Le Data Marketing : Optimiser sa stratégie grâce aux données

As-tu déjà croisé une annonce particulièrement bien adaptée à tes besoins ou à tes envies ? Il y a fort à parier que cette annonce soit le fruit d’une analyse de données ! Le Data Marketing est la mise à profit des données collectées pour optimiser sa stratégie marketing. Elle comporte de nombreux avantages: des publicités plus ciblées, une meilleure fidélisation client, une augmentation du panier moyen… Avec toutes les données disponibles, l’agence Isoskele (groupe La Poste) évalue le marché du Data Marketing à 2,2 milliards d’euros.

Qu’est ce que le Data Marketing?

Le marketing dit « traditionnel » est celui qui se fait par des moyens de communication de masse. Sa mise en oeuvre est souvent longue et coûteuse.

Si ce type de campagne a fait ses preuves, elle a tout de même de nombreux défauts. Tout d’abord, il faut des fonds conséquents pour pouvoir réaliser des campagnes pareilles. Aussi, l’impact de la campagne est difficilement mesurable et est différé dans le temps.

Le Data Marketing est l'enfant de la révolution digitale et du Big Data

Le Data Marketing, c’est le marketing fondé sur une analyse des données client. Les données utilisées sont les clics, le temps passé sur une page ou toutes les autres traces qu’on peut laisser en interagissant sur internet. Ces informations sont très précises et permettent de déterminer nos habitudes de consommation et notre profil. En utilisant ces données, les entreprises peuvent identifier les besoins de leur cible et mettre en place des stratégies marketing précises et rentables.

Par exemple, si tu fais une recherche sur Google pour obtenir les dates des prochaines vacances scolaires, tu verras probablement apparaître des annonces proposant des billets d’avions pas cher ! Ainsi, ta recherche est une donnée qui indique ton souhait de partir en vacances et cette information a été utilisée par une agence de voyage ou une compagnie aérienne pour te proposer des destinations qui pourraient t’intéresser.

Grâce au Data Marketing, les entreprises décuplent le rendement de leurs campagnes et maîtrisent mieux leur environnement concurrentiel. Dans le cadre d’un projet data réalisé dans le cadre de la formation Data analyst à Paris de DataBird, Antoine a utilisé une base de données comportant les commandes de plus de 26 000 clients, et plus de 270 000 commandes afin de définir la stratégie go-to market d’une entreprise de food delivery. 

Tu peux toi aussi te former à la data et comprendre les enjeux actuels de la donnée en te formant avec DataBird. En 8 semaines à temps complet ou en 12 semaines à temps partiel, tu peux acquérir les compétences nécessaires pour pouvoir te reconvertir en tant que Data Analyst. La data révolutionne le fonctionnement des entreprises et ces compétences sont parmi les plus recherchées sur le marché du travail aujourd’hui. Tu es un débutant complet? Aucun soucis ! La formation DataBird est ouverte à tous les niveaux et à tous les profils.

Avantages et enjeux du Data Marketing

Le Data Marketing permet :

• d'optimiser le coût d'acquisition client grâce à la personnalisation marketing,
• de fidéliser les clients plus longtemps,
• de mesurer précisément le ROI des campagnes marketing,
• d'automatiser certaines actions marketing

Optimiser le coût d’acquisition client

L’acquisition des clients est souvent la partie la plus compliquée pour une entreprise. Il faut en effet convaincre une personne de faire confiance et de sortir de ses habitudes. Pourtant, c’est une étape cruciale pour le développement. Le Data Marketing est un atout majeur en termes d’acquisition client. Selon un sondage de Marketo, près de 80 % des clients ne considèrent pas une offre si elle n’est pas personnalisée.

Le Data Marketing permet justement de personnaliser les annonces en ciblant un profil particulier de clients. Selon une enquête d’Adobe,  le ROI (Retour sur Investissement) d’une publicité est 5 à 8 fois plus élevé lorsqu’elle est personnalisée à sa cible !

L’acquisition client grâce au Data Marketing se fait en deux étapes.

D’abord, les données récoltées sur les clients actuels vont permettre de créer un profil particulièrement précis d’acheteur type (aka “buyer persona”). L’age, la localisation et le sexe de ceux qui visitent le site sont des d’informations précieuses. Ainsi, ce qui prenait avant des semaines à mettre en place (par des questionnaires ou des études de marché) est maintenant facilement réalisable grâce à l’analyse des données.

