Data Marketing : Définition et Avantages pour Votre Stratégie Business

Tu te demandes ce qu’est le data marketing et comment l’utiliser pour booster ta stratégie business ? Tu as entendu parler de cette approche mais tu ne sais pas vraiment par où commencer ? Ne cherche pas plus loin, tu es au bon endroit !

Dans un monde où les données sont devenues la nouvelle monnaie d’échange, le data marketing s’impose comme un levier incontournable pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. Cette approche te permet de prendre des décisions éclairées en te basant sur des faits concrets plutôt que sur de simples intuitions.

Dans cet article, je vais te guider à travers tous les aspects du data marketing : sa définition, ses avantages, les types de données à exploiter et comment les utiliser concrètement dans ta stratégie. Prêt à transformer tes données en or ? C’est parti !

L’essentiel à retenir sur le data marketing

• Définition : Le data marketing consiste à collecter, traiter et exploiter des masses de données numériques pour mieux connaître ses clients
• Marché : En France, le secteur représente un chiffre d’affaires de 2,2 milliards d’euros selon le baromètre Isoskèle-BVA
• Types de données : 4 grandes familles de données – socio-démographiques, transactionnelles, relationnelles et contextuelles
• Sources : Les données peuvent provenir de 3 sources distinctes : First party, Second party et Third party data
• Enjeux majeurs : Fidélisation des clients existants et acquisition de nouveaux prospects

Data marketing : définition et importance pour ton business

Selon le Mercator, le data marketing est le marketing fondé sur la collecte, le traitement et l’exploitation de masses de données numériques afin de mieux connaître les clients, de mieux prédire leur comportement et d’adapter sa politique marketing (offre, prix, distribution, communication…).

En clair, il s’agit de conduire ta stratégie marketing et commerciale en t’appuyant sur la donnée pour prendre tes décisions. Fini le marketing à l’intuition, place aux faits !

Le marché du data marketing en France est en pleine expansion et représente désormais 2,2 milliards d’euros de chiffre d’affaires. Il regroupe des acteurs assez variés au sein de 5 grands segments :

• Diffusion & Ciblage : éditeurs de CRM et de plateformes de ciblage
• Vente par collecte, Vente et location de data : fournisseurs de data, brokers
• Structuration du stockage, Hébergement : hébergeurs, spécialistes de la Data Quality
• Publicité On Line : régies online, moteurs de recherche, réseaux sociaux
• Analyse & Intelligence : éditeurs de solutions d’exploitation de données, consultants en IA

Cette évolution a fait émerger de nouveaux métiers dans les directions marketing : Data Analyst, DPO, Data Scientist… Des professions qui sont aujourd’hui très recherchées sur le marché de l’emploi !

Adopter une approche data-driven, c’est comme pour le référencement naturel, privilégier une stratégie basée sur les données plutôt que sur l’intuition. Et les résultats sont là : les entreprises qui utilisent le data marketing voient généralement leur ROI augmenter significativement.

Les enjeux majeurs du data marketing pour ton entreprise

Si le data marketing fait tant parler de lui, c’est parce qu’il répond aux deux enjeux fondamentaux de toute direction marketing ou commerciale :

Enjeu n°1 : Fidéliser tes clients grâce à la data

La fidélisation client passe par ta capacité à anticiper le comportement de tes clients, qu’il soit positif ou négatif. L’information est évidemment primordiale, à condition qu’elle soit vraie et activable.

Pour anticiper les risques d’attrition (ou churn), plusieurs méthodes basées sur les données peuvent être mises en place :

• Qualification du risque : évaluer le risque d’attrition en enrichissant les données client pour détecter d’éventuels facteurs de risque
• Surveillance commerciale : suivre le client au jour le jour pour détecter tout événement susceptible d’alerter sur un risque potentiel

De la même manière, des opportunités peuvent être détectées en amont grâce à une bonne connaissance de ta base clients :

• Connaissance client par la segmentation : créer des profils types de clients répondant à des critères exogènes
• Signaux d’affaires : détecter une évolution chez ton client pour anticiper une opportunité, comme tu le ferais dans le cadre d’une veille professionnelle efficace

Enjeu n°2 : Générer des leads avec le data marketing

Historiquement raison de vivre du commercial, la lead generation est devenue l’objectif n°1 des directions marketing, notamment avec la transition vers le digital.

Les stratégies d’Inbound Marketing nourrissent Google et les réseaux sociaux pour que le visiteur tombe sur tes contenus au moment de la prise d’intérêt. Mais plusieurs méthodes ‘push’ ou ‘outbound’ existent aussi pour générer des leads grâce aux données :

• Fichiers de prospects : les campagnes marketing classiques nécessitent désormais plus d’attention pour espérer des résultats satisfaisants
• Nouveaux entrants : la méthode des triggers permet de détecter de nouvelles cibles appétentes
• Données de contacts : comment disposer des données nécessaires pour rentrer en relation avec le prospect

Selon les études, les objectifs les plus cités par les directeurs marketing sont :

• Acquisition de nouveaux clients : 49%
• Fidélisation client : 45%
• Développement de nouvelles offres : 43%

Ces objectifs peuvent tous être atteints plus efficacement en utilisant intelligemment les données à ta disposition. Tout comme tu planifies les meilleures heures pour poster sur TikTok, tu dois analyser tes données pour optimiser chaque aspect de ta stratégie.

Les 4 grands types de données en data marketing

Pour mettre en place une stratégie de data marketing efficace, il est essentiel de comprendre les différents types de données à ta disposition :

1. Données socio-démographiques

Ce sont toutes les données qui vont qualifier le profil de ton contact : âge, sexe, lieu d’habitation, catégorie socio-professionnelle, fonction… Ces informations te permettent de mieux cibler tes communications et d’adapter ton discours selon les caractéristiques de ton audience.

