Data-driven marketing : 7 étapes pour réussir

Afin d’offrir des expériences utilisateurs toujours plus personnalisées à leurs consommateurs, adopter une stratégie marketing data-driven est devenu incontournable pour les entreprises. Nombreuses d’entre elles rencontrent des difficultés à sa mise en place, et les récentes évolutions du RGPD n’ont fait que durcir l’exercice. Alors, comment réussir la mise en place de ce type de stratégie ?

Qu’est-ce qu’une stratégie data-driven marketing ?

Il s’agit d’une stratégie qui se base sur les données pour orienter la prise de décision et définir les actions marketing en vue de servir les objectifs de l’entreprise. Son principe est simple : favoriser l’utilisation de statistiques significatives afin de valider ou non des hypothèses pour en tirer des conclusions et décisions éclairées.

Les implications principales :

Une bonne maîtrise de ses données, ce qui nécessite de mettre en place un système de gouvernance de données
Un accès à des données exploitables sur le plan fonctionnel et légal
Une expertise technique afin de maintenir et faire évoluer le systèmes de gestion des données selon les objectifs de l’entreprise
Une expertise analytique régulière et réactive, afin de piloter l’exécution de la stratégie et pouvoir réajuster des actions rapidement

Les avantages de la stratégie data-driven marketing :

Développer une meilleure compréhension de l’écosystème de l’entreprise (audience ciblée, concurrents, partenaires…)
Mieux mesurer la performance des actions marketing opérationnelles et donc les optimiser
Anticiper et identifier des leviers d’action
Etc.

En conséquence, et il s’agit de l’intérêt principal recherché : l’entreprise peut ainsi pousser des contenus de plus en plus personnalisés à son audience.

Alors par où commencer ? Quelles sont les étapes pour mettre en place une stratégie data-driven marketing ?

Comment mettre en place une stratégie data-driven marketing ?

Voici les 7 étapes que nous préconisons :

1. Cartographier ses données

Naturellement, il est impossible de lancer une stratégie data-driven sans maîtriser ses données. L’idée est donc de développer une vision exhaustive des données disponibles et de leur traitement actuel pour mieux les exploiter. En ce sens, réaliser une cartographie des données est très recommandé, et d’ailleurs essentiel pour entrer en conformité légale (RGPD notamment). La démarche se fait en trois temps :

Recenser l’ensemble de ses données en les classant par nature (à caractère personnel ou non), et type (ex : first-party data, second-party data ou third-party data)
Détailler le traitement réalisé pour chaque donnée, la finalité de ce traitement ainsi que le responsable associé
Indiquer la localisation de chaque donnée, le niveau d’accès et de sécurité
Indiquer la durée de conservation de chaque donnée, qui doit être justifié par son usage (pour le RGPD)

A noter, ces éléments doivent apparaître de manière synthétique dans votre politique de confidentialité sur votre site internet.

2. Sécuriser ses données

Une fois la cartographie réalisée, il devient possible de mettre en place une gouvernance des données sur en tenant compte des règles de gestion associées à chaque type de données et des acteurs impliqués.

En effet, il faut :

Identifier les éventuels risques en cas de faille de sécurité, et mettre en place les mesures nécessaires afin de les prévenir
Permettre une diffusion de données entre collaborateurs dans un cadre sécurisé
Adapter le niveau d’accès aux données en fonction de leur nature et les héberger dans des espaces de stockage sécurisés

Pour en savoir plus sur la gouvernance de données, je vous invite à lire cet article.

3. Identifier les données exploitables

Grâce à la cartographie des données, il devient ensuite possible d’identifier les données pertinentes au regard des objectifs de l’entreprise. En particulier :

Sur l’audience ciblée, à partir des profils des utilisateurs et des clients actuels (caractéristiques démographiques, comportement…). Cela va permettre notamment d’adopter une approche customer-centric en lui proposant davantage de contenus personnalisés et adaptés au client
Sur la performance des actions (ex : campagnes d’emailing, display…) et des contenus poussés (livres blancs, vidéos…) afin de pouvoir les réajuster en réalisant par exemple des A/B tests
Sur la concurrence afin de pouvoir comparer ses performances et identifier des axes de différenciation par exemple

Durant cette étape, il faut s’interroger sur les données que l’on souhaiterait avoir pour mieux adresser notre audience. Cela nécessite d’analyser les données actuelles afin d’évaluer ce qu’il est déjà possible d’en tirer. Cet exercice permet d’identifier les mesures à mettre en place pour obtenir les données manquantes ou améliorer éventuellement leur qualité.

