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Big, small, smart data… Et si on les utilisait plutôt que d’en parler !

Par Stéphane Demazure, publié le 01 mai 2014

Gaëlle Guillocheau
Responsable communication Dolist.net

Vous souhaitez exploiter vos données mais avez du mal à vous y retrouver sur le plan technique ? Entre terminologies abusives, méconnaissances et discours théoriques, vos problématiques attendent toujours d’être résolues et vos projets ne décollent pas.

Vous êtes loin d’être les seuls ! Alors que 75% des entreprises françaises de plus de 250 salariés comprennent bien l’intérêt du big data et en ont un avis positif, elles ne seraient concrètement que 6% à avoir déjà mené tout ou partie d’un projet de big data et seulement 5% à être équipées des technologies adaptées, selon Markess.

Toutes les organisations non encore prêtes à se lancer dans les algorithmes du big data et les techniques prédictives doivent-elles pour autant rester passives et se détourner des bénéfices de l’analyse de données (meilleure connaissance des contacts, adaptation des communications pour un meilleur ROI, fidélisation, adaptation de la pression marketing…) ? Et si l’exploitation des données débutait déjà par une réaction adaptée à ces petits signaux du quotidien, ceux qui font sens, les «small data» ?

 

Les «small data» à votre service

La première question à se poser concerne la nature des données entrantes de votre système d’information. Date, nature et montant de la dernière commande de votre client, date anniversaire de la signature du contrat, date d’échéance de garantie, informations diverses liées aux comptes en ligne des utilisateurs, paniers abandonnés, visites authentifiées sur une page web spécifique, inscriptions à un événement, clics dans un message e-mail… Dans n’importe quelle structure, pour peu que l’on s’y attarde, on trouve nombre d’opportunités légitimes de communiquer.

En lien avec des objectifs marketing clairs et sur la base de chacune de ces données, une attention peut ensuite être portée pour aboutir à de nouveaux scénarios. La date de la dernière commande peut certainement initier une réflexion sur la fréquence d’achat ou faciliter la détection d’une baisse d’activité, un clic dans une campagne e-mail ou la visite d’une page web définit un thème ou un produit apprécié de votre contact, etc.

Chaque action ou modification de comportement est à voir comme un signal qui fait sens ! Il suffit de se pencher sur les données facilement et rapidement actionnables sans qu’elles aient besoin d’’être soumises à un processus analytique complexe.

 

Pas de réactivité marketing sans automatisation

La réponse à un signal émis doit tomber à point nommé. Son automatisation devient alors incontournable si l’on souhaite gagner du temps tout en évitant au maximum les erreurs liées aux interventions manuelles.

Qui dit marketing automatisé dit également nécessité de déterminer clairement le fait déclencheur du message, les délais de réaction, les contenus et formats de la communication. Par exemple, le téléchargement d’un livre blanc peut être immédiatement suivi d’un e-mail complémentaire, puis d’une relance téléphonique avec proposition d’audit gratuit en lien avec le sujet du livre blanc. Les scénarios pour chaque signal peuvent ainsi rapidement se démultiplier et prendre une dimension multicanale.

Sous condition que celles-ci soient fiables, l’utilisation des «small data» comme déclencheur de communications relève la pertinence de l’utilisation du canal e-mail au travers de contenus personnalisés, appropriés (liés à la situation de l’internaute) et tombant au moment opportun (réactivité des réactions). Avec des taux de clic multipliés jusqu’à 150% sur ce type de campagnes basées sur le réel intérêt des internautes selon EmailInstitute, et des revenus estimés à 4 fois supérieurs par rapport à ceux de campagnes e-mails traditionnelles non ciblées selon Forrester Research, l’exploitation des «small data» via le canal e-mail s’inscrit définitivement dans une relation plus efficace et durable.

Au final, les «small data» ne seraient-ils pas tout simplement à voir comme une approche pragmatique des actuels enjeux du big data ?

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