Après avoir créé ce profil d’acheteur type, le Data Marketing permet aussi de les cibler efficacement. Du profil client jusqu'à l'affichage de l’annonce, tous les critères sont étudiés et appliqués pour avoir un rendement maximal. C’est là l’un des grands avantages du Data Marketing : pouvoir atteindre la bonne cible, avec le bon message et au bon moment.

L’utilisation du data-driven marketing pour l’acquisition client est particulièrement utile dans le cas où un prospect est intéressé par un produit mais s’arrête avant de passer commande. Grâce aux données, on peut savoir à quel point il était intéressé en analysant les types de produits ou services consultés, le temps passé sur une page… Il est alors possible de savoir s’il est pertinent de lui envoyer un message afin de l’inviter à finaliser sa commande et devenir client.

L’A/B testing est également une méthode qui permet d’optimiser les performances des campagnes marketing grâce à l’analyse de données. Cette technique consiste à présenter aux internautes une offre déclinées dans deux formes différentes. Ainsi, 50% de l’audience verra le message A et le reste verra le message B. Après une période de test, les performances des deux messages sont comparés et il est possible d’identifier quel message convertit le plus de prospects en clients.

Fidéliser les clients

Si l’acquisition client est un défi, fidéliser sa clientèle l’est tout autant. En effet, un client ancien et fidèle génère mécaniquement un chiffre d'affaires plus important que les clients qui n’ont passé qu’une seule commande. En outre, il est en général plus facile (donc moins coûteux) de convaincre un ancien client de passer une nouvelle commande que de convaincre un prospect de devenir client.

Cependant, si la rétention client est moins coûteuse que l’acquisition client, à l’ère d’internet, les offres sont de plus en plus nombreuses et de plus en plus compétitives. En raison du manque d’interactions humaines, les clients sont naturellement moins fidèles sur internet que dans le monde physique.

Le Data Marketing permet donc aussi de créer une relation privilégiée avec les clients. En étudiant leurs comportements et leurs préférences, une entreprise peut proposer des offres personnalisées qui sont particulièrement adaptées à un type de visiteurs. Tout cela permet de répondre au besoin d'exigence du client, car il se sent considéré. 

Par exemple, lorsqu’un client veut résilier un abonnement, l’entreprise va souvent lui proposer des promotions ou des offres exceptionnelles mieux adaptées à sa consommation. Une promotion est souvent plus rentable que de perdre un client.

A noter : Le mot “churn” qualifie justement ce phénomène de perte de clients ou d’abonnés. Certains secteurs y sont beaucoup plus sensibles que d’autres (télécommunications, banques..) Les entreprises se tournent vers le Data Marketing pour limiter le désabonnement de leur client en proposant des offres le plus adaptées possibles.

Mesurer précisément le ROI des campagnes marketing

Le retour sur investissement (ROI) des campagnes marketing est probablement la chose la plus compliquée à mesurer. Comment savoir si l’annonce qu’on a postée a rapporté de nouveaux clients ? Si on regarde seulement le nombre de ventes sur cette période, on obtient seulement un aperçu de ce retour sur investissement. Dans le monde physique, il est difficile voire impossible de tracer précisément le parcours ou le comportement des clients qui s’intéressent aux produits ou services d’une entreprise.

Grâce au Data Marketing, on a enfin un moyen fiable de mesurer l’impact des campagnes et des annonces. L’analyse des données comportementales (comme le taux de clic sur une annonce ou le temps passé sur un site) permet d’évaluer plus précisément les performances d’une campagne marketing.

La data permet donc de suivre le parcours utilisateur et voir ce qui le mène vers la vente, ou ce qui le freine. Ces insights particulièrement précis sont une mine d’or pour les entreprises qui peuvent optimiser leurs campagnes marketing en fonction de l'origine et des caractéristiques d’un client. C’est pourquoi la Business Intelligence est particulièrement utile dans le domaine du marketing. 

Le précurseur de ces analyses est surement Amazon. Tout le parcours client est tracé et analysé pour avoir un espace de plus en plus personnalisé. Depuis quelques années, Amazon a aussi mis en place des « storefront ». Ce système consiste à donner des liens d’affiliation à des partenaires qui font de la publicité pour des objets Amazon. Si un client achète un produit après avoir cliqué sur un lien d’affiliation, Amazon peut directement identifier l’origine du client (et rémunérer le partenaire sur le chiffre d'affaires généré). Ainsi, la data est aujourd’hui l’un des moyens les plus fiables de mesurer les performances et le ROI des campagnes marketing.

