Comment mettre en place une stratégie marketing data driven en 6 étapes ?

Et si vous pouviez utiliser vos données pour créer des campagnes marketing plus performantes et plus rentables ? C’est tout l’intérêt d’une stratégie marketing data driven. Néanmoins, la mise en place d’une stratégie pilotée par les données ne s’improvise pas… La clé du succès ? Adopter une méthodologie rigoureuse, soutenue par une solution de Business Intelligence capable d’exploiter tout le potentiel de la data.

Définition du data driven marketing

Le marketing data driven, que l’on peut traduire littéralement par « marketing piloté par les données », est un ensemble de techniques permettant d’exploiter les données au service des actions marketing d’une organisation.

Il est étroitement lié au marketing digital. En effet, la démocratisation du web a ouvert la voie à de toutes nouvelles sources de données, disponibles en grande quantité et en temps réel. En analysant cette data, les entreprises peuvent aujourd’hui prendre des décisions plus éclairées au niveau de leur stratégie marketing.

Le data driven marketing possède quatre grandes caractéristiques :

  • Il est orienté client (en anglais, « customer centric »). Cela signifie que les actions marketing sont guidées par les comportements, les besoins et les problématiques des internautes.
  • Il exploite toutes les formes de données, à commencer par la data interne à l’entreprise : profils de clients, résultats de sondages, comportements d’achat en ligne… Mais il s’appuie aussi sur des données externes, comme la géolocalisation, les conditions météo ou encore les informations provenant des solutions d’analyse d’audience (comme Google Analytics).
  • Il est interactif, puisque les données sont obtenues en temps réel et que l’entreprise est en contact direct avec ses clients via les canaux digitaux.
  • Enfin, il est plus mesurable que le marketing traditionnel. Les retombées de chaque action marketing peuvent être évaluées avec précision, tout comme leur retour sur investissement.

6 étapes pour mettre en place une stratégie de data driven marketing

Pour mettre en place une stratégie marketing data driven, il est essentiel de respecter quelques étapes clés.

1) Définissez vos objectifs

Les objectifs sont le point de départ de toute stratégie marketing data driven. Ils doivent être clairement formulés, puis hiérarchisés, afin d’identifier des données pertinentes à récolter pour les atteindre, mais aussi la façon dont elles seront utilisées.

En effet, il serait contre-productif de collecter de grandes quantités de données sans savoir précisément comment les exploiter. La data doit être au service des objectifs marketing : elle doit donc répondre à des problématiques concrètes. Faute de quoi, l’entreprise risque de perdre du temps et de l’argent en triant et en analysant des données éparses.

Quant aux objectifs, ils peuvent prendre une multitude de formes. En voici quelques exemples :

  • Améliorer la satisfaction client.
  • Développer la vente croisée (cross selling) et la vente incitative (up selling).
  • Fidéliser la clientèle.
  • Améliorer le ciblage des campagnes marketing.
  • Augmenter le panier moyen.
  • Développer un nouveau canal de communication.

2) Collectez et gérez les données

À présent, il convient de collecter les données dont vous avez besoin pour mettre en place les actions marketing qui vous permettront d’atteindre vos objectifs.

Ici, la première chose à faire est d’identifier les sources de data dont votre organisation dispose :

  • Les formulaires de contact ou les emailings, qui fournissent de précieuses données comportementales.
  • Les logiciels métiers, comme les CRM ou les ERP.
  • Les réseaux sociaux.
  • Les plateformes d’analyse d’audience.
  • Les enquêtes et sondages réalisés par votre entreprise.

De plus, il peut être nécessaire d’identifier de nouvelles sources de données à exploiter pour obtenir un maximum d’informations pertinentes. Une fois la data collectée et stockée, il faut aussi la cartographier en déterminant :

  • Leur nature : s’agit-il de données à caractère personnel ou non ?
  • Le traitement effectué sur chaque donnée et sa finalité.
  • La personne responsable du traitement de chaque donnée (ou chaque type de donnée).
  • L’emplacement de chaque donnée, mais aussi ses modalités d’accès et son niveau de sécurité. 
  • La durée de conservation de chaque donnée, qui doit être justifiée en fonction de son usage dans le respect de la réglementation.

Néanmoins, la tâche peut s’avérer plus difficile qu’il n’y paraît, car les données clients sont souvent éparpillées aux quatre coins du système d’information, réparties dans différents outils qui ne sont pas toujours interconnectés : site internet, CRM, outil de marketing automation, réseaux sociaux, ERP, etc. 

D’où l’importance d’utiliser un système de gestion de données efficace, à l’instar de DigDash, qui permet de manipuler aisément de grandes quantités de data.

3) Analysez les données

Transformer de la data brute en informations compréhensibles et exploitables : c’est tout l’enjeu de l’analyse de données.

