![](\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/markus-spiske-466ENaLuhLY-unsplash-scaled-1.jpg\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NOUVELLES \/ DONN\u00c9ES<\/p>\n<\/div>
12 octobre 2020
\nTrop de sp\u00e9cialistes du marketing s'appuient encore sur des first-party data impr\u00e9cises. Dans cet article, Joachim Sontag, directeur consultant chez Artefact Allemagne, explique comment les marques peuvent nettoyer leur data\u2019\u2019 sale, construire une boucle data connect\u00e9e et assurer la p\u00e9rennit\u00e9 de leur architecture data.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Alors que la pand\u00e9mie de coronavirus acc\u00e9l\u00e8re le passage \u00e0 la vie en ligne, les marques sont de plus en plus contraintes de proposer \u00e0 leurs clients des messages et des offres personnalis\u00e9s. Cependant, dans le m\u00eame temps, les consommateurs r\u00e9clament de plus en plus de confidentialit\u00e9 et de contr\u00f4le sur leurs informations personnelles.<\/p>\n
Avec la mort prochaine des cookies de tiers et le renforcement des restrictions du GDPR, les data propri\u00e9taires et de premi\u00e8re partie occuperont une place centrale dans les efforts des sp\u00e9cialistes du marketing pour comprendre, d\u00e9velopper et cibler les audience. Pourtant, des ann\u00e9es de n\u00e9gligence n'ont pas \u00e9t\u00e9 favorables aux data propri\u00e9taires. Fragment\u00e9e, cloisonn\u00e9e, mal cat\u00e9goris\u00e9e et mal g\u00e9r\u00e9e, cette \u2019sale data\u2018 ne permet gu\u00e8re d'approfondir la compr\u00e9hension du client.<\/p>\n
Dans ce nouvel environnement, les marques doivent \u00e9laborer une strat\u00e9gie first-party data coh\u00e9rente. Elles doivent passer d'un syst\u00e8me de marketing sur le lieu d'achat \u00e0 un syst\u00e8me plus pr\u00e9cis, de premi\u00e8re partie data-driven et bas\u00e9 sur la communication directe avec le client. Toutefois, elles doivent d'abord mettre en place une infrastructure data int\u00e9gr\u00e9e et agile pour la soutenir.<\/p>\n
La quantit\u00e9 ne fait pas la qualit\u00e9 de la relation client<\/h4>\n
D\u00e8s le d\u00e9part, une marque doit d\u00e9finir ses objectifs avant de commencer \u00e0 construire son infrastructure data. Cela d\u00e9termine ce pour quoi la plateforme est optimis\u00e9e et quelle data de premi\u00e8re partie elle collectera. En ce qui concerne la data en g\u00e9n\u00e9ral, trop de marques commettent l'erreur de se concentrer sur la quantit\u00e9 plut\u00f4t que sur la pertinence de la data. Les marques disposent de millions de sources de data de premi\u00e8re partie - d'une simple page web \u00e0 une application individuelle sur l'appareil mobile d'un client - et ce nombre ne cesse de cro\u00eetre. En effet, le trafic Web a augment\u00e9 de 8% l'ann\u00e9e derni\u00e8re, avec une moyenne de 223 milliards de visites par mois. Pourtant, si le data ne correspond pas \u00e0 vos objectifs, en quoi est-il utile ?<\/p>\n
C'est pr\u00e9cis\u00e9ment lorsque les environnements data deviennent trop vastes qu'ils deviennent ing\u00e9rables. Chaque octet de data inutile ne fait qu'augmenter le temps qu'un sp\u00e9cialiste du marketing ou un programme d'automatisation du marketing doit consacrer \u00e0 la recherche des informations dont il a besoin. Les data ont \u00e9galement tendance \u00e0 se d\u00e9verser dans d'autres environnements - y compris les cloud - afin d'\u00e9viter d'\u00e9puiser la capacit\u00e9 de stockage. Cela ne fait que contribuer \u00e0 la fragmentation et au risque de perte de data cl\u00e9s dans le syst\u00e8me.<\/p>\n
Il est donc important de d\u00e9finir clairement les cas d'utilisation de la data et de l'analytique d'une marque d\u00e8s le d\u00e9part. Il s'agit de d\u00e9terminer qui sont vos clients cibles et quels sont les traits et les comportements les plus rentables pour votre marque. Vous pouvez ensuite traduire ces \u00e9l\u00e9ments en signaux data. Il s'agit de la premi\u00e8re partie de data que vous devez collecter.<\/p>\n
La tendance est \u00e0 une personnalisation toujours plus pouss\u00e9e des interactions avec les clients. Cependant, avec les quantit\u00e9s de data en jeu, la segmentation audience est cruciale pour r\u00e9duire la complexit\u00e9 et pr\u00e9server l'int\u00e9grit\u00e9. Il est de plus en plus important de pouvoir segmenter les utilisateurs et les anciens clients en cohortes granulaires, \u00e0 grande \u00e9chelle, pour aider les sp\u00e9cialistes du marketing \u00e0 identifier les data les plus pertinentes \u00e0 collecter aupr\u00e8s des groupes d'utilisateurs.<\/p>\n
