From Bad Data to Bide Data

Le Bad Data serait la principale cause d’échec des projets de Marketing Automation ? Oui, mais pas seulement…

Les solutions de Marketing Automation sont des outils excitants : ils génèrent beaucoup d’excitation dans les équipes marketing au moment où on signe le contrat avec le fournisseurs et les premières fois où on se connecte à la solution SaaS. Et puis ensuite…

Ensuite, ces projets sont longs à mettre en oeuvre, parce qu’ils touchent au marketing, aux ventes, au CRM, au marketing direct, au social media et au site de eCommerce. Et parce qu’ils nécessitent en amont une phase de prise de recul et de réflexions stratégiques afin de pouvoir orienter les campagnes et les différentes initiatives dans la bonne direction.

Dans une étude récente, les marketeurs indiquaient que la faible qualité des données (aka Bad Data) était selon eux une des principales causes d’échec de ces projets.

[Source: Vendesta ]

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Double Down sur le CRM et la Fidélisation

Montée des adblockers, GDPR, prise de conscience sur les sujets de Privacy, etc… C’est le moment de reprendre la main sur le relationnel client, de dépoussiérer votre CRM et de rebooter vos programmes de fidélisation !

La période de grâce de GDPR se termine dans moins de 6 semaines. A partir du 25 mai prochain, toute entreprise faisant du business avec des clients finaux citoyens d’un des pays de l’UE y sera astreinte. A tel point que même Facebook – actuellement sous les feux des projecteurs avec le scandale Cambridge Analytica – aurait décidé de faire de GDPR la norme à l’international pour sa plateforme, même hors UE.

Si sur le principe, on peut dire que GDPR n’interdit rien formellement, elle encadre et elle régule. Le fait, en particulier d’exiger des opt-ins explicites et éclairés de la part de chaque internaute ou client final va certainement rebattre profondément tout un tas d’activités dans l’ad-tech, à commencer par le domaine des fournisseurs de données 3rd Party.

A terme, c’est très probablement tout l’ad-tech qui va voir ses pratiques changer, et tout ça ira forcément dans le sens de limiter soit le reach des campagnes, soit leurs economics, et probablement les deux à la fois.

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Dashboards pour tous

Aujourd’hui je vais vous parler d’un de mes sujets préférés du moment : la démocratisation de l’accès aux données du Web Analytics dans l’organisation, pour que chaque métier puisse avoir accès aux données pertinentes dans sa prise de décision. Le but étant d’éviter que les décisions ne soient prises uniquement sur l’intuition – ou bien pire – simplement en reproduisant ce qui a toujours été fait jusque là.

Aujourd’hui je vais vous parler d’un de mes sujets préférés du moment : la démocratisation de l’accès aux données du Web Analytics dans l’organisation, pour que chaque métier puisse avoir accès aux données pertinentes dans sa prise de décision. Le but étant d’éviter que les décisions ne soient prises uniquement sur l’intuition – ou bien pire – simplement en reproduisant ce qui a toujours été fait jusque là.

Libérez les données des analytics !

Pour avoir croisé bon nombre de clients depuis des années, il y a un schéma qui se reproduit invariablement chez beaucoup : dans une organisation, il y a en moyenne 2,5 personnes qui ont accès aux outils d’analytics. Et principalement, il s’agit des équipes analytics elles mêmes.

En dehors des équipes analytics, digital performance et IT, on n’a soit jamais eu accès, soit on aura perdu les logins depuis longtemps, ou bien on n’aura jamais trouvé d’intérêt dans ces graphiques et ces courbes qui affichent des choses très abstraites et éloignées du business : Bounce rate, Unique users, Sessions, Referrers, etc.

On aura bien essayé de s’intéresser aux rapports mensuels en PDF, reçus une fois par mois dans un email automatique, mais ces rapports sont trop longs ou trop synthétiques, et surtout : il présentent une vision « figée » de la donnée, de la donnée morte, en somme.

