Comment la Big Data a changé le marketing d’aujourd’hui

On ne parle plus que de lui : outil à la fois stratégique et technologique, le Big Data est en effet devenu le fer de lance du marketing digital. Parce qu’il permet une approche innovante et pertinente basée sur la connaissance du client, il est aujourd’hui au coeur de la réflexion stratégique des entreprises.

Dans cet article, découvrez en quoi consiste le Big Data et dans quelle mesure il transforme en profondeur l’approche marketing.

Tout, tout, tout, vous saurez TOUT sur le Big Data !

Big Data : la donnée accompagne les évolutions numériques

C’est quoi la Big Data ?

Il est (presque) impossible de passer à côté de l’engouement généré par le Big Data. Pour autant, si l’expression est apparue dès les années 1990 au sein d’articles scientifiques, son essence même demeure encore aujourd’hui un mystère pour certains.

Le terme de « Big Data » – qui se traduit littéralement par « donnée de masse » – désigne en réalité les grands volumes de données numériques générées à travers l’utilisation des nouvelles technologies (connexion à un appareil, échanges sur le web, signaux émis par les GPS, etc.)

Ces données peuvent regrouper des informations de nature diverses, liées à la fois aux entreprises (bases de données, carnets d’adresses, historique lié à l’activité) mais aussi aux clients (habitudes de consommation, coordonnées, échanges sur les réseaux sociaux, etc.)

Les chiffres parlent déjà d’eux-même pour illustrer la croissance exponentielle du Big Data à travers le monde. Notamment ceux de l’infographie réalisée dans le cadre de l’événement BigData Corp à Paris en mars 2019 : :

• 210 milliards de dollars : c’est le le chiffre d’affaires annuel estimé du marché mondial de la Big Data en 2020
• 3% : c’est la part estimée du secteur Data Economy dans la croissance du PIB de l’UE d’ici 2020
• 8,2% : c’est le taux de croissance annuelle moyenne estimé du secteur Big Data et Analytique entre 2017 et 2021
• 8% : c’est la part des produits et services data estimée dans l’ensemble de la dépense informatique de l’UE28 en 2020

Pourquoi le Big Data ?

En parallèle des enjeux liés à la transition digitale des entreprises, ceux du Big Data se posent naturellement face à l’importance stratégique qu’ont acquiert les données ces dernières années.

Avec le développement des plateformes numériques (smartphones, objets connectés, casques de réalité virtuelle entre autres), le volume de données mondiales ne cesse d’augmenter. Il doublerait ainsi tous les 3 ans selon une étude menée par le cabinet de conseil McKinsey Global Institute.

Des chiffres qui ne peuvent que soutenir l’idée que le Big Data est devenu incontournable pour les entreprises.

Mais au-delà des statistiques, c’est bien sûr de la performance commerciale dont il s’agit. Car si le Big Data bouleverse les pratiques de nombreuses industries, c’est surtout au niveau de la gestion de la relation client.

En effet, toutes les données récoltées auprès des prospects et clients permettent aux entreprises d’analyser leur comportement d’achat afin de mieux comprendre et d’anticiper les besoins.

Les bases de données ainsi constituées permettent de concevoir des modèles prédictifs : plus rien n’échappe aux experts marketing ! Ils savent désormais quand contacter un prospect, relancer un client, passer des appels téléphoniques…

À la clé : un gain de temps (et d’argent !) et des opérations commerciales beaucoup plus performantes.

Comment fonctionne le Big Data ?

L’explosion du Big Data a transformé en profondeur de nombreux secteurs tels que le commerce, l’économie, l’écologie ou la finance (pour n’en citer que quelques-uns).

Des domaines d’activité qui sont en effet tous concernés par l’exploitation des données collectées auprès des prospects et clients.

Aujourd’hui, le volume des données à traiter est tel que seules les machines sont capables de les collecter, les stocker et les analyser dans leur globalité.

L’ analyse « manuelle » (effectuée par l’Homme) étant impossible, c’est par le biais d’algorithmes auto-apprenant (communément regroupés sous le terme de « machine learning ») que le traitement des données est réalisé.

Ces algorithmes étant eux-mêmes conçus par des experts du traitement de données et de ses différentes technologies. C’est le cas notamment de l’ingénieur big data.

Les « données » au sens large du terme peuvent en effet présenter des formats bien différents les unes des autres : texte, images, logs (enregistrement d’activités informatiques), etc.

Parmi les différents secteurs d’activité qui se sont vus directement impactés par ce phénomène du Big Data, il y en a un en particulier pour lequel les pratiques traditionnelles et les perspectives d’avenir ont été radicalement bouleversées.

Couplée au secteur du marketing, le Big Data a en effet conduit au concept de « data driven marketing ». Ce dernier consiste, pour l’entreprise, à obtenir des données sur ses clients, lui permettant ainsi de les connaître « à 360° ».

Pour cela, le service marketing de l’entreprise conçoit et développe une base de données big data qui va lui permettre de centraliser l’ensemble des informations recueillies.

