Qu’est-ce que le Marketing Data Driven ?

Le marketing axé sur les données, ou marketing data-driven, est une approche stratégique qui repose sur l’analyse des données pour guider les décisions marketing. Il s’agit d’exploiter des données précises et pertinentes pour construire ou revisiter un programme de fidélité, optimiser les campagnes adressées, personnaliser les expériences client et maximiser les retours sur investissement.

Grâce aux technologies avancées de collecte et d’analyse de données, les entreprises peuvent désormais comprendre plus finement les comportements et les préférences des consommateurs. Cette compréhension permet de créer des stratégies marketing plus efficaces et ciblées, en se basant sur des faits concrets plutôt que sur des hypothèses.

Le marketing data driven représente ainsi une véritable révolution dans le domaine du marketing, où l’intuition cède la place à l’analyse rigoureuse, et où chaque décision est justifiée par des insights tangibles.

Plongez dans cet article pour découvrir comment cette transformation peut propulser votre enseigne ou votre marque vers de nouveaux sommets.

Définitions et principes du Marketing Data Driven

1. Définition du Marketing Data Driven

Le marketing data driven, ou marketing axé sur les données, désigne une stratégie marketing qui utilise des données collectées de diverses sources pour prendre des décisions éclairées. Ces données peuvent provenir de différentes plateformes numériques telles que les réseaux sociaux, les sites web, les systèmes caisse, les applications mobiles, les campagnes par e-mail et les plateformes d’avis. L’objectif principal est de transformer ces données brutes et souvent silotées en informations customer-centric exploitables pour améliorer les performances marketing.

2. Principes du Marketing Data Driven

1. Collecte de données : La première étape consiste à collecter des données à partir de différentes sources. Cela inclut des données démographiques, comportementales, transactionnelles et même des données en temps réel. Les entreprises utilisent des outils comme Google Analytics, les systèmes CRM (Customer Relationship Management), les plateformes de gestion des données (DMP) et les CDP (Customer Data Platform) pour rassembler ces informations.
2. Analyse des données : Une fois les données collectées, elles doivent être analysées pour en extraire des insights significatifs. Cela implique l’utilisation de techniques statistiques, d’outils de visualisation de données et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations.
3. Segmentation des consommateurs : Sur la base des analyses, les cibles sont segmentées en groupes homogènes. La segmentation permet de personnaliser les messages et les offres pour différents segments, augmentant ainsi la pertinence et l’efficacité des campagnes marketing.
4. Personnalisation des campagnes : Les données permettent de créer des campagnes marketing sur mesure. En comprenant les préférences et les comportements des clients, les entreprises peuvent personnaliser les messages, les offres et les expériences pour chaque segment d’audience.
5. Optimisation continue : Le marketing data driven n’est pas une approche statique. Les entreprises doivent continuellement surveiller les performances de leurs campagnes et ajuster leurs stratégies en fonction des nouvelles données et insights. L’optimisation continue permet d’améliorer constamment l’efficacité et le retour sur investissement des initiatives marketing.
6. Respect de la vie privée : L’utilisation des données doit être accompagnée d’une attention particulière au respect de la vie privée des consommateurs. Les entreprises doivent se conformer aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe, et s’assurer que les données sont collectées et utilisées de manière éthique et transparente.

Les étapes d’une bonne stratégie de Marketing Data Driven

1. Collecte de données

La première étape d’une stratégie de marketing data driven est la collecte de données. Cela implique de rassembler des informations à partir de diverses sources pour obtenir une vue complète du comportement et des préférences des clients.

• Sources internes : Données CRM, historiques d’achat, interactions avec le service client.
• Sources externes : Réseaux sociaux, enquêtes, données de navigation web, avis.
• Outils de collecte : Google Analytics, outils de marketing automation, plateformes de gestion des données (DMP), CDP.

2. Extraction de données

Après la collecte, les données doivent être extraites et centralisées. Cette étape consiste à récupérer les données de leurs sources d’origine et à les préparer pour une analyse plus approfondie.

• Techniques d’extraction : APIs, ETL (Extract, Transform, Load), intégrations directes.
• Outils d’extraction : Talend, Apache Nifi, Zapier.

3. Structuration des données

Une fois les données extraites, elles doivent être organisées et structurées de manière cohérente. Cette étape est cruciale pour s’assurer que les données sont prêtes à être analysées efficacement.

• Nettoyage des données : Suppression des doublons, correction des erreurs, traitement des données manquantes.
• Structuration : Organisation des données dans des bases de données relationnelles ou des data warehouses.
• Outils de structuration : MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift.

4. Exploitation des données

L’exploitation des données consiste à transformer les données structurées en insights exploitables. Cela inclut l’analyse descriptive, prédictive et prescriptive.

• Analyse descriptive : Comprendre ce qui s’est passé en se basant sur les données historiques.
• Analyse prédictive : Utiliser des modèles statistiques pour prédire les tendances futures.
• Analyse prescriptive : Recommander des actions spécifiques en fonction des analyses précédentes.
• Outils d’analyse : Tableau, Power BI, Python (pandas, scikit-learn).

5. Partage et visualisation des données

Les insights obtenus doivent être communiqués de manière claire et accessible à toutes les parties prenantes de l’entreprise. La visualisation des données joue un rôle clé dans cette étape.

• Tableaux de bord interactifs : Création de dashboards pour une visualisation en temps réel des métriques clés.
• Rapports personnalisés : Génération de rapports détaillés pour des analyses approfondies.
• Outils de visualisation : Tableau, Microsoft Power BI, Google Data Studio.

