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Big Data : 5 applications à prendre en compte dans...

Big Data : 5 applications à prendre en compte dans sa stratégie Marketing

Big Data : 5 applications à prendre en compte dans sa stratégie Marketing

Le big data est le nouvel  eldorado du marketing digital. À l’ère de la dématérialisation, des objets connectés et la numérisation des interactions, les marques doivent repenser leur marketing pour s’adapter aux nouveaux besoins du marché. D’où le besoin d’exploiter les insights fournis par le big data. Intégrer la donnée dans la stratégie marketing de sa marque, c’est avoir un avantage concurrentiel. Mais pour profiter de son plein potentiel, il est primordial de comprendre ses différents enjeux et facettes.

Les données au profit du marketing

Le Big Data permet aux marques de cibler plus finement leurs consommateurs. Avec un marketing ultra-ciblé :  une grande part d’inconnue est bannie des actions marketing et les retours seront donc optimisés. Avec une bonne gestion des données collectées, la marque aura une vision claire et complète du parcours client (avant, pendant et après un achat). Autrement dit, elle saura comment et à quel moment approcher quel segment de clientèle.

C’est ainsi que le big data optimise l’expérience client grâce à une meilleure compréhension de leurs comportements. Les campagnes marketing vont être donc adaptées et les besoins client vont être anticipés. Le Big Data permet donc de convertir vos données internes, la donnée issue des médias sociaux et des GAFA en intelligence quantifiable et surtout exploitable. Décortiquons comment le Big Data va vous permettre d’optimiser considérablement vos actions marketing via les 4 possibilités ci-dessous.

1. Le Retargeting

Il consiste à  utiliser des données de navigation stockées dans les cookies des internautes. Le résultat : des annonces publicitaires seront diffusées en temps réel auprès de l’internaute, sur les sites qu’il visite, en fonction de ses centres d’intérêt. Ceci se fait grâce à un code de tracking sur les pages web d’une marque ou d’une entreprise. Le client est ainsi redirigé vers un potentiel besoin. Le retargeting vous offre la possibilité d’augmenter votre taux de conversion !

2. Le real time marketing et le native advertising

Le real time marketing, newsJacking ou hijacking, c’est l’ensemble de pratiques marketing déployables en temps réel au profit de la marque.  Le principe est de se positionner en temps réel sur des actualités chaudes pour susciter l’attention.

Le native advertising est quant à lui, est une publicité qui s’intègre d’une manière fluide dans les recherches de l’internaute.

Croiser des tonnes de données entre elles, générées par multiples canaux en temps réel ; le big data se révèle encore une fois très utile dans le marketing.

3. Le marketing prédictif

Le Big Data donne la possibilité d’anticiper les réactions des consommateurs grâce à la corrélation de nombreuses données (statistiques, comportementales, conversationnelles, sémantiques, visuelles, etc.). Aujourd’hui, vous pouvez proposer à votre audience un contenu individualisé grâce à la géolocalisation, à l’analyse en temps réel, aux bases de données en temps réel.

4. Personnalisation de l’information

Vous pouvez également mettre en place un Customer Data Platform (CDP) pour tirer profit de la connaissance client ou un DMP (Data management Platform). Le Big Data vous donne la possibilité d’intégrer des données externes. Si vous possédez par exemple un site marchand, vous pourrez suivre les parcours clients avec des collecteurs qui les sauvegardent. Pour les traiter par la suite et personnaliser le contenu fourni.

Big Data : limites et enjeux

Inutile de se laisser submerger par le déluge de données générées par les différents supports (requêtes Internet, réseaux sociaux, capteurs, smartphones, objets connectés, etc.) sans avoir les ressources nécessaires pour les traiter et les analyser. Il faut plutôt définir une stratégie globale centrée sur les données, collectées en interne ou obtenues en externe auprès de fournisseurs de données. Avec des données bien exploitées, l’entreprise sera en mesure d’affiner la connaissance client et de développer son chiffre d’affaires par un meilleur ciblage. L’enjeu est donc d’élaborer des dispositifs permettant d’extraire de ces méga-données des informations exploitables et pertinentes. Mais en absence de filtres efficaces et de traitement adéquat, ce flot de données pourrait déboucher sur des informations non-pertinentes, incomplètes ou erronées.

Prenons un exemple sur les conséquences du manque de filtrage de l’information ; le cas de Google Flu Trends qui est un outil de suivi en temps réel des épidémies de grippes proposé par Google. Le logiciel analyse en effet les requêtes des internautes et à chaque fois que des mots clés comme «grippe», «fièvre» ou «maux de tête» sont tapés, l’outil déduit que celui qui a lancé la requête est atteint par le virus. Déployée en 2008, l’expérience a mal tourné à cause d’une surestimation de ces épidémies à hauteur de 50 %. Flu Trends a été fermé en 2015 parce qu’il n’est jamais parvenu à offrir des prévisions fiables. L’analyse des recherches de symptômes sur google ne peut pas concurrencer  une analyse épidémiologique menée par des spécialistes. Le recours à des consultants, analystes ou chercheur lors de l’analyse du data collecté est indispensable.

 

Dans le cas du data marketing, le retour vers un expert marketing avant de tirer des conclusions est essentiel. De par son oeil d’expert, il peut enrichir les promesses liées au Big data et détecter les informations les plus pertinentes.