3 secrets pour une entreprise data-driven performante

Cette année aura été un véritable accélérateur de la transformation digitale des entreprises mais encore peu s’intéressent réellement à leurs données comme levier de création de valeur pour leurs clients et moteur de croissance pour leur business. Quelles sont alors les bonnes pratiques mises en place par une entreprise data-driven pour aborder avec plus de résilience ce contexte économique si particulier?

Qu’est-ce qu’une entreprise data-driven ?

Une entreprise data-driven est une entreprise qui s’appuie sur les données disponibles dans son environnement interne et externe pour la prise de décisions stratégiques et le pilotage de son évolution.

Peu d’entreprises exploitent avec précision leurs données clients, faute de ressources humaines ou d’un manque de connaissance dans l’approche à mettre en place. Par exemple, moins d’un dirigeant sur deux s’appuie sur de la data pour optimiser sa stratégie commerciale et seulement un quart des entreprises utilisent le scoring – score d’appétence, score de potentiel, score d’attrition – pour développer une démarche plus proactive dans leurs communications (Source : Enquête sur la maturité data des entreprises françaises – CARTÉGIE). Quelles sont donc les bonnes pratiques adoptées par chaque entreprise data-driven qui a déjà évolué dans sa transformation, pour à la fois optimiser la collecte, l’analyse et l’utilisation de la donnée client, tout en respectant les nouvelles réglementations RGPD ?

Best practice N°1 :

L’entreprise data-driven et la collecte de données éthique

Les entreprises n’ont jamais eu accès à un volume si important d’informations concernant leurs clients: données de navigation sur internet, centres d’intérêt et préférences, habitudes d’achat… Ce sont les fameuses 1rst, 2nd et 3rth party data, provenant de sources hétérogènes (CRM, prestataires fournisseurs de données, régies publicitaires, etc.). Elles représentent une formidable opportunité de développer le potentiel commercial de ses clients et prospects grâce à leur utilisation dans des ciblages marketing précis pour communiquer de façon plus personnalisée. Pour autant, la tentation peut être grande de se lancer dans une course effrénée à la donnée sans réflexion stratégique sur celles qui s’avèrent réellement utiles ! Il s’agit donc pour l’entreprise data-driven en devenir, de s’engager dans une responsabilisation individuelle concernant le parcours de collecte de la donnée client.

Par exemple, il est recommandé de ne plus demander toutes les informations en une seule fois comme cela peut se faire au moment de l’inscription à une newsletter, à un programme de fidélité ou lors du téléchargement d’une application mobile mais plutôt au fur et à mesure, lorsque cela est nécessaire : l’opt-in de géolocalisation sera ainsi demandé lors de l’activation d’un service de livraison ou pour trouver le magasin le plus proche. Le client doit pouvoir comprendre en toute transparence pourquoi et à quelles fins cette information est requise.

Best practice N°2 :

Fiabilité des données pour l’entreprise data-driven, une priorité évidente

La donnée client est le socle de toute action marketing. Elle permet de définir à qui la marque s’adresse et potentiellement sur quel sujet, à quel moment et par quel canal de communication. Il est donc particulièrement important pour l’entreprise data-driven de s’assurer d’une bonne qualité des datas utilisées : ai-je réellement le droit d’utiliser cette information, d’où provient-elle, etc. Comment alors définir un process de traitement de la data brute pour qu’elle soit vérifiée, nettoyée (doublons par exemple) mais aussi potentiellement enrichie par des données tierces ? La réponse est à trouver du côté des solutions de traitement API qui permettent de fiabiliser et d’enrichir nos process de collecte, nos bases de données, nos systèmes d’informations (CRM, ERP) ou encore les formulaires de contact de nos sites web.

L’enjeu est d’optimiser le taux de conversion : réussir à capter l’intérêt du destinataire (taux d’ouverture et taux de clic) jusqu’à l’acte d’achat. Il est aussi important de définir à quelle fréquence les données brutes et les segments créés doivent être mis à jour : est-ce en temps réel ou de façon asynchrone quotidiennement, de façon hebdomadaire… Cela va dépendre en partie du secteur d’activité et du cycle d’achat. L’objectif étant de s’assurer que la data activée lors des campagnes marketing soit toujours fiable et robuste.

Best Practice n°3 :

Contextualiser et personnaliser ses communications

En effet, chaque secteur présente des spécificités sur le type de données à récupérer et à exploiter pour personnaliser ses messages. Par exemple, dans le secteur de la beauté, les informations sur le type de peau seront appréciées pour réaliser des contenus de marque adaptés en brand content et newsletter et proposer notamment une routine de soin au quotidien. Dans l’électricité ou l’assurance, l’accès en temps réel au suivi de consommation de chaque foyer permet d’envoyer une alerte en cas de sur-consommation d’énergie constatée.

La donnée géographique est aussi précieuse pour accompagner les enseignes dans leurs communications locales : identification des zones de chalandise, personnalisation des messages en fonction des magasins et de la typologie de clientèle… Les solutions géomarketing, associant données de tous types (clients prospects, concurrents, points de vente) et cartographie interactive, permettent aujourd’hui un pilotage précis des réseaux d’enseignes. Ces solutions participent pleinement à l’alignement entre actions marketing et actions commerciales, en magasin (timing, discours, supports, génération de leads et de trafic qualifié).

Les données utiles à la personnalisation pourront être activées à la demande ou de façon automatique, en marketing automation. Chaque segment pourra alors être ciblé individuellement ou de façon groupée pour aboutir à une hyper-personnalisation et une approche plus lifestyle : “Je souhaite m’adresse à toutes les personnes qui habitent jusqu’à 20 km de mon magasin, qui sont fans de sport, apprécient consommer bio et disposent d’un jardin”.

S’engager dans une approche plus opérationnelle du traitement de la donnée client implique donc de s’interroger aussi de façon plus globale sur la posture globale d’entreprise data-driven ou en devenir : comment ce parcours data se fait de façon éthique, quel sens aussi la marque souhaite mettre dans ses futures communications plus personnalisées ? Il y a donc un équilibre à trouver entre ambition et raison pour que cette démarche de marketing personnalisé soit faite dans une logique de bénéfice réciproque : de la valeur ajoutée apportée aux clients et une optimisation du ROI sur les actions marketing engagées par la marque.