À l’heure du Big data, mettre en place une stratégie marketing efficace repose en grande partie sur la data science et la data analytics. Et oui, c’est grâce aux données collectées sur les réseaux sociaux, en ligne ou simplement sur le terrain que les entreprises sont capables de mieux connaître leur cible, d’anticiper le comportement des consommateurs, de définir des segments cibles… C’est tout l’intérêt du data marketing.
Qu'est-ce que le data marketing ?
Le data marketing, c’est l’exploitation des données à des fins de marketing. Autrement dit, améliorer la visibilité de l’entreprise, l’acquisition client, la fidélisation… Et dans un contexte où les données sont partout (en particulier au niveau digital avec les réseaux sociaux et les sites web), les entreprises ont tout intérêt à utiliser ces ressources pour optimiser leurs performances globales.
Comment utiliser le data marketing ?
Pour se développer, une entreprise a besoin d’acquérir de nouveaux clients et de fidéliser les anciens. En utilisant la data à bon escient, les organisations peuvent optimiser leur performance en matière de conversion et de rétention. Découvrez en quoi le data marketing est utile à toutes les entreprises (quel que soit leur taille ou leur secteur d’activité).
La connaissance client
Au cœur des stratégies d’entreprise, l’importance de retenir sa clientèle est tout aussi cruciale que celle d’en attirer de nouvelle. Grâce à l’avancée technologique, notamment les algorithmes prédictifs, il est désormais possible d’évaluer le risque d’attrition, ou « churn », qui désigne la proportion de clients perdus sur une période donnée. Cette métrique est particulièrement surveillée dans des secteurs comme la téléphonie mobile ou le secteur bancaire, où le coût d’acquisition de nouveaux clients peut s’avérer élevé tant en termes financiers que temporels.
La clé pour minimiser le churn réside dans la compréhension approfondie des causes de l’insatisfaction client. Ceci peut être réalisé à travers l’analyse des offres concurrentes, l’évaluation de la fréquence d’achats ou de résiliations, et la surveillance attentive des retours et avis des consommateurs. Ces démarches sont essentielles pour anticiper et répondre efficacement aux besoins des clients existants, évitant ainsi leur départ vers la concurrence.
Parallèlement, comprendre les attentes des consommateurs pour mieux vendre implique une analyse fine du profil type du client (âge, localisation, situation professionnelle et familiale, etc.) et de son comportement d’achat (fréquence de visites sur le site, historique d’achats, communication avec l’entreprise, etc.). L’exploitation de ces données permet de dresser un portrait précis des clients et de leurs attentes, offrant ainsi la possibilité de personnaliser les offres, d’améliorer l’expérience utilisateur et, ultimement, de renforcer la fidélité client. Cette double approche, combinant la prévention du churn et l’optimisation de l’offre basée sur une compréhension détaillée du consommateur, constitue un levier puissant pour le développement et la pérennité des entreprises.
Les campagnes de communication
Que ce soit pour fidéliser ou convertir, les entreprises disposent d’un large panel de canaux de communications : réseaux sociaux, emailing, site web, newsletter, publicité payante…
Pour chaque canal, il existe différentes stratégies. Mais pour savoir quel canal et quelle stratégie utiliser, encore faut-il identifier la plus pertinente. C’est à cet instant que le data marketing vous sera utile.
L’idée est d’analyser les données disponibles pour identifier les canaux les plus pertinents. Par exemple, une newsletter ou des réseaux sociaux ? Du contenu organique ou des campagnes marketing publicitaires ? Il n’y a pas de bonne réponse. Cela dépend de chaque organisation.
La segmentation
Si le data marketing vous permet de définir un personae, une même entreprise peut aussi avoir plusieurs types de clients. À la fois en termes de profil (des hommes ou des femmes, des étudiants ou des retraités, des locataires ou des propriétaires…) mais aussi en termes de maturité (découverte, phase de réflexion, client fidèle…).
Pour chacun d’entre eux, l’entreprise doit adapter sa communication. Autrement dit, segmenter son audience pour adresser le message le plus pertinent à chaque fois. Par exemple, une proposition d’essai pour un prospect en phase de découverte, une offre promotionnelle pour des clients fidèles, etc.
In fine, cette segmentation permet à l’entreprise de personnaliser son parcours client. Et ainsi, de multiplier son potentiel de conversion.
La recommandation de produits
Dans le domaine du marketing, une approche centrée sur l’exploitation des données client – le Data marketing – se révèle cruciale pour décrypter et anticiper les comportements d’achat. Au lieu de se limiter à l’acquisition de nouveaux clients, les entreprises gagnent à maximiser le potentiel des clients existants. Pour y parvenir, elles peuvent s’appuyer sur deux stratégies efficaces : le cross-selling et l’up-selling.
Le cross-selling, ou vente croisée, consiste à proposer des produits complémentaires à ceux déjà choisis par le consommateur, comme suggérer une tenue de yoga à l’acheteur d’un tapis de yoga. Cette tactique est souvent mise en œuvre sur les sites e-commerce via des recommandations telles que « Produits qui pourraient vous intéresser », et est un exemple de personnalisation offerte par l’analyse des données d’achat.
L’up-selling, quant à lui, vise à encourager l’achat de produits ou services de gamme supérieure, afin d’augmenter la marge bénéficiaire. Un exemple frappant est le passage du menu standard au menu premium dans les chaînes de restauration rapide. Cette stratégie, tout comme le cross-selling, bénéficie grandement de l’analyse prédictive offerte par le Data marketing pour cibler les offres les plus pertinentes.
