Qu’est-ce que le data marketing ?
Le Data Marketing est un domaine d’activité consistant à exploiter les données pour améliorer les stratégies marketing et les performances commerciales de l’entreprise. Le Data Marketing vise à recueillir, stocker, analyse et exploiter des informations sur les clients et les prospects pour activer des campagnes de marketing ciblées, améliorer la segmentation des clients et optimiser les stratégies de vente.
Le data marketing inclut des techniques comme la segmentation clients, l’analyse de données, le scoring de leads, la personnalisation du contenu, la prédiction des comportements et la mesure de la performance marketing. Les entreprises utilisent des outils tels que le CRM, les CDP, les outils de web analytics, les outils de data visualisation, les logiciels de marketing automation pour collecter, stocker et valoriser ces données.
Les entreprises ont recours au Data Marketing afin de mieux connaître leurs clients et de développer des campagnes de marketing ciblées pour atteindre les clients les plus susceptibles d’acheter leurs produits ou services, tout cela dans un objectif de rentabilité. Cela leur permet également d’optimiser les performances commerciales en identifiant les opportunités et les tendances, et en améliorant les stratégies de vente.
Quels sont les outils de Data Marketing ?
Les stratégies de Data Marketing s’appuyer sur une grande variété d’outil, tous connecté au sein d’un système d’information marketing. Certains logiciels couvrent un périmètre fonctionnel très spécifique, alors que d’autres proposent un ensemble de fonctionnalités plus complet :
- Outils de web analytics : ces outils d’analyse permettent de collecter, stocker et analyser les données liées au comportement des clients et des prospects sur un site internet.
- CRM (Customer Relationship Management) : un CRM permet de stocker et de gérer les informations sur les clients et les prospects. Exemples : Salesforce, Microsoft Dynamics, Pipedrive, etc.
- Outils de marketing automation : ils sont utiles pour automatiser les campagnes de marketing et analyser leurs performances. Exemples : Marketo, Pardot, Hubspot, etc.
- CDP (Customer Data Platform) : ces outils permettent de réconcilier les données clients provenant de multiples sources hétérogènes online et offline, afin de les centraliser au sein d’un RCU (Référentiel Client Unique). Les CDP permettent également de concevoir des segmentations intelligentes.
- Outils de scoring de leads : ces outils servent à classer les leads en fonction de leur degré de maturité et de leur potentiel de conversion en clients. Exemples : LeadSquared, Salesforce Pardot, etc.
- Outils de personnalisation de contenu : ils permettent de personnaliser le contenu pour les différents segments de clients. Exemples : Optimizely, Adobe Target, etc.
Avant de se doter d’outils de data marketing, il faut avoir défini clairement les objectifs marketing. Cela permettra d’identifier les moyens et outils adaptés pour répondre à ces objectifs.
Comment réconcilier ses données marketing ?
La réconciliation des données marketing consiste à combiner les données provenant de différentes sources pour obtenir une vue d’ensemble des clients et des prospects. Il y a plusieurs étapes pour réconcilier les données marketing :
- Collecte des données : collecter les données provenant de différentes sources, telles que les formulaires en ligne, les campagnes publicitaires en ligne, les interactions sur les réseaux sociaux, les données de navigation sur le site web, etc.
- Stockage des données : stocker les données dans un système centralisé pour faciliter la réconciliation des données.
- Nettoyage des données : nettoyer les données pour éliminer les doublons, les erreurs et les informations incomplètes. Il est conseillé de standardiser les informations pour éviter les incohérences.
- Fusion des données : fusionner les données provenant de différentes sources en utilisant des clés uniques, comme l’adresse e-mail ou le numéro de téléphone, pour créer des profils de clients complets.
- Analyse des données : analyser les données pour comprendre les comportements des clients et des prospects et pour identifier les opportunités.
- Activation des données : utiliser les données pour améliorer les campagnes de marketing et les stratégies de vente.
Un tel traitement de données implique un respect rigoureux des normes de confidentialité et de sécurité pour protéger les informations concernant un client ou un prospect. Pour garantir la pertinence des données, il est nécessaire de les mettre régulièrement à jour.
Qu’est-ce qu’un RCU (Référentiel Client Unique) ?
Un référentiel client unique est une base de données centralisée qui contient toutes les informations relatives à un client ou un prospect. Il rassemble les données provenant de différentes sources pour obtenir une vue d’ensemble complète et précise des clients et des prospects.
Le référentiel client unique peut inclure des informations telles que :
- Les informations de contact (nom, adresse e-mail, numéro de téléphone)
- Les informations démographiques (âge, sexe, profession)
- Les informations sur les achats (produits achetés, fréquence d’achat, montant dépensé)
- Les informations sur les intérêts (produits ou services de l’entreprise consultés, articles lus sur le site web de l’entreprise)
- Les informations sur les interactions (e-mails, appels, visites sur le site web)
Ce référentiel permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et de développer des campagnes de marketing ciblées pour atteindre les clients les plus susceptibles d’acheter leurs produits ou services. Il facilite également la collaboration entre les différents services de l’entreprise en leur donnant accès aux mêmes informations sur les clients.
Le référentiel client unique est soumis aux normes de confidentialité et de sécurité pour protéger les données des clients et des prospects. Il doit également être mis à jour régulièrement.
Qu’est-ce qu’une CDP (Customer Data Platform) ?
