Ces dernières années, l’importance de passer d’un web de l’information à un web des connaissances a émergé dans plusieurs domaines, dont le marketing. Les données ne sont plus simplement collectées, amassées, mais analysées et exploitées de manière dite « intelligente ». Alors qu’auparavant les données étaient utilisées pour comprendre comment les campagnes marketing affectaient la demande, les techniques de marketing se concentrent aujourd’hui sur le client. C’est ce que nous appelons le « marketing intelligent », qui trouve son essence dans le « Big Data ».
LE BIG DATA
Avant de nous pencher sur le lien entre les données et le marketing intelligent, tentons d’abord de comprendre le concept de Big Data.
Ce qui qualifie le Big Data c’est bien plus que le volume, c’est aussi la variété et la vélocité. Ce sont les trois « V » du Big Data.
- Le volume : Le volume des données stockées aujourd’hui est en pleine expansion. Selon une étude IDC sponsorisée par EMC Gartner, les données numériques créées dans le monde seraient passées de 1,2 zettaoctets par an en 2010 à 1,8 zettaoctets en 2011, puis 2,8 zettaoctets en 2012 et s’élèveront à 40 zettaoctets en 2020. À titre d’exemple, Twitter génère à l’heure actuelle 7 teraoctets de données chaque jour et Facebook 10 teraoctets.
- La vélocité : La vélocité représente la fréquence à laquelle les données sont à la fois générées, capturées et partagées. Les données arrivent par flux et doivent être analysées en temps réel pour répondre aux besoins des processus chrono-sensibles. Les discussions dans les médias sociaux sont des exemples de Big Data à forte vélocité.
- La variété : Il ne s’agit pas de données relationnelles traditionnelles. Ces données peuvent être brutes (des transactions de vente), semi-structurées voire non structurées (la transcription d’une conversation dans un centre d’appel). Ce sont des données complexes qui proviennent du web (Web Mining), au format texte (Text Mining) et images (Image Mining). Elles peuvent être publiques (Open Data, Web des données), géo-démographiques par îlot (adresses I.P), ou relever de la propriété des consommateurs (Profils 360°).
EN QUOI CONSISTE LE MARKETING INTELLIGENT ?
Si l’on en croit la définition telle qu’elle est donnée sur l’encyclopédie Wikipédia, il s’agit « d’une évolution fondamentale du marketing relationnel, qui permet d’agir de façon unique et scientifique, client par client. »
Dans un contexte de crise dans les années 2007-2010, la relation client a été remise au coeur des réflexions des décideurs marketing. Parce que c’est un de leurs « actifs » les plus précieux, certaines entreprises ont cherché à améliorer de plus en plus la qualité de leur relation client.
Aussi, l’avènement du web et des médias sociaux a changé le rapport du public aux marques. La communication de masse perd de son sens, les consommateurs s’expriment librement et attendent des annonceurs une relation basée sur l’échange et l’écoute mutuelle.
En ce sens, le marketing intelligent, qui personnalise de manière chirurgicale la relation client, apporte des réponses concrètes aux clients qui veulent recevoir des propositions adaptées à leurs besoins, qui aiment se reconnaître dans une offre sans la subir.
Ainsi, non seulement l’univers et la composition graphique des campagnes diffèrent, mais surtout, les contenus proposés sont personnalisés : les produits et les services sont adaptés à chacun, les promotions peuvent varier tout comme le nombre de points offerts dans le cadre d’un programme de fidélisation par exemple.
En résumé, les campagnes et surtout les stratégies marketing et commerciales se déclinent en autant de versions que de clients.
Le marketing intelligent impose donc une connaissance approfondie, voire « scientifique » de chaque client.
Comment un tel degré de personnalisation est-il possible et sur quelle matière faut-il se baser pour ainsi construire une stratégie de marketing intelligent ? La réponse repose principalement dans la donnée.
BIG DATA + MARKETING RELATIONNEL = MARKETING INTELLIGENT
Dans le cadre du marketing intelligent, la connaissance très complète d’un client englobe l’ensemble des données qui touchent à son comportement transactionnel : les familles de produits achetées, sa fréquence d’achat, le volume du chiffre d’affaires qu’il génère, etc.
Cette connaissance très précise de la base de données transactionnelle permet alors, dans le cadre de campagnes de marketing, de proposer au client le produit ou service dont il a besoin.
L’enjeu est bien de proposer la bonne offre, au bon client, au bon moment.
Cette utilisation « intelligente » des données permet de mettre en place des actions à la fois sur mesure et à grande échelle : il y a autant de mailings que de destinataires, même s’ils sont plusieurs centaines de milliers.
L’analyse des données pour :
- connaitre le client
Le croisement d’informations directement sourcées par le consommateur et le traitement de larges quantités de données autorisent une analyse de sentiments et une segmentation bien plus poussées que n’importe quel sondage réalisé sur un échantillon. A l’arrivée, une cartographie du marché beaucoup mieux identifiée et une prise de conscience aiguë des besoins des consommateurs.
- atteindre le client
Avec la géolocalisation des besoins et le reciblage de bannières Web, les moyens d’accéder directement à l’usager final sont désormais plus cohérents avec le désir d’efficacité de toute stratégie marketing.
- convaincre le client
Ou, autrement dit, la conversion du consommateur à l’acte d’achat. En appliquant des techniques de personnalisation : des offres aux tarifs adaptés aux moyens du consommateur, des simulations en temps réel des produits au gré des préférences exprimées de celui-ci, etc.
Parce qu’il se base sur les données propres à chaque client, le marketing intelligent permet de calculer le retour sur investissement de chaque action tout aussi précisément, c’est-à dire client par client. La donnée vient entretenir la donnée.
Pour parvenir à un marketing intelligent, il faut donc mettre la problématique de l’exploitation statistique de la donnée au même niveau que la problématique marketing. Cela signifie faire travailler en totale synergie des experts data et des experts marketing. C’est seulement à ce prix que la donnée pourra devenir intelligente, intelligente parce qu’analysée, décryptée, et finalement « prête à l’emploi ».
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