4. Optimiser la qualité de ses données

Après avoir identifié les données exploitables, l’idée est ensuite de s’interroger sur les données non-exploitables. Sont-elles non-exploitables d’un point de vue légal ? S’agit-il d’un problème de qualité de données ? Ou est-ce qu’elles sont insuffisantes pour en tirer une quelconque interprétation ?

Ces questionnements vont ainsi permettre d’adapter leur traitement :

Isoler les données non-exploitables d’un point de vue légale et les protéger si besoin
Mettre en place un processus adapté pour nettoyer les données concernées et améliorer leur qualité (data cleaning)
Enrichir les données dont le niveau d’information est insuffisant, en mettant en place par exemple un plan de taggage adapté pour les sites internet, une nomenclature de tracking pour les campagnes média, des dimensions personnalisées sur les outils utilisés (CRM, webanalyse, etc.)

Pour les grandes entreprises souhaitant aller plus loin, mettre en place des outils de Marketing Data Intelligence permettant l’automatisation de toute la chaîne de traitement des données est idéal. Cela permet de réduire le temps passé sur du traitement manuel sans valeur ajoutée.

5. Former et sensibiliser ses collaborateurs

De nombreuses entreprises mettent à disposition des outils pour leurs collaborateurs sans les former au préalable et en conséquence, ne tirent pas pleinement parti des données. La cartographie réalisée en première étape doit permettre d’identifier tous les collaborateurs et départements touchés de près ou de loin par le traitement des données.

Il est judicieux de former ces collaborateurs afin de créer un cadre favorable à la mise en place de la stratégie. Eveiller leur intérêt pour les données va leur permettre à leur tour d’en saisir la valeur ajoutée qu’elles peuvent apporter. L’entreprise doit ensuite mettre à disposition l’accompagnement et les formations nécessaires pour leur donner les moyens d’analyser les données et d’en tirer une valeur business maximale pour l’entreprise.

6. Définir ses KPI

Durant cette étape, il faut s’interroger sur les indicateurs de performance clés (KPI) qui permettront de piloter au mieux la stratégie. Si les objectifs de l’entreprise ont été chiffrés et définis selon une logique SMART, cela devrait faciliter l’identification des KPI.

Nous ne détaillerons pas ici les différents KPI existants car ceux-ci doivent être sélectionnés en fonction du contexte. En effet, les KPI peuvent varier selon les canaux d’acquisition priorisés ou le business model de l’entreprise par exemple. Vous pouvez cependant en savoir plus sur les KPI liés à la webanalyse ici, et aux campagnes digitales ici.

7. Piloter sa stratégie data-driven marketing

Une fois les KPI définis et constitués, il est indispensable d’avoir à disposition un tableau de bord de pilotage afin de suivre la performance des actions marketing et l’atteinte des objectifs.

Il convient ensuite de mettre en place des instances de suivi pour analyser cette performance avec les parties prenantes concernées. Les instances de suivi classiques sont les suivantes :

Un comité opérationnel hebdomadaire, permettant aux chefs de projet de s’assurer de la réalisation des projets et actions avec les équipes opérationnelles
Un comité de pilotage mensuel, permettant aux chefs de projet de présenter les actions réalisées et leurs impacts aux responsables supérieurs
Un comité stratégique trimestriel, permettant aux chefs de projet de présenter la progression en termes d’atteinte des objectifs aux directeurs et de discuter des enjeux stratégiques

Ces comités peuvent porter des noms différents selon les entreprises et les méthodologies de gestion de projet employées. Fréquence, durée et participants peuvent naturellement varier selon la taille de l’entreprise ou le niveau d’externalisation des activités par exemple.

Ce type de comitologie permet de garantir un échange récurrent dédié afin de réagir rapidement et d’effectuer les arbitrages nécessaires avec les supérieurs pour débloquer certains projets.

Véritable avantage concurrentiel

Mettre en place une stratégie marketing data-driven peut apporter un véritable avantage concurrentiel mais est un travail de longue haleine. Les différentes étapes présentées sont essentielles pour réussir la mise en place de cette stratégie.

Afin de vous aider dans votre transition, Redsen propose différents accompagnements pour chacune des étapes.

Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre offre Stratégie Digitale.