Comment gérer au mieux vos données marketing

Le Big Data, c’est extraire des informations de montagnes de données pour prendre des décisions qui ont un impact positif sur votre entreprise. Si vous ne valorisez pas les données que vous collectez, vous avez bien des montagnes de données, mais ce n’est pas ce qu’on appelle le Big Data.

Ces mots ont été prononcés il y a trois ans de ça par Jay Parikh, le vice-président, responsable des infrastructures informatiques de Facebook. Aujourd’hui, les marketers continuent de collecter autant de données que possible, et ils se retrouvent bien souvent avec des montagnes de données, bien loin des informations décisionnelles tant attendues.

20 % seulement des marketers interrogés lors d’une récente étude de Bizo auprès des marketers data-driven pensent qu’ils s’en sortent bien ou estiment avoir réussi.

Quelle est donc la meilleure façon de classer les données collectées, et qu’en faire ? Mieux encore, comment transformer une « montagne de données » en une représentation fidèle de vos clients actuels et potentiels ? Voici trois types de données que les entreprises devraient collecter et utiliser et comment les recouper pour bien comprendre les clients.

  Les données démographiques

Par données démographiques, on entend : l’adresse e-mail, le code postal, le genre, l’anniversaire, le numéro de téléphone, le statut marital, l’âge, le salaire, etc. Les données démographiques sont probablement les plus faciles à collecter, car chaque champ d’une base de données marketing ne correspond généralement qu’à une entrée.

Ce sont également les données avec lesquelles les marketers semblent le plus à l’aise pour leurs campagnes. La majorité des marketers se basent sur le nom (55%) et les données démographiques (53%) pour personnaliser leurs campagnes, et moins d’un tiers utilisent les centres d’intérêt des consommateurs, les déclencheurs de transaction et d’événement, ou les interactions des consommateurs avec les marques (Infogroup).

Comment les utiliser : quand des fans se connectent au site web par social login au site taux de conversion du chanteur de musique country Hunter Hayes, on leur demande d’indiquer leur date d’anniversaire. Cette information est communiquée à une plate-forme de marketing par e-mail qui dispatche automatiquement des e-mails aux fans pour leur anniversaire avec une remise pour l’occasion.

  Les centres d’intérêt  

Les données relatives aux centres d’intérêt concernent les marques préférées de l’utilisateur, ses programmes TV favoris, films, artistes, etc. Cette catégorie de données marketing est parmi les plus puissantes. Connaître les préférences des utilisateurs permet d’affiner comme jamais la pertinence des communications adressées aux clients existants et de comprendre quels types de nouveaux utilisateurs prospecter.

Généralement captées à partir des sites de réseaux sociaux et d’autres canaux de consommation publics, ces données prennent de multiples formes, à l’image des Likes sur Facebook. Pour bien gérer ces données, il faut une base de données construite selon un schéma dynamique capable d’interpréter tous les types d’information des utilisateurs et de les présenter sous une forme compréhensible et exploitable par les marketers. Ce système doit aussi savoir gérer les réglementations de protection de la vie privée de ces sources de tiers.

Comment les utiliser : En s’intéressant aux centres d’intérêt des fans de sa page Facebook, le Comité olympique canadien (COC) a découvert qu’ils avaient des centres d’intérêt communs pour les équipes de hockey canadiennes, des apps de jeu et certains programmes TV comme la série The Big Bang Theory. Le comité s’est servi de ces renseignements pour créer des segments d’utilisateurs de Facebook ayant des similarités et pouvant répondre favorablement à une même stratégie de conversion. Cette démarche a produit une augmentation de 106% des taux de conversion.

  Les données comportementales  

En comprenant bien les actions des utilisateurs sur votre site, il devient possible d’optimiser nettement les stratégies de conversion, à condition de savoir quels types de comportements révélateurs surveiller. Les données comportementales incluent les visites de pages, les clics, les achats, les partages sur les réseaux sociaux, les commentaires, etc.

Malheureusement, les marques peinent souvent à capturer les comportements révélateurs des utilisateurs faute de leur proposer suffisamment d’occasions d’interaction sur le site. Par exemple, les marques de e-commerce qui souhaitent mesurer la rétention de leurs clients doivent les inviter à publier des commentaires ; les éditeurs qui aspirent à diffuser des contenus à leurs audiences ont intérêt à mettre en œuvre des options de commentaires et de partage sur les réseaux sociaux.

Comment les utiliser : Learn Liberty, division de l’institut des sciences humaines de l’université George Mason en Virginie, intègre les données relatives au comportement des utilisateurs de son site dans Marketo directement. Ainsi, ils peuvent s’en servir pour leurs campagnes de marketing par e-mail et déclencher l’envoi au bon moment d’e-mails ultra pertinents, liés à l’activité de l’utilisateur sur le site. Un abonné qui visite trois offres d’emploi la même journée est ainsi placé automatiquement dans une campagne Marketo pour recevoir des alertes d’emploi. Depuis que cette intégration de données est effective, la société enregistre une augmentation de 152% du trafic provenant de recommandations du site dans les campagnes Marketo !

  Voyez des individus, pas des données

Pour bien gérer ces types de données, les marketers doivent dépasser les données anonymes en silos et créer des profils unifiés connus qui facilitent les relations 1:1 avec les clients. Comment s’y prendre ? En misant sur l’identité.

En identifiant les visiteurs du site dès l’entrée via une procédure d'inscription traditionnelle ou par social login, les marketers peuvent associer des données démographiques, relatives aux centres d’intérêt et comportementales à l’identité de chaque utilisateur. Les marques sont alors en mesure de personnaliser les expériences utilisateur au niveau individuel, y compris sur les différents canaux et les multiples terminaux qu’ils emploient. De plus, les données d’identité sont obtenues avec l’autorisation des utilisateurs quand ils s’identifient sur les sites. La segmentation s’appuie donc sur des renseignements justes et complets.

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