Ce que signifie le big data pour le marketing

En surfant sur Internet et en utilisant des terminaux mobiles, les internautes laissent chaque jour des traces numériques de leur passage. Ces données constituent la matière première du big data, cette analyse d’énormes quantités de données traduisant les caractéristiques, les préférences et les modèles de comportement de clientes et clients potentiels. Grâce à ces informations, les entreprises peuvent diffuser de la publicité adaptée au bon moment.

Les entreprises qui travaillent avec le big data dans le domaine du marketing poursuivent un objectif clair: mieux comprendre leurs clientes et leurs clients, s’adresser à eux de manière plus ciblée – et ainsi produire une publicité plus efficace. Grâce au big data, elles identifient des modèles et des besoins qui permettent de proposer des offres plus pertinentes.

Qu’entend-on par big data?

Le terme big data désigne l’analyse à grande vitesse de grosses quantités de données complexes provenant de sources variées. Cette technique permet d’obtenir de précieux enseignements et d’en déduire de meilleures décisions, des processus plus efficaces, des produits plus innovants et une communication plus percutante.

De gros volumes de données sont aujourd’hui générés non seulement dans le marketing, la vente et le service à la clientèle, mais aussi dans le développement de produits, la production, la distribution et la logistique ainsi que le controlling des finances et des risques. Dans le marketing, les sources de données typiques sont par exemple les bases de données CRM, les médias sociaux, les signaux sociaux comme les likes, les partages et les commentaires ou encore les blogs et les évaluations de produits.

Ces données sont souvent disponibles de manière non structurée, sous forme de texte, d’audio ou d’image. Structurer, relier et interpréter ces données est particulièrement complexe, mais les entreprises ont tout intérêt à relever ce défi propre au big data: lorsqu’elles sont utilisées correctement, les données offrent des profils de clients dynamiques, des analyses plus précises des groupes cibles et une communication personnalisée.

Big data – intéressant aussi pour les PME?

Pour profiter des avantages du big data, il faut analyser de grandes quantités de données. Cela prend du temps et nécessite une infrastructure technique adaptée ainsi que de vastes connaissances spécialisées. De nombreuses PME se demandent alors si le big data n’est pas réservé qu’aux grandes entreprises.

Or, elles aussi peuvent profiter du big data. Dans l’idéal, elles doivent commencer par les données en leur possession, c’est-à-dire qui sont générées au cours d’une relation client. Il s’agit par exemple d’informations sur les centres d’intérêt, le comportement des utilisatrices et des utilisateurs ou encore l’historique des achats. Ces données fournissent des informations sur l’évolution des besoins, sur les offres qui ont de bonnes chances de succès et sur les potentiels d’optimisation.

Des outils conviviaux et avantageux permettent désormais aux PME d’analyser systématiquement leurs données clients, de segmenter des groupes cibles et de proposer aux consommatrices et aux consommateurs des offres pertinentes et orientées sur leurs besoins.

Combiner des données internes et externes

Au-delà de ses propres données, il convient également d’utiliser des sources externes. Elles permettent une vue à 360° du marché, garantissent ainsi des décisions plus largement étayées et aident à cibler davantage les besoins des groupes cibles. Ces données externes comprennent par exemple:

• des données relatives au marché et à la concurrence: évolutions des prix, tendances des ventes, évolutions de la branche, etc.
• des données relatives aux médias sociaux et au monitoring web: moral, tendances, effets des influenceuses et des influenceurs, etc.
• des données de localisation et de mobilité: données anonymisées de smartphones, etc.

Qu’il s’agisse du big data ou simplement de données clients existantes, leur qualité est déterminante: les données doivent être à jour et correctes pour en tirer les bonnes conclusions pour une communication cross-média réussie. Les doublons, qui continuent de figurer dans de nombreuses bases de données, méritent une attention particulière. L’IA dans la gestion des données est même en mesure de repérer des doublons complexes.

Apprentissage automatique et segmentation basée sur l’IA

Dans le big data aussi, l’intelligence artificielle joue depuis longtemps un rôle central. La segmentation basée sur l’IA et l’apprentissage automatique permettent d’analyser les grandes quantités de données de manière beaucoup plus efficace. Par exemple, l’IA identifie des modèles d’intérêts, de comportement ou d’historique d’achat et divise automatiquement les groupes cibles en segments homogènes. Il en résulte des profils précis qui permettent de personnaliser les contenus et les offres sans violer la protection des données.

Toutefois, avec de telles analyses complexes, il existe le risque de trop se focaliser sur les chiffres plutôt que sur les personnes. C’est là qu’intervient le small data: cette méthode d’analyse se concentre sur des informations spécifiques et contextuelles. Elle aide ainsi à valider et à approfondir les connaissances acquises grâce au big data. La combinaison du big data et du small data permet donc une compréhension globale de la clientèle.

Relier les données aux idées

Au final, les données ne déploient toutefois leur valeur que lorsqu’elles sont associées à de bonnes idées, conformément à la formule «big data + big ideas = big business» énoncée par l’Institut Fraunhofer pour les systèmes d’analyse et d’information intelligents. Dès lors, ce qui compte, ce n’est pas seulement ce que les entreprises savent de la clientèle existante et potentielle, mais aussi la manière dont elles utilisent ces connaissances.

Les exemples négatifs sont légion. Ainsi, les consommatrices et les consommateurs appartenant à un groupe cible voient parfois la même annonce pendant des semaines, alors que le produit ne correspond absolument pas à leurs intérêts individuels. Un marketing efficace basé sur les données fonctionne différemment: il utilise les enseignements tirés du big data pour s’adresser aux clientes et aux clients via différents canaux avec une offre qui leur parle – au cœur de leur quotidien et précisément au bon moment.