Qu’est-ce qu’une stratégie data driven ?

Selon une étude menée par l’entreprise Statiste en 2019, « le volume annuel de données numériques créées à l’échelle mondiale a été multiplié par plus de vingt au cours de la dernière décennie ». Aujourd’hui, les organisations récoltent d’immenses volumes de données à propos de leurs prospects et de leurs clients. Ces données contiennent de nombreuses informations sur les comportements de ces personnes et leurs besoins.

Une stratégie data driven consiste à collecter ces données, à les organiser, les analyser et les interpréter de façon à prendre des décisions stratégiques et à mener des actions marketing alignées sur les attentes des clients.

Le principe d’une telle stratégie est simple ; contextualiser et personnaliser le message de l’entreprise auprès de ses consommateurs, grâce à l’utilisation de statistiques significatives pour valider ou non des hypothèses.

Quelles actions peuvent être menées par suite de la mise en place d’une stratégie data driven ?

Voici quelques exemples d’actions data-driven que votre organisation pourrait mettre en place :

La recommandation produit personnalisée : Une stratégie data driven vous permettra d’exploiter les données de navigation d’un internaute sur votre site et les données d’éventuels précédents achats pour personnaliser ses recommandations de produits. Par exemple, si l’un de vos clients a récemment acheté une paire de chaussures, vous lui proposerez facilement des produits complémentaires qui respectent ses critères personnels. Il pourrait par exemple s’agir de semelles à la bonne pointure, ou d’un produit pour entretenir les chaussures achetées... ;
L’automatisation de messages uniques : Vos stratégies d’e-mails marketing pourront tirer parti de la mise en place de scénarios qui prennent en compte la fréquence et le support de prédilection de chaque contact. Par exemple, une personne qui a visité la même page de votre site à plusieurs reprises pourra recevoir automatiquement un e-mail lui demandant si elle a besoin de conseils supplémentaires, ou lui proposant une promotion ;
Des segmentations croisées pour scorer efficacement votre audience : Vos données pourront être centralisées afin de mettre en évidence les différents profils dont se compose votre audience, tant au niveau de leurs informations personnelles que de leur comportement d’achat, leur engagement avec votre marque, etc. Ainsi, vous pourrez vous servir de ces profils pour créer des algorithmes qui scoreront vos consommateurs en fonction du profil auquel ils correspondent. Des actions spécifiques pourront ensuite être menées auprès de chacun de ces profils.

Quels sont les avantages d’une stratégie data driven ?

Offrir une expérience personnalisée aux clients et augmenter leur engagement : Grâce à l’adoption d’une stratégie data driven, votre entreprise sera en mesure d’offrir une expérience d’achat en ligne pertinente et personnalisée pour chaque internaute, se basant sur ses expériences et préférences. Ainsi, l’internaute évoluera dans un environnement en lien avec ses caractéristiques et ses besoins, ce qui l’incitera d’autant plus à interagir avec votre marque ;
Affiner l’expérience des clients : la stratégie data driven permet aussi aux entreprises de tester différents changements sur leur site internet, pour modifier le parcours client. Ces tests peuvent notamment être réalisés via l’A/B testing. L’impact de ces changements sur les internautes pourra être analysé, ce qui amènera les entreprises à prendre des décisions averties et à apporter de véritables améliorations à leur présence digitale ;
Mieux exploiter les opportunités du marché : En étant basées sur des éléments tangibles, les décisions stratégiques de l’entreprise pourront être mieux gérées et auront donc des chances de réussite optimisées. Ces décisions peuvent inclure l’exploitation de nouvelles opportunités dans le marché, la création de nouveaux produits ou services... De la même façon, votre entreprise développera une meilleure compréhension de son écosystème ;
Optimiser le flux de revenus : Amazon se sert notamment des données récoltées via sa stratégie data driven pour alimenter son moteur de recommandation de produits. Lors du passage à la caisse, la mention « fréquemment achetés ensemble » est inclue dans le panier et montre à l’internaute des produits qui sont susceptibles de l’intéresser. En utilisant cette technique, Amazon génère environ 35 % de ses revenus. De la même façon, votre entreprise pourra elle-même se créer des opportunités supplémentaires, et développer des solutions qui augmenteront sa rentabilité actuelle ;
Augmenter la productivité et l’efficacité générale de vos équipes : Les données que votre entreprise récoltera ne concerneront pas uniquement ses prospects et clients. Vous pourrez aussi vous servir des données RH et de celles de vos employés pour optimiser la gestion de vos talents. Par exemple, le supermarché Walmart fait face à un taux de turnover élevé en ce qui concerne ses employés. Grâce aux données récoltées, Walmart a pris conscience qu’un employé dont la démission prenait place endéans les trois premiers mois de son contrat représentait une perte nette pour l’entreprise, et qu’une diminution de 1% du taux de rotation lui permettait d’économiser des millions de dollars. En conséquence, Walmart a investi dans le développement de ses talents, et a prévu un budget d’un milliard de dollars pour augmenter la rémunération des employés. Les équipes du supermarché sont désormais plus solides, et le service client et la productivité s’en retrouvent améliorés.

Quels sont les défis d’une stratégie data driven ?

Les organisations qui décident d’intégrer une stratégie data driven font face à trois grands challenges :

La centralisation des données : Au départ, les données sont généralement dispersées au travers des différents systèmes d’information utilisés au sein de l’organisation, à savoir son CRM, son compte Google Analytics, son site e-commerce, les réseaux sociaux, son outil de marketing automation, etc. Les données peuvent ainsi être difficiles d’accès, compliquées à associer et à analyser ;
La maintenance des données : Afin de pouvoir être utilisées dans le cadre d’actions marketing, les données doivent être à jour. Pour ce faire, l’organisation doit notamment mettre en place un processus en rapport avec la qualité des données. Si ce processus est manuel, la mise à jour des données peut s’avérer particulièrement chronophage ;
La création d’une culture “data-driven” dans l’entreprise : Il s’agit sans aucun doute de la plus grande difficulté rencontrée par les entreprises qui souhaitent adopter une stratégie data driven. Une telle démarche induit des changements culturels et des nouvelles compétences à développer.

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