Transformation marketing : les données comme prérequis essentiel

Ce texte fait partie d’une série de quatre articles visant à offrir une meilleure compréhension des éléments-clés à considérer au moment de faire passer vos initiatives de transformation marketing à la vitesse supérieure grâce aux données. Cet article s’intéressera particulièrement aux données elles-mêmes. Les autres textes de la série se concentreront sur d’autres aspects tels que la culture et les procédés, les talents nécessaires et les différentes technologies disponibles (plateformes).

Dans son livre intitulé Digital Transformation: Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction”, Thomas M. Siebel définit la transformation numérique comme le point de rencontre entre l’informatique en nuage (cloud computing), les données massives (big data), l’Internet des objets (internet of things) et l’intelligence artificielle. En d’autres termes, la transformation numérique est le procédé par lequel on utilise des technologies numériques afin de transformer les procédés d’affaires d’une organisation (incluant sa culture, ses innovations et ses modèles d’affaires).

D’après la American Marketing Association (AMA), le marketing est un ensemble d’activités, d’institutions et de procédés par lesquels on crée, communique, livre et échange des biens ou des services qui ont une valeur pour des consommateurs, des clients, des partenaires, ou pour la société dans son ensemble.

Une transformation marketing peut ainsi se définir comme le processus par lequel on emploie des technologies numériques afin de transformer les procédés (activités) marketing d’une entreprise. Ces procédés servent à soutenir les objectifs suivants : l’acquisition, l’expansion ou la conservation de consommateurs profitables.

Au sein des entreprises, la fonction marketing fera face à de nombreux défis dans les mois et les années à venir :

• L’accélération des initiatives de transformation numérique : La pandémie de COVID-19 a décuplé le volume d’initiatives de transformation numérique. De plus en plus, les budgets marketing sont transférés vers les canaux numériques. Selon Gartner, ce sont 72 % des budgets marketing qui sont aujourd’hui alloués au canaux numériques (Gartner: Annual CMO Marketing Budget Report 2021). Des investissements massifs sont effectués dans le soutien technique afin d’accélérer la mise en place d’initiatives liées à l’économie numérique (le commerce en ligne, les apprentissages en ligne et l’intégration, l’automatisation, les outils de collaboration, etc.). La création d’initiatives transversales entre les départements de technologies de l’information et de marketing est essentielle afin d’assurer le succès des initiatives de technologie marketing.
• La pression constante de produire des résultats : On s’attend des directeurs marketing qu’ils livrent toujours plus de résultats avec sensiblement les mêmes budgets, année après année (Gartner: 5 Strategic Priorities for CMOs). Le marché de plus en plus concurrentiel et les attentes élevées des consommateurs forcent les entreprises à se concentrer sur l’amélioration de leur expérience client tout en cherchant des moyens d’obtenir un rendement rapide de leurs investissements marketing.
• La difficulté grandissante de mesurer le rendement des investissements en marketing numérique : L’écosystème technologique est en pleine transformation (ITP 2, apocalypse des cookies, transparence dans le traçage des données), forçant les entreprises à adopter de nouvelles technologies et méthodologies afin de mesurer la performance de leurs initiatives numériques.
• La nécessité de réduire les coûts d’opération : Les répercussions financières de la COVID-19 dans tous les domaines ont forcé la plupart des entreprises à optimiser ou à réduire leurs coûts d’opération en optant, entre autres, pour l’automatisation afin d’augmenter leur efficacité (qui permet de maintenir la productivité à moindre coût).
• Le manque de talents dans le domaine numérique : Cette insuffisance force les entreprises à réévaluer leurs processus. Plus souvent qu’autrement, le manque de talents sera la cause d’un ralentissement des initiatives numériques.

Les experts marketing doivent généralement répondre aux questions suivantes :

• Qui est mon consommateur cible?
• Comment puis-je acquérir un client profitable ?
• Comment accroître la valeur de ma clientèle ?
• Comment m’assurer de garder mes clients les plus profitables ?