Une CDP (Customer Data Platform) est une plateforme de gestion de données qui permet aux entreprises de collecter, stocker, segmenter et utiliser les informations sur les clients et les prospects. Il s’agit d’un système centralisé pour la gestion des données de clients qui permet de rassembler les informations provenant de différentes sources pour créer un profil complet des clients.
Les CDP permettent aux entreprises de :
- Collecter les données de clients à partir de différentes sources telles que les formulaires en ligne, les campagnes publicitaires en ligne, les interactions sur les réseaux sociaux, les données de navigation sur le site web, etc.
- Stocker les données de clients dans une seule plateforme pour une meilleure gestion et une utilisation plus efficace des données
- Segmenter les clients en groupes pour un meilleur ciblage des campagnes de marketing
- Utiliser les données pour améliorer les campagnes de marketing et les stratégies de vente.
Les CDP sont souvent utilisées en combinaison avec d’autres outils tels que les CRM (Customer Relationship Management) et les outils de marketing automation pour améliorer la performance commerciale. Les CDP peuvent également être utilisées pour créer un référentiel client unique.
Il existe plusieurs outils de CDP, en voici quelques exemples : Tealium AudienceStreal, Emarsys, Segment, Salesforce Marketing Cloud Interaction Studio, Optimove, Adobe Experience Platform, Oracle CX Marketing…
Comment enrichir ses données internes avec des données externes ?
Les données externes peuvent renforcer vos actions de data marketing. Plusieurs méthodes sont possibles pour enrichir les données internes avec des données externes :
- Intégration de sources de données externes : intégrer des sources de données externes telles que les réseaux sociaux, les entreprises de données de marché, les fournisseurs de données démographiques, les entreprises de données de géolocalisation, etc. à l’aide d’outils tels que les connecteurs ou les API.
- Enrichissement manuel : enrichir les données internes manuellement en utilisant des outils de recherche en ligne pour trouver des informations supplémentaires sur les clients ou les prospects.
- Utilisation d’outils d’enrichissement automatisé : utiliser des outils d’enrichissement automatisé, comme des algorithmes pour combler les lacunes de données à partir de sources externes.
- Partenariats et collaborations : créer des partenariats et des collaborations avec d’autres entreprises pour partager des données et ainsi enrichir les données internes.
L’acquisition de données externe demande une certaine attention au niveau du respect des normes de confidentialité, mais aussi au niveau de la qualité de données.
L’achat de données marketing
Une des manières d’obtenir des données externes en grand volume est l’achat de données. Il existe plusieurs méthodes pour acheter des données marketing :
- Achat auprès de fournisseurs de données : il y a de nombreux fournisseurs de données sur le marché qui vendent des données sur les clients et les prospects, telles que les entreprises de données de marché, les fournisseurs de données démographiques, les entreprises de données de géolocalisation, etc. Il est important de vérifier la qualité et la pertinence des données avant de les acheter.
- Achat auprès d’entreprises collectant des données : les entreprisse collectant des données dans le cadre de leurs activités peuvent les vendre à d’autres entreprises. Ces entreprises peuvent fournir des :
-
- Données de marchés : données démographiques, des données de consommation, des données de géolocalisation, etc.
- Données de consommation : données sur les achats, les préférences des consommateurs, les intérêts, etc.
- Données de géolocalisation : données sur la géolocalisation des clients et des prospects, comme leurs adresses, leurs lieux de travail, etc.
- Données de réseaux sociaux : données sur les interactions des clients et des prospects sur les réseaux sociaux, comme les publications, les commentaires, les mentions, etc.
- Achat d’une base de données de clients : il est possible d’acheter une base de données de clients à partir d’une entreprise qui a déjà collecté des données sur les clients et les prospects. Il est important de vérifier la qualité et la pertinence des données avant de les acheter.
L’achat de données marketing est soumis à des règles de confidentialité et de protection des données, il est donc important de s’assurer que les données achetées entrent dans le cadre du RGPD.
À LIRE AUSSI : Achat de données externes : comment accélérer votre stratégie data ?
Quelques exemples d’indicateurs de data marketing
Il existe de nombreux indicateurs en data marketing qui permettent de mesurer la performance de vos campagnes de marketing et de votre utilisation des données. Voici quelques exemples courants d’indicateurs utiles :
- Taux de conversion : il mesure la proportion de visiteurs qui ont réalisé une action spécifique (comme l’inscription à une newsletter, l’achat d’un produit ou service, le remplissage d’un formulaire de contact) par rapport au nombre total de visiteurs.
- Taux de rétention des clients : il mesure la proportion de clients qui continuent à acheter des produits ou des services au fil du temps.
- Taux de désabonnement : il mesure la proportion de clients qui se désabonnent d’une newsletter ou d’un programme de fidélité par rapport au nombre total de clients inscrits.
- Taux de rebond : il mesure la proportion de visiteurs qui quittent un site web après avoir consulté une seule page.
- Le pipeline de vente : il mesure le montant total des opportunités générées par les activités marketing de l’entreprise. Il peut se mesurer par trimestre pour évaluer le potentiel de vente du mois prochain.
- ROI (Return On Investment) : il mesure le rendement sur un investissement. Il est calculé en divisant le bénéfice net par le coût total de l’investissement.
- LTV (Lifetime Value) : il mesure la valeur totale d’un client sur la durée de vie de celui-ci.
- NPS (Net Promoter Score) : il mesure la satisfaction des clients et leur propension à recommander une entreprise ou un produit.
Les indicateurs choisis dépendront des objectifs de l’entreprise et de ses campagnes de marketing.
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