Data-intelligence et marketing

On l’a vu dans cet article, là où la BI classique (business intelligence) est un outil pour rendre le business hyper-performant en travaillant la donnée sous tous ses angles mais sur ses bases actuelles, la data intelligence, elle, prend un pas de recul et intègre en quelque sorte dans son approche la raison d’être de cette donnée et de son usage. 

Voilà pourquoi en matière de marketing, la data intelligence est tout particulièrement intéressante. 

Les entreprises qui réussissent dans l’univers hyper-concurrentiel qui est désormais celui de tous les marchés sont celle qui réussissent à vendre de façon plus rentable.  

Et vendre de façon plus rentable, c’est :  

  • Identifier de nouveaux segments  (notamment les segments sous-desservis)
    • Développer des relations à long terme avec les clients 
    • Réduire le taux de désabonnement et l’attrition  
    • Augmenter la valeur perçue et achetée du produit  
    • Augmenter le panier moyen 
    • Améliorer la propension à acheter  
    •etc.  

 
Certains de ces objectifs peuvent être atteints avec les données actuelles 

 

Certains de ces objectifs peuvent être obtenus avec un data mining sur des données actuelles : trouver les moyens d’augmenter le panier moyen, par exemple, ou réduire le taux de désabonnement et l’attrition. 

Même “augmenter la valeur perçue et achetée du produit” est un objectif pour lequel on va pouvoir s’appuyer prioritairement sur les données connues : étude des parcours clients, analyse des meilleures ventes, etc.  

Mais qu’en est-il de “développer des relations à long terme avec les clients, et identifier les nouveaux segments”?
 
Comment imaginer ce que sera demain la relation de l’entreprise avec ses clients dans un monde toujours plus consumer-centric
 
Un monde toujours plus centré sur le client et la connaissance client, c’est un monde, où comme le dit Seth Godin, un des grands gourous du marketing moderne : “on ne cherchera plus des clients pour nos produits, mais on cherchera des produits pour nos clients”.  
 
Pour suivre et anticiper à ce point vers quoi ira l’attention, l’intérêt et le désir de ses clients, actuels et futurs, il faudra bien aller chercher des données stockées ailleurs que dans l’entreprise. 

Notamment sur les réseaux sociaux. 

 

La social data intelligence  

L’expression anglaise de « social data intelligence » désigne d’ailleurs l’activité de collecte, d’analyse et d’usage des données sociales à des fins marketing et commerciales.  

Le terme, qui est parfois considéré comme un buzzword,  sous-entend d’être capable de traiter « intelligemment » la grande masse de données collectées et d’être tout aussi capable d’en faire un usage pertinent. Là, on entre vraiment dans la data-intelligence.
 
Le concept de social data intelligence est par nature très large aussi bien en ce qui concerne le domaine de collecte et d’analyse qu’en ce qui concerne celui des usages. Ces domaines et usages sont notamment développés dans la définition consacrée au social listening (écoute sur les réseaux sociaux de ce dont parlent les clients actuels ou potentiels). 
 
Le terme de social data intelligence est aussi utilisé par les éditeurs de plateformes de social listening qui traitent cependant surtout la partie collecte et analyse des données à travers notamment l’usage de tableaux de bord social media. 

Mais il faut, selon nous, prendre la notion de data-intelligence dans une acception plus large et avec une ambition plus large que le seul “tableau de bord”. Notamment au regard de la prédiction.

 

L’exemple Facebook 

Toutes les entreprise rêvent par exemple d’avoir accès à la manne d’informations que Facebook détient sur ses clients pour mieux appréhender leurs propres groupes cibles, et ce, même en anonymisant les jeux de données. 

Toute l’activité effectuée par un membre dans l’écosystème de Facebook et ses applications est analysée par le réseau social via des algorithmes avancés pour détecter les intérêts/préférences de chacun. 

Des études menées par les universités de Cambridge et Stanford ont montré qu’à partir de 68 “likes”, Facebook est capable de cerner un individu jusqu’au point d’identifier sa vulnérabilité à prendre des drogues ! 

C’est dire la puissance prédictive de ces données. 

 

Un data management nouveau 

On comprend donc bien que si la puissance de telles données peut être formidable pour une entreprise, le management de données de ce type va devoir être également très strict.

Notamment pour ce qui est de l’éthique et du respect du RGPD. 

Nombre de données, servant pour des études ponctuelles, devront par exemple être détruites rapidement. Mais elles serviront des études indispensables pour rester dans la course et faire que le traitement des données dans l’entreprise lui permette vraiment de prendre un coup d’avance. 

Et là, on se trouvera vraiment dans la data intelligence. 



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