Data et marketing : comment la data peut-elle aider le marketing ?

Pour avoir une stratégie numérique bien ficelée, le marketing doit s'appuyer sur la data. Découvrez dans cet article comment la data est présente dans le marketing. Mieux connaître ses clients.
C'est-à-dire

Qu'est-ce que le data marketing ?

Pour comprendre les intentions des consommateurs, le marketing va sapuyer sur la data : c'est le data marketing ! Pour en donner une définition plus concrète, voici quelques éléments : Le data marketing ouDonnéesmarketing se rapporte au marketing basé sur l'utilisation des données. Les données sont collectées en masse sur internet. Le but est simple : transformer les prospects - c'est-à-dire les clients potentiels - en clients.

On peut aussi parler de marketing numérique.

A quoi va servir le marketing des données ?

Voici plusieurs jeux auxquels le data marketing peut répondre :

• Mesurer le ROI (return-on-investment) : Vous mettez 1 euro dans une campagne marketing, combien ce euro investi vous rapport-t-il ? La data aide à répondre à cette question. Pour cela, il faut maîtriser comment mesurer l'impact d'une campagne et c'est là que des compétences en données sont nécessaires.
• Expérimenter des campagnes marketing : A l=aide d=A/B testing, on va pouvoir comprendre quelles sont les manipulations les plus efficaces de toucher son public. Pour le dire rapidement, l'A/B testing est une entreprise de tester en temps réel sa campagne publicitaire : on présente une publicité A à un groupe de personnes et une publicité B à un autre groupe. On regarde ensuite quelle publicité est la plus efficace et on apprend à partir de cela pour saméliorer en permanence.
• Transformer la donnée en connaissance client. On va faire des analyses pour mieux connaître son consommateur cible. Une aide de données socio-démographiques, on va alors pouvoir rendre plus précis l'audience la plus intégrée par son produit.
  C'est-à-dire

Quelles sont les utilisations du data marketing ?

Le data marketing a de nombreux cas d'applications que nous allons détailler juste après. De manœuvre générale, on va l'utiliser pour préparer au mieux les comportements des consommateurs.

Création des publicités ciblées

Comme nous l'avons montré avecNetflixet les annonces qu'il peut proposer de gestion différente à des utilisateurs, il est possible dans le marketing numérique de proposer des publicités personnalisées en fonction du parcours des utilisateurs.

Par exemple, on peut faire des premières choisit assez simples. Si on sait que l'utilisant a déjà acheté, on peut aujourd'hui proposer via des publicités des produits affinitaires avec ce qu'il a acheté. La personne a acheté un téléphone, il est ici pertinent de lui proposer par exemple une coque ou encore une batterie externe.

Si on sait qu'une personne a cédé déjà sur une publicité mais n'a pas acheté, on peut aujourd'hui proposer le même produit mais avec une réduction pour l'inciter à acheter car on sait qu'elle est puissantement intégrée par le produit. Et dans ce cas, on fait l'hypothèse que le prix fait partie des facteurs qui font qu'elle n'a pas acheté.

Si la personne n=a jamais cliqué, c=est potentiellement qu=elle ne connaît pas la marque, on va donc proposer une publicité générale pour qu=elle découvre la marque. Potentiellement, c'est aussi simplement qu'elle n'est pas intégrée.

Optimiser les publicités

Restons dans le cas précédent où la personne n'a jamais cliqué. Alors comment optimiser la probabilité qu'elle clique ? On peut optimiser 2 facteurs : le temps de la publicité et le contenu.

En ce qui concerne le temps, 2 points sont importants.

• Combien de temps de temps doit durer la pub ? Par exemple lorsqu'elle apparaît au début d'une vidéo, est-il nécessaire de la faire durer 2 minutes ou bien 30 secondes veille 10 suspens ?
• Combien de foie doit-on annoncer la publicité ? Très général, si une personne clique, elle ne le fera pas la première fois qu'elle voit la publicité. D. un autre côté, le fait de trop afficher la publicité sera contre-productif pour la marque et peut rendre l'utilisant méfiant vis-à-vis de cette publicité. On met généralement en place unCulotte, c'est-à-dire un nombre maximal de publicités affichées à une même personne.

Et bien sûr, on peut optimiser le contenu. Un exemple simple : on peut jouer sur la couleur de la publicité et trouver la quelle correspond le mieux aux objectifs.

Améliorer sa relation clients

Pour améliorer la satisfaction client, on peut optimiser des éléments comme :

• Le contenu du message
• L'heure du message
• Par le bon canal de communication (SMS, Mail, Chat, ...)

Dans un monde où les utilisateurs reçoivent toujours des informations, il est important d'envoyer au bon moment le message qui rend l'attention du consommateur. Le contenu du message est important, il faut qu'il parachute personnalisé.