Ces méthodes permettent non seulement d’accroître le panier moyen des clients actuels, boostant ainsi le chiffre d’affaires, mais elles favorisent également une meilleure connaissance du client. En effet, grâce au Data marketing, les entreprises peuvent affiner leurs stratégies de vente en se basant sur une compréhension approfondie des préférences et habitudes d’achat. Les géants du e-commerce et des services en ligne, tels qu’Amazon et Netflix, illustrent parfaitement la réussite de ces approches, en proposant des recommandations hautement personnalisées qui maximisent la satisfaction client et la rentabilité.
La prévision des ventes
Dans l’univers compétitif du marketing, l’innovation technologique joue un rôle pivot, notamment à travers la prévision de ventes ou forecast, un élément crucial pour affiner la stratégie globale d’une entreprise. Le déploiement du machine learning et de l’intelligence artificielle offre désormais aux sites de e-commerce, comme celui de Sephora, la capacité de prédire avec précision leurs ventes quotidiennes. Cette prouesse, mise en lumière en 2018 par Sephora, est le fruit de l’analyse poussée des comportements des consommateurs à court, moyen, et long terme, réalisée par des algorithmes sophistiqués développés par leur équipe Data. Ces outils avancés permettent non seulement d’optimiser les efforts marketing en proposant des plans adaptés et des forecasts détaillés mais aussi de soutenir les équipes marketing dans leur prise de décision.
Contrairement à l’idée reçue que la data pourrait automatiser ou remplacer les métiers du marketing, elle se révèle être un atout indispensable qui enrichit l’analyse et guide les décisions stratégiques. En gardant un œil sur les prédictions générées par ces technologies, les professionnels du marketing sont en mesure de prendre des décisions alignées avec les objectifs et besoins de l’entreprise. L’analyse des ventes passées à travers le prisme du machine learning et de l’intelligence artificielle permet d’anticiper les tendances futures, donnant naissance au concept de marketing prédictif. Ainsi, les organisations peuvent ajuster leurs stratégies en conséquence, assurant une adaptation constante aux évolutions du marché et maximisant leur potentiel de réussite.
La fidélisation client
L’exploitation judicieuse des données offre la possibilité d’une segmentation client précise et actualisée en temps réel, ce qui est essentiel pour peaufiner la stratégie de fidélisation. Grâce à ces clusterings dynamiques, les entreprises peuvent proposer des offres promotionnelles personnalisées aux clients fidèles, améliorant ainsi l’efficacité du suivi client et de l’emailing. L’objectif ultime est de connaître intimement chaque interlocuteur pour lui offrir une expérience qui réponde parfaitement à ses attentes personnelles.
Cependant, les métiers du marketing, en constante évolution grâce à l’analyse poussée des données disponibles, font face à trois défis majeurs : le manque de compétences analytiques au sein de l’entreprise, l’absence d’outils adéquats pour le traitement de la data, et une orientation insuffisamment prononcée vers l’analyse prédictive des données.
Pour garantir sa pérennité et avant même de penser à développer sa croissance, une entreprise se doit de préserver sa base de clients existants. Le risque d’attrition, s’il n’est pas géré, peut menacer sa stabilité financière et opérationnelle. Au lieu d’agir en réaction à des pertes de clients, il est préférable d’anticiper ces situations. Le data marketing se révèle alors comme une stratégie inestimable, fournissant des informations cruciales telles que les offres concurrentes, la fréquence d’achats, les résiliations, ou encore les avis consommateurs.
Ces indicateurs permettent aux entreprises d’être alertées en cas de risque accru de churn, leur donnant l’opportunité d’ajuster leur stratégie pour minimiser ce risque, par exemple, à travers des offres promotionnelles ciblées ou la mise en place d’un programme de fidélité. Ainsi, en s’appuyant sur une approche proactive et informée, les entreprises peuvent renforcer leur relation avec les clients existants tout en stabilisant leur base client pour une croissance durable.
Comment mettre en place une stratégie data marketing ?
La mise en place d’une stratégie data marketing reposant essentiellement sur les données, il convient de suivre ces différentes étapes :
- La cartographie des données : l’idée est alors de développer une vision globale des données disponibles au sein de l’organisation.
- La gouvernance des données : il s’agit de définir le cadre et les règles liées à l’exploitation des données. Notamment à travers la nomination d’un responsable data. Cela permettra ainsi de garantir la fiabilité, la sécurité, la pertinence et la qualité des données.
- Le traitement des données : il s’agit de la collecte, de la préparation, de l’intégration, de l’enrichissement et de l’analyse des données.
- La sensibilisation des équipes : pour mettre en place une stratégie axée sur les données, il est primordial de développer une culture marketing data driven. Pour cela, les équipes doivent être formées sur l’importance de la donnée.
- La définition des KPI : ces indicateurs de mesure permettent à l’entreprise d’optimiser ses performances.
- Le pilotage de la stratégie data marketing : c’est le suivi des indicateurs et l’implémentation des éventuels ajustements.
Comment maîtriser le Data Marketing ?
Pour bénéficier des différents avantages du data marketing, il est souvent nécessaire de développer ses compétences en matière d’analytics et de data prédictives. Et justement, DataScientest vous propose ses formations en analyse et science de la donnée. Découvrez nos cursus.
