Data marketing : comment l'intégrer dans sa stratégie de contenu

Le phénomène de digitalisation engendre de nouvelles pratiques publicitaires, dont le data marketing qui repose sur la collecte et l'analyse des données clients. Exploiter le big data permet en effet le déploiement de campagnes marketing plus ciblées qui améliorent l'expérience client. Délivrer le bon message à la bonne cible est aujourd'hui un enjeu pour toutes les marques qui souhaitent optimiser l'efficacité de leurs campagnes.

Comment fonctionne le data marketing ?

La collecte, l'extraction, l'analyse et l'interprétation de données consommateurs sont les bases de toute stratégie de data marketing.

La collecte des données se doit d'être de qualité, car la quantité à elle seule ne fera pas la différence. Il sera nécessaire de fiabiliser les bases de données et d'en supprimer les éléments sans intérêt, nocifs ou sans valeur.

Les données clients récoltées, elles doivent être qualifiées selon des critères démographiques, socioculturels ou comportementaux pour permettre l'élaboration de stratégies efficaces. Par la suite, les informations recueillies et caractérisées pourront servir de base à la personnalisation et à l'automatisation des communications marketing.

Cependant, l'utilisation de données personnelles n'est pas anodine. D'une part, il s'avère nécessaire de respecter le RGPD, lequel est entré en vigueur en 2018 et comprend un ensemble de règles liées à la protection de la vie privée des consommateurs. D'autre part, Google a indiqué dans ses communications la suppression des cookies tiers pour fin 2024, ce qui va compliquer la collecte des données pour les entreprises.

Les enjeux du data marketing

Le big data est l'opportunité de connaître en détail les clients d'une marque. Une fois fait, l'entreprise peut personnaliser son expérience client, les produits qu'elle propose et les contenus qu'elle publie. De même, la collecte et l'analyse des données rendent possible l'optimisation des parcours utilisateurs par l'affinage des audiences ciblées.

La connaissance fine des audiences d'une marque permet la personnalisation des communications selon l'identité de sa cible, ses besoins, ses attentes, ses habitudes et son historique.

Le développement du digital a également généré une multiplication des canaux de communication à disposition des entreprises. Celles-ci peuvent sélectionner le canal optimal pour la transmission de leurs messages.

En complément, la data rend plus aisé le calcul du ROI des campagnes marketing. Les données collectées peuvent en effet concerner le nombre de nouveaux clients autant que la satisfaction de ceux-ci. Le data marketing permettra donc d'attribuer au mieux les sommes allouées aux campagnes, de faire davantage avec les mêmes moyens.

Pour finir, l'analyse des retours et comportements clients va pousser la marque dans la voie de l'amélioration continue de ses produits et services.

Se fixer des objectifs

Il s'avère primordial de fixer des objectifs à la collecte de données. Ces objectifs serviront à savoir quelles données sont nécessaires à récolter pour les réaliser. Ils doivent donc être définis, qualifiés et hiérarchisés tant sur le court que sur le long terme. Ils permettront également d'identifier de quelle manière seront utilisées les informations collectées.

Définir des buyer personas

Pour déployer une campagne marketing efficace, une marque doit commencer par définir ses cibles. Les buyer personas d'une entreprise sont les clients idéaux qu'elle souhaite atteindre. Leur définition poursuit les mêmes buts que celle des objectifs : identifier les données utiles à récolter et savoir comment les utiliser.

Recueillir des données

Une étape incontournable du processus est la mise en place de la collecte des informations qui seront exploitées par la suite. Dans ce domaine, il est nécessaire de privilégier la qualité à la quantité. Les données à obtenir sont de trois sortes :

• Les données en rapport avec les buyer personas définis.
• Celles concernant la concurrence.
• Celles qui serviront à l'analyse de la réussite des campagnes de data marketing.

Pour les collecter, l'entreprise pourra procéder à plusieurs méthodes selon le niveau d'accès de chaque catégorie de données :

• Les données disponibles sont à récupérer au sein des différents services de l'entreprise.
• Les données à collecter nécessitent de définir une méthode de collecte adaptée.
  
  

Utiliser le bon outil

La collecte et l'exploitation de données exigent l'utilisation d'outils technologiques performants et utilisables par tous les services de l'entreprise. En effet, le data marketing impacte différents corps de métier comme la vente, l'après-vente ou le marketing.

Le choix de l'outil, rendu difficile par la profusion des options disponibles, doit se faire en fonction des données à manager, des objectifs à réaliser et des campagnes envisagées.

Créer du contenu ciblé

La stratégie de contenu à mettre en place se fonde sur un postulat en quatre parties : éditer le bon contenu, au bon consommateur, à l'instant propice et sur le canal optimum. Pour ce faire, la méthode la plus favorable ne consiste pas à cumuler une masse de contenus différents, mais à publier des contenus de qualité. Il est également essentiel de varier les formats édités pour atteindre sa cible dans ses préférences.

En créant du contenu curatif, la marque souhaite en premier lieu attirer et séduire les consommateurs, ce avant même de plaire aux moteurs de recherche ou d'optimiser son référencement naturel. Elle devra donc publier des articles accessibles et engageants, avec des visuels attractifs qui généreront l'attachement du consommateur ou lui permettront de s'identifier à la marque.

Tester, mesurer, analyser et recommencer

La data sert toutes les étapes de la campagne marketing, de l'identification de la cible à l'analyse de sa performance, en passant par la définition des contenus publier. Pour savoir si la cible et les objectifs sont atteints, il est nécessaire de faire des tests comme les AB testing, de les analyser puis de réitérer l'opération.

La définition de KPI pertinents rendra l'examen de la réussite des scénarios choisis plus simple et explicite. Les possibilités de choix de KPI sont multiples et doivent être en corrélation avec les objectifs choisis pour la campagne de data marketing.

Le data marketing fonctionne sous forme de boucle, les stratégies doivent être définies, mises en œuvre, analysées, améliorées et répétées avec pour objectif l'amélioration continue du processus.

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Exemples de campagnes marketing basées sur des données

Les campagnes de data marketing servent autant la collecte de data que l'utilisation de données préexistantes.

Budgetbox et sa collecte de données clients

Budgetbox accompagne les marques et distributeurs du retail dans leurs stratégies de marchés. Pour son data marketing, la société B2B utilise notamment un logiciel de marketing automation qui lui permet de collecter, traiter et exploiter les données de ses clients. Dans l'optique de collecter des données sur les visiteurs de son site, elle a mis à disposition des cas clients, lesquels sont téléchargeables après avoir rempli un formulaire. De cette façon, Budgetbox enrichit sa base de données clients et peut les suivre tout au long de leur parcours d'achat.

Paradiski et son suivi des vacanciers

Ce grand domaine skiable français a édité une application différente à l'attention des skieurs en vacances sur son site. La digitalisation de l'expérience client ne devait pas tomber dans le banal et le superflu. Les marketeurs ont alors imaginé utiliser les données disponibles en temps réel pour améliorer le séjour des vacanciers.

L'application « Yuge » repose sur la collecte et l'analyse constante de toutes les données du domaine. Elle personnalise ainsi l'expérience de chaque client en leur fournissant des informations pertinentes en fonction de leurs comportements et besoins.

Spotify et sa contextualisation des contenus

Spotify a exploité les données de ses propres clients pour créer une campagne de contenus personnalisée. Pour chaque zone géographique, le contenu était fonction du public existant et géolocalisé. La campagne utilise ici des données internes collectées dans les différents services de l'entreprise sur les clients de la marque. Spotify a ainsi pu décliner ses contenus dans 14 pays tout en le différenciant en fonction du public ciblé.

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