Le rôle des Big Data dans le marketing alimenté par l’IA

Dans le monde du marketing numérique, les données sont tout. Elles vous aident à comprendre vos clients, à optimiser vos campagnes et à prendre des décisions commerciales plus intelligentes. Sans oublier qu’il s’agit d’une condition préalable essentielle pour utiliser l’IA dans votre marketing.

Il existe une tonne de données, prêtes à être collectées à partir des médias sociaux, des sites Web, des appareils mobiles et de l’Internet des objets (IoT). Mais la simple collecte de données ne suffit pas. Il faut savoir quoi faire de ces informations.

Les spécialistes du marketing qui réussissent sont capables d’exploiter et d’interpréter le « big data », en l’intégrant à leurs processus. Dans ce billet, je vais vous expliquer exactement ce que signifie le big data, et comment vous pouvez l’utiliser pour améliorer votre stratégie marketing.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme « big data » désigne des ensembles de données volumineux et diversifiés qui croissent à un rythme exponentiel, et qui sont trop volumineux ou trop complexes pour être traités par les logiciels de traitement de données traditionnels.

Cependant, il peut également faire référence aux défis et aux capacités de stockage et d’analyse de ces énormes ensembles de données. Le Big Data est généralement défini par trois éléments :

• Volume: la quantité de données reçues et traitées.
• Vélocité: la vitesse à laquelle les données sont accumulées.
• Variété: les différents types de données et leurs sources.

Parfois, un quatrième « V » est ajouté : la véracité, qui décrit la qualité et l’exactitude des données. Les données peuvent être soit structurées (généralement stockées dans un entrepôt de données), soit non structurées (stockées dans un lac de données). Elles proviennent généralement de trois sources différentes :

• Données clients: il peut s’agir du comportement de navigation, des interactions avec les médias sociaux, des données d’achat en ligne, des taux de clics, de l’utilisation des appareils mobiles et des données de géolocalisation.
• Données financières: vos statistiques de vente et de marketing, vos coûts et vos marges, ainsi que les données financières de vos concurrents.
• Données opérationnelles: toutes les données relatives aux processus commerciaux, comme l’expédition et la logistique ou les systèmes CRM.

Le big data fournit aux spécialistes du marketing des informations précieuses sur les préférences et les comportements des clients, qui peuvent être utilisées pour optimiser les stratégies de marketing virtuel. Mais il faut pouvoir les analyser correctement, et c’est là qu’intervient l’analyse des big data.

L’analyse des big data

Avant l’avènement de l’analyse des big data (BDA), les entreprises laissaient les informations s’accumuler dans leurs bases de données sans avoir une idée précise de la façon de les utiliser. Mais si les données ne sont pas interprétées correctement, vos stratégies et vos prises de décision seront complètement à côté de la plaque.

Toutefois, grâce aux outils et aux techniques d’analyse du big data, les professionnels des données peuvent extraire des informations telles que des modèles cachés, des corrélations et des tendances du marché à partir d’ensembles de données énormes et complexes. Il n’est pas surprenant que le concept gagne en popularité, le chiffre d’affaires mondial du BDA devant atteindre 274,3 milliards de dollars cette année.

Le BDA utilise des modèles prédictifs, des algorithmes statistiques et l’apprentissage automatique pour fournir des informations et des conclusions. Par exemple, Apache Kudu est un moteur de big data destiné aux données structurées. Les cas d’utilisation d’Apache Kudu incluent l’analyse en temps réel pour les données rapides.

Comment collecter les Big Data ?

Les entreprises devraient déjà assurer le suivi de leurs données financières et opérationnelles, mais il existe plusieurs façons de recueillir des big data sur les clients.

Par exemple, si vous souhaitez recueillir des big data sur l’efficacité avec laquelle le service d’assistance de votre entreprise répond aux questions des clients et résout leurs problèmes, vous pouvez utiliser des enquêtes. Explorons différentes méthodes de collecte de big data sur vos clients.

