Exemples clés de stratégies de marketing data-driven

Pour être compétitif, le marketing doit s’appuyer sur les données. En fondant vos stratégies et tactiques sur des données fiables, vous obtiendrez des insights plus précis, un processus décisionnel plus rapide et des campagnes marketing plus efficaces.

Du reste, ce ne sont pas les données qui manquent. Statista prévoit que le monde produira, stockera et consommera environ 181 zettaoctets de données d’ici la fin 2025. Pour donner un ordre d’idée, un zettaoctet permet de stocker 30 milliards de films en 4K.

Si la détermination du mode de collecte et d’utilisation de la vaste somme de données disponibles peut sembler complexe, le marketing data-driven est néanmoins à la portée de toutes les entreprises. Cet article présente cinq exemples illustrant les différentes formes qu’il peut prendre et comment vous pouvez réussir en basant vos décisions marketing sur les chiffres. Nous aborderons les points suivants :

• Qu’est-ce que le marketing data-driven ?
• Cinq grands exemples de stratégies de marketing data-driven
• Exemple de marketing data-driven : Philips se façonne une nouvelle identité digitale
• Avantages du marketing data-driven

Qu’est-ce que le marketing data-data-driven ?

Il s’agit de la pratique consistant à utiliser les données pour améliorer les communications marketing. Le marketing traditionnel s’efforce de cerner l’audience cible en procédant essentiellement par tâtonnements. Avec le marketing data-driven, des détails concrets vous permettent d’avoir l’assurance que vous optimisez chaque aspect de votre stratégie.

Ces dernières années, la transformation digitale a démocratisé le marketing data-driven comme jamais auparavant. Elle a également créé une demande pour ce type de marketing, générant ainsi un cycle de mise à disposition et d’attentes. Face à la généralisation de l’exploitation des données pour enrichir la gestion de l’expérience client, le public cible s’est habitué aux interactions hautement personnalisées et interactives que seul le marketing data-driven permet de mettre en œuvre.

Cinq grands exemples de stratégies de marketing data-driven

Les façons de mettre à profit vos données client et celles de votre entreprise sont multiples. En voici cinq exemples.

1. Partagez les données sur différents canaux.

De nos jours, la clientèle interagit rarement avec une entreprise ou une marque sur un seul canal. Le cloisonnement des données constitue donc un obstacle majeur pour toute entreprise qui applique ou tente de mettre en œuvre une stratégie marketing omnicanal. Les tendances et les insights tirés d’un canal doivent être partagés pour que les décisions marketing soient plus judicieuses.

Le partage de données entre différents canaux vous permet d’unifier les profils client. Par exemple, le comportement d’un acheteur sur vos landing pages doit être pris en compte dans vos campagnes sur les réseaux sociaux, et vice versa. Si une personne consulte un produit sur les réseaux sociaux, elle doit pouvoir le trouver facilement lorsqu’elle visite votre site web. Une fois les données partagées entre les canaux, les échanges se fluidifient au gré des allées et venues des prospects.

Le partage des données vous permet aussi d’appliquer des stratégies efficaces d’un point de contact à un autre. Si un appel à l’action donné semble efficace dans vos e-mails, testez-le sur votre site web ou dans vos publications sur les réseaux sociaux. De plus, si vous constatez que certains mots-clés utilisés pour la publicité payante se soldent par des clics ou à des conversions, partagez cette information avec votre équipe en charge des réseaux sociaux pour qu’elle puisse créer des publications ciblant la même audience.

2. Utilisez des données démographiques pour planifier vos campagnes.

Voici un autre exemple de stratégie de marketing data-driven. Les données démographiques regroupent notamment les informations suivantes :

• Âge
• Origine ethnique
• Revenus
• Formation
• Fonction
• Niveau de revenu
• Statut marital

Vous recueillerez la plupart de ces données sur vos leads et votre clientèle en constituant des profils client détaillés. Ces informations peuvent provenir de comptes sur les réseaux sociaux et de formulaires remplis. Elles vous aideront à optimiser les personas et à concevoir des campagnes marketing ciblées.

Les données publiques sur les segments d’audience généraux s’avèrent utiles également. Vous pouvez trouver de nombreuses données démographiques via des sources telles que l’U.S. Census Bureau et ses enquêtes, notamment l’American Community Survey ou le Current Population Survey.


Recherchez des données démographiques pour optimiser votre prochaine campagne marketing. Imaginons que vous assurez la promotion d’une marque de mobilier haut de gamme dans toute la ville, mais que vous n’avez pas généré beaucoup de leads. Les données démographiques vous aideront à déterminer dans quels quartiers se situent les plus hauts revenus. En allouant prioritairement vos ressources au ciblage des codes postaux correspondants, vos résultats devraient s’améliorer.

