Smart Data : Attentes V.S Réalités

Qualité de données

Dans un marché d’offres toujours plus personnalisées, la data joue un rôle capital dans la stratégie marketing.

S’appuyant sur des données relationnelles toujours plus précises, le marketing doit désormais créer des expériences clients uniques, générer des leads ultra-qualifiés aux commerciaux, et dans les entreprises les plus avancées prédire des comportements d’achats. Ces processus se démocratisent petit à petit au sein des entreprises au détriment du « Big Data », plus coûteux et difficile à mettre en place.

Cependant, il y a encore beaucoup d’idées reçues sur le Smart Data et peu d’entreprises sont pleinement satisfaites des performances de leurs actions marketing. L’utilisation et l’activation des données nécessitent l’élaboration et la mise en place opérationnelle d’une réelle stratégie, démarrant par la mise en qualité de la donnée.

Sans données pertinentes, aucune stratégie marketing ne peut être efficace !

La donnée est un actif qui, comme tout autre, doit être exploitée pour créer de la valeur. Une donnée inexacte ou tronquée est une perte brute pour l’entreprise.

Voici quelques exemples d’attentes et de réalités auxquelles les entreprises se heurtent au niveau de leur marketing relationnel et de leur data.

Les attentes les plus fréquentes

  • Mettre en place des campagnes de marketing automation générant des leads qualifiés
  • Créer des parcours clients cohérents
  • Disposer d’une connaissance optimale de sa clientèle
  • Disposer de segmentations précises dans les datamarts et autres bases de données
  • Pouvoir prédire les comportements clients : attrition, mécontentement, achat …

Les réalités sont autres !

  • Des données peu qualifiées, aboutissant à des communications non délivrées, pas ou peu de ROI
  • Un manque d’unification de l’information client, altérant l’expérience,  son expérience et son parcours
  • Des bases de données toujours plus nombreuses
  • Des informations clients et prospects difficiles à unifier et à enrichir.

Les entreprises attendent donc beaucoup des data mais, en réalité, ont du mal à surmonter ces problématiques data qui nécessitent, pour la grande majorité, un accompagnement stratégique et opérationnel.

Avant de mettre en place des stratégies complexes ou de nouveaux outils, il est essentiel de démarrer par une mise en qualité des données, et une révision des processus d’alimentation des bases.

En effet, la mise en qualité est le prérequis indispensable avant toute stratégie et mise en place d’outils complexes (datamining, IA, marketing automation…). Effectuer des statistiques, des calculs et autres traitements avec des données en double, incomplètes ou inexactes aboutira forcément à des résultats imprécis ou inexploitables.

Voici quelques pistes pour améliorer la performance des actions marketing grâce à la donnée :

  1. Les données doivent être mises à jour continuellement car elles évoluent vite ! (déménagement, changement d’opérateur, e-mail inactif …) Plusieurs possibilités existent pour la mise en qualité des données : la vérification e-mails,  la RNVP… Autant de solutions qui vous permettront d’avoir des données relationnelles actualisées et vérifiées.
  2. La qualité de données est essentielle mais ne suffit pas ! L’entreprise doit également enrichir ces dernières pour optimiser sa connaissance client. Les enrichissements concernent les données relationnelles classiques (e-mails, téléphones…) et comportementales (parcours web, achats, intérêt).
  3. Enfin, l’aspect de la sécurité et de la conformité des échanges de données n’est plus à prendre à la légère à l’heure du RGPD où des sanctions lourdes sont déjà tombées. L’exemple récent de British Airways est parlant. La sécurité avant la performance !

Avec une approche data structurée et coordonnée, l’entreprise connaît mieux ses prospects et clients, peut créer des campagnes marketing cohérentes et générer toujours plus de leads … Il n’est jamais trop tard pour commencer !

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