Pourquoi travailler dans le Big Data ?

À l’ère où le Big Data est plus que jamais stratégique pour les entreprises, le marché de l’emploi dans ce secteur ne cesse de se développer.

Les offres d’emploi en Big Data fleurissent et concernent différents types de profils ‘digital’:

• Data scientists
• Business Intelligence Manager
• Le SEO Strategist
• Architecte Big Data…

Ces sont des métiers qui compteront parmi les plus recherchés en 2020.

À titre d’exemple, 6000 postes en cyber-sécurité sont à ce jour non pourvus en France. C’est dire si le secteur est porteur d’opportunités !

Un engouement pour ces métiers particulièrement notable à l’heure actuelle mais qui ne date pas d’hier : en 2014, une étude menée par CapGemini montrait que 43% des entreprises commençaient déjà à s’organiser pour prendre en compte le phénomène.

Le Big Data est donc aujourd’hui considéré comme un des secteurs d’activité les plus dynamiques en termes d’emploi.

Et cela n’est prêt de s’arrêter quand on sait que 65% des entreprises sont aujourd’hui engagées dans une démarche de transition digitale !

Où trouve-t-on principalement la Big Data ?

Même si le Big Data est devenu incontournable pour la plupart des secteurs d’activité, toutes n’arrivent pas encore à tirer profit de cette gigantesque mine d’or.

Trois principaux secteurs se démarquent aujourd’hui par leur application du Big Data au sein de l’Union Européenne.

Illustration avec les revenus estimés générés par le Big Data dans ces secteurs en 2020 :

• L’industrie ($16,4 millards)
• La finance ($15,4 milliards)
• Le retail ($8,2 milliards)

Au niveau de la répartition géographique, ce sont les Etats-Unis, l’Europe et l’Asie Pacifique (hors Japon) qui figurent dans le tiercé de tête avec respectivement $78,8 milliards, $34,1 milliards et $13,6 milliards en 2017.

Enfin, il ne faut pas oublier l’Amérique Latine qui enregistre de son côté le plus important taux de croissance annuelle lié au Big Data (16,6%).

Et la France dans tout ça ?

À l’image de nombreux autres pays de l’Union Européenne, la France a clairement fait comprendre qu’elle comptait relever le grand défi du Big Data. Il fait ainsi partie des sept ambitions stratégiques identifiées dans le cadre de la Commission Innovation 2030.

Comme nous l’avons évoqué plus haut, le Big Data représente en France un secteur d’avenir. Il crée de nouveaux métiers et suscite des besoins toujours plus importants de la part des entreprises, à tel point qu’on parle aujourd’hui de « pénurie de talents ».

Le pays espère compter environ 140 000 emplois dans le Big Data d’ici 2020.

Côté formation, les cursus spécialisés n’en sont qu’à leurs prémices mais plusieurs écoles et universités proposent déjà un certain nombre de choix : masters, MBA, programmes de recherche…

Des parcours qui s’effectuent généralement en fin de cycle en tant que spécialisation (à partir de Bac+3 en moyenne). L’idéal étant en effet d’avoir déjà réalisé 2 ou 3 ans en école d’informatique ou d’ingénieur.

En février 2019, on comptait près de 40 formations proposées.

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Définition de la Big Data: le Big Data désigne les grands volumes de données générées par les utilisateurs de nouvelles technologies et plateformes numériques. Ces données sont très utiles pour les entreprises qui souhaitent améliorer leur performance commerciale.

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Grâce au Big Data, la stratégie marketing voit plus haut et plus loin

Si une chose est sûre, c’est que l’objectif de tout directeur de clientèle marketing qui se respecte est de réussir, dans un premier temps, à obtenir le maximum de données sur ses prospects et ses clients.

Dans un second temps, l’analyse de ces données est indispensable pour donner à ces dernières du sens et de la valeur.

Valeur qui contribuera à apporter une meilleure connaissance des clients et une compétitivité accrue : avec des données qualifiées, les entreprises améliorent leur stratégie de marketing relationnel.

La plupart des grands groupes comme des PME en France ont bien compris l’enjeu stratégique des données qui sont devenues un axe majeur de leur processus décisionnel et un levier de performance incontestable.

C’est pourquoi un grand nombre de ces entreprises investissent de plus en plus dans la recherche, le développement et l’innovation en lien avec la collecte et le traitement de données.

Grâce aux bénéfices apportés par le Big Data, les équipes marketing sont capables de produire des messages marketing qualifiés et plus pertinents.

Les bénéfices du Big Data pour le marketing

Les outils analytiques développés dans le cadre du Big Data permettent de mettre en place des solutions prédictives, de suivre des tendances en temps réel et de mieux anticiper les risques éventuels liés à l’activité et à la relation client.

Les données récupérées peuvent ainsi être stockées et analysées par les directeurs commerciaux pour améliorer leur connaissance des clients et du contexte au sein duquel elles évoluent.

