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Big Data et solutions prédictives de plus en plus prisés par les marketeurs

Big Data et solutions prédictives de plus en plus prisés par les marketeurs

Les GAFA sont assurément les champions de l’exploitation des données. Pour autant,  toutes les organisations devraient aujourd’hui s’y mettre et notamment leurs directions marketing et commerciales. En effet, sans la mise en oeuvre d’une stratégie prédictive basée sur la donnée, elles ne pourront être compétitive en termes de capacités à identifier des prospects, des possibilités de nouveaux business, à personnaliser des offres, anticiper la consommation, optimiser leurs campagnes.

Si 9 entreprises françaises sur 10 sont convaincues que la donnée est essentielle pour produire mieux et plus rapidement, seulement moins de la moitié exploite le Big Data et 9% des outils prédictifs (étude d’IDC, 2018). Cependant les directions marketing et commerciales souhaiteraient dans leur majorité pouvoir bénéficier de ces technologies pour une meilleure identification des leads, de nouvelles opportunités, une personnalisation plus pertinentes de leurs offres, etc. Alors, si ces solutions sont tant souhaitées par ces directions, pourquoi leur déploiement dans les entreprises tarde t-il tant ?– notamment dans les ETI et PME ? La réponse est simple : toutes ces organisations pensent que ces solutions sont adaptées aux seuls GAFA et aux entreprises du CAC 40. Elles considèrent à tort qu’elles n’en n’ont ni les compétences, ni les moyens financiers. Se mettre au marketing 3.0 est aujourd’hui à la portée de toute entreprise quelle que soit sa taille. Il suffit en fait que l’organisation adopte le data driven, une organisation dotée d’outils de collecte, de centralisation et d’exploitation de la donnée.

Tous les collaborateurs sont impliqués dans l’enrichissement de la donnée

La première opération de la création d’une stratégie data driven est la récupération des données provenant de nombreuses sources internes (sites internet, mobile, réseaux sociaux, bases de données, tableaux excel, ERP, CRM…) et externes à l’organisation (open data, partenaires, fournisseurs, études, sondages, etc). Cette première étape passe également par le cassage des silos et une organisation mutualisante et pluridisciplinaire de la donnée. Ainsi, tous les collaborateurs, qu’ils soient issus des départements marketing, commercial, IT, digital, data scientists, data analysts ou côté métiers, sont impliqués dans l’enrichissement de la donnée et peuvent chacun à leur place bénéficier de l’information utile à leurs missions.

Un meilleur ciblage des potentiels clients avec des offres adaptées.

Ainsi, les informations recueillies sur les retour clients, sur la typologie des clients, celles sur les pages produits ou services visitées sur le site internetcouplées à des informations provenant de l’extérieur de l’entreprise (offres concurrentes, études comportementales, saisonnalité, …) permettent aux métiers un meilleur ciblage des potentiels clients avec des offres adaptées.

En 2019, des solutions de data science préconfigurées offrent des possibilités de traitement de grands volumes de données issus de sources diverses, et d’en extraire des informations exploitables pour les activités de tous les métiers. Ces solutions sont simples à utiliser.

Aujourd’hui, toutes les organisations peuvent adopter les pratiques du data driven, il leur suffit d’abattre les silos et d’inciter chaque collaborateur au partage et à l’utilisation des données.