Informations volontaires

Les clients remplissent leurs coordonnées de base chaque fois qu’ils effectuent un achat sur votre site Web ou s’inscrivent pour recevoir des remises ou des bulletins d’information. Cela vous donne instantanément leur localisation et leurs coordonnées, ainsi qu’un aperçu des produits qu’ils aiment.

Enquêtes

Vous pouvez également demander des données sous forme d’enquête, ce qui est utile pour établir le profil des clients et comprendre leurs préférences.

Programmes de fidélisation

Les programmes de fidélisation, dans lesquels les clients accumulent des points et reçoivent des récompenses, sont un autre bon moyen de recueillir des données sur leurs habitudes d’achat.

Médias sociaux

L’activité des médias sociaux vous donne toutes sortes d’indices sur la personnalité d’un client, et il existe diverses applications qui vous aident à suivre les données provenant de leurs posts, commentaires et suivis. Il est donc conseillé d’inclure le suivi de ces données dans votre stratégie de marketing de contenu sur les médias sociaux.

Suivi des e-mails

Les entreprises peuvent suivre si un e-mail a été ouvert et lu ou non, et si le destinataire a cliqué sur le site Web ou les médias sociaux. Vous pouvez utiliser un logiciel de recherche d’e-mails pour vous assurer que vous envoyez à des adresses valides.

Cookies

Les cookies (petits fichiers texte stockés dans le répertoire ou le dossier de données du navigateur d’un internaute) permettent aux navigateurs en ligne de suivre et de stocker les données provenant de l’historique de recherche d’un utilisateur ou de toute autre activité en ligne.

Données de tiers

Il est possible d’acheter des données clients auprès d’entreprises tierces, mais soyez prudent : vous pourriez enfreindre les lois sur la protection de la vie privée telles que le GDPR, et les clients n’apprécient guère que leurs informations soient vendues de cette manière.

Comment le Big Data peut-il aider votre stratégie marketing ?

Que vous réalisiez votre marketing en interne ou que vous fassiez appel à une agence de marketing, le big data est un élément essentiel du marketing moderne. Les clients s’attendant à recevoir des messages personnalisés et à bénéficier d’un maximum de commodité dans leur parcours avec votre marque, vous devez apprendre tout ce que vous pouvez sur eux et sur la façon dont ils se comportent en ligne.

Trouver votre public

Avant de vous lancer dans une nouvelle campagne, vous devez savoir à qui vous la destinez. Que vous cibliez de nouveaux prospects ou des clients existants, vous devez avoir une image précise (de préférence en temps réel) de votre public cible, et le big data peut vous y aider.

Vous pouvez recueillir des informations sur les dernières tendances en analysant les termes de recherche populaires, et voir quels canaux donnent les meilleurs résultats pour les concurrents dans votre niche. Vous pouvez identifier des prospects de qualité en suivant leur comportement en ligne, et micro-segmenter vos clients afin d’envoyer les bons messages aux bonnes personnes.

Si vous êtes impliqué dans le marketing B2B, le big data peut être utilisé pour identifier les entreprises qui pourraient bénéficier des compétences de votre agence (voici un modèle de proposition d’agence de marketing que vous pouvez envoyer à des sources potentielles).

Améliorer l’engagement

Pour maintenir l’engagement des clients, vous devez vraiment comprendre leurs besoins, leurs désirs et leurs préférences, et prouver que vous les comprenez en offrant des produits et services pertinents. Vous devez également encourager la fidélité en leur offrant la meilleure expérience possible de votre marque.

Vous devriez disposer de nombreuses données sur vos clients existants, sur la base de leurs activités, achats et interactions précédents.

Le big data vous aide à capturer de nouvelles informations en temps réel, ce qui vous permet de cibler chaque client avec un contenu personnalisé.

Par exemple, les modèles SageMaker basés sur l’apprentissage automatique permettent à votre site Web de prédire les produits à suggérer à un acheteur particulier, tandis que l’analyse des sentiments met en évidence les clients qui ont besoin d’un peu plus d’attention.

