Face aux défis du Big Data, les entreprises doivent améliorer la récolte et le traitement des données clients et prospects. Indispensable pour améliorer les performances des campagnes marketing, la stratégie data-driven est le secret de la réussite des entreprises modernes. Pourtant, l’utilisation de données massives peut entraîner certains défis au quotidien. On vous explique comment mettre en place une stratégie data marketing, sans perdre la tête !
La stratégie data-driven marketing : pourquoi est-ce important ?
Définition du data-driven marketing
Face à un volume de data en pleine expansion (l’ère du « Big Data »), les entreprises sont nombreuses à vouloir utiliser les données récoltées au quotidien. Cela est possible avec une stratégie data-driven marketing, consistant à collecter les données digitales, les organiser, les analyser et les interpréter.
Le but ? Permettre aux équipes produit/marketing de prendre des décisions stratégiques alignées avec les besoins exprimés des clients !
Utilité d'une stratégie data-driven
Les données sont aujourd’hui la source de toutes les décisions : exit les suppositions, place aux faits ! Réelle plus-value, la data est donc utilisée pour augmenter la rentabilité des actions marketing.
Maîtriser la data sert notamment à :
- Optimiser l’expérience utilisateur sur l’ensemble des plateformes digitales de l’entreprise (site internet, réseaux sociaux, etc.).
- Créer les bons produits et offres pour vos clients, exploiter de nouvelles opportunités sur le marché, et donc augmenter votre chiffre d’affaires !
- Proposer une expérience client personnalisée, en se basant sur les préférences du consommateur en ligne.
- Et bien sûr, augmenter vos résultats : nombre de clients, chiffre d’affaires, marge nette, etc.
Les prérequis pour une stratégie data-driven marketing réussie
Avant de déployer une stratégie data marketing, gardez bien en tête ces principaux éléments de réussite :
- Des données marketing d’une grande qualité.
- Une clientèle ciblée, puis segmentée.
- Des objectifs et indicateurs de réussite (KPI) clairement établis.
- La collaboration des différents services de l’entreprise (marketing, vente, communication, etc.) pour optimiser l’impact positif de la stratégie data-driven.
Comment mettre en place une stratégie data marketing ?
#1 – Fixer des objectifs
La première étape de votre stratégie est d’identifier, de prioriser et de formuler des objectifs clairs avant de récolter des données marketing. Cela vous permettra de sélectionner la data à récolter pour atteindre votre but. Sans ça, vous risquez de vous éparpiller (et ça coûte cher !).
#2 – Collecter des données
Ici, il faudra notamment identifier les sources de données à disposition au sein de votre organisation. Elles sont aujourd’hui dispersées : formulaires de contact, newsletter, emailing promotionnel, CRM prospects et clients, ou encore la data issue des outils marketing des plateformes (Meta, Google, LinkedIn, etc.).
BON A SAVOIR
Focus sur la qualité de la data, et non la quantité !
#3 – Trier et analyser la data marketing
Vous avez collecté les différentes données ? Bon travail, il faut désormais formater et réconcilier la data provenant de différentes sources. En clair, nettoyage des doublons et cohérence entre les formats ! Seulement après, vous pourrez analyser la data grâce aux KPI mis en place lors de la phase 1 😊
Pour en savoir plus, découvrez 6 questions pour tout comprendre sur les données marketing.
BON A SAVOIR
Pour une meilleure efficacité, privilégiez des outils marketing qui vous permettront d’automatiser vos actions marketing. C’est un gain de temps indispensable ! Dans l’approche data-driven, on appelle cela « constituer son stack Martech ».
Stratégie data-driven marketing : à quoi faut-il faire attention ?
Vous êtes séduit par la démarche data-driven et souhaitez la mettre en place au sein de votre entreprise ? Excellente décision ! Mais mieux vaut prévenir que guérir… donc prenez bien en compte les principaux challenges qui vous accompagneront.
1/ La gestion des ressources : aujourd’hui, vos données marketing sont probablement dispersées et difficiles d’accès. Prévoyez du temps et une équipe pour les collecter, les traiter, les analyser.
2/ La maintenance des données : garder la data à jour coûte cher… en temps et en argent (frais de serveurs, abonnement aux outils, équipe dédiée, etc.). Il faut donc se doter de process.
3/ La confidentialité des données : c’est l’un des plus grands défis des organisations lorsqu’elles traitent un grand volume de données. Vous devez vous assurer de la sécurité de la data, pour éviter le risque de fuite !
Savoir pratiquer la donnée est un véritable métier à part entière. L’entreprise a donc besoin de recruter les bons profils, sachant également intégrer l’intelligence artificielle (IA) pour gagner en efficacité. Si cette activité vous attire, formez-vous avec nous !
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