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Automatiser certaines actions marketing

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Qu’importe la forme de la campagne, la plupart des gens s’accordent à dire qu’une campagne doit être fréquemment actualisée pour répondre aux attentes des clients. 

Un changement de saison, une tendance du marché ou un nouveau produit des concurrents peuvent remettre en cause la pertinence d’une campagne.

Pourtant, le paramétrage et la mise en place d’une campagne sont souvent longs et coûteux. La production d’une vidéo et sa diffusion peut demander des semaines de préparation !

Grâce au Data Marketing, une partie des campagnes peuvent être automatisées. En fonction de certains paramètres (comme la saison, le sexe, la nationalité du visiteur…), les annonces vont automatiquement changer sans nécessiter une intervention humaine. C’est un énorme gain de temps pour les équipes qui peuvent concentrer leurs efforts sur d’autres tâches à plus haute valeur ajoutée !

Grâce au Data Marketing les annonces peuvent automatiquement modifiées afin de faire la promotion de manteaux en hiver, et de maillots de bain en été.

A noter : Il y a bien d’autres utilisations du Data Marketing pour l’automatisation. Dès qu’une action est enclenchée automatiquement à partir des infos de ton profil, c’est du Data Marketing.

L’automatisation du Data Marketing sert par exemple à :

• demander des feedbacks après un achat,
• offrir une promotion le jour de ton anniversaire,
• envoyer un mail si tu n’as pas finalisé l’achat des produits placés dans ton panier.

En tant que salarié ou chef d’entreprise, il est important de comprendre les enjeux actuels de la data afin de maximiser les rendements des campagnes marketing. Avec la formation data analyst à distance de DataBird, tu peux te former en parallèle d’un emploi à plein temps et acquérir des compétences data adaptées aux besoins opérationnelles des entreprises. Télécharge notre programme pour en savoir plus !

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Les étapes clés du Data Marketing

En marketing, adopter une stratégie data-driven est un levier de croissance efficace. De nombreuses entreprises cherchent aujourd’hui à tirer parti de la data. Le déroulement de l’implantation d’une stratégie Data Marketing dépend bien sûr de l’entreprise et de ses objectifs. On peut tout de même distinguer des étapes clés pour associer la data au marketing.

La récolte des données

Bien sûr, les données sont à la base du data-marketing. Pourtant, les données sont de qualité et de nature très variables et ne se valent pas toutes. Il y a de nombreuses sources de données et de nombreux formats. Aussi, il faut privilégier la qualité de la donnée. Mettre en place une réelle stratégie de collecte et de stockage des données est primordial. La politique de gestion des données et de leur qualité s’appelle le Data Management.

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Remarque : les entreprises recrutent souvent un Data manager pour garantir la qualité des données. Suivre une formation en Data management est la garantie de trouver un emploi !

Pour la récolte des données, on peut distinguer 3 sources ou « parties » de données sur le web.

Les données first-party, ce sont les données qui proviennent directement du site de l’entreprise. Il s’agit donc des données récoltées des utilisateurs selon leur comportement sur le site. C’est une mine d’or pour les entreprises. Ce sont les données les plus fiables et de meilleure qualité. En plus, elles sont gratuites car elles sont générées et récoltées directement sur le site marchand.

Ensuite, les données second-party sont les données collectées par une organisation tierce. L’entreprise doit donc les acheter pour pouvoir les utiliser. Elles peuvent être récoltées grâce aux réseaux sociaux, à d’autres applications ou d’autres sites web. Ce sont donc des informations first-party qui vont être vendues. L’achat de telles données est souvent utile pour une entreprise.

Enfin,données les third party  sont les données récoltées par des organismes qui n’ont pas de lien direct avec le client. Cela peut être des enquêtes, des sondages ou encore les fameux cookies qu’on doit accepter sur chaque page. Ces données sont donc plus générales et complètent souvent les deux autres.

Bien sûr, les first party data sont les meilleures données à avoir. Pour ne plus être dépendants aux vendeurs de données et améliorer la qualité de leurs données, de nombreuses entreprises optent pour des stratégies de “first party data”'. Cela veut dire qu’ils vont mettre en place de nombreux outils pour récolter de manière optimale les données sur leur site.

