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10 raisons d’adopter les technologies Big Data et Data-Mining de toute urgence pour doper son marketing !

Big-Data

Le Big Data représente aujourd’hui la face cachée du web. Représentant de la toute puissance des grands acteurs de type GAFA (Google, Amazon, Facebook, Apple), il tend désormais à s’imposer avec des solutions dédiées pour les ETI et Grands Comptes. Une technologie au service du marketing pour apporter bien plus de valeur ajoutée à chaque donnée récoltée. Bref, un top dédié à tout ce qui fait du Big Data la nouvelle pépite de la transformation digitale des entreprises, et ce dès maintenant !

1. Plus de Customer Intelligence pour plus de conversions

La Customer Intelligence est la voie directe vers plus de leads qualifiés et une relation commerciale orientée vers la bonne proposition de valeur, pour convaincre un prospect ou renouveler un contrat avec un client hésitant.

En outre, on parle de Customer Intelligence du fait de la capacité récente à collecter de plus en plus de données au travers des nombreux canaux de communication (mailing, site internet, réseaux sociaux, applications, retail, etc.). Ces données sont ainsi récupérées tout au long du parcours client.  En bref : plus de données et des outils capables de traiter les nombreux flux d’informations disponibles, pour créer une présence omnisciente face aux attentes du prospect.

2. Des relances automatisées précises et personnalisées

La tendance à intégrer des outils de Marketing Automation s’accentue avec des scénarios de plus en plus innovants. Mais la création de relances personnalisées passe avant tout par l’accès aux données et par le déclenchement de ces scénarios, en croisant des informations ou interactions des prospects. Les possibilités sont donc plus nombreuses avec le Data Mining : on cherche alors à transmettre par mail, par une notification sur une application, par sms ou encore par courrier la bonne information, à la bonne personne et au bon moment.

3. En route vers l’analyse prédictive

Plus besoin de consulter une voyante pour savoir ce que veut votre client ! La combinaison des nombreux flux de données (jusqu’à 160 avec BlueKai) apporte beaucoup plus d’information sur un individu. La mise en place d’algorithmes prédictifs permet ainsi de suivre et d’anticiper le parcours d’un client en fonction de ses interactions. L’exemple type est celui du désabonnement qui peut être anticipé facilement via les recherches d’un utilisateur sur le site, le blog ou le forum de l’entreprise. On peut aller plus loin en ciblant des populations pour interpréter les tendances parmi les segments de clients, afin de réorienter la stratégie marketing. Faire parler les données et adapter le marketing opérationnel en conséquence…

4. Atteindre l’omni-canal

Faciliter le partage et la synchronisation entre les différents canaux de vente est nécessaire pour le secteur du retail. L’achat en ligne avec le retrait en magasin, des paniers commencés sur mobile, et bouclés sur un autre support… le parcours client doit être avant tout unifié pour atteindre l’omni-canal. Le Big Data est ici plus que jamais un moyen de faire la transition digitale parfaite pour les marques positionnées à la fois en off et online. Les DMP (Data Management Platform) en sont l’outillage parfait, afin de réunir tout les flux d’information, qu’ils proviennent de données de localisation mobile, de données de caisse ou à travers la navigation sur le site de la marque : les données doivent être regroupées et retraitées pour obtenir une information en continu du parcours client.

5. Un Content Marketing guidé pour fournir la bonne information

Suivre les tendances et thématiques populaires, ou bien observer les taux de conversion qui plaisent aux cibles : autant de possibilités pour une marque-média d’optimiser sa production de contenu avec du LEAN Marketing. Il est alors intéressant de regrouper un maximum de KPI pour aider le content manager à prendre les bonnes décisions en matière de production de contenus, à choisir les meilleures thématiques, à optimiser son référencement au jour le jour et enfin à créer des newsletter bien segmentées.

6. Le ROI grandissant du native advertising

Les dépenses en publicité en ligne n’en finissent pas d’augmenter, alors que la plupart des secteurs traditionnels de la publicité régressent. Pourquoi ? Pour une question de ciblage :  les annonceurs cherchent aujourd’hui un ciblage plus performant et des publicités encore mieux intégrées dans l’expérience d’un internaute. A commencer par l’arrivée du Native Advertising : une tendance du display visant à offrir une annonce personnalisée et contextualisée pour attirer l’attention. Des annonces qui se veulent donc pertinentes et différenciées des annonces display classiques. La source du native ? Des algorithmes capables d’analyser rapidement de grandes quantités de données pour afficher spécifiquement des annonces. Aujourd’hui, de plus en plus d’annonceurs délaissent le display classique pour des annonces plus intelligentes pour réduire la pression commerciale qui a contribué à la forte baisse du CTR (click-through rate) en display.

