Big Data et prédictif : les nouveaux moteurs du marketing

    Big Data et prédictif : les nouveaux moteurs du marketing
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    Big Data prédictif les moteurs du marketing

    Si les GAFA excellent dans l’exploitation de la donnée, elle ne leur est en rien réservée. Toutes les entreprises doivent aujourd’hui s’y atteler et notamment leurs directions marketing et commerciales. Ainsi sans le déploiement d’une stratégie big data et prédictive, elles ne pourront performer en matière d’identification de leads, d’opportunités, de personnalisation des offres, d’anticipation de la consommation, du churn ou encore d’optimisation de leurs campagnes.

    Si 90% des entreprises françaises sont conscientes de l’importance de la donnée pour produire mieux, plus vite et de façon optimale, seules 48% ont recours au Big Data et 9% aux outils prédictifs (étude d’IDC, 2018). Pourtant les directions métiers et notamment les directions marketing et commerciales réclament l’intégration de ces technologies dans leur process pour identifier les leads, repérer les opportunités, personnaliser les offres, anticiper la consommation, le churn, optimiser le cross ou le up-selling. Alors, si ces outils sont tant attendus par les métiers, pourquoi sont-ils si peu déployés dans les entreprises – notamment les ETI et PME ? La raison est simple : toutes ces entreprises considèrent que leur déploiement est réservé aux GAFA et aux entreprises du CAC 40. Elles n’osent franchir le pas estimant qu’elles n’en n’ont ni les compétences, ni les moyens financiers. Mais c’est une erreur. Faire du marketing 3.0 est aujourd’hui à la portée de toutes les structures. Il faut pour cela que l’entreprise se mette dans une configuration data driven c’est-à-dire s’organise et s’équipe d’outils pour collecter, centraliser et exploiter la donnée.

    L’entreprise doit devenir data driven

    La première étape de la mise en œuvre d’une stratégie data driven consiste à récupérer les données issues de nombreuses sources internes (sites internet, mobile, réseaux sociaux, bases de données, tableaux excel, ERP, CRM…) et externes à l’entreprise (open data, partenaires, fournisseurs, études, sondages, etc) et à casser les silos pour mettre en œuvre une organisation inclusive et pluridisciplinaire de la donnée. Ainsi, qu’ils soient dans le service marketing, commercial, IT, digital, qu’ils soient data scientists, data analysts ou côté métiers, tous les profils doivent collaborer. Les data analysts et data scientists enrichissent la donnée grâce aux algorithmes, les métiers en dégagent de l’information utile à leurs missions. Grâce au Big Data, au machine learning et à l’IA, les professionnels de la donnée peuvent analyser les signaux comportementaux laissés par les consommateurs, éléments permettant aux métiers de déployer différentes stratégies marketing et commerciales.
    Ainsi, des données collectées sur les problématiques des consommateurs exposées au service clients, la typologie des clients, les recherches d’informations sur des produits ou des services sur le site internet associées à des data issues de l’extérieur de l’entreprise (offres concurrentes, études comportementales saisonnalité, météo…) délivrent aux métiers des éléments leur permettant d’anticiper un churn, ou de cibler des potentiels clients avec des offres adaptées.

    Exploitation de la donnée par tous

    Si de prime abord, les ETI et PME peuvent être intimidées par tout le bouleversement imposé par une stratégie data driven, qu’elles se rassurent. Aujourd’hui, des outils de data science préconfigurés permettent aux métiers de travailler sur de grands volumes de données issus de sources variées, et d’en déduire des informations exploitables dans leurs missions. Simples de déploiement et d’utilisation, ces outils leur permettent de se familiariser avec la donnée et d’identifier des cas d’usage, puis d’industrialiser et d’opérationnaliser les process d’entreprise grâce aux plateformes d’enterprise AI.

    Considérée jusqu’à récemment comme une discipline réservée aux experts, la data science se démocratise avec l’arrivée de plateformes centralisatrices de données structurées et non structurées et intégrant des algorithmes de machine learning et d’IA.

    Aujourd’hui, toutes les entreprises peuvent devenir data driven dès lors qu’elles font tomber les silos et qu’elles incitent chaque collaborateur à partager et à utiliser les données. A l’instar de Mr Jourdain et de sa prose, les collaborateurs peuvent désormais faire de l’analytics sans le savoir !