Pepsi fait le pari d’un score à Zéro au Super Bowl 2020

Le pari malin de Pepsi pour collecter de la data 1st Party à l’occasion de la finale du Super Bowl 2020 la semaine prochaine…

Le Super Bowl 2020 opposera les joueurs des équipes des Kansas City Chiefs aux San Francisco 49ers le lundi 2 février prochain.

A cette occasion, la marque de soda bleu et rouge sera une nouvelle fois visible pendant le show via une très grosse opération : Pepsi propose en effet d’offrir une cannette à chaque résident Américain si l’un des scores des deux équipes se termine par un zéro !

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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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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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DMPSeries #5 – Facteurs clés de succès d’un projet DMP

Dans ce billet, j’évoque quelques sujets et points d’attention qui doivent être pris en compte avant de mettre en œuvre une plateforme DMP. C’est un peu un pêle-mêle, mais vous devriez vous y retrouver. Bonne lecture !

Cinquième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Je profite de quelques jours de coupure des fêtes de fin d’année pour rédiger et poster le 5ème billet de la série DMP. Le précédent billet date de quelques mois déjà, et j’avais prévu d’en publier 7 ou 8 dans la série. Il était temps que je m’y remette !

Dans ce billet, je vais évoquer quelques sujets et points d’attention qui doivent être pris en compte avant de mettre en œuvre une plateforme DMP. C’est un peu un pêle-mêle, mais vous devriez vous y retrouver.

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DMPSeries #4 – Look-alike modeling et données 3rd Party

Dans le précédent billet, j’ai exposé mon point de vue sur la question des avantages et inconvénients respectifs des données 1st Party et données 3rd Party, sans pour autant avoir complètement expliqué ce que sont les données 3rd Party, comment leur utilisation est rendue techniquement possible dans une DMP, ni quels sont ses principaux cas d’usage. Voilà ce que je propose donc de traiter dans ce quatrième billet de la série DMP.

Quatrième billet d’une série consacrée aux plateformes DMP.

Dans le précédent billet, j’ai exposé mon point de vue – très personnel et donc plein de parti pris – sur la question des avantages et inconvénients respectifs des données 1st Party et données 3rd Party, sans pour autant avoir complètement expliqué ce que sont les données 3rd Party, comment leur utilisation est rendue techniquement possible dans une DMP, ni quels sont ses principaux cas d’usage. Voilà ce que je propose donc de traiter dans ce quatrième billet de la série DMP.

C’est quoi, au juste, les données Third Party ?

La définition courte des données Third Party, c’est des données au niveau individu qui sont achetées – ou plus exactement louées à l’utilisation – auprès d’acteurs dont c’est le métier de collecter puis de monétiser ces données : les 3rd party data vendors. En tant que marketeur utilisant une DMP, ces données ne vous appartiennent pas, vous payez souvent à chaque fois que vous les utilisez (avec un pricing soit au CPM, soit un flat fee « all you can eat ») et parfois certains fournisseurs peuvent imposer des restrictions d’usage. Pour citer quelques noms de fournisseurs de données 3rd Party, on peut mentionner les noms de Acxiom, AddThis, Eyeota, eXelate, ou bien encore VisualDNA.

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