Comment transformer une donnée de qualité en Smart Data?

17 mars 2017 | Maryline Bernard-Castel | Connaissance Client, Tous les articles

Dans le chapitre précédent de notre article consacré au Data Marketing, nous rappelions l’importance capitale d’une politique de collecte de données, et de données qualitatives, au sein de votre entreprise. Vous disposez désormais d’une mine d’or brut. Comment transformer ce minerai en pépites ? En utilisant les outils qui sont désormais à la portée des annonceurs, non seulement pour stocker les données, mais aussi pour réconcilier données online et offline, et les convertir en Smart Data : le matériau indispensable de votre relation client personnalisée.

Qu’est-ce que le Smart Data ?

Vous avez sans doute vu apparaître, ces dernières années, les termes de Big Data et de Smart Data, sans savoir précisément à quoi ces termes marketing font référence.

Avec l’ère d’Internet et la numérisation croissante des données, les entreprises collectent de plus en plus de données online et offline : des informations clients recueillies aussi bien par le biais de votre site e-commerce et de vos communications par mail que sur place, dans vos magasins. Pour être bien exploité, cet afflux de données doit être « filtré ».

Smart Data : le bon grain de l’ivraie

Le Big Data, s’il est un point de départ essentiel à toute stratégie marketing basée sur la connaissance de ses clients, s’avère insuffisant si votre but est d’exploiter efficacement ces données. Arrive alors la notion de Smart Data, ou « donnée intelligente » : une donnée pertinente et utilisable par votre entreprise, notamment dans le cadre de campagnes marketing ciblées.

Le Smart Data c’est, en somme, la pépite d’or dénichée dans un immense tas de charbon. Pour la trouver, mieux vaut ne pas se fier à la chance, mais à des « tamis » efficaces, développés depuis le début des années 2010.

Tout l’enjeu des entreprises souhaitant développer un Data Driven Marketing (un marketing centré sur la donnée) est de se procurer ces bons tamis : ces outils capables de collecter, vérifier et analyser les données de vos clients pour en tirer la substantifique moelle.

Data Quality Management : transformez vos données de qualité en données utiles

Dans le chapitre précédent, nous avions abordé l’importance de la collecte de données, et surtout de données de qualité : fiables, complètes, et fraîches. Tout l’intérêt d’une politique de Data Quality Management (« gestion de la qualité des données ») est de traiter et analyser ce matériau qualitatif pour y puiser de la donnée utile.

Une DQM permet essentiellement de rendre fiable une donnée collectée : rapprocher des données, dédoublonner, fusionner, les nettoyer et les corriger pour les rendre exploitables et donc qualitatives, fiables et utiles.

La DQM est donc un outil pour lequel il convient de définir les bonnes règles de gestion.

Le Référentiel client unique permet une vision unifiée de chaque contact

A l’heure actuelle, seuls 30 % des parcours clients offline sont réconciliés online. Il existerait 25 % d’erreurs dans les données collectées par les entreprises, mais 71 % des entreprises françaises avouent attendre qu’un problème de donnée survienne pour réagir. En attendant, de nombreux clients se désabonnent de leurs newsletters ou se désintéressent de leurs campagnes… tout simplement parce qu’elles ne les concernent pas !

Les DMP, un outil performant pour l’analyse et le recoupement de vos données

Parmi les différents outils aujourd’hui disponibles pour le stockage, l’agrégation, la normalisation, l’analyse des données et la création d’audience et de segments, les Plateformes de Gestion des Données (DMP) ont connu une évolution particulièrement intéressante. De plus en plus efficaces et rentables, elles attirent un nombre croissant d’annonceurs cherchant à améliorer la pertinence de leurs campagnes marketing et surtout l’expérience client, là où les plateformes de gestion de la relation client (ou CRM) deviennent insuffisantes.

En complément des fonctionnalités proposées par un outil CRM, une DMP vous permet de collecter des données comportementales issues de différents canaux telles que les données de navigation, d’activité sur les réseaux sociaux, de réactivité aux campagnes, etc. Celles-ci vous donnent ainsi une vision complète et unique du client/prospect et vous permettent d’évaluer son potentiel.

A l’heure des parcours clients cross et multi-canaux, il est capital de bien appréhender toutes ces interactions pour ensuite personnaliser la relation et faire vivre au prospect comme au client une belle expérience.

Les DMP en quelques chiffres :

·       80% des données peuvent être collectées sur l’ensemble des points de contact digitaux grâce aux DMP

·       Le coût d’acquisition des DMP a diminué de 20 à 40 % depuis leur arrivée sur le marché

Une DMP complète et correctement exploitée offre de nombreux bénéfices pour aboutir à l’unification de la connaissance client :

  • Elle offre une prestation complète, de l’agrégation des données client au suivi de performance des segments d’audience établis, permettant ainsi de limiter les investissements liés à l’engagement de différents prestataires ;
  • Elle contribue à l’amélioration notable de votre relation client : les données recueillies, « nettoyées » et analysées permettent des contacts plus pertinents, contextualisés et personnalisés ;
  • Elle permettra par la suite la mise en place de campagnes marketing efficaces, dont l’impact sera d’autant plus important qu’il répond à de véritables préoccupations chez vos clients.

 

Le passage du big data au smart data impose l’utilisation d’un outil complet intégrant le filtrage et l’analyse des données collectées. Plus rentables à tous les niveaux, les plateformes de gestion de données sont devenues essentielles à la mise en œuvre de campagnes marketing efficaces, centrées sur l’exploitation des données clients : le Data Driven Marketing.

Rendez-vous au chapitre 3, Le Data Driven Marketing au service d’une relation client personnaliséepour mieux en comprendre le fonctionnement.

Retrouvez également le chapitre 1 : La collecte des données, 1ère étape vers la connaissance client.

 

Maryline Bernard-Castel

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