3. Personnalisez les parcours.

Les expériences client personnalisées sont essentielles. Selon McKinsey, 71 % des consommateurs et des consommatrices attendent des interactions personnalisées de la part des entreprises, à défaut de quoi 76 % s’en agacent. De plus, les entreprises en plein essor génèrent 40 % de revenus en plus grâce à la personnalisation.

Les données client sont l’unique moyen de personnaliser votre contenu et vos communications. Ne vous contentez pas d’indiquer le prénom de la personne dans vos e-mails. Les données vous permettent d’aller plus loin et d’offrir un degré de personnalisation riche et unique.

Il existe d’innombrables façons d’utiliser les données client pour créer des expériences marketing personnalisées, et votre équipe développera sa créativité en matière de personnalisation à mesure qu’elle s’habituera à exploiter ces données. Quelques stratégies courantes vous aideront à vous lancer.

• Recommandations de produits personnalisées. Vous pouvez aisément personnaliser les recommandations de produits sur vos landing pages et votre page d’accueil, dans vos e-mails, vos publicités payantes et vos publications sur les réseaux sociaux en automatisant simplement les données liées aux produits consultés et achetés en dernier. Présentez des produits similaires ou complémentaires, ou ceux que d’autres personnes à l’historique d’achats similaire ont aussi achetés. Servez-vous des e-mails ou de la publicité payante pour recibler les personnes qui ont entamé un processus d’achat, mais ont quitté le site avant de passer en caisse.
• Remises personnalisées. Les données client peuvent être utilisées pour proposer des remises sur les articles placés dans un panier abandonné, des codes promotionnels en cas d’anniversaire ou des récompenses dans le cadre d’un programme de fidélité.
• Messages personnalisés. Le fait d’indiquer le nom de la personne dans un e-mail et les offres spéciales envoyées au moment de son anniversaire sont des moyens très simples d’utiliser les données client pour personnaliser le parcours.

https://main--bacom-blog--adobecom.hlx.live/fr/blog/fragments/getting-started-with-personalization-at-scale

4. Améliorez le ciblage grâce à l’analytics prédictif.

L’analytics prédictif s’appuie sur le machine learning et la modélisation statistique avancée pour analyser les données client, dégager des tendances et anticiper les comportements. La plupart des grandes entreprises recueillent bien plus de données client qu’elles n’en pourront jamais classer et utiliser manuellement. L’analytics prédictif aide les analystes de données à exploiter ces quantités massives.

L’analytics prédictif répond à deux objectifs principaux :

• Créer de meilleurs profils client. Pour cibler les entreprises qui correspondent à vos profils client, l’analytics prédictif tient compte de détails sur les prospects tels que le secteur d’activité, la taille de l’entreprise et les ressources financières. N’oubliez pas que les données doivent être à jour, exactes et facilement accessibles. Tout compromis sur la qualité de vos données aura un impact négatif sur vos profils client.
• Identifier de meilleurs comptes. L’analytics prédictif surveille les schémas comportementaux des décisionnaires au sein des comptes cibles pour identifier les personnes les plus susceptibles de se convertir. Il faut toutefois noter que les données d’intention ne sont pas toutes les mêmes.

Il est facile de confondre analytics prédictif et intelligence artificielle, mais les deux présentent une différence évidente. L’IA est un outil, tandis que l’analytics prédictif est un processus ciblé qui utilise des fonctionnalités d’IA. Par exemple, l’analytics prédictif en marketing peut consister à analyser des données comportementales pour vous aider à recommander le bon contenu aux bonnes personnes au moment idéal.

5. Approfondissez vos insights sur les audiences grâce à l’intégration des données.

L’intégration des données est le processus consistant à transférer les données client hors ligne sur des plateformes en ligne. Ces données hors ligne peuvent être tout type d’information liée à la clientèle, comme les coordonnées ou l’historique des achats en magasin. Une fois ces données transférées dans votre environnement en ligne, vous pouvez les utiliser à des fins marketing.

L’intégration des données peut demander un léger supplément de temps et d’efforts, surtout dans la mesure où les informations personnelles doivent être anonymisées. Il s’agit toutefois d’un processus important, qui met de précieuses informations à la disposition de vos équipes.

L’intégration des données client hors ligne fournit des insights sur le comportement de la clientèle hors appareils. Ces informations supplémentaires vous aideront à faire en sorte que vos publicités ciblent les personnes vraiment intéressées. Par exemple, l’intégration des données contribue à augmenter la pertinence de vos publicités ciblées et à optimiser la personnalisation.

