Face aux progrès technologiques et au développement de l’utilisation de l’intelligence artificielle, chaque entreprise a pour enjeu de réussir à traiter et synthétiser des volumes de données toujours plus importants et hétérogènes pour en ressortir des insights marketing opérationnels. Petit tour d’horizon des défis qui attendent les marketeurs en 2020.

2020 : l’enjeu d’un marketing plus éthique !

Nombreuses sont les entreprises à avoir engagé une démarche RSE globale, ce qui pose notamment la question en interne de l’éthique quant aux process informatiques et à la protection et l’utilisation des données individuelles. La confiance n’est plus au rendez-vous du côté des consommateurs : « 70% des français se disent aujourd’hui plus sensibles aux problématiques de protection des données » selon un sondage IFOP du printemps 2019 et « 54% des internautes refusent d’être ciblés en raison de leur navigation antérieure sur internet » (source Kantar). Les modèles de Big Data aussi sont remis en question, à cause notamment des biais d’algorithmes mais aussi de la capacité douteuse, pour certaines entreprises, à expliquer les règles de ciblage issues de l’intelligence artificielle. Selon le rapport « Tendances et Prédictions Media 2020 » publié par Kantar début 2020 : “les marques auront pour enjeu de respecter une certaine éthique dans la protection des données personnelles et dans leur utilisation à des fins de ciblage pour communiquer de façon personnalisée auprès de leurs clients et prospects”. La notion de gouvernance des données sera donc importante pour assurer le respect des obligations réglementaires (RGPD …) et établir une politique de sécurisation et d’utilisation des données robustes.

La bonne résolution : Dans le cadre imposé par le RGPD, chaque entreprise devra agir avec transparence quant à la récolte et l’utilisation des données clients. Il faudra aussi résister à la tentation d’utiliser certaines données accessibles mais dont l’usage pour un ciblage marketing n’est pas éthique.

Le point de départ : la qualité des données

En 2020, les entreprises rechercheront une certaine sobriété dans l’utilisation des données plutôt que de multiplier les sources disponibles. L’enjeu est dans un premier temps, de s’assurer au préalable de la qualité des données à disposition : exactitude, fraîcheur, complétude, contextualisation etc. Il s’agit d’un pré-requis pour entamer toute autre démarche marketing, que ce soit pour effectuer un ciblage, une segmentation ou utiliser l’intelligence artificielle à des fins de communications personnalisées. « Au départ, on parlait de doublons ou de fautes d’orthographe. Et puis, au fur et à mesure du déploiement des Big Data, on en est venu à parler de “cohérence de l’usage”, de “fraîcheur du contexte” ou encore de “conformité réglementaire” : dans un contexte RGPD, la mise en qualité des données semble s’imposer comme le chantier numéro un de la data-driven company », peut-on lire dans le guide Big Data 2019/2020 édité par Corp Agency à l’occasion du salon Big Data Paris 2020.

La bonne résolution : Créer un catalogue de données qui permet une vision holistique et exacte en temps réel de l’ensemble des données disponibles. Il s’agira aussi de s’assurer régulièrement de la mise à jour des données stockées.

Traitement des données : vers une approche Data Driven Insights

Les marques et enseignes ont pris conscience qu’elles ont une responsabilité à créer de la valeur. Dans un contexte de bataille de l’attention pour les annonceurs et d’infobésité pour les consommateurs, les messages adressés doivent-être à minima contextualisés et si possible personnalisés. Par exemple, l’enseigne Oxybul éveil et jeux se doit de suivre l’âge des enfants pour communiquer des conseils pertinents aux parents et une sélection shopping adaptée. Elle devra aussi cibler plus particulièrement les foyers habitant en maison pour ses communications liées aux jeux d’extérieur au moment du printemps et tenter d’identifier les futurs parents pour se faire connaître d’eux dans une logique d’acquisition. Pour cela, le ciblage socio-démographique ne suffit plus et les marques sont en quête d’indicateurs plus lifestyle voir avec une dimension shopper (intentionniste couches pour bébé, déménagement prévu dans les mois à venir …). Elles peuvent alors utiliser l’IA en interne pour faire émerger les insights opérationnels grâce au machine learning et à l’analyse prédictive ou acquérir auprès d’acteurs tierces, comme le Groupe IDAIA, des indicateurs et de segments déjà qualifiés. Les retailers vont aussi chercher à acquérir des données locales afin d’adapter l’offre produits mais aussi les catalogues et les newsletters aux caractéristiques de la population environnante et ce pour chaque point de vente.

La bonne résolution : Multipliez les efforts pour passer d’un marketing réactif à un marketing proactif tout en adoptant une posture d’utilité auprès des consommateurs : comment puis-je leur rendre service ou les divertir ?

2020 : quels progrès à faire ?

L’enjeu pour les entreprises sera d’abord celui de l’humain avec une acculturation de l’usage de la data en interne : ce sujet ne doit plus être réservé aux data miners et data scientists mais concerner l’ensemble des salariés de l’entreprise. Preuve en est, une demande croissante des annonceurs pour des plateformes de data management et des outils d’utilisation de l’IA qui ne nécessitent pas de compétences techniques mais plutôt la capacité d’utiliser les données à des fins décisionnelles. Ensuite, à l’instar des banques ou des acteurs du secteur de l’énergie, la mission de redonner de la valeur à ses clients passera par une façon plus dynamique, ludique et visuelle de restituer la donnée afin, par exemple, d’aider les consommateurs à économiser, épargner ou mieux vivre au quotidien s’il s’agit un appareil de santé connecté. Là aussi, les enjeux de smart data et de data privacy seront prégnants. Enfin, les nouvelles perspectives d’utilisation de l’IA pour traiter les supports visuels ou vocaux comme les données non structurées issues des appels des centres de relation client permettront aux marques de récupérer de nouveaux insights utiles à l’optimisation de certains produits, services et process.