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Votre Fidélité Récompensée

Je suis joueur. Ce matin l’aimable caissière du Franprix de mon quartier me propose la carte de fidélité, et m’indique que je peux m’enregistrer en ligne. Pratique, non ? Mais étant d’un naturel méfiant, je suspecte un truc…

Je suis joueur. Ce matin l’aimable caissière du Franprix de mon quartier me propose la carte de fidélité, et m’indique que je peux m’enregistrer en ligne. Pratique, non ? Mais étant d’un naturel méfiant, je suspecte un truc…

Alors comme je suis joueur, de retour chez moi je lance Firefox, je vide tous les cookies et autres données et je procède à mon inscription en ligne.

A l’issue du processus – pendant lequel je dois fournir nom, prénom, adresse, email, mobile et indiquer le nombre de membres de mon foyer, je compte 65 nouveaux cookies tout frais dans mon browser, dont la majorité provenant des plus actives parmi les boites de l’ad-tech.


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Do you really need a DMP in 2018?

A couple of months ago, I was discussing with two business contacts of mine about their plans and priorities for 2018: they had to decide about strategic investments, and they asked my opinion about choosing and implementing a DMP for their business. This got me thinking. Well, it’s 2018, and DMPs are so 2016…

A couple of months ago, I was discussing with two business contacts of mine about their plans and priorities for 2018: they had to decide about strategic investments, and they asked my opinion about choosing and implementing a DMP for their business. This got me thinking.

Well, it’s 2018, and DMPs are so 2016…

Reminder : DMPs are an (optional) link in the RTB programmatic chain. DMP’s main capability is to combine 1st, 2nd and 3rd party data in order to create specific audience segments, to be exposed to display ad campaigns.

If you live in the EU, or if your business has some B2C activity with individuals from Europe, then you will soon be bound by the now famous GDPR regulation. As we’ll explain here after, the GDPR regulation has some direct consequences on the way a DMP (and on a wider scale, the programmatic ad-tech industry) can be operated.

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L’analyse de données devient un outil stratégique

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…

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.

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Predictive Analytics, ou le cache-sexe de la donnée

2017 : c’est année des bots et de l’IA. En résumé, ce qu’on entend quasiment quotidiennement, c’est : « Si tu n’utilises pas d’intelligence artificielle ou du machine-learning pour piloter ton business, tu vas rater ta target. »

TL;DR

  1. Les solutions d’Analytics sont au fil du temps devenues très puissantes, mais aussi très complexes
  2. En entreprise, l’exploitation de l’analytics et du web analytics reste basique, voire parfois quasi inexistante
  3. Les éditeurs de solutions vendent l’idée que l’IA couplée aux outils de marketing permet d’obtenir des résultats sans besoin d’injecter de l’intelligence humaine
  4. En l’absence d’intelligence humaine, les solutions de Predictive Analytics sont elles aussi vouées à l’échec
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DMPSeries #6 – De l’importance d’avoir défini les Use Cases DMP

Dans le billet précédent, j’ai présenté 5 facteurs qui – à mon sens – sont clé dans la réussite d’un projet DMP chez un annonceur. Le second point insistait sur l’importance des Use Cases et des KPIs. Ici j’explique pourquoi.

Sixième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Dans le billet précédent, j’ai présenté 5 facteurs qui – à mon sens – sont clé dans la réussite d’un projet DMP chez un annonceur. Le second point insistait sur l’importance des Use Cases et des KPIs.

Alors bien entendu, si ça semble être simplement du bon sens de dire qu’avant de se lancer dans un projet de mise en place d’une DMP, il est plus que conseillé d’avoir déjà réfléchi en amont à l’utilisation de cette DMP et à quels cas d’usage on souhaitera répondre. Ça frise la Lapalissade :)

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Data Marketing : Funnel de conversion et Creep factor

Ce billet n’est pas un billet de la DMP Série, juste pour varier un peu les plaisirs. Néanmoins, il parle tout de même de data marketing : la question est celle d’adapter le contenu des messages en fonction de la progression d’un prospect au long du funnel de conversion, et donc, en fonction de la progression de la proximité entre ce prospect et la marque.

Ce billet n’est pas un billet de la DMP Série, juste pour varier un peu les plaisirs. Néanmoins, il parle tout de même de data marketing. Ces réflexions m’ont été en partie inspirées par ce tweet de Tom Goodwin de l’agence Zenith :

La question est pour partie celle d’adapter le contenu des messages en fonction de la progression d’un prospect au long du funnel de conversion, et donc, en fonction de la progression de la proximité entre ce prospect et la marque.

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