de vos clients actuels afin de pouvoir définir des objectifs clairs.
Allez-vous vous concentrer sur cette cible afin de faire grandir votre audience, tout en gardant le focus sur le même “type” de personnes ? Allez vous tenter de vous diriger vers une cible différente de votre cible actuelle ? Allez-vous segmenter votre audience en plusieurs catégories afin de créer des campagnes ciblées pour chacune ? Toutes ces questions ne peuvent obtenir de réponses qu’après avoir réalisé une pré-analyse des premières données collectées.
2. Trier les données des entreprises
Lorsque vous commencerez à collecter des données, elles ne seront pas toutes pertinentes et il sera nécessaire de faire un tri dans celles-ci. Vous devrez rassembler, nettoyer et combiner les données pour en retirer le plus d’utilité possible et débloquer le potentiel qu’elles renferment.
Petit à petit, vous apprendrez quelles données il est intéressant de collecter et vous optimiserez le processus afin d’éviter la collecte de masse inutile. Le but final sera de connecter différentes sources et de les relier à des plateformes digitales, ce qui permettra d’automatiser l’activation de ces données par la suite.
3. Analyser les données grâce à une data agency
Pour analyser les data, il faut premièrement vous assurer que vous les comprenez. L’analyse est un travail de longue haleine, qui demande du temps, de la rigueur et des compétences techniques non négligeables. Il faudra tester, améliorer et permettre à vos tableaux de bord d’évoluer continuellement.
Pour obtenir des analyses concrètes et visuellement plaisantes, nous vous conseillons de faire appel à un data analyst. Celui-ci pourra transformer vos données brutes en tableaux de bord clairs et compréhensibles pour vous et vos collaborateurs. Vous aurez ainsi une idée générale des résultats obtenus en un coup d’œil.
4. Exploiter les données pour influencer votre cible
Vous connaissez désormais votre cible actuelle et vous avez obtenu des données adaptées à vos besoins. Il est maintenant temps d’utiliser ces données pour améliorer vos performances et remplir les objectifs que vous vous êtes fixés !
Vous pouvez :
- Définir des audiences-cibles afin de toucher chaque segment de marché avec un message adéquat.
Comme nous l’avons expliqué, les données collectées vous permettent de mieux comprendre qui sont vos clients potentiels, ce qu’ils font et quels sont leurs intérêts. Grâce à cette connaissance, les marketeurs pourront mieux communiquer avec eux, adapter le contenu et le message pour qu’ils soient en parfaite corrélation avec ce qui intéresse réellement le consommateur.
- Prédire des tendances futures du comportement de vos utilisateurs,
Tirez des conclusions de vos analyses et continuez à peaufiner votre stratégie de data marketing. Examinez quels types de publicités fonctionnent le mieux sur votre cible, de quelles sources de trafic viennent vos clients et étudiez leur parcours d’achat. En analysant très attentivement les interactions effectuées sur vos plateformes numériques, vous parviendrez à prédire les actions de chaque segment cible et de déterminer comment agir en amont pour le convaincre.
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