ACTUALITÉS / DATA
12 octobre 2020
Trop de spécialistes du marketing s'appuient encore sur desdata first-party inexactes. Dans cet article, Joachim Sontag, directeur conseil chez Artefact Allemagne, explique comment les marques peuvent nettoyer leurs " datasales", construire une boucle de data connectée et pérenniser leur architecture de data .
Alors que la pandémie de coronavirus accélère le passage à la vie en ligne, les marques sont de plus en plus contraintes de proposer à leurs clients des messages et des offres personnalisés. Cependant, dans le même temps, les consommateurs réclament de plus en plus de confidentialité et de contrôle sur leurs informations personnelles.
Avec la mort prochaine des données tierces cookies et le renforcement des restrictions du GDPR, les données propriétaires et les données de première partie data occuperont une place centrale dans les efforts des spécialistes du marketing pour comprendre, développer et cibler les audiences. Pourtant, des années de négligence n'ont pas été favorables à data. Fragmenté, cloisonné, mal catégorisé et mal géré, ce "sale data" ne permet guère d'approfondir la compréhension du client.
Dans ce nouvel environnement, les marques doivent élaborer une stratégie cohérente en matière dedata first-party . Elles doivent passer d'un système de marketing sur le lieu d'achat à un système plus précis, data première partie et basé sur la communication directe avec le client. Toutefois, elles doivent d'abord mettre en place une infrastructure de data intégrée et agile pour soutenir cette stratégie.
La quantité ne fait pas la qualité de la relation client
Dès le départ, une marque doit définir ses objectifs avant de commencer à construire son infrastructure data . Cela détermine ce pour quoi la plateforme est optimisée et quelles données de première partie data elle recueillera. En ce qui concerne data en général, trop de marques commettent l'erreur de se concentrer sur la quantité plutôt que sur la pertinence de data. Les marques disposent de millions de sources qu'elles peuvent utiliser pour obtenir data - d'une simple page web à l'application individuelle sur l'appareil mobile d'un client - et ce nombre ne cesse de croître. En effet, le trafic sur le web a augmenté de 8 % l'année dernière, avec une moyenne de 223 milliards de visites par mois. Pourtant, si le site data ne correspond pas à vos objectifs, en quoi est-il utile ?
C'est précisément lorsque les environnements de data deviennent trop volumineux qu'ils deviennent ingérables. Chaque octet de data inutiles ne fait qu'augmenter le temps qu'un spécialiste du marketing ou un programme d'automatisation du marketing doit consacrer à la recherche des informations dont il a besoin. Les data ont également tendance à se répandre dans d'autres environnements - y compris dans le cloud - pour éviter d'épuiser la capacité de stockage. Cela ne fait que contribuer à la fragmentation et au risque de perte de data clés dans le système.
Il est donc important de définir clairement, dès le départ, les cas d'utilisation de data et de l'analyse d'une marque. Il s'agit de déterminer qui sont vos clients cibles et quels sont les traits et les comportements les plus rentables pour votre marque. Vous pouvez ensuite traduire ces éléments en signaux data . Il s'agit de la première partie du site data que vous devez collecter.
La tendance est à une personnalisation toujours plus poussée des interactions avec les clients. Cependant, avec les quantités de data en jeu, la segmentation de l'audience est cruciale pour réduire la complexité et préserver l'intégrité. La capacité à segmenter les utilisateurs et les anciens clients en cohortes granulaires, à grande échelle, est de plus en plus importante pour aider les spécialistes du marketing à identifier les data les plus pertinents à collecter auprès des groupes d'utilisateurs.
Le cercle de data
Une fois que vous êtes sûr de recueillir les bonnes data, vous devez vous assurer que les différents outils et systèmes fonctionnent ensemble. L'objectif est de créer un écosystème d'outils de premier ordre qui vous donne une vue unique et consolidée des clients, ainsi que la possibilité de les suivre et de les cibler rapidement. L'intégration est la première étape cruciale de la transformation du marketing. Il existe de nombreuses façons pour une entreprise d'y parvenir. En rassemblant toutes sesdata first-party sur une plateforme cloud - qui dispose d'un stockage illimité, est évolutive, est disponible partout, fonctionne avec les API existantes et en temps réel - une organisation peut les analyser correctement afin d'obtenir une compréhension plus riche de ses clients. Cependant, elle pourrait également travailler avec des experts en data - en interne et en externe - pour développer des API afin de connecter tous ses outils et systèmes.
Les avantages d'une approche basée sur une plate-forme sont doubles. Il n'est plus nécessaire de réinitialiser les bases de données, ce qui prend beaucoup de temps, car une erreur ne doit être corrigée qu'une seule fois et est mise à jour simultanément dans tous les environnements. Plus important encore, l'intégration de tous vos sites data permet aux spécialistes du marketing d'interroger directement l'ensemble de la base de données avec des temps de réponse record, sans avoir à préparer data à l'avance.
Toutefois, le processus doit être transparent et efficace pour faciliter la rédaction des rapports et garantir la conformité réglementaire. Une partie importante de ce processus est le nettoyage de data , qui consiste à nettoyer data pour le préparer à l'analyse. C'est là que des outils tiers peuvent encore être utiles. Une entreprise peut l'effectuer manuellement, mais à grands frais. Par souci de rapidité et de simplicité, une marque peut opter pour des solutions tierces facilement intégrées qui automatisent le processus, telles que Data Ladder ou OpenRefine. Lors de la sélection des outils d'intégration et de nettoyage de data , il est toutefois important de ne pas devenir trop dépendant d'une solution ou d'une technologie. Le succès en soi n'est plus suffisant - il doit de plus en plus être évolutif et durable. Construire votre propre solution vous donne plus de possibilités de personnalisation, mais ce n'est pas efficace car vos besoins, les exigences de vos clients et le trafic fluctuent.
La recherche d'une solution tierce réduit souvent les risques et le coût total de possession, ce qui vous permet d'être plus agile et de changer de solution en fonction des besoins. Cependant, il n'existe pas de solution unique, prête à l'emploi, qui réponde à tous vos besoins dès le premier jour. C'est pourquoi il est si important de travailler avec un expert en technologie qui vous aidera à définir des exigences claires et à sélectionner ou construire un système adapté à vos besoins - qu'il s'agisse d'une plateforme unique ou d'une approche "best of breed" maintenue par des API.
Une infrastructure de data robuste et flexible est la marque d'une stratégie durable de data première partie. Lorsque vos objectifs sont segmentés, vos outils intégrés et vos data nettoyées, vous construisez une boucle de data vertueuse qui stimule l'engagement des clients. Lesdata pertinentes sont collectées, nettoyées et analysées dans le cadre d'un processus continu et efficace. Les data sales sont bannies et les clients reçoivent des recommandations ciblées rapidement et efficacement.
Article de Joachim Sontag initialement publié sur TechNative.com
