« Big data » pour « little budget »

Bienvenue dans un monde où le marketing se fait personnel, ciblé, comportemental... intelligent : le Big Data.

Le big data est le nouveau sujet chaud du moment. Les promesses qu’il génère sont à la hauteur de la complexité technique du sujet. Pourtant, il y a des moyens simples et peu couteux d’exploiter une partie du big data pour améliorer rapidement le résultat de vos campagnes cross canal.

Big data

Big data : voici des moyens simples et peu couteux d'exploiter une partie du big data pour améliorer rapidement le résultat de vos campagnes cross canal

Suivez le guide…

Big data : jargon et volume

Big data, c’est d’abord un jargon de techniciens qui a de quoi effrayer les marketeurs : Hadoop, map reduce, PIG Latin…

Ensuite, ce sont des chiffres qui font peur : l’unité de mesure est le « pétaoctets », qui équivaut à 3.000 disques durs de PC portables moyen de gamme.

Le big data est en effet partout, en particulier avec les comportements & réactions on line, les contenus échangés sur le web, par SMS, email… Ce sont des images, des vidéos et, bien entendu, beaucoup de textes « non structurés », difficiles à manipuler.

Seules des solutions logicielles très spécialisées, de très gros moyens informatiques et des budgets conséquents permettent d’exploiter ce déluge de données. Et parfois pour des usages qui restent encore assez flous pour les opérationnels…

Mais, en limitant le big data aux informations « personnelles », (celles pouvant être rattachées à des individus), le sujet devient plus facile à mettre en œuvre avec des enjeux beaucoup plus quotidiens.

Le Big data marketing : fournisseur officiel de votre connaissance client

Le big data fournit, en effet, de nombreuses informations rattachées à vos clients (et prospects) pour mieux les connaitre et enrichir votre marketing relationnel cross canal.

Christophe Cousin, fondateur et dirigeant de Camp de Bases

Christophe Cousin, fondateur et dirigeant de Camp de Bases

Sans surprise, ces données viennent donc essentiellement du web avec :

  • Les comportements sur internet : fréquence et durée des visites, abandon de panier, clic sur des bannières…
  • Les données de retours suite à un email : qui a ouvert, cliqué…
  • Les parcours : origine des inscrits à la newsletter, des acheteurs, des couponneurs…
  • Les réseaux sociaux : en particulier via des applications Facebook.

Mais d’autres informations viennent du monde réel, en provenance du programme de fidélité, des tickets de caisse, des coupons de réduction papier…

Les volumétries de ces sources de données, même si elles ne sont pas toujours « big » selon les entreprises, nécessitent pour les équipes marketing, de nouveaux outils et le strict respect des fondamentaux du marketing direct.

7 conseils opérationnels à mettre en œuvre dès à présent

1. Sélectionnez drastiquement les données qui seront réellement utiles pour éviter de polluer la base avec des critères qui ne seront jamais utilisés. Identifier les visiteurs de votre page « CGV » ne vous servira vraisemblablement jamais à rien.

2. Créez des agrégats avec des formules (et des noms faciles…) à comprendre. Par exemple : le nombre total, par mois, de visites sur un site internet est beaucoup plus utile que le détail minute par minute…
3. Connectez les sources de données, au fur et à mesure, à une base de données marketing unique. Mieux vaut avancer lentement et sûrement qu’attendre « la » base de données ultime connectée à toutes les sources et … qui n’arrivera jamais (et le cimetière des projets informatiques est particulièrement fourni par cette famille-là !).

4. Mettez en place des référentiels (par exemple de votre catalogue produit ou de vos points de vente) pour fiabiliser les données.

5. Dédupliquez très finement pour rattacher chaque information à la bonne personne. L’algorithme utilisé doit être « un peu plus » malin que celui d’Excel…

6. Utilisez des outils de segmentation et de comptage pour explorer votre base de données et commencer à alimenter vos institutions marketing… et les tests de nouvelles mécaniques. Le recours à des outils de datamining viendra ensuite pour modéliser plus finement vos premières idées…

7. Et mettez la Data Quality en tête de vos priorités. Ce n’est pas un sujet amusant, a priori, mais mieux vaut y passer un peu de temps régulièrement que beaucoup de temps et encore plus d’argent quand votre base sera définitivement « big » à « bad ».

Grâce à ces nouvelles données et en respectant quelques principes finalement assez « classiques », vos prochaines actions relationnelles et promotionnelles seront mieux adaptées, mieux personnalisées, mieux planifiées, bref plus efficaces.

Mais le big data marketing permet aussi de mieux analyser l’efficacité de vos actions cross canal, segment par segment.

Avec, à la clé, une réelle capacité pour arbitrer finement vos investissements média.

Un « big bang » à portée de main, pour diriger votre marketing de demain.

Auteur : Christophe Cousin, fondateur et dirigeant de Camp de Bases

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2 commentaires

  1. avatar

    Magnifination

    6 mars 2012 at 5:40

    Voilà exactement le genre d’enseignements que devraient dispenser les écoles et universités de « communication ». Ce dont l’avenir (de la pub et des médias) a besoin. Du concret. De l’apprentissage à l’état pur, couplé à de la culture. Les grandes théories, c’est certes très intéressant mais pas suffisant. Ca ne vous apprend à être opérationnel pour votre futur métier.

    Nous proposions aussi des cours d’histoire de l’Art moderne incluant entres autres, les graphistes d’aujourd’hui, le Street Art etc. (rubrique Art de vivre / L’absurde véritable). Ceci pour former des étudiants créatifs et intéressants et leur apprendre à se diversifer, à s’ouvrir au monde. On a beau faire des études, ca ne vous empêche pas d’être cloisonné et pas très compétent…

  2. avatar

    régine glass

    5 juillet 2013 at 17:01

    je ne comprends pas bien c’est n ‘est pas le travail de base du marketeur ? Travailler et affiner à partir de base de données le comportement de son client et poser des hypothèses de comportement, puis les tester sur un échantillon représentatif de sa cible? en tirer des enseignements ou compléter pour comprendre comment il se comporte….éclairez moi ? on réinvente la poudre? Ou on sait plus trancher dans la data…

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