Le rôle des données est de répondre à ces questions fondamentales. Ces réponses auront des répercussions sur la performance de l’entreprise.

De manière générale, vous devrez acquérir des données dans chacune des catégories suivantes afin de répondre aux questions ci-dessus :

• Données client : profil sociodémographique, emplacement, étape de vie
• Données financières : profitabilité et valeur du client
• Données concurrentielles : part de marché, performance concurrentielle
• Données comportementales : plateformes mobiles, web, hors ligne, courriel, utilisation des produits
• Données publicitaires : publicités Google, Facebook, etc.
• Données de ventes : transactions monétaires
• Données des produits et promotionnelles : prix, promotions et rabais
• Données attitudinales : désirs et besoins des consommateurs, perception de la marque

Le rôle des sciences du marketing, aussi appelées « analytique marketing » ou « marketing analytics », est de transformer ces données brutes en insights profitables et exploitables pour les experts marketing et les entreprises en général. L’analyse marketing peut inclure une variété de disciplines :

• Étude de marché
• Segmentation
• CRM et analyse de bases de données marketing
• Ingénierie des données
• Science des données
• Analyse numérique
• Expérimentation (tests A/B, tests multivariables)
• Prédictions
• Et plus encore…

Malheureusement pour les adeptes des plateformes et de la technologie, le succès d’une initiative d’analyse de données ne se limite pas à l’adoption d’une technologie ou d’une plateforme spécifique. La première étape – et la plus importante – est la définition d’une stratégie de données. Cette stratégie peut inclure l’acquisition de données primaires, de données concurrentielles, etc. Une stratégie de données vous permet de vous assurer que vos données sont capables de soutenir vos objectifs d’affaires (le seul moyen de transformer vos données en actif commercial). Une stratégie de données réussie doit pouvoir démontrer que les données constituent une valeur ajoutée pour l’entreprise.

Vous devrez établir un plan afin de déterminer quelles données sont nécessaires afin de soutenir vos objectifs marketing et commerciaux, comment vous les utiliserez, et comment vous les obtiendrez tout en respectant les lois et les restrictions liées à la confidentialité. Une fois cette étape complétée, vous devrez concevoir une feuille de route détaillée. Vos stratégies d’affaires et de données guideront aussi vos choix quant à la technologie utilisée (plateforme) et aux talents retenus (employés). Ne sous-estimez pas l’importance que peut avoir votre culture d’entreprise dans cette équation – elle est capable de faire dévier le déroulement de votre stratégie de données. Pour vous aider à vendre votre stratégie auprès de vos employés, désignez des défenseurs au sein de l’équipe.

En bref, mettre l’accent sur la technologie plutôt que sur une solide stratégie de données pourrait vous mener droit vers la catastrophe. Assurez-vous de définir clairement votre stratégie de données avant de souscrire à une plateforme de données (customer data platform), à un entrepôt ou un lac de données (marketing data warehouse), à des solutions analytiques en libre-service ou à des projets d’intelligence artificielle.

Dans le contexte d’une transformation marketing, une utilisation efficace et réussie des données doit inclure les quatre piliers de la performance marketing :

• Stratégie marketing : objectifs d’affaires, objectifs marketing, stratégie et initiatives
• Activités marketing et planification de campagne : budgets, cibles, initiatives
• Mesure et analyse des initiatives marketing : tableaux de bord, rapports, insights
• Optimisation des initiatives marketing : tests A/B, analyse de scénarios

Ensemble, les données, l’informatique en nuage, les bons talents et l’intelligence artificielle parviendront à optimiser vos processus (en réduisant les coûts) tout en les rendant plus efficaces (pour atteindre les objectifs d’affaires de l’entreprise). En un mot, il s’agit de centraliser les données et d’automatiser la plupart des activités liées au cycle de vie des données afin d’accélérer l’acquisition de valeur par l’activation des données (insights, ciblage, personnalisation, analyse en libre-service).