Pour ce faire, de nombreuses technologies dites « de Big Data » se développent pour permettre aux entreprises de poursuivre deux grands objectifs :

1. améliorer l’utilisation et l’exploitation de l’ensemble de leurs données
2. faire en sorte que ces données soient au service de la stratégie marketing

Ces outils analytiques permettent, notamment, de centraliser et d’analyser différents types de données elles-même stockées sur différents types de supports (machines, serveurs locaux, clusters, clouds, etc.)

La prise en compte du Big Data peut apporter de nombreux bénéfices aux entreprises et contribue à améliorer sa compétitivité, notamment grâce à :

Une meilleure connaissance de ses clients

La récolte de données auprès des prospects permet une analyse plus fine des clients de l’entreprise. Les marketeurs sont alors en mesure de définir des portraits types (personae) en temps réel et au plus près de la réalité.

Des campagnes marketing plus efficaces

Parce que l’audience est mieux définie, les actions commerciales vont être plus ciblées et donc, plus performantes. Les stratégies de lead nurturing deviennent plus efficaces avec des contenus qui collent vraiment aux attentes des différentes cibles.

Une expérience utilisateur personnalisée

Les internautes sont aujourd’hui sensibles aux contenus qui répondent vraiment à leurs attentes. Grâce au Big Data, il est possible de répondre à ces exigences de personnalisation en s’appuyant sur les données récoltées à travers les différentes plateformes numériques et donc de proposer un contenu « sur-mesure » en fonction du profil.

Une meilleure fidélisation

Grâce aux outils d’analyse de données, l’entreprise peut plus facilement « segmenter » son portefeuille clients. D’un côté : ceux qui sont « chauds » (et donc prêts à réaliser des conversions). De l’autre : ceux qui envoient des signaux de désengagement (et qui peuvent alors faire l’objet d’une campagne de réengagement dans une optique de fidélisation).

La prédiction des tendances

Comme leur nom l’indique, les modèles d’analyse prédictive développés dans le cadre du Big Data permettent d’anticiper les besoins des clients. En proposant une offre adaptée, l’entreprise démontre alors qu’elle maitrise les problématiques de ses clients.

Une intervention à différents niveaux

Une fois qu’il est intégré au sein du processus stratégique de l’entreprise, le Big Data permet de mettre en place des opérations marketing à différentes étapes de la relation client :

– Le Retargeting

Il s’agit de cibler un individu qui a manifesté de l’intérêt pour un produit ou un service sur le site web de l’entreprise mais qui n’a pas donné suite à une conversion (acte d’achat ou demande de devis par exemple).

Le principe du retargeting consiste donc à « re-cibler » cet individu en collectant des informations qui permettront de lui communiquer des messages davantage personnalisés.

Ces informations peuvent correspondre, entre autres, aux types de pages visitées par l’individu ou à la profondeur de sa visite.

– Le Marketing Automation

Comme son nom l’indique, le Marketing Automation correspond au processus d’automatisation de campagnes marketing (envoi d’e-mailing, de SMS, ajout de contacts à des listes d’envoi, relances commerciales, etc.).

Il permet ainsi aux responsables marketing de se libérer de tâches répétitives à faible valeur ajoutée pour se concentrer sur la stratégie à long terme.

L’automatisation de ces campagnes est activée par la mise en place de scénarii définis au préalable et qui « conditionnent » le déclenchement des actions.

Par exemple, il peut s’agir de l’envoi automatique d’un e-mail à un prospect se trouvant à une étape spécifique du parcours d’achat sur un site web.

Cela permet ainsi d’envoyer le bon message, à la bonne personne et au bon moment.

– L’Analyse Prédictive

 Elle permet aux aux entreprises d’exploiter les grands volumes de données collectées par les auprès de leurs clients, de leurs marchés ou encore par le biais des plateformes numériques sur lesquelles elles sont présentes.

Ces données collectées peuvent ensuite être utilisées pour analyser les actions passées effectuées par les entreprises (réussites, échecs, historique de la relation client…) et donner lieu à des prédictions pour anticiper les tendances futures et optimiser la prise de décision.

Entraînés à partir de données statistiques, les modèles prédictifs peuvent fournir des éléments permettant d’adapter la stratégie en se basant sur des éléments factuels.

La Conclusion

En conclusion, on peut aujourd’hui affirmer que les évolutions et les métiers du Big Data ont révolutionné en profondeur le secteur du marketing.

Grâce à ces technologies, l’entreprise bénéficie d’une vision 360° de ses clients, jusqu’alors inaccessible, lui permettant de mettre en place des actions à moyen et long terme.

Cependant, même si l’importance stratégique liée à la possession et à la collecte de données est plus qu’évidente, c’est bien l’analyse qui en sera faite par les spécialistes du Big Data qui permettra de les utiliser de façon « intelligente » et surtout, au service de la relation client.

Si ce sujet vous intéresse et que vous souhaitez aller plus loin, n’hésitez pas à lire notre article sur l’analyse de data et le cloud et à visualiser cette infographie de Big Data Paris pour plus de détails sur les chiffres-clés mentionnés dans cet article ou téléchargez l’infographie ici.