Data marketing et tendances pour l’année 2016

La data est au coeur de toutes les stratégies marketing : elle informe comment ses clients consomment, le parcours réalisé en magasin, le temps pris pour réalisé un achat sur internet, l’outil de paiement préféré, la fréquence d’achat, les intentions d’achat, la vie sur les réseaux sociaux… Tout une masse d’informations qui a entraîné l’avènement du Big Data.
Seulement, les entreprises ont aujourd’hui cumulé un nombre considérables de data sur leurs clients mais doivent aujourd’hui trouver les leviers pour exploiter au maximum l’ensemble de ces informations. Emarketing s’est penché sur les tendances 2016 de la data marketing.

1. La data visualisation pour simplifier la prise de décision

La plupart des résultats d’analyse de données prennent encore trop souvent la forme de longs rapports fastidieux de centaines de pages remplies de métriques de toutes sortes, finalement peu utiles aux responsables marketing. En 2016, l’usage généralisé de la data visualisation devrait permettre de synthétiser l’information pour mettre en avant de manière pertinente, interactive et visuelle les résultats d’analyse, via des simulateurs de la satisfaction client par exemple. Il est donc nécessaire de réinventer dès maintenant les outils de data-visualisation pour simplifier et accélérer la prise de décision.

2. La data marketing pour faire le lien entre parcours client online et offline

Si les marques arrivent à collecter un volume important de données pour suivre et analyser le comportement des consommateurs sur Internet, il reste encore compliqué de faire de même dans la vie réelle. En 2016, la démocratisation de l’open data devrait permettre aux responsables marketing de mieux mettre en parallèle le parcours client en point de vente et en ligne. Le projet de loi sur le numérique, en faveur de l’ouverture des données publiques des entreprises, va dans ce sens : la géolocalisation des téléphones mobiles permet d’analyser les parcours avant et après la visite en magasin, tandis que l’utilisation de beacons ou des hotspots wifi permet de reproduire les parcours dans les rayons du magasin presque aussi finement que les parcours en ligne.

Businessman regardant la data marketing

3. L’intelligence artificielle pour aider l’humain à passer du prédictif au prescriptif

En data marketing, la recommandation reste aujourd’hui majoritairement l’affaire de l’humain. Or la machine, via la création et l’utilisation d’algorithmes mathématiques complexes, peut apporter une aide précieuse dans la recommandation stratégique, via l’intelligence artificielle. On pense notamment à l’une de ses branches, la recherche opérationnelle, qui permet de trouver le plan d’action optimal qui prend en compte l’ensemble des contraintes métier. En 2016, le recours à l’intelligence artificielle (et la recherche opérationnelle) comme complément à l’humain, via une approche scientifique dans la recommandation stratégique, permettra de passer du marketing prédictif au marketing prescriptif.

4. Le big data au service des ressources humaines

D’après Monster/Ifop, près de la moitié des recruteurs estime que les outils de big-data jouent un rôle essentiel ou important. Ces résultats montrent l’intérêt grandissant des DRH pour les données. Optimiser le recrutement de nouveaux talents mais aussi prédire les absences ou anticiper le turn-over, en mettant en relation les baromètres sociaux et les données RH, peut s’avérer d’une grande utilité pour l’entreprise.

5. La monétisation des données par les entreprises

Facebook comme Google ou le secteur des médias via le RTB en ont fait leur business model : la monétisation de données va représenter en 2016 une carte à jouer pour les entreprises, qui prennent de plus en plus conscience de la valeur de leur data, certainement aujourd’hui le deuxième actif immatériel de l’entreprise, derrière la marque.

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