Le marketing en quête d’efficacité

La donnée et le marketing ont toujours été de bons amis. Connaitre le client et tenter d’influencer ses intentions d’achat sont dans les gènes du marketing. Alors pourquoi tant d’emphase autour de ce fameux big data et du machine Learning ?  La concurrence est devenue globale et protéiforme. Le consommateur, désormais averti, est face à un large spectre d’offres et de canaux d’achat. Le marketing n’a d’autres choix que d’augmenter son efficacité en apprenant l’art d’exploiter la multitude de données issue de l’univers numérique.

Le marketing en quête d’efficacité. Le contexte commercial évolue rapidement et nécessite de la part du marketing d’augmenter constamment son efficacité. Avec internet et les smartphones les consommateurs ont gagné en mobilité et en autonomie. Les termes « parcours client » résument bien les nombreuses possibilités dont dispose le consommateur pour se renseigner, échanger, comparer et acheter pour au final obtenir le meilleur rapport qualité prix. Il n’hésite pas non plus à mettre les offres traditionnelles en concurrence avec les barbares du web qui bousculent l’ordre établi avec de nouveaux modèles d’affaires particulièrement attrayants. Le numérique change la donne et accélère les transformations. Les entreprises traditionnelles tout comme les nouvelles issues du numérique doivent constamment rechercher plus d’efficacité accentuant la pression sur le marketing et mettant à l’épreuve son agilité.

Satisfaire un consommateur de plus en plus exigeant. Aucune entreprise ne peut rester attentiste sur un marché en ébullition. Le client veut désormais un marketing individualisé qui lui propose des offres personnalisées adaptées à ses besoins financiers et à ses goûts. Quel que soit le canal utilisé il veut être reconnu comme client et traité comme tel. L’incohérence ou le manque de fluidité sur son parcours client peut vite le détourner d’une entreprise. Le consommateur maitrise également les nouveaux modes de communication sur les forums et les réseaux sociaux pour recommander un produit, s’il en est satisfait, ou bien faire part de son mécontentement dans le cas contraire. Le consommateur est rentré dans l’ère du numérique bien avant les entreprises. Pour le satisfaire et répondre aux objectifs de l’entreprise le marketing devient digital et doit exploiter au mieux les données, aussi bien internes à l’entreprise qu’externes. La marketing peut ainsi

  • Augmenter la connaissance client (vision 360)
  • Suivre et analyser les tendances de marché
  • Affiner la segmentation
  • Améliorer le ciblage les campagnes
  • Devancer les attentes par de l’analyse prédictive
  • Personnaliser les offres et les programmes en fonction du contexte
  • Adapter ses tarifs de manière dynamique
  • Maitriser l’attrition des clients
  • Surveiller la réputation de l’entreprise
  • Offrir de nouveaux services
  • Enrichir l’expérience client

Vers une démocratisation des solutions de big data. Extraire la valeur de la donnée brute est un processus complexe qui se heurtait à des problèmes techniques et financiers. Là encore le contexte a changé. D’un point de vue financier il suffit de voir les capacités de stockage dont nous disposons sur un ordinateur familial pour s’apercevoir que les coûts ont suffisamment baissé pour envisager de stocker d’importants volumes de données. La puissance de traitement des serveurs d’aujourd’hui rendent possible l’exécution d’algorithmes complexes et de technologies de machine learning en des temps extrêmes rapides. L’écosystème du big data s’est étoffé en conséquence pour adresser toutes les étapes de la transformation de la donnée à commencer par la collecte, le stockage, le traitement et la visualisation. Le Cloud contribue à démocratiser l’adoption du big data en proposant les infrastructures appropriées au besoin et à l’évolution de chaque entreprise. De nombreux éditeurs commencent à offrir des solutions de Big Data prêtes à l’emploi en mode SaaS palliant au manque de compétences spécialisées et à la nécessité de s’équiper en matériel couteux. Les offreurs de Cloud comme Amazon, Microsoft ou IBM ont aujourd’hui leur offre de Machine Learning dans le cloud .Les sociétés de services s’organisent en conséquence et mettent en place des départements composés d’analystes de données et de datascientists. De nouvelles sociétés de conseil font de l’analyse de la donnée leur cœur de métier.

Une approche pragmatique pour commencer : La donnée est le nouvel or noir, les solutions deviennent abordables, reste à franchir le pas. L’écosystème du big data pour le marketing reste encore complexe et entre le cas d’usage et les briques à assembler pour la solution, le trajet est semé d’embuches. Inutile de vouloir faire le big bang, le pragmatisme doit primer et commence par le choix d’un cas d’usage, un domaine dont l’amélioration peut être déterminante et probante. Il faut ensuite tester la solution et mesurer les effets. Se faire accompagner peut se révéler indispensable et l’expérience montre que la majorité des entreprises en fonction de leur taille et de leurs enjeux nouent des formes de partenariats avec des sociétés de services, des éditeurs ou des startups spécialisées.

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