Découvrez 3 des meilleures bonnes pratiques à appliquer pour démarrer une stratégie marketing data driven qui réduit les risques de mise en œuvre et débloque l’analyse potentielle des organisations
Tous les signes indiquent que le marketing axé sur les données ou data driven marketing est un levier d’avenir. Les organisations qui cherchent à moderniser leur démarche de commercialisation et les entreprises innovantes poursuivent toutes des investissements intelligents dans l’échantillonnage des données, leur stockage et leurs analyses dans l’espoir de devenir encore plus intelligents.
Cependant, comme tout processus de transformation, l’adoption peut poser des difficultés qui font que les progrès positifs ne se produisent que pour certains. La clé est que les entreprises anticipent ces défis dès le début, tout en adaptant leur stratégie data driven marketing pour qu’elle corresponde le mieux à leur structure organisationnelle. Pour les aider à accomplir cela, nous proposons trois bonnes pratiques de marketing axées sur les données afin que les organisations puissent minimiser les risques tout en augmentant leurs chances de réussite.
1. Se rendre compte que la qualité de l’analyse finale dépend de votre architecture de données
Les process de traitement du «Big Data» peuvent gérer des flux d’informations massifs, mais ne peuvent pas transformer l’eau en vin ! La qualité des intrants et un bon framework de données sont ce qui permet de les associer à n’importe quel logiciel, d’élaborer des analyses et d’atteindre les objectifs commerciaux fixés.
Le maintien de la qualité des données implique plus que des tâches simples d’audit et de « nettoyage ». Votre structure entière : de la façon dont les données initiales sont capturées à la façon dont elles sont accumulées dans un système centralisé ou pré-formaté pour leur traitement, peut éliminer plusieurs des facteurs de prise de tête lorsque les signaux des données deviennent une cacophonie (signal des données : « une impulsion ou une fréquence d’électricité ou de lumière qui représente les données lorsqu’elles se déplacent sur un réseau, une chaîne informatique ou sans fil » selon l’encyclopédie PCmag, Ndlr). Au lieu de cela, organisez les données en symphonie avec des normes organisationnelles qui ont le plus de sens pour vos objectifs.
Par exemple, le fait de permettre aux rapports de service à la clientèle de lier chaque plainte à un achat réel à partir des données d’un système POS (système de point de vente) peut transformer un résultat abstrait : « Nous avons eu X pourcentage de plaintes par achat », à un résultat beaucoup plus utile, « Les gens qui ont acheté des articles dans le magasin X ont émis le plus de plaintes et étaient prêts à dépenser plus que la moyenne. ».
2. Commencer par un programme pilote et penser « agile »
Les organisations peuvent aplatir leur courbe d’apprentissage en commençant par les «tours d’entraînement», pour ainsi dire. Plutôt que d’acquérir un accès analytique à toutes vos données, commencez par une petite expérience, une sorte de projet pilote, répondant à un but fixé.
Vous devez alors alimenter des ensembles de données limitées dans ce système par des intermédiaires et conserver des sauvegardes pour qu’il y ait plusieurs coffres forts. Ensuite, vous devez vérifier si vos intrants peuvent conduire à une observation utilisable qui favorise la prise de décision. Les enseignements alors tirés permettent de vous concentrer sur la résolution de problèmes et la poursuite de vos objectifs.
Selon Harphajan Singh, expert reconnu du traitement des données, les programmes pilotes peuvent également fournir une preuve des bénéfices du concept aux parties prenantes et les aider à « déterminer où faire le prochain investissement progressif avant de prendre des engagements plus importants ».
La gestion de projet par le biais des méthodes agiles passent par un processus d’essai similaire avant d’ajouter la complexité dans les itérations. Après chaque ajout majeur, l’intégrité du projet est testée et mesurée, puis elle informe la prochaine itération.
3. Aller vers le self-service
Une fois que les responsables de programmes analytiques ont éliminé la plupart des nœuds du programme, leur organisation devrait éviter que l’analyse ne soit conservée sous clé. Et ce, en donnant à tous les membres de l’organisation l’accès aux données pour :
- Tirer une plus grande valeur de votre investissement ;
- La réflexion axée sur les données devienne l’attitude dominante ;
- Les prises de décisions basées sur les « instincts » soient éliminées en faveur d’une prise de décision soutenue par des données.
Plus important encore, tout le monde participe à la mise en œuvre et à l’accessibilité des processus analytiques grâce à leurs commentaires et à leur expérience personnelle. À mesure que le volume des données disponibles s’intensifie de façon exponentielle, il faut aussi que tout le monde s’engage à les utiliser de la façon la plus efficace possible.
Bientôt, l’analyse commerciale deviendra aussi courante dans un bureau qu’un clavier et ou souris. Ceux qui ne suivent pas la tendance, risque alors l’analphabétisme technique en passant à côté des possibilités de prendre des décisions brillantes grâce au data driven marketing.
