La révolution big data a depuis quelques années ouvert un nouveau champ des possibles aux marketeurs. Entre fantasmes et vérités, entre toute puissance et contraintes règlementaires, quelle est aujourd’hui la réalité du data-driven marketing ?
Bien plus qu’une simple question d’outils, de technologies, il est avant tout primordial de réfléchir aux usages. Avant de savoir quelles données stocker dans quel outil, il s’agit surtout de savoir à quoi ces données peuvent servir.
Fidélisation (levier CRM)
- Principe :
La possibilité de reconnaître parmi les visiteurs du site les individus déjà clients ou déjà qualifiés en base permet d’affiner la connaissance des parcours client et ainsi d’optimiser le ciblage et l’efficacité des actions de CRM.
- Cas d’usage – illustration secteur presse :
Suite à la 4ème visite de la semaine sur les pages Sports du titre de presse, un visiteur identifié comme déjà abonné à la version papier, est activé par e-mail pour lui proposer un abonnement à la Newsletter spécifique Sports. La connaissance client croisée à la connaissance des parcours permet ainsi de maximiser les chances d’up-sell ou de cross-sell.
- Comment ça marche ?
La collecte et la réconciliation des données CRM avec les données web dans une CDP (customer data platform) permet d’assurer la vision unique du parcours client. La CDP assure le lien avec les solutions d’activation (marketing automation) et permet ainsi le ciblage des profils et la personnalisation des contenus.
Données utilisées : first party – CRM et Web
Acquisition (levier PRM)
- Principe :
Il est commun d’admettre aujourd’hui que le contexte individuel compte pour beaucoup dans la pertinence de l’activation. Aussi, la possibilité de connaître le profil ou le moment de vie d’un prospect permet de maximiser les chances de transformation.
- Cas d’usage – illustration secteur bancaire :
Un prospect qualifié en base et identifié comme intentionniste déménagement pourra être activé en priorité sur l’offre de crédit immobilier avec une proposition de rendez-vous en agence pour une simulation de prêt.
- Comment ça marche ?
L’enrichissement des données prospects en data tierce – particulièrement sur les moments de vie permet le ciblage des profils et la personnalisation des contenus.
Données utilisées : second ou third party
La personnalisation des contenus
- Principe :
Assurer la parfaite adéquation des contenus et des attentes consommateurs. En effet, en faisant correspondre au mieux l’offre ou le service proposé aux attentes des consommateurs, la pertinence devient un levier clef de performance.
- Cas d’usage – illustration secteur retail :
L’adaptation des offres de livraison en temps réel en fonction de la météo et/ou de la géolocalisation de l’internaute permet de personnaliser le parcours et donc d’optimiser la conversion. L’internaute habite près d’un point de vente, le site lui priorise la livraison gratuite dans le magasin proche de chez lui.
Autre exemple de contextualisation : il neige à Paris aujourd’hui, la livraison est offerte à domicile pour les visiteurs de la capitale.
- Comment ça marche ?
La réconciliation des données CRM et Web ainsi que le lien avec des solutions de création dynamique (DCO) permettent d’assurer une infinité de contenus adressés à l’infinité d’individus correspondante.
Données utilisées : open data, data first party
L'efficacité média
- Principe :
Assurer un ciblage et un monitoring des performances en one-to-one et impulser une logique quasi CRM sur des leviers d’activation media.
- Cas d’usage – illustration secteur automobile :
Les internautes qui ressemblent aux acheteurs d’un modèle de véhicule se verront en priorité proposer une offre d’essai, les investissement media étant priorisés sur leurs requêtes pour maximiser les chances de conversion.
- Comment ça marche ?
La collecte et la réconciliation des données CRM et Web dans une DMP, le matching du profil des clients / non clients à l’aide de data tierces, et l’activation via une DSP (Demand Side Platform) permettent l’optimisation des investissement media.
Données utilisées : first, second, third party
Une fois identifiés les usages data pertinents dans une logique marketing, l’enjeu est de mesurer la performance : quelle est la valeur générée ? L’incrémental apporté par le ciblage ou la personnalisation justifie-t-il toujours l’investissement technologique ?
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