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Pourquoi le marketing est sur le front de la révolution du Big Data dans l’entreprise

Publié le 16 janvier 2014 par Vincentpaes



Big Data et marketing : une relation gagnant-gagnant

Pourquoi le marketing est sur le front de la révolution du Big Data dans l’entreprise Devant un marché qui semble avoir désormais intégré la notion de Big Data et son impact potentiel sur l’activité les entreprises, ce sont progressivement chacun des départements de l’entreprise qui apprivoisent petit à petit les bénéfices potentiels d’une exploitation raisonnée et intelligente de ces richesses innombrables dans lesquelles elles baignent sans toujours s’en rendre compte. Dans cette course à l’exploitation des Big Data, le département marketing a aujourd’hui une longueur d’avance sur les autres et surtout, un rôle stratégique d’exemple à jouer.

Les responsables du marketing ont toujours consacré une part importante de leur budget à la recherche de nouvelles données sur le comportement du consommateur et sur les moyens de renforcer l’image de marque tout en affinant leurs modèles de segmentation client. Par conséquent, ils sont parmi les premiers au sein de l’entreprise à considérer les données internes de l’entreprise comme une mine d’or potentielle, plutôt que comme une ressource contraignante à gérer. Ainsi, le marketing a vocation à devenir une force motrice au sein de l’entreprise dans l’émergence et le développement d’outils permettant de gérer les Big Data afin d’en dégager un avantage concurrentiel notable.

Des solutions crédibles

Aujourd’hui, le sujet du Big Data dans le domaine du marketing est suffisamment mature pour offrir des solutions crédibles aux problématiques d’une entreprise, et prend généralement l’une des deux formes suivantes : soit de l’analyse comportementale en temps réel pour favoriser les promotions multi-canal, soit de l’analyse de segments pour le ciblage ou l’identification de prospects.

Dans le premier cas, celui de l’analyse en temps réel des données, l’objectif est d’influencer le comportement du consommateur directement sur le point de vente (ou sur le site internet). L’exemple le plus courant est le moteur de recommandation, mais les coupons de réduction dans la grande distribution rentrent aussi dans cette catégorie, tout comme le ciblage géolocalisé. Dans le second cas, celui de la segmentation, le but est d’analyser de grands volumes de données au bon moment.

Ce genre d’analyse, quand elle est menée de façon efficace, permet aux équipes marketing d’évaluer les données provenant de sources nouvelles, comme le trafic provenant des médias sociaux ou les clics effectués par un prospect sur le site internet d’une société, rendant le ciblage et la segmentation des profils le plus précis possible. C’est une tâche compliquée, qui aurait été impossible à mener à bien avec les solutions traditionnelles de management de données.

Le département marketing, un exemple pour les autres

Être capable d’exploiter ce potentiel peut aussi aider les entreprises à mieux identifier leurs différents publics, et viser la bonne personne au bon moment, avec l’offre adéquate et les messages les plus pertinents. Une démarche qui s’inscrit dans la mission stratégique de n’importe quelle entreprise, en optimisant sa rentabilité et en développant des avantages concurrentiels. Cela explique pourquoi le marketing est souvent pointé du doigt par les sociétés qui attendent de ce département que ce soit lui qui mène les analyses de données critiques lui permettant de modeler et d’adapter la stratégie de l’entreprise en fonction de l’évolution de son écosystème et des besoins clients.

La capacité du département marketing à réussir à tirer parti des Big Data est donc critique pour le succès d’une entreprise à moyen terme. Les défis sont toutefois encore nombreux à l’heure actuelle et l’attente d’une régulation européenne sur les données personnelles va encore changer la donne à l’horizon début 2015. Celle-ci apparaît également comme un élément incontournable de gouvernance et de confiance pour que les départements marketing puissent proposer des services toujours plus personnalisés à leurs clients finaux, sans pour autant leur donner le sentiment d’envahir leur vie privée.

Une offre technologique désormais adaptée

Pour certains spécialistes, dans le passé, la masse d’information disponible empêchait purement et simplement de l’analyser correctement. Pour d’autres, il n’existait pas de technologies capables de récolter ces données, de la traiter et de n’analyser pour en faire un avantage concurrentiel pour l’entreprise. Mais ce n’est plus vrai aujourd’hui. L’offre pour traiter des volumes de données toujours plus importants est désormais plus que suffisante pour répondre à l’ensemble des missions critiques des marketeurs, qui doivent capitaliser sur celle-ci pour donner une nouvelle dimension à leur métier au sein de l’entreprise. Les débats sur les données structurées dans les bases relationnelles sont derrière nous. Aujourd’hui, l’offre technologique disponible pour gérer les Big Data permet de faire face sans difficulté aux données non structurées ou semi-structurées, qu’elles soient situées à l’intérieur de la salle informatique de l’entreprise ou dans un cloud privé, qu’il s’agisse de données publiques ou contenues dans le cloud, qu’il s’agisse d’interactions sur les réseaux sociaux, de vidéos, de fichiers Excel ou de pièces jointes d’email.

Pour bien des raisons, les départements marketing ont un avantage fantastique sur leurs collègues au sein de l’entreprise pour concevoir aujourd’hui ce qui fera de leur société un leader de demain. Avec les Big Data, ils sont assis sur une mine d’or, et doivent à tout prix convaincre leurs confrères des autres départements d’adopter cette révolution pour leur propre métier. Financiers, responsables RH, responsables des achats ou directeurs qualité, tous ont un intérêt à monter à bord du train que les marketeurs sont en train de conduire vers une activité toujours plus florissante.

A propos de l'auteur : Yves de Montcheuil est VP marketing de Talend, société fournissant des solutions d’intégration optimisées pour les environnements de Big Data.

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