Prédire l’avenir

En parlant de prédictions, l’analyse des big data et l’apprentissage automatique vous aident à déterminer ce que les clients sont susceptibles de faire ensuite, afin que vous puissiez adapter vos efforts de marketing en conséquence.

Si certains utilisateurs répondent toujours bien à des offres spécifiques sur votre site, vous saurez alors qu’il vaut la peine de leur envoyer des offres similaires à l’avenir. Le big data peut mettre en évidence des schémas de navigation et d’achat (« les personnes qui ont acheté A ont également consulté B »), ce qui vous aide à recommander des produits aux clients et informe également la façon dont vous concevez les futures versions de votre site Web.

Optimisation des campagnes

Armé de connaissances précises sur ce que vos clients ont fait dans le passé, ce qu’ils font en temps réel et ce qu’ils sont susceptibles de faire à l’avenir, vous pouvez mettre sur pied la campagne de marketing idéale.

Vous serez en mesure de voir quelles plates-formes fonctionnent le mieux pour vos annonces et vos messages. Par exemple, si vous constatez que presque personne ne clique sur les e-mails, vous pouvez trouver d’autres moyens de vous connecter.

Le big data vous aide également à optimiser le contenu en ligne, en analysant les commentaires des utilisateurs afin que vous puissiez créer le contenu que votre public veut voir. Il vous permet d’optimiser le référencement, et de découvrir quel contenu est le plus efficace à chaque étape d’un cycle de vente. Grâce à l’analyse prédictive, vous pouvez identifier les dépenses marketing optimales sur plusieurs canaux.

Stratégie de tarification

Bien que l’équipe marketing ne fixe pas réellement les prix des produits, elle peut recueillir des informations précieuses grâce au big data et les transmettre au reste de l’entreprise.

Par exemple, le suivi comportemental et l’analyse des sentiments peuvent montrer qu’une majorité de clients sont rebutés par les prix actuels. Il est possible d’ajuster les prix en temps réel, et pour les spécialistes du marketing d’envoyer des offres de réduction ciblées aux clients importants.

Les défis de l’utilisation du Big Data

Systèmes de données en silo

À l’ère de l’omnicanalité, les données proviennent de nombreuses sources différentes, et la plupart des entreprises disposent de divers systèmes pour stocker et traiter leurs données.

Il est donc plus difficile et plus long d’effectuer une analyse complète des données. Il est préférable de conserver toutes vos données dans un endroit central où tout le monde dans l’entreprise peut y accéder.

Données non structurées

La plupart des données que nous générons sont non structurées, ce qui signifie qu’elles se présentent sous différentes formes et tailles, notamment des documents, des messages sur les médias sociaux, des images, des flux vidéo et audio.

Ce type de données représente environ 80 à 90% de l’univers global des données numériques. Les données non structurées peuvent être difficiles et coûteuses à gérer, mais vous pouvez les stocker, les récupérer et les analyser en toute sécurité avec un lac de données Azure.

Problèmes de confidentialité

Le big data doit être correctement géré afin de minimiser le risque de violation et de protéger les informations sensibles. Il est préférable d’être transparent sur la collecte et l’utilisation de vos données, en informant les clients de ce que vous collectez et pourquoi vous le faites.

Comme le montre le graphique ci-dessus, nombre d’entre eux sont suffisamment préoccupés par la protection de la vie privée pour accueillir favorablement un renforcement de la réglementation.

À retenir

La création mondiale de données (la quantité totale de données créées, capturées, copiées et consommées) sera de plus de 180 zettaoctets d’ici 2025. Cela fait beaucoup d’informations à gérer, mais plus vous en apprendrez sur vos clients, plus votre stratégie marketing sera efficace.

Une fois que vous savez comment vos clients se comportent en ligne et ce qu’ils pensent de votre marque, vous pouvez optimiser vos campagnes pour cibler les bonnes personnes, obtenir un meilleur engagement et une plus grande fidélité, et prendre des décisions éclairées pour l’avenir.