Marketing : le Big Data, un outil indispensable pour une campagne à succès

À l'ère du Big Data, l'analyse et l'exploitation des données par les entreprises sont d'ores et déjà devenues indispensables pour demeurer compétitives en matière de marketing. Découvrez comment le Big Data peut diriger les campagnes publicitaires digitales, et comment se procurer les données à traiter.

Il n'y a pas si longtemps, avant la révolution numérique, le métier de marketeur consistait principalement à rédiger des circulaires, à produire des publicités télévisées et des panneaux publicitaires attrayants. Cette époque est aujourd'hui bel et bien révolue.

Aujourd'hui, les marketeurs doivent étudier des statistiques, naviguer parmi d'innombrables canaux, et parvenir à cibler non plus des foules, mais des individus correspondant trait pour trait à la clientèle ciblée par une campagne. Heureusement, grâce à la masse de données générée par les différents usages d'internet, il est aujourd'hui possible d'obtenir plus d'informations sur les consommateurs que jamais auparavant.

Les smartphones, tablettes et leurs applications, le shopping en ligne, ou encore les réseaux sociaux permettent de mieux cerner la personnalité et les désirs des utilisateurs. Pour cela, il faut toutefois savoir comment collecter et analyser ces informations.

Le Big Data et le marketing numérique

Dans le cadre d'une étude menée en 2015 par 2nd Watch auprès de plus de 500 petites et moyennes entreprises américaines, 86% des entreprises interrogées affirment qu'elles utilisent ou prévoient d'utiliser le Big Data pour renforcer leur marketing numérique. Par ailleurs, 75% de celles qui utilisent déjà le Big Data affirment que ces mesures se sont avérées « assez efficaces » ou « extrêmement efficaces ». De plus, 83% comptent étendre l'usage du Big Data à l'organisation de leurs campagnes publicitaires. 

Selon la même étude, on dénombre trois principaux usages du Big Data au service du marketing numérique. 29% des entreprises utilisent ces données volumineuses pour mieux comprendre la volonté de leur clientèle. 18% s'en servent pour améliorer leur chaîne logistique. Enfin, 16% y trouvent l'opportunité de renforcer leurs campagnes publicitaires et leurs opérations promotionnelles.

Comment cibler les consommateurs grâce au Big Data ?

Dans le domaine du marketing numérique, les données en ligne sont le nerf de la guerre. Les marketeurs doivent les collecter et les intégrer à leurs bases de données. Sans même parler de Big Data, parvenir à récupérer l'e-mail d'un consommateur est largement plus rentable que de collecter les données hors ligne telles que l'adresse postale, le numéro de téléphone ou le nom d'une personne. En moyenne, le retour sur investissement du marketing par e-mail est estimé à 40$ pour 1$.

Outre le contact par e-mail, on dénombre désormais de nouvelles formes de démarchage numérique, telles que le marketing de contenu ou le paid search marketing. Face à la popularisation de ces nouvelles méthodes, toutefois, le Big Data se présente comme la nouvelle façon de se démarquer pour rester compétitif face à la concurrence.

Pour rappel, le Big Data englobe les nouvelles données générées par l'usage d'internet, telles que les publications sur les réseaux sociaux, les recherches effectuées sur les moteurs, ou encore les transactions en ligne. Pour les collecter et les exploiter efficacement, la solution la plus judicieuse est de faire appel à un fournisseur de DaaS (Data-as-a-Service).

Ce dernier se charge de récupérer les données pertinentes à la source, en temps réel, pour ensuite fournir des Data Assets précis et spécifiques permettant à l'entreprise ou à ses partenaires de contacter un client potentiel via différents canaux pour lui faire des propositions personnalisées. Cette méthode permet également dans l'idéal de démarcher le client au moment précis où il recherche le produit qu'on souhaite lui vendre. 

Les six principales sources de Big Data

On dénombre six sources principales pour le Big Data. Ces dernières peuvent être minées par les fournisseurs de DaaS afin d'établir une liste de clients liés par des points communs et clairement identifiés par leur adresse e-mail, ou leurs profils sur les réseaux sociaux par exemple.

1 – Web Mining : En minant le web ouvert, il est possible de compiler de nombreuses données par l'intermédiaire de processus automatisés. Les documents et les serveurs web regorgent de données non structurées. Elles peuvent être extraites depuis le fichier journal d'un serveur, les informations sur un lien ou l'activité d'un site ou d'un navigateur, ou encore le contenu et les documents d'une page.

2 – Informations de recherche : Ces données peuvent être obtenues en traquant l'activité et le comportement des utilisateurs sur les différents navigateurs. Il est également possible de cerner l'audience numérique en associant ces données à leurs identités en ligne.

3 – Réseaux sociaux : En moyenne, un internaute passe deux heures et demie par jour sur les réseaux sociaux. De nombreuses données peuvent être collectées en consultant les préférences personnelles affichées, les contenus « likés », les adhésions à des groupes, les partages et autres commentaires des utilisateurs. 

4 – Crowd Sourcing : Il est possible d'obtenir des données en compilant plusieurs sources, ou tout simplement en se basant sur les forums, les sondages, et autres études qui fourmillent sur internet.

5 – Transactionnelles : Ces données proviennent des transactions réalisées sur la toile. Elles regroupent les achats, mais également les requêtes, les demandes de garanties, les cautions, les réservations de vol, etc… il s'agit de données financières, mais également logistiques.

6 – Mobile : En termes de volume, les données mobiles figurent en première position. Ces données proviennent des nombreuses applications disponibles sur les smartphones et tablettes.

En conclusion, le Big Data permet d'identifier les consommateurs avec précision et d'orchestrer des campagnes marketing plus ciblées qu'auparavant, grâce aux nombreuses sources de données liées à internet.

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