Que ce soit sur internet ou dans un magasin physique, à l'aide des données comparatives, on peut par exemple proposer des promotions personnalisées pour maximiser la probabilité que le client achète et soit heureux d'acheter.

Le premier niveau de personnalisation est la segmentation client, qui consiste à découvrir l'ensemble de ses clients en un nombre de groupes définis et propose à chaque groupe de client l'offre qui correspond globalement le mieux à ce groupe.

Améliorer la performance commerciale

Trouver qui parmi les prospects sont les plus sensibles d-acheter fait aussi partie du data marketing. On va pouvoir évaluer selon chaque individu la probabilité qu'il achète. A partir de là, on pourra prendre des décisions d'investissement marketing. Notamment si on décide que la probabilité que la personne achète est élevée, on va mettre en place les meilleures actions pour maximiser cette probabilité.

Une fois qu'ils ont acheté, on dispose de nombres données comme ce qu'ils ont acquis et à quelle fréquence, comment ils font pour l=acheter et à quels endroits. On va aussi avoir l'historique inventaire des incidents avec l'entréprise.

Le SAV saura donne par exemple les réponses pertinentes aux questions des utilisateurs grace à la connaissance de ce qu'ils ont fait par le passé.
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Risque d'attrition

De l'autre côté, la data va aussi chercher à diminuer ce qu'on appelle le risque d'attrition, c'est-à-dire perdre des clients. On va donner utiliser la data pour

• Comprendre les points négatifs soulevés le plus souvent par les clients
• Surveiller les avis déposés par les consommateurs et voir siil y a dégradation ou amélioration
• Surveiller les offres proposées par les concurrents.
• Regarder le nombre moyen d'achats sur une fréquence donnée

Bien qu'il soit tout à fait durable de remplacer les clients perdus par des nouveaux, cela a un coût, généralement supérieur à celui de garde ses clients actuels. Il faut donner chercher à ranger ses clients.

Vente croisée, mise à jour et données

On aussi, avant la vente, le cross-seller : vendre d'autres objets en plus de ceux que la personne a choisi, pour augmenter le chiffre d'affaires et la marque. C'est typiquement le café ou le digestif que le restaurateur vous propose à la fin de votre repas mais avec de la data pour le faire à des milliers vivant des millions de personnes. En aval, sur va aussi parlant d'achat. Amazon va par exemple le proposant sous la forme de de produits fréquemment achetés ensemble.

Une fois que le client est satisfait, on peut lui proposer des fonctions complémentaires ou un produit de gamme supérieure. C'est ce qu'on appelle l'application. C'est le cas du garagiste qui vous a vendu une voiture et va ensuite vous proposer de la maintenance en plus. De manœuvre générale, c'est une pratique très courante dans tous les systèmes par abonnement et est toujours présentée sous la forme : Alors débloquez cette fonctionnalité qui va le rendre encore plus utile, pour un prix 20 % plus élevé. Un autre exemple de vente : les Go supplémentaires pour votre abonnement mobile. Et si le data marketing est bien fait, cette offre vous sera proposée lorsque vous aurez pu tout votre fait ou vous serez proche de l'ayant pu.
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Optimiser la logistique

Prévision des ventes

Grâce à la data on va pouvoir faire des prévisions de ventes. Cela va permettre d'évaluer son puissant chiffre d'affaires et marge mais cela a aussi un impact sur la gestion de stocks. Un point de vue marketing, l'étude suivante sera d'ailleurs aux prévisions l'impact du marketing. Si on met x euros dans tel canal publicitaire, y euros dans un deuxième et z euros dans un troisième, quel sera le ROI ? Céleri cela va-t-il rapporter ?

On va essayer de faire des prévisions à différents niveaux : court, au jour le jour et à moyen / long terme.

Gestion des stocks

Pour la vente de produits physiques, la gestion des stocks est essentielle. Estimer corriger les ventes au jour le jour de chaque produit permis d'économiser les coûts. En effet, acheter des produits qu'on ne vendra pas représentant de maniere vivente un prix. Mais aussi, ne pas prévoir que des produits représentent un prix à terme : leslais de livraison vont s=allonger ou il faudra annuler certaines commandes, diminuer dans les deux cas la satisfaction client. De plus, prévoir trop de stocks aura un coût : stocker coute cher, surtout si le lieu de stockage n'est pas plus grand et qu'il doit agrandir.
C'est-à-dire

Conclusion

Optimiser les publicités et créer des publicités ciblées, améliorer la performance commerciale en générant de nouveaux clients et en sachant les gardes tout en prévoyant correctement les stocks et en faisant en sorte que le client soit heureux d'être autant de cas d'usages de la data en marketing ce qui en fait un champ d'application de la data très important !