Les technologies du Big Data servent essentiellement le service marketing des entreprises. Le volume croissant de données générées sur le Web permet une analyse plus fine du comportement des consommateurs et des stratégies de communication ultra ciblées et ultra personnalisées. Le Big Data change le marketing ! Du real time marketing, du reciblage publicitaire, du marketing prédictif ou encore le challenge des 3 V : voici les questions-réponses qu’il ne faut pas louper en matière de Big data appliqué au marketing.
C’est quoi le Big Data ?
Le Big Data définit les milliards de données que nos nouvelles technologies sont aujourd’hui capables de générer et de stocker. Par données, entendez les informations issues de nos navigations Web, réseaux sociaux, objets connectés, mais aussi les informations internes aux systèmes d’informations des entreprises… Pour résumer, le Big Data regroupe les techniques et méthodes qui permettent de collecter, de stocker, puis de corréler ces milliards de données entre elles, en temps réel, faisant apparaître des tendances et des conclusions d’analyses.
Le Big Data dans une entreprise, c’est un peu toutes les données qu’elle est susceptible de récupérer et d’analyser. De manière simplifiée, imaginez une boutique de vêtement. Elle pourra prendre en compte la météo du jour avec la période du mois et de l’année, le retour sur investissement de son dernier budget marketing, par exemple, pour anticiper quelles seront les ventes du jour. Appliqué à très grande échelle, en corrélant en temps réel des milliers de données entre elles, issues de multiples canaux, vous obtenez les technologies du Big Data.
À quoi sert le Big Data ?
Les technologies du Big Data deviennent des outils d’aide à la prise de décisions dans les entreprises. Chaque service peut être concerné par le Big Data, à condition de savoir quelles données sont à prendre en compte et pour quel objectif décisionnaire. Prenons le service logistique par exemple. Des données internes telles que les itinéraires empruntés par les camions de transport, les obstacles rencontrés, les horaires, la météo sont des variables qui, corrélées entre elles, permettent de visualiser au jour le jour le chemin à emprunter pour optimiser le temps de trajet.
Et dans le marketing ?
Dans le marketing, le Big Data utilise des données telles que l’historique de navigation des internautes, le temps passé sur une page Internet, les interactions sur les réseaux sociaux, en boutique ou avec le call center, les réactions aux campagnes d’emailing, les courriers commerciaux… Le Big Data appliqué au marketing aide à mieux connaître le comportement des consommateurs. Le service commercial pourra alors :
- proposer des campagnes de communication directement et uniquement aux consommateurs susceptibles d’être intéressés par la marque (grâce à leurs données de navigation Web et toutes autres données les concernant, comme leurs interactions en magasin, auprès du call center, leur géolocalisation …)
- personnaliser le message selon le profil du consommateur
- personnaliser le format publicitaire en fonction du support utilisé par le consommateur à l’instant T
- agir en temps réel grâce à l’automatisation de l’analyse des données
Ces actions sont bel et bien menées en temps réel et selon le profil de chaque internaute. Si en tant que consommateur, par exemple, vous vous rendez sur un site pour acheter un sac à mains, vous trouverez ensuite tout au long de vos navigations des bannières de publicité en rapport avec le produit que vous avez identifié, à la marque que vous sollicitez, mais aussi des publicités pour des produits et services associés. Cette démarche publicitaire est possible grâce au Big Data.
Et le real time marketing ?
Avec le Big Data, le métier de marketeur se refonde. Désormais, les agences pratiquent le real time marketing, c’est-à-dire du marketing en temps réel.
En travaillant en « real time marketing » de manière automatisée, le décideur se base sur les données récoltées en temps réel pour envoyer des informations ou des offres adaptées, et au profil de l’internaute ciblé, et à son activité en cours. Est-il sur ordinateur, tablette ou Smartphone ? Est-il en train d’interagir sur les réseaux sociaux ou de surfer sur le Web ? Ces informations sont nécessaires pour communiquer au bon moment, avec le bon format de publicité et le bon message.
Le real time marketing entraîne également la technique du reciblage publicitaire, c’est-à-dire l’achat de cookies (données de navigation Web des internautes) pour communiquer uniquement et directement auprès des cibles qui correspondent à la marque. Le reciblage publicitaire permet par exemple d’envoyer des bannières et des messages en rapport avec les centres d’intérêts de l’internaute, favorisant le taux de transformation prospect-client.
En bref, grâce au Big Data, le marketing devient encore plus ciblé ; encore plus personnalisé.
Quels sont les enjeux du Big Data ?
Bien sûr, ces méthodes de marketing basées sur le Big Data ne sont possibles que grâce aux innovations en matière de nouvelles technologies. À grande échelle, il s’agit de récolter, de stocker dans le Cloud et de corréler des milliards de données via des algorithmes informatiques complexes. En entreprise, il s’agit de réussir à centraliser dans une même base les données issues des différents services, souvent indépendants l’un de l’autre ; puis d’y ajouter les données externes pertinentes issues des canaux digitaux. Les entreprises doivent progressivement réorganiser leurs systèmes d’informations pour les faire travailler ensemble et bénéficier des bienfaits du Big Data.
Quels sont les enjeux du Big Data ? La formule des 3V
Pour être efficaces, les technologies et outils qui utilisent le Big Data doivent miser sur ce que l’on appelle les « 3 V » :
- Le volume, soit la quantité de données générées par une entreprise ou une personne. Sachant qu’au total, nous produisons 2.5 trillions d’octets de données par jour dans le monde, il est nécessaire pour les entreprises de trouver des moyens pour gérer cette quantité d’informations en constante augmentation.
- La vitesse, soit la capacité de collecter et d’analyser les données en temps réel, pour une prise de décision instantanée, et, de fait, automatisée.
- La variété, soit la récolte de données en provenance d’une multitude de canaux (médias sociaux, terminaux mobiles, CRM…) ; d’autant que les analyses et prises de décisions instantanées incluent également des données générales comme la géolocalisation et la météo, les contenus publiés sur les réseaux sociaux, les fluctuations boursières…
Une quatrième variable entre en jeu, celle de la vélocité de la data, soit la capacité de contextualiser la donnée pour approfondir, notamment dans le domaine du marketing, la compréhension du consommateur.
En résumé, la valeur ajoutée du Big Data repose sur :
- la prise en compte des informations en temps réel, au moment même où elles sont générées
- le nombre d’informations qu’il est possible de corréler en temps réel
Comment faire du marketing prédictif grâce au Big Data ?
Le marketing prédictif consiste à prédire le comportement d’un consommateur. Cette action est possible grâce à la prise en compte d’un gros volume de données, permettant alors une probabilisation de l’action à venir. Par exemple, Amazon travaille à l’élaboration d’un logiciel permettant de prédire la date des achats de ses clients, avant même qu’ils ne se rendent sur le site pour passer commande, et ce dans l’optique de mettre en place un système de livraisons groupées.
Comment inclure le Big Data dans sa stratégie marketing ?
Les agences spécialistes du Web et du marketing digital vous aident à déterminer quelles informations il vous sera crucial de collecter selon vos objectifs (conquête de nouveaux clients, fidélisation…). Elles optimiseront ensuite vos campagnes de communication et seront susceptibles de vous aider à mettre en place un logiciel adapté. L’objectif du Big Data appliqué au marketing n’est pas d’accumuler des milliers de données, mais de cibler celles qui seront réellement pertinentes dans votre situation.
Le Big Data sert à tout, encore faut-il savoir quel objectif vous souhaitez atteindre et quelles données vous devrez utiliser !
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