Exemple de marketing data-driven : Philips se façonne une nouvelle identité digitale

Pour découvrir comment le marketing data-driven fonctionne en pratique, nous allons étudier la manière dont Philips, spécialiste des technologies et de la fabrication, l’a mis en œuvre pour satisfaire ses besoins complexes en matière de marketing digital.

Philips avait besoin d’uniformiser les modalités de création, de déploiement et de localisation de son contenu dynamique afin de promouvoir ses produits et sa marque. Le principal obstacle à ce projet résidait dans la présence digitale de l’entreprise, répartie entre 79 marchés et 38 langues, qui représentait un immense volume de pages web générant un trafic considérable.

Pour relever ce défi, Philips a utilisé une plateforme de gestion des données robuste, une application d’analytics et l’intelligence artificielle pour tester, mesurer et déployer du contenu modulaire sur ses sites du monde entier. L’entreprise a aussi intégré sa suite de marketing data-driven à un système de gestion des informations sur les produits (PIM). L’analytics et l’IA permettent à Philips de vérifier continuellement la façon dont sa clientèle réagit au contenu. Ces données en temps réel permettent de s’assurer que les personnes effectuant des achats reçoivent les bons messages à point nommé pour optimiser les conversions.

Par exemple, Philips a constaté qu’un appel à l’action glissé dans un « slide-in » a eu pour effet d’augmenter les abonnements à sa newsletter de 635 %. La suppression de la lecture automatique sur les vidéos a fait progresser les vues de produits de 15,85 %. Tous ces choix ont été étayés par des données concrètes recueillies et exploitées pour prendre des décisions avisées en matière de marketing de contenu.

Avantages du marketing data-driven

Le marketing data-driven présente une multitude d’avantages qui aideront votre marque. En incorporant des stratégies marketing issues de décisions fondées sur les données, vous pouvez :

• Mettre en œuvre des campagnes ABM efficaces. L’account-based marketing (ABM) est plus facile moyennant une sélection avancée reposant sur les données. Il contribue ainsi à éclairer vos décisions et à booster votre ROI.
• Créer des modèles d’attribution et un reporting du ROI précis. L’attribution vous aidera à cerner l’importance de chaque action dans le parcours d’achat d’une personne, en apportant de la visibilité sur la manière dont certaines interactions influencent la conversion.
• Identifier les meilleurs canaux. Vous devez déterminer ceux que votre audience affectionne et avec quel contenu elle interagit le plus. Sans données de qualité, vous ne pourrez pas obtenir ces informations, et votre stratégie de contenu sera moins efficace.
• Concevoir des expériences client mémorables. Les données sont le seul moyen de fournir des expériences client ultrapersonnalisées qui se démarquent et transforment les prospects en défenseurs et défenseuses de la marque.
• Aider le service client. La mise à disposition de données standardisées aux membres du service client leur permet d’avoir plus de contexte pour traiter les réclamations, et ainsi d’aider plus efficacement la clientèle.

Pour chacun de ces avantages, le résultat final est le même : l’augmentation de vos bénéfices. Alors qu’un nombre croissant de marques font appel aux données pour prendre de meilleures décisions marketing, la collecte et l’utilisation de vos propres données seront bientôt des pratiques courantes.

Lancez-vous dans le marketing data-driven.

Le marketing data-driven promet de renforcer l’efficacité de vos campagnes marketing. Commencez par réunir votre équipe afin de déterminer ce dont le service marketing a besoin parmi les données de l’entreprise. N’oubliez pas que le marketing data-driven est plus un moyen qu’une fin en soi. Vous devez donc avoir un objectif en tête avant de vous lancer. Ensuite, travaillez à rebours en planifiant votre campagne et en incorporant des données si nécessaire.

Adobe Analytics n’est pas qu’une simple application d’analytics web. Cet outil vous permet d’analyser les données à n’importe quel stade du parcours client. Analytics couvre plusieurs canaux digitaux pour centraliser vos données. Optimisé par Adobe Sensei, il exploite l’IA pour fournir des insights prédictifs en fonction de l’étendue de vos données.

Demandez une démonstration ou regardez une vidéo de présentation pour découvrir comment Analytics fournit des insights exploitables, et non de simples rapports prêts à l’emploi.

Ressources supplémentaires

Pour en savoir plus sur le marketing data-driven, consultez ces ressources :

• From instincts to insights: How businesses succeed at data-driven marketing (De l’instinct aux insights : comment adopter une stratégie de marketing data-driven efficace ?)
• Moving from Data-Driven Marketing to Data-Driven Experiences (Passer du marketing data-driven à l’expérience orientée données)
• Boostez votre marketing de la donnée