Ecrit par Sven Persoone
Comment débuter avec le data driven marketing ?
C'est un piège bien connu : les entreprises décident de ‘faire quelque chose avec les données' mais elles se contentent souvent de récolter des données (non pertinentes) ou se mettent en difficulté en achetant un système très coûteux. Comment débuter avec le data driven marketing ? Nous avons posé la question à nos experts en données et déduit trois étapes essentielles de leurs réponses.
1. Que voulez-vous atteindre ?
L’approche data-driven va bien au-delà de la simple collecte des données. ‘La collecte des données est the easy part’, explique Dado Van Peteghem. ‘Traduire ensuite ces données en informations utiles, qui peuvent aider votre entreprise à avancer, c’est là que réside la difficulté. La première étape pour une entreprise souhaitant devenir data-driven ne consiste donc pas à accumuler un maximum de données, mais à déterminer quels besoins business peuvent être comblés avec les données.'
‘Dressez donc une liste des principaux besoins des différents départements de l'entreprise. Et étudiez ensuite quelles données peuvent aider à répondre à ces besoins.’ Il peut s'agir d'identifier les meilleurs clients, de découvrir à quel niveau les clients décrochent dans leur customer journey, de mesurer la satisfaction des clients, d'évaluer l'historique d'achat ou de déterminer l'effet de certaines campagnes de marketing sur les revenus’.
Ou, comme le résume Maarten Verschuere : ‘Avant d’entamer l’analyse des données, vous devez savoir exactement ce que vous voulez atteindre.’
Déterminez vos KPI
‘Je recommande toujours à mes clients de fixer dès le début les KPI qu’ils vont utiliser pour évaluer une campagne', explique Jessica Best. ‘Déterminez quels chiffres permettent de voir exactement si votre entreprise remporte du succès ou pas. Chiffre d’affaires ? Bénéfice ? Part de marché ? Davantage de clients ? C’est seulement quand vous savez ce qui marche vraiment que vous pouvez comparer vos campagnes objectivement et étudier quels paramètres exercent une influence’.
‘Les données ne sont pas des petites boîtes que l’on secoue pour en faire sortir des solutions’, selon Wannes Rosiers. ‘Vous devez savoir exactement ce que vous recherchez.’
2. Une bonne structure pour les données
La première étape consiste à déterminer vos séries de données de base spécifiques : quelles informations peuvent améliorer votre marketing et, par extension, toute l’entreprise ? Il peut s’agir d’un seul chiffre, ou de dix, du moment qu'ils sont pertinents. Une fois ces séries fixées, vous pouvez récolter les données nécessaires. Il se peut que vous disposiez vous-même de ces données, mais parfois, il vous faudra recourir à un fournisseur externe de données.
Cette étape semble simple, mais pourtant, de nombreuses entreprises tombent dans le même piège : elles demandent des listes de contacts, des données démographiques ou d’autres données, qui disparaissent ensuite dans des rapports et des documents Excel et ne sont plus jamais utilisées. ‘Veillez toujours à disposer d’abord d’un modèle raisonné, d’une structure pour les données’, explique Jessica Best. ‘Prévoyez comment vous allez recueillir les données et les implémenter dans vos procédures de travail.’ En d’autres termes, ne constituez de base de données qu’une fois que vous savez ce que vous allez en faire. Pour les plus petites entreprises, un bon système CRM peut suffire. Les entreprises qui travaillent avec de nombreuses sources de données ont intérêt à rechercher une data management platform (DMP).
‘Le prix ne peut pas être un argument défavorable’, explique Maarten Verschuere. ‘Les logiciels statistiques comme R ou Python sont gratuits.’
‘Il n’est d’ailleurs pas nécessaire d’investir dans de coûteux serveurs : Amazon Web Services propose par exemple des solutions cloud abordables pour le database storage’, ajoute Wannes Rosiers.
3. Commencez petit et concret
‘Le plus difficile, dans le cas de l’approche data-driven ? Obtenir que chacun dans l’entreprise utilise véritablement dans les processus de décision les informations fournies par les données’, assure Wannes Rosiers. ‘Il est évident que si vous allez voir l’équipe en charge de la rétention des clients en lui disant « nous avons ici un modèle prédictif de churn qui déterminera dorénavant qui vous devez cibler », vous allez buter sur des résistances.’
Tous les experts sont unanimes : mieux vaut démarrer avec un cas clair, un seul flux de données, un quick win. ‘Vous pouvez investir immédiatement dans un grand projet à long terme, mais j’estime plus intelligent de scinder l'objectif final en petits jalons', explique Wannes Rosiers. ‘Au fur et à mesure que vous mettrez des exemples plus concrets des premiers cas sur la table, vous convaincrez peu à peu tous les niveaux de l'entreprise.’ Cette base portante large, comme le confirment aussi les autres experts, est une condition pour pouvoir véritablement appliquer l'approche data-driven.
‘Osez demander de l’aide extérieure’, ajoute encore Wannes Rosiers. ‘Il y a de nombreux freelancers talentueux qui peuvent vous aider à développer un premier use case et à élaborer ensuite sur cette base un roadmap avec le management.’ On ne devient pas data-driven du jour au lendemain. C’est un trajet : avec des étapes intermédiaires et une destination finale claire. Si vous comprenez cela, vous risquez moins de trébucher sur les coûts, des systèmes (trop) complexes ou des résistances internes.
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