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Rôles et bénéfices de la data dans la chaîne de valeur de la communication et du marketing

La data peut être utilisée tout au long de la chaîne de valeur de la production d’une campagne publicitaire ou d’un dispositif de communication (site web, programme relationnel…). Dans ces 5 articles, nous voudrions partager avec vous nos convictions sur l’apport de la data dans ce process. Pour cela, nous avons identifié 4 étapes sur lesquelles la data peut avoir un apport structurant.

  1. Lors de la réflexion stratégique.
  2. Lors de la création des messages.
  3. Lors de la diffusion des messages.
  4. Lors des phases de contrôle et d’optimisation.

Mais quand est apparu le phénomène de la data exactement ?
Le phénomène de la data ou du big-data est arrivé avec la démocratisation des usages digitaux par les consommateurs. Avant, les seules possibilités de récupérer de la donnée sur les clients étaient les études consommateurs ou encore les programmes de fidélisation. Le digital et le big-data sont les deux faces d’une même pièce ! Avec la digitalisation, de nouveaux touchpoints ont émergé :

  • Les sites web
  • Les réseaux sociaux
  • Les applications smartphone
  • Les objets connectés

Les données disponibles ont littéralement explosé en volume, en variété et sont de plus en plus accessibles en temps réel.

Nous pouvons distinguer plusieurs sources de data :

  • Les données provenant de dispositifs CRM : comportement d’achat d’un client via un identifiant ou sa carte de fidélité (fréquence et panier moyen, types de produits achetés…), satisfaction d’un client via le callcenter …
  • Les données provenant des outils de web tracking : sites web fréquentés, pages visitées, mots-clés recherchés…
  • Les données conversationnelles issues des réseaux sociaux et transformées via analyses sémantiques : qui parle de quoi ? Que dit- on de bien ou de mal sur un évènement, une personne, une idée, un lieu, une marque ? Quels sont les thèmes les plus commentés par telle communauté ? Etc…
  • les données d’images et de vidéos
  • les données de géolocalisation via une adresse IP pour un GPS: qui est où et pour faire quoi ?
  • les données provenant de trackeurs divers : borne météo, trafic routier…
  • les données provenant des requêtes réalisées sur Google ou sur d’autres dispositifs online de recherche
  • les données socio-économiques provenant de diverses organisations publiques (open data) ou privées (mégabases par exemple)
  • et sans doute encore beaucoup d’autres sources !

Certaines de ces données sont nominatives et liées à un individu bien déterminé, d’autres sont statistiques, d’autres encore sont liées à un identifiant (cookie, DNS…) qui ne peut être relié de façon complètement déterministe à un individu.
Ces données sont complètement hétérogènes. Elles ne sont pas organisées de la même manière, n’ont pas les mêmes rythmes de ré- actualisation, pas la même durée de viabilité, etc. Surtout, elles ne font pas référence aux mêmes types de réalités et ne signifient parfois pas grand-chose sorties de leur contexte de création et/ou d’usage.

Comment réussir à transformer ces données clients, prospects …. brutes en valeur business ?
C’est le travail de la data-science. Telle une raffinerie, elle va transformer l’information brute en insights ou en smart data directement activables à des fins de communication ou de marketing. Nous allons préciser cette chaine de traitement de l’information dans les parties à venir.

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