Le Data Driven est une approche marketing en pleine expansion qui consiste à prendre des décisions stratégiques de vente ou de communication à partir des datas. Les informations collectées peuvent être issues de la navigation sur des sites d’entreprise, ou extraites de bases de données tierces. Cette approche permet de déterminer le profil des consommateurs et d’anticiper leur comportement pour mieux orienter les démarches business. Comment mettre en place une telle stratégie ?
Plan de l'article
Stratégie data-driven marketing : la définition des objectifs
La première étape de mise en place d’une stratégie data-driven se rapporte à la définition des objectifs. Aujourd’hui, les datas rassemblent des millions d’informations relatives à chaque consommateur. Il est donc important de connaitre précisément les besoins pour déterminer les informations à collecter et à exploiter.
A lire également : Quels sont les trois éléments indispensables à la création d’une stratégie de lead nurturing ?
Cette préparation en amont est d’autant plus importante quand on sait que la collecte des données est une opération relativement coûteuse. L’enjeu est donc aussi de ne pas recueillir une masse trop importante d’informations inutilisables. Entre attitude d’achat, volume et qualité du trafic, nature des interactions, il est important de penser en termes de rationalisation. Pour plus d’informations sur cette stratégie marketing, et à titre d’exemple, le site API Data Store explique la nécessité de tenir compte de ces objectifs dans le data-driven marketing.
Le classement des datas
À ce niveau, il faudra trier les informations recueillies, opérer une segmentation entre les datas immédiatement exploitables et celles à conserver pour des actions ultérieures. En fonction de leur format et de leur utilisation finale, certaines données devront être standardisées, vérifiées et consolidées.
Lire également : Les meilleures stratégies de content marketing pour l'industrie informatique
Dans les faits, il faudra par exemple séparer les données de vente ou transactionnelles, les données de navigation et les données socio-démographiques. Ces optimisations garantiront un accès rapide et ciblé aux enregistrements dans les bases. Il va de soi que le traitement des données nécessite la mise en place d’une infrastructure adaptée, et d’un système informatique performant et sécurisé.
Quels outils marketing pour une stratégie data-driven marketing ?
C’est probablement la partie la plus importante dans la mise en place d’une stratégie data-driven. En effet, pour pouvoir tirer partie des nombreuses informations recueillies, il est important d’utiliser de bons outils marketing. Toutefois, il est assez difficile d’établir une liste des outils à utiliser. Ils varient en fonction du type de données et des objectifs à atteindre.
Cela dit, il est désormais acquis que le digital doit s’intégrer au cœur du fonctionnement de l’entreprise. Face aux enjeux, les besoins en accompagnement sont légitimes et il est possible de se rapprocher d’agences spécialisées. Les experts du secteur peuvent notamment proposer des API ajustables en fonction des besoins. Que ce soit à des fins BtoB ou BtoC, les spécialistes data proposent des outils qui permettent :
- d’améliorer la connaissance des prospects pour adapter les offres,
- de faciliter l’entrée des identités d’entreprises ou de particuliers,
- de normaliser les adresses postales,
- de qualifier et d’enrichir les fiches contacts,
- d’être alerté des changements majeurs du marché,
- de contrôler la solvabilité des clients.
Ces divers outils utilisés en amont des campagnes de vente et de communication fournissent des services efficients qui permettent d’augmenter les taux de conversion. Ils réduisent en parallèle les risques de fraude à travers la vérification constante des données. En fin de compte, l’entreprise est plus efficace, les prospects sont sollicités en cohérence avec leurs attentes, les clients se sentent mieux considérés.
L’analyse des performances
Comme pour toute stratégie marketing, il est important d’analyser les résultats afin d’évaluer l’impact du pilotage par les données sur les campagnes. La dernière étape du processus sera par conséquent l’analyse des données pour évaluer la marge de progression. De cette façon, l’entreprise met à profit une meilleure connaissance des typologies, des besoins et des attentes des clients. Une approche éprouvée qui permet de confirmer les axes à renforcer et les pistes à délaisser.