Transformer la donnée en connaissance client

Aujourd’hui, les données récupérées sont très nombreuses: Depuis le début de la lecture de cet article (3 minutes à peu près), il y a eu près de 18 millions de personnes en ligne, 2 millions d’heure de streaming youtube, 1,7 millions de tweets… 

Face à ce volume d’informations, il est difficile de voir les données vraiment utiles pour son activité. Après avoir récolté la donnée, le défi est donc de transformer cette masse d’information en connaissance client. 

Se former à la Data Visualisation est essentiel pour savoir manier les outils qui convertissent toutes ces données brutes en profils clients concrets. Cette transformation permet réellement de transformer la donnée en information de haute valeur ajoutée.

Il y a de nombreux outils qui permettent d’analyser des données clients. Voici les plus utilisés :

1. Google Analytics
2. Mixpanel
3. Adwords performance grader

Mesurer les performances et le ROI de la campagne marketing

Le ROI d’une campagne, c’est le retour sur investissement qu’elle génère. On utilise cette mesure pour évaluer la rentabilité d’une action marketing.

Comme nous l’avons expliqué, les données sont une mine d’or et augmentent largement le ROI des campagnes. Elles permettent aussi de mesurer l’impact d’une campagne. Grâce à l’utilisation de ces données, les entreprises inventent de nouveaux moyens pour mesurer l’efficacité de leurs actions commerciales. 

Une utilisation concrète qui montre comment ces données peuvent être utilisées pour calculer ce rendement de manière plus précise est le calcul du taux d’engagement.

Usuellement, on calcule le ROI en faisant le rapport des revenus engagés dans les campagnes et des revenus générés. Grâce au Data Marketing, on peut enrichir ce calcul avec des informations plus complexes.

Prenons par exemple une campagne publicitaire sur Instagram. Grâce aux données, la marque peut calculer le coût d'une activité engageante . Likes, partages ou sauvegardes du post, ce sont autant d’actions qui permettent de mesurer l’engagement des utilisateurs face à une campagne marketing. Ainsi, on peut calculer le ROI par les dépenses engagées sur ce nombre d’actions engendrées.

Il y a donc une multitude de moyens de rentabiliser l’utilisation des données. Savoir comment faire un tableau de bord permet de suivre facilement les performances d’une campagne en synthétisant des données marketing mises à jour sur un seul support.

Quel avenir pour le Data Marketing?

Le Big Data et le Data Marketing

Le Big Data est intrinsèquement lié au Data Marketing. Le Big data désigne les ensembles de données massifs produits par l’utilisation des nouvelles technologies. C’est une source d’information précieuse pour le Data Marketing.

Le Big Data dans le Marketing permet aussi d’avoir des données actualisées en continu et d’enrichir perpétuellement les analyses. Gérer ce flux d’information reste un défi conséquent, il faut les outils adaptés et une formation nécessaire pour pouvoir gérer ces données.

Le Big Data est réellement l’avenir du Data Marketing. Grâce à ces grands ensembles de données, les profils clients et les retours utilisateurs peuvent être plus précis. Grâce à la quantité astronomique d’information, les prévisions sont de plus en plus fidèles à la réalité.

De plus en plus, les entreprises se tournent vers le Big Data pour développer des stratégies data-driven. En 2022, les grands groupes audiovisuels ont même annoncé se mettre aussi au Data Marketing en implantant des publicités ciblées à la télévision.

De nouvelles perspectives et opportunités

Le Data Marketing représente tout de même un challenge pour les entreprises et les salariés aujourd'hui.

Le marché de la Data est jeune et encore loin d'être mature. Il évolue rapidement et accélère chaque année. De nouvelles réglementations, un volume de données croissant… tous ces paramètres rendent l’analyse des données de plus en plus complexe.

En plus de tout cela, l’annonce de la fin des cookies en 2023 sur Google Chrome, a fait un peu plus bouger les lignes et force les entreprises à reconsidérer leurs stratégies d’acquisition de la donnée.

Il y a d’ailleurs une réelle prise de conscience des entreprises de l’importance de la Data. Selon un enquête d’Invoca, près de 90% des directeurs marketing pensent que c’est leur actif le moins utilisé. Il faut donc s’adapter à ces changements et aller dans le sens de cette évolution. Aujourd'hui, la data-literacy devient un désavantage compétitif et former ses salariés à la data est primordial.

Aujourd’hui, former ses salariés à la data permet d’acquérir un avantage compétitif en permettant aux équipes opérationnelles de tirer parti du Data marketing.