Le big data et le marketing digital

Big Data et marketing digital : définition

Le Big Data prend de l’ampleur ! Plus qu’un simple phénomène de mode, il devient progressivement l’outil numéro un d’aide à la prise de décisions pour les entreprises, et ce à tous les niveaux. Appliqué au marketing et plus précisément au marketing digital, vous vous en doutez, le Big Data est le nouveau challenge.

 Big Data et marketing digital, les définitions

Par marketing digital, entendez les stratégies qui utilisent en simultané l’ensemble des médias et points de contact digitaux pour communiquer (tablette, Smartphone, réseaux sociaux, interactions télé / Web…), et ce pour améliorer la personnalisation client (message, format…). Le challenge du marketing digital consiste à améliorer la connaissance du comportement des consommateurs pour adapter la stratégie de communication de l’entreprise.

Par Big Data, entendez toutes les techniques et méthodes de collecte, de stockage et d’analyse en du volume exponentiel de données que nous générons chaque jour dans nos interactions sur le Web, mais aussi dans la vie réelle. Grâce aux innovations en la matière, il est possible de corréler de plus en plus d’informations, en provenance d’une multitude de canaux, pour en tirer des tendances et des analyses de plus en plus précises. Certains outils proposent en outre des analyses en temps réel.

Big Data et marketing digital : quels enjeux

En matière de marketing digital, le Big Data a toute sa place. Prenons l’historique de navigation Web d’un internaute, l’analyse du temps passé sur une page internet, la fréquence de ses visites sur un site, par exemple. Ces informations permettent au marketeur de faciliter la compréhension du consommateur et, in fine, d’améliorer les relations entre une marque et son public. Corrélez ces données avec d’autres informations issues des call centers ou des interactions en magasins, vous obtenez une vision d’autant plus fine du comportement client.

Tout l’enjeu du Big Data appliqué au marketing digital est ici : faire de l’hyper ciblage (ce n’est plus le consommateur qui cherche une marque, mais la marque qui vient à sa cible) et faire de l’hyper personnalisation : du message, du canal et du format utilisé pour communiquer. Voyez vos propres navigations Web. Vous surfez sur le site de la FNAC à la recherche d’un appareil photo. Vos requêtes suivantes comprendront toutes des bannières de publicité montrant des appareils photo, des liens vers le site de la FNAC et des messages pour des agences de voyages et autres services associés, sur des sites Web, sur vos réseaux sociaux… Aujourd’hui, chaque internaute bénéficie de sa propre expérience de navigation Web adaptée en temps réel selon ses propres requêtes et comportements sur Internet. Ceci est un exemple de Big Data appliqué au marketing digital.

Les limites du Big Data dans le marketing digital

Les données analysées grâce au Big Data sont de plus en plus variées ; en provenance de plus en plus de canaux. Une bonne nouvelle puisqu’en théorie, plus le marketeur possède d’informations, plus il est à même d’optimiser sa communication et son budget. Aucune déperdition ne semble possible avec le Big Data. Chaque euro est utilisé, soit pour conquérir une cible clairement identifiée comme telle, soit pour affiner le message d’un client que l’on cherche à fidéliser.

Mais en pratique, le Big Data est plus difficile à appliquer qu’il n’y paraît. D’abord, le flux de données constant requiert des outils puissants pour pouvoir non seulement les collecter et les stocker, mais surtout pour pouvoir les analyser et les utiliser.

De plus, il est primordial de compléter les données personnelles issues du Web par des informations en provenance d’autres canaux : pour un client, ce sera ses passages en boutique, ses interactions avec le call center, ses réactions aux e-mails, sur les réseaux sociaux… Or les systèmes informatiques des entreprises sont encore relativement cloisonnés et l’on assiste à une dispersion des informations, sans réelle possibilité de centralisation. Une donnée brute qui n’est pas reliée à son contexte est inexploitable !

En conclusion, les agences de marketing digital utilisent le Big Data pour déployer des stratégies de communication, mais pour une réelle efficience, elles doivent réussir à traiter un volume exponentiel de données, en temps réel, en provenance d’une grande variété de canaux. Enfin, les agences doivent réussir à contextualiser ces données, et ainsi optimiser leurs résultats d’analyse. Le challenge est ouvert !

 

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Big Data dans les entreprises
Quelle est l’utilité du Big Data dans les entreprises
utilisation du big data
10 exemples d’utilisation du Big Data dans le marketing

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