Science de la donnée, atout d’une stratégie marketing
Aujourd’hui les entreprises doivent faire face à un nombre croissant de données à analyser dans un minimum de temps et avec une quantité de ressource restreinte. Malgré ces difficultés elles doivent réussir à prendre des décisions efficaces et générer toujours plus de résultat, notamment dans une optique de développement e-commerce.
Pour répondre à ces enjeux, il devient crucial de connaître parfaitement son client, afin d’identifier le contenu le plus pertinent à lui proposer.
La connaissance client un enjeu majeur
Ces dernières années la communication anonyme se révèle de moins en moins efficace : 84% des consommateurs n’achèterairent plus aux entreprises qui ne les traitent pas de façon individuelle.
Dans ce contexte, une des clés de l’expérience utilisateur est de proposer une expérience personnalisée et cohérente au travers des différents canaux de contact pour maximiser ses chances de transformer ses leads en clients réguliers.
D’autant qu’aujourd’hui, 98% des visiteurs ne se convertissent jamais en acheteur : 70% des 2% restant n’achèteront qu’une seule fois, et seulement 30% des acheteurs restant deviendront des clients actifs.
Pour éviter cela, il est donc nécessaire que les entreprises se recentrent sur l’approche stratégique et sur les résultats. Or, de nos jours, la plupart des entreprises consacrent 80% de leur temps à des activités marketings et seulement 20% de leur temps au pilotage et la stratégie marketing.
L’intérêt de la science de la donnée pour la stratégie marketing
La science de la donnée fait partie de ces activités importantes de pilotage et de stratégie marketing qui permet :
- d’effectuer des communications par mail hyper personnalisées.
- de reconnaître le client dans une application mobile et d’envoyer des messages push ou des sms engageants tels que les couponings ou des sms de bienvenue selon le cycle de vie du client (inactif, VIP...)
- une expérience web ultra personnalisable (page web vitrine personnalisée...)
- un retargeting efficace à moindre coût (dans le fil d’actualité sur Facebook, etc...)
La science de la donnée trouve sa réussite dans un processus complet :
- Collecter
La création d’un profil unifié dépend de la capacité de l’entreprise à collecter les données provenant des différents points de contacts, en temps réel. Ainsi, la réactivité in-store est un avantage compétitif clé. Un profil client unifié online/offline est la pierre angulaire d’une expérience client cohérente et enrichissante.
- Transformer :
Sur mobile : grâce à l’ID Device
Sur site web : grâce à la collecte des données du navigateur (cookies ID)
Via email/sms : grâce à des identifiants communs pour uniformiser l’identité du prospect/client
En offline : grâce à la carte de fidélité
Si à cela nous ajoutons la collecte exhaustive des données géographiques GPS (via mobile, ordinateur) il y a la possibilité de construire un profil totalement unifié,
- Exécuter :
Si la science de la donnée nous permet d’obtenir des contenus dynamiques tels que l’heure d’envoi, la langue d’envoi, des incitations aux calls to actions pertinentes ainsi que des données géographiques précises, c’est pour toujours toucher au plus juste le consommateur à travers, entre autres, des mailings de plus en plus pertinents, afin de permettre d’optimiser au maximum les chances de conversions.
Pour aider les entreprises à mieux maîtriser toutes ces données, on constate l’émergence de nouveaux métiers tels que les Chief Digital Officer, Data Analyst… etc qui sont de plus en plus prisés au sein des entreprises.
Mais on peut également constater l’émergence de nouvelles solutions telles que la Data Management Platform, qui, une fois combinée à une stratégie autour de la science de la donnée, permettra d’améliorer la relation avec le consommateur, augmenter la conversion et les ventes.
La Data Management Platform (DMP) permet en effet de collecter et de normaliser la donnée dans le but de segmenter les clients. L’objectif est ainsi de pouvoir tirer bénéfice du parcours client omnicanal.
Mais cette DMP ne peut exploiter son potentiel au maximum seulement si elle est liée à des outils de science de la donnée. Elle permettra de dégager des tendances comportementales plus précises sur le long terme.