6. Mise en œuvre et suivi

La dernière étape consiste à appliquer les insights obtenus pour optimiser les campagnes marketing et à surveiller en continu les performances pour ajuster la stratégie en temps réel.

• Exécution des campagnes : Lancement et gestion des campagnes marketing basées sur les données.
• Suivi des performances : Monitoring en temps réel des KPI pour évaluer l’efficacité des actions.
• Optimisation continue : Ajustement et amélioration des stratégies en fonction des résultats obtenus.
• Outils de gestion de campagnes : HubSpot, Marketo, Mailchimp, Acoustic.

Marketing Data Driven, quelles données analyser ?

1. Données démographiques

Les données démographiques fournissent des informations essentielles sur les caractéristiques de base des clients. Elles permettent de segmenter les consommateurs et de personnaliser les messages marketing.

• Âge
• Sexe
• Revenu
• État civil
• Éducation
• Emplacement géographique

2. Données comportementales

Les données comportementales montrent comment les clients interagissent avec l’entreprise, tant en ligne que hors ligne. Elles sont cruciales pour comprendre les habitudes et les préférences des clients.

• Historique de navigation : Pages visitées, durée de visite, clics.
• Historique d’achat : Produits achetés, fréquence d’achat, valeur moyenne des commandes.
• Engagement sur les réseaux sociaux : Likes, partages, commentaires.
• Interactions avec les emails : Taux d’ouverture, taux de clics, taux de conversion.

3. Données transactionnelles

Les données transactionnelles sont liées aux transactions effectuées par les clients. Elles aident à analyser les comportements d’achat et à identifier les clients les plus rentables.

• Historique des achats : Produits achetés, montant dépensé, fréquence des achats.
• Méthodes de paiement : Types de paiement utilisés, préférences de paiement.
• Données de fidélité : Points de fidélité accumulés, récompenses utilisées.

4. Données psychographiques

Les données psychographiques permettent de comprendre les motivations, les attitudes et les valeurs des clients. Elles sont utiles pour créer des messages marketing plus ciblés et émotionnellement engageants.

• Intérêts et hobbies
• Valeurs et croyances
• Style de vie
• Opinions et attitudes

5. Données contextuelles

Les données contextuelles sont recueillies en temps réel et fournissent des informations sur le contexte dans lequel un client interagit avec l’entreprise. Elles sont essentielles pour personnaliser les messages marketing en fonction de la situation actuelle du client.

• Données géolocalisées : Localisation actuelle du client.
• Données temporelles : Heure et date des interactions.
• Données de l’appareil : Type d’appareil utilisé, système d’exploitation.

6. Données de satisfaction client

Les données de satisfaction client mesurent le niveau de satisfaction des clients par rapport aux produits ou services de l’entreprise. Elles sont cruciales pour améliorer l’expérience client et fidéliser les clients existants.

• Enquêtes de satisfaction : Scores de satisfaction, Net Promoter Score (NPS).
• Avis et témoignages : Commentaires sur les produits, évaluations.
• Données de service client : Temps de réponse, résolution des problèmes, feedback des clients.

7. Données de marché

Les données de marché offrent une vue d’ensemble des tendances du marché et de la concurrence. Elles aident à positionner l’entreprise et ses produits dans un contexte plus large.

• Tendances du marché : Évolutions et prévisions du marché.
• Analyse de la concurrence : Parts de marché, stratégies des concurrents.
• Données économiques : Conditions économiques, indicateurs économiques.

Exemple de cas de Marketing Data Driven

1. Offres personnalisées basées sur l’historique d’achat

Les entreprises peuvent analyser l’historique d’achat des clients pour leur proposer des offres personnalisées. Par exemple, une boutique en ligne peut recommander des produits complémentaires ou similaires en fonction des achats précédents d’un client.

Exemple : Un client qui achète régulièrement des articles de sport reçoit des offres spéciales pour des équipements sportifs nouveaux ou en promotion.

2. Campagnes d’emailing ciblées

Les données comportementales et démographiques peuvent être utilisées pour segmenter les listes d’email et envoyer des campagnes d’emailing plus pertinentes.

Exemple : Un magasin de vêtements envoie des emails différents aux clients en fonction de leur genre, âge et des catégories de produits qu’ils ont consultées ou achetées par le passé.

3. Publicité en ligne personnalisée

Les entreprises peuvent utiliser les données de navigation et d’interaction en ligne pour créer des campagnes publicitaires ciblées sur les réseaux sociaux et les plateformes de recherche.

Exemple : Un site de réservation de voyages cible les utilisateurs qui ont récemment recherché des destinations de vacances spécifiques avec des publicités pour des offres de vols et d’hôtels correspondants.

4. Programmes de fidélité basés sur les données transactionnelles

Les programmes de fidélité peuvent être optimisés en analysant les habitudes d’achat et en offrant des récompenses personnalisées.

Exemple : Une chaîne de supermarchés utilise les données de carte de fidélité pour offrir des réductions sur les produits préférés d’un client ou des points bonus pour des achats fréquents.

5. Optimisation des prix en temps réel

Les entreprises peuvent ajuster les prix en temps réel en fonction de la demande, des comportements d’achat et des conditions du marché.

Exemple : Une compagnie aérienne modifie les prix des billets en temps réel en fonction de la demande, des tendances de réservation et des données concurrentielles pour maximiser les revenus.