2. Données transactionnelles

Comme leur nom l’indique, les données transactionnelles correspondent aux informations relatives à une transaction et sont caractérisées au minimum par deux éléments clés : un montant et une date. Elles te permettent d’analyser les comportements d’achat, la fréquence des achats, le panier moyen, etc.

3. Données relationnelles et comportementales

Les données relationnelles vont catégoriser la relation entretenue entre le vendeur et l’acheteur. Il peut s’agir par exemple de l’historique des interactions, des canaux de communication préférés, des demandes d’assistance, etc. Ces informations sont précieuses pour personnaliser l’expérience client.

4. Données contextuelles

Moins souvent utilisées car plus difficiles à récolter, les données contextuelles vont livrer des informations sur l’environnement de l’entreprise ou du contact. Il peut s’agir des conditions météorologiques, d’événements particuliers, de l’actualité économique… Ces données permettent d’ajouter une couche de pertinence à tes actions marketing.

La combinaison de ces différents types de données est ce qui fait la force du data marketing. Elle te permet de créer des études consommateur pointues et de mettre en place des campagnes ultra-ciblées qui peuvent rivaliser avec celles des grands groupes.

Les trois sources possibles de données pour ton data marketing

Maintenant que tu connais les types de données, il est important de comprendre d’où elles peuvent provenir :

1. First party Data

Ce sont les données internes de ton entreprise (facturation, contacts, contrats, données de navigation des utilisateurs…). Elles sont considérées comme les plus précieuses car elles sont propres à ton entreprise et collectées directement auprès de tes clients ou prospects.

2. Second Party Data

Ce sont les données d’une autre entreprise mais mises à disposition dans le cadre d’un partenariat (par exemple, les données du distributeur pour un industriel). Ces données peuvent être très utiles pour élargir ta vision du marché.

3. Third Party Data

Ce sont des données tierces achetées auprès d’un fournisseur spécialisé (catalogue data). Elles peuvent être utilisées pour enrichir tes propres données ou pour atteindre de nouvelles audiences.

La qualité et la pertinence des données varient selon leur source. Les First Party Data sont généralement considérées comme les plus fiables, mais les autres sources peuvent apporter une valeur complémentaire non négligeable. Comme pour définir un budget TikTok Ads optimal, il faut savoir investir judicieusement dans l’acquisition de données.

Les outils indispensables pour ta stratégie data marketing

Pour mettre en œuvre une stratégie de data marketing efficace, tu auras besoin d’outils adaptés :

Un outil au cœur de la stratégie data : le CRM

Nous entrons ici dans le cœur des enjeux du data marketing : réussir à mettre en place une structure d’information suffisamment efficace et agile pour activer facilement tes actions.

• CRM : C’est le logiciel de la relation clients par excellence. Il te permet de centraliser toutes les informations sur tes clients et prospects.
• CRM 360 : Le CRM devient transverse et est partagé par toutes les directions en relation avec les clients pour une vision globale.
• DMP (Data Management Platform) : Elle va permettre de réconcilier les données anonymisées, issues principalement des cookies avec les données plus structurées d’un CRM classique.

Un travail de fond nécessaire

Les difficultés dans l’installation de ces outils restent réelles. Le choix des technologies peut être source de conflit entre directions marketing, commerciales ou informatiques mais ne doit pas cacher une étape cruciale : la qualité des données.

La data science, avec des méthodes d’analyse exploratoire ou statistique, peut être un bon appui, tout comme des méthodes de data management plus classiques. Il ne faut pas négliger non plus la phase de run où les utilisateurs, dans la saisie quotidienne ou lors de chargements de fichiers, peuvent nuire au maintien de la qualité des données.

Dans un monde de plus en plus digital, la maîtrise de ces outils devient un avantage concurrentiel majeur, tout comme l’utilisation stratégique d’ambassadeurs de marque pour amplifier ta présence sur le marché.

FAQ sur le data marketing

C’est quoi le data marketing exactement ?

Le data marketing est l’approche qui consiste à collecter, analyser et utiliser des données pour optimiser tes stratégies marketing. Il te permet de mieux comprendre tes clients, d’anticiper leurs besoins et d’adapter ton offre en conséquence. Contrairement au marketing traditionnel qui repose souvent sur l’intuition, le data marketing s’appuie sur des données concrètes pour prendre des décisions éclairées.

Quels sont les 3 axes majeurs du data marketing ?

Les trois axes majeurs du data marketing sont :

• La collecte de données : rassembler des informations pertinentes sur tes clients et prospects
• L’analyse des données : transformer ces informations brutes en insights actionnables
• L’activation des données : utiliser ces insights pour mettre en place des actions marketing ciblées et personnalisées

C’est quoi le big data en marketing ?

Le big data en marketing fait référence à l’utilisation de vastes ensembles de données pour informer les stratégies marketing. Il se caractérise par les ‘5V’ : Volume (quantité massive de données), Vélocité (rapidité de génération et de traitement), Variété (différents types de données), Véracité (fiabilité des données) et Valeur (potentiel commercial des insights). Le big data permet aux marketeurs de découvrir des tendances cachées et de prédire les comportements futurs des consommateurs avec une précision accrue.

Quels métiers sont liés au data marketing ?

Plusieurs métiers sont apparus avec l’essor du data marketing :

• Data Analyst : analyse les données pour en extraire des insights marketing
• Data Scientist : conçoit des modèles prédictifs basés sur les données
• DPO (Data Protection Officer) : assure la conformité avec les réglementations sur les données
• Chief Data Officer : supervise la stratégie globale de gestion des données
• Growth Hacker : utilise les données pour identifier et exploiter des opportunités de croissance rapide