Pour y parvenir, les outils de data visualisation sont aujourd’hui incontournables. À grand renfort de graphiques, de tableaux de bord ou de reportings, ces plateformes permettent de présenter les données de manière claire, synthétique et ludique. Ainsi, les collaborateurs peuvent les interpréter facilement, identifier des tendances ou des anomalies, et ainsi prendre de meilleures décisions au quotidien.

Toutefois, une analyse de données efficace doit s’appuyer sur des indicateurs clés de performance (KPI) pertinents. Ces derniers doivent être choisis avec soin, en fonction des objectifs de l’entreprise, de son secteur d’activité et de son environnement. Ils peuvent ensuite être suivis facilement à l’aide d’un tableau de bord, afin de piloter la performance de l’entreprise au quotidien et de mesurer le succès de sa stratégie marketing.

4) Exploitez la data dans vos actions marketing

Les informations extraites à partir des données peuvent influencer les décisions marketing à différents niveaux.

La personnalisation

La mise en place d’une stratégie marketing data driven permet de concevoir une expérience client personnalisée, en se basant sur certaines données, notamment :

  • L’identité du client.
  • La localisation du client.
  • L’historique des achats.
  • Les produits achetés.
  • L’heure et le jour du dernier achat.

Ces précieuses informations peuvent être utilisées pour optimiser le parcours utilisateur sur le site internet de l’entreprise, par exemple en affichant des éléments pertinents pour le client ou en faisant des recommandations de produits personnalisés.

Il est également possible de personnaliser les messages marketing, en les adaptant aux besoins, aux préférences et aux problématiques de chaque internaute. L’historique d’achat, par exemple, peut être exploité pour envoyer un e-mail ciblé, afin de promouvoir un produit susceptible d’intéresser le client.

La segmentation

Avec un marketing « data centric », il est possible de mieux connaître le consommateur et ses habitudes d’achat. De quoi établir des profils exhaustifs et identifier plusieurs typologies de clients, en se basant notamment sur :

  • Leurs informations personnelles.
  • Leurs comportements d’achat en ligne.
  • Leurs préférences en matière de produits, de services ou de canaux de communication.
  • Leurs interactions avec la marque sur les réseaux sociaux.

L’analyse de ces données permet de segmenter la clientèle et ainsi de mieux cibler les campagnes marketing, ce qui ne fait qu’augmenter leur impact.

La fidélisation

Une entreprise data driven a plus de facilité à conserver ses clients sur le long terme. En effet, les données peuvent être étudiées pour concevoir des programmes de fidélisation plus efficaces, qui inciteront les clients existants à effectuer d’autres achats.

Les interactions avec la marque, les habitudes d’achat et les préférences de produits, par exemple, permettent d’identifier les clients les plus fidèles, mais aussi de connaître les facteurs qui influencent leur loyauté. De quoi améliorer la rétention client, tout en augmentant la rentabilité de l’entreprise.

5) Testez et optimisez

Les actions marketing génèrent elles-mêmes de nombreuses données intéressantes, qu’il convient d’analyser pour améliorer votre stratégie. Par exemple, il est possible de mesurer l’efficacité d’une campagne d’emailing à travers différents indicateurs : le taux d’ouverture, le taux de clic, le taux de désabonnement, etc.

L’étude des résultats de chaque action permet de mieux connaître vos clients et leurs préférences, mais aussi de détecter des pistes d’amélioration pour vos futures campagnes. Ainsi, vous pouvez optimiser en continu votre stratégie de data driven marketing.

Dans cette logique de test et d’optimisation, il est très utile de recourir à l’A/B testing. Cette technique consiste à créer deux versions distinctes d’une même action marketing et à comparer leur performance respective. De quoi identifier les meilleures pratiques pour susciter l’engagement de votre audience et améliorer durablement vos campagnes.

6) Veillez à respecter la confidentialité des données

Dans une entreprise, une culture data driven doit être accompagnée d’un véritable engagement pour la confidentialité des informations, mais aussi pour des pratiques éthiques en matière de collecte et d’utilisation des données.

Mais garantir la confidentialité et la sécurité de la data est un vrai défi, surtout si votre organisation traite d’importants volumes de données. C’est pourquoi il est nécessaire d’instaurer une véritable politique de data governance, encadrant tous les acteurs impliqués dans la manipulation des données, tout cela en respectant le cadre légal fixé par le RGPD.

 

Le Big Data a transformé en profondeur la façon dont les entreprises interagissent avec leur clientèle, en ouvrant la voie à une relation plus personnalisée et plus ciblée. En suivant ces étapes clés, vous avez désormais toutes les cartes en main pour mettre en place une stratégie de data driven marketing à condition de vous appuyer sur un outil de Business Intelligence performant.

 

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