Aug 16, 2017
Christophe Lauer

L’analyse de données devient un outil stratégique

shopper-data

Au hasard de ma veille, je suis tombé dernièrement sur cet article qui a retenu mon intérêt, et j’avais envie de vous le partager tout en mettant en lumière certains passages.

Cet article commence ainsi, par le chapeau suivant :

« Hier encore réservée aux statisticiens, l’analyse des données est aujourd’hui à la portée des spécialistes du marketing dans les entreprises. Les outils sont devenus faciles à manier et à peu près compréhensibles pour le commun des mortels. Le procédé a gagné en vitesse. Aujourd’hui, on obtient en quarante-huit heures une segmentation qui demandait plusieurs mois auparavant. »

Et puis cet article démarre en nous expliquant que « l’analyse des données est aujourd’hui au cœur de la chaine de la valeur client ». On peut difficilement être plus d’accord avec ceci, sachant que de nos jours il est quasiment impossible dans le domaine du marketing de ne pas entendre parler de « Data driven marketing », de « Big data » ou bien encore de « predictive analytics » et d’intelligence artificielle.

Cependant, que l’on ne s’y trompe pas, si le principe est séduisant, sa mise en œuvre doit se faire avec méthode parce que « les masses d’informations à traiter sont colossales. Cela inspire une démarche prudente, surtout lorsque l’on prend en compte le retour sur investissement ». Effectivement, si la démarche doit s’inscrire dans la recherche d’un ROI à court ou moyen terme, on prendra garde à évaluer les coûts directs et indirects (plateformes techniques, stockage de données, licences de solutions d’analyse, honoraires de consultants et de data scientists, etc.) en regard des bénéfices induits par la fidélisation ou un meilleur ciblage publicitaire.

Ensuite, l’article cite quelques cas dans plusieurs industries, à commencer par les telco et la finance : « L’opérateur de télécommunications Sprint fait appel à l’analyse des données dans le cadre de son programme de fidélisation pour ses 23 millions de clients. Il aurait réussi à réduire le taux d’attrition en élaborant des offres ciblées pour les clients multiproduits ». Voilà bien un sujet d’actualité : être en mesure de segmenter ses audiences de prospects et de clients, pouvoir proposer des offres adaptées à chaque profils en vue de lutter contre l’attrition, et en cherchant à développer l’équipement multiproduit chez ses clients.

Dans la finance : « Les banques demandent des outils simples et surtout automatisés dans toutes les analyses d’informations sur le comportement des clients (…) Même démarche d’ailleurs que dans la téléphonie : le scoring doit être fait en temps réel ». Grâce aux récentes avancées technologiques, les outils ont gagné en simplicité et offrent des possibilités d’analyse en quasi-temps réel, ainsi, « on peut réagir aux premiers retours d’une campagne test en quarante-huit heures, pour vérifier l’adéquation du message ». J’ai envie de répondre « Alléliua, Welcome to Data Driven Marketing ! », tant ce genre de besoin est présent chez un grand nombre d’entreprises.

Autre sujet abordé par cet article, celui qui se penche sur les préférences et les habitudes des clients afin de maximiser le ROI : « Comment repérer les clients les plus rentables, ceux qui couvrent 80 % du chiffre d’affaires ? Quels types de communication doit-on investir pour toucher ces clients ? Quelle est leur affinité par rapport à tel ou tel canal ? ».

Enfin, l’article aborde un point crucial : celui de la qualité des données. Parce qu’avec des données de mauvaise qualité en entrée, ou incomplètes, les meilleurs outils et les meilleurs algorithmes ne pourront pas faire de miracle. On nous dit ainsi que « l’actualité et la cohérence des données constituent le facteur-clé de la réussite. Il faut savoir traiter une masse d’informations stockées sur différents supports et systèmes. La qualité des données est responsable à 70 % du succès. Le reste dépend de la méthode utilisée pour l’analyse ».

Parce que, n’oublions pas que tout ceci s’inscrit dans une démarche de recherche de performance opérationnelle, et que « chaque somme investie dans une prédiction doit aboutir à une augmentation du taux de fidélité, d’achat ou de réponse. C’est le seul critère de rentabilité d’un programme ».

A ce stade, je pense que vous et moi sommes totalement convaincus par les bénéfices et la nécessité de mettre en œuvre des solutions de collecte et d’analyse des données client dans vos process de marketing.

Je vous invite à lire l’intégralité de cet article, maintenant que j’ai – je l’espère – attisé votre curiosité.

Ah aussi, juste un dernier point. J’allais oublier. L’article en question est daté de décembre 2001. Décembre 2001 !

Plus de quinze ans plus tard, le sujet reste terriblement d’actualité, comme le prouvent ces quelques tweets pris au hasard :

 

 

 

 

 

[Ce billet avait été initialement publié sur le blog Emakina]

A propos


A propos : Business Director chez Emakina.FR.
Ex-Adobe ; ex-Microsoftee.
Je vis entre Paris et New-York entre Paris et deux avions, et ceci est mon blog personnel.
"Opinions are mine. Best viewed with a brain. Yada yada ..."

More about me...