7. Pour passer au retargeting

Le retargeting est un sujet qui nous est cher. D’abord parce qu’il offre l’ultime de convertir un client, ensuite parce qu’il emprunte plusieurs forme et se présente comme une solution de relance implicite d’un client qui est déjà passé par vos supports de communication (siteweb notamment). Le retargeting s’emploie le plus souvent après un formulaire non rempli par un prospect sur un site web, dès lors ce dernier sera ciblé à nouveau via l’affichage d’annonces publicitaires en display ou native advertising. En fin de compte, la force du retargeting est sa capacité à interpréter les données récoltées sur les internautes par de nombreux sites autres que le votre et d’utiliser ces informations pour proposer la publicité la plus pertinente possible pour chaque prospect. Le retargeting permet aussi d’utiliser un scoring pour évaluer l’intérêt en ROI de placer de nombreux bandeaux publicitaires sur les sites visités par un prospect pour le convertir. En bref, le Big Data permet de pousser le ROI des outils de retargeting et remarketing, ainsi que de proposer des annonces mieux intégrées et personnalisées.

8. Pour éviter le Bad Buzz

Le suivi des interactions sur les réseaux sociaux permet d’analyser en temps-réel la tendance (positive ou négative) afin de cadrer un Bad Buzz. Facile en théorie, la prévention de ce genre d’événement primordial pour les grandes marques est très complexe en pratique. Il convient d’utiliser des algorithmes et mots-clés pour suivre de façon précise les sujets pouvant déboucher sur une réaction en chaîne des réseaux sociaux. Le Data Mining est en ce sens très intéressant pour collecter les tweets, mentions, mots-clés et commentaires sur des sujets qui impactent directement l’image de la marque, afin d’intervenir pour communiquer.

9. Pour accélérer le time to value

Qu’est-ce que le time to value ? Littéralement, le temps nécessaire à atteindre un revenu, il est donc question de rentabiliser un investissement. Le Big Data permet d’accélérer la vitesse nécessaire à la conversion d’un client, en fluidifiant le tunnel de conversion. Comment ? En prenant en compte, les points précédents : au travers de relances automatisées, avec le retargeting, ou bien avec plus de Customer Intelligence. Résultat : pas de prospects abandonnés et surtout une meilleure habilité à fournir une proposition de valeur qui facilite l’achat. Le Lead Scoring est très efficace sur la problématique du time to value. En effet, les prospects qualifiés, notés par leur propension à passer à l’achat, sont transmis à l’outil CRM, afin de traiter en priorité les prospects chauds.

10. Pour personnaliser l’UX

Avec UX pour user experience, cette forme de personnalisation nouvelle vise à adapter un site en fonction des intérêts de chaque internaute. Pour ce faire, un ciblage puissant et une forte connaissance de chaque utilisateur du site sont nécessaires.

Mais à terme, c’est l’expérience utilisateur qui s’en trouve améliorée. Pour preuve, de nombreux sites y sont déjà passés, et parmi eux, les grands noms de la Silicon Valley : Facebook, Google, Yahoo News, Amazon. Leur point commun est leur capacité à adapter l’information en fonction de l’utilisateur, afin de proposer les contenus les plus pertinents. Yahoo News est particulièrement intéressant en tant que média. Si les gros titres restent les mêmes, le site analyse les contenus parcourus par chaque utilisateur pour faire remonter les contenus par lesquels il sera le plus intéressé. Si l’intégration de ce genre de solution est encore peu répandue, le concept intéresse et risque de se propager sur de nombreux sites web.

En somme, le Big Data représente bon nombre d’opportunités, avec en mire la possibilité de créer un parcours client digne des scénarios de science fiction pour plus d’adaptabilité et de dynamisme ! Un sujet que je vous invite à approfondir avec notre livre blanc : activer les données pour une vision encore plus détaillée et concrète des intérêts de l’analyse prédictive et du Data-Mining.

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