Le cercle de data<\/h4>\n
Une fois que vous \u00eates s\u00fbr de collecter les bons data, vous devez vous assurer que les diff\u00e9rents outils et syst\u00e8mes fonctionnent ensemble. L'objectif est de cr\u00e9er un \u00e9cosyst\u00e8me d'outils de premier ordre qui vous donne une vue unique et consolid\u00e9e des clients, ainsi que la possibilit\u00e9 de les suivre et de les cibler rapidement. L'int\u00e9gration est la premi\u00e8re \u00e9tape cruciale de la transformation du marketing. Une entreprise peut y parvenir de plusieurs mani\u00e8res. En rassemblant toutes ses first-party data sur une plateforme cloud - qui dispose d'un stockage illimit\u00e9, est \u00e9volutive, est disponible partout, fonctionne avec les API existantes et en temps r\u00e9el - une organisation peut les analyser correctement afin d'obtenir une meilleure compr\u00e9hension de ses clients. Cependant, elle peut \u00e9galement travailler avec des experts de data - en interne et en externe - pour d\u00e9velopper des API afin de connecter tous leurs outils et syst\u00e8mes.<\/p>\n
Les avantages d'une approche bas\u00e9e sur une plate-forme sont doubles. Les r\u00e9initialisations fastidieuses de database ne sont plus n\u00e9cessaires, car une erreur ne doit \u00eatre corrig\u00e9e qu'une seule fois et est mise \u00e0 jour simultan\u00e9ment dans tous les environnements. Plus important encore, l'int\u00e9gration de toutes vos data permet aux sp\u00e9cialistes du marketing d'interroger directement l'ensemble de la database avec des temps de r\u00e9ponse record, sans avoir \u00e0 pr\u00e9parer data \u00e0 l'avance.<\/p>\n
Toutefois, le processus doit \u00eatre transparent et efficace pour faciliter la r\u00e9daction des rapports et garantir la conformit\u00e9 r\u00e9glementaire. Une partie importante de ce processus est le nettoyage de data, qui consiste \u00e0 nettoyer data pour le pr\u00e9parer \u00e0 l'analyse. C'est l\u00e0 que des outils tiers peuvent encore \u00eatre utiles. Une entreprise peut l'effectuer manuellement, mais \u00e0 un co\u00fbt \u00e9lev\u00e9. Par souci de rapidit\u00e9 et de simplicit\u00e9, une marque peut opter pour des solutions tierces facilement int\u00e9gr\u00e9es qui automatisent le processus, telles que Data Ladder ou OpenRefine. Lors de la s\u00e9lection des outils d'int\u00e9gration et de nettoyage data, il est toutefois important de ne pas devenir trop d\u00e9pendant d'une solution ou d'une technologie. Le succ\u00e8s en soi n'est plus suffisant - il doit de plus en plus \u00eatre \u00e9volutif et durable. Construire votre propre solution vous donne une plus grande capacit\u00e9 de personnalisation, mais ce n'est pas efficace lorsque vos besoins, les exigences de vos clients et le trafic fluctuent.<\/p>\n
Le recours \u00e0 une solution tierce r\u00e9duit souvent les risques et le co\u00fbt total de possession, ce qui vous permet d'\u00eatre plus souple et de changer de solution au fur et \u00e0 mesure des besoins. Cependant, il n'existe pas de solution unique, pr\u00eate \u00e0 l'emploi, qui r\u00e9ponde \u00e0 tous vos besoins d\u00e8s le premier jour. C'est pourquoi il est si important de travailler avec un expert en technologie qui vous aidera \u00e0 d\u00e9finir des exigences claires et \u00e0 s\u00e9lectionner ou construire un syst\u00e8me adapt\u00e9 \u00e0 vos besoins - qu'il s'agisse d'une plateforme unique ou d'une approche \"best of breed\" maintenue par des API.<\/p>\n
Une infrastructure data robuste et flexible est la marque d'une strat\u00e9gie data durable. Lorsque vos objectifs sont segment\u00e9s, vos outils int\u00e9gr\u00e9s et votre data nettoy\u00e9e, vous cr\u00e9ez une boucle data vertueuse qui stimule l'engagement des clients. Les donn\u00e9es first-party data pertinentes sont collect\u00e9es, nettoy\u00e9es et analys\u00e9es dans le cadre d'un processus continu et efficace. La data sale est bannie et les clients re\u00e7oivent des recommandations cibl\u00e9es rapidement et efficacement.<\/p>\n
Article par Joachim Sontag<\/a>\u00a0initialement publi\u00e9 sur TechNative.com<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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