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April 27, 2017

L’analyse de données : un outil stratégique

Posted by Manuel Diaz

Au hasard d’une veille tomber sur un article traitant de l’analyse de données comme étant un outil stratégique nous donne envie de partager certains passages.

 

Cet article commence ainsi, par le chapeau suivant:

“Hier encore réservée aux statisticiens, l’analyse des données est aujourd’hui à la portée des spécialistes du marketing dans les entreprises. Les outils sont devenus faciles à manier et à peu près compréhensibles pour le commun des mortels. Le procédé a gagné en vitesse. Aujourd’hui, on obtient en quarante-huit heures une segmentation qui demandait plusieurs mois auparavant.”

Et puis cet article démarre en nous expliquant que “l’analyse des données est aujourd’hui au coeur de la chaîne de la valeur client”. On peut difficilement être plus d’accord avec ceci, sachant que de nos jours il est quasiment impossible dans le domaine du marketing de ne pas entendre parler de “Data driven marketing”, de “Big data” ou bien encore de “predictive analytics” et d’intelligence artificielle.

Cependant, que l’on ne s’y trompe pas, si le principe est séduisant, sa mise en oeuvre doit se faire avec méthode parce que “les masses d’informations à traiter sont colossales. Cela inspire une démarche prudente, surtout lorsque l’on prend en compte le retour sur investissement”. Effectivement, si la démarche doit s’inscrire dans la recherche d’un ROI à court ou moyen terme, on prendra garde à évaluer les coûts directs et indirects (plateformes techniques, stockage de données, licences de solutions d’analyse, honoraires de consultants et de data scientists, etc.) en regard des bénéfices induits par la fidélisation ou un meilleur ciblage publicitaire.

Ensuite, l’article cite quelques cas dans plusieurs industries, à commencer par les telco et la finance : “L’opérateur de télécommunications Sprint fait appel à l’analyse des données dans le cadre de son programme de fidélisation pour ses 23 millions de clients. Il aurait réussi à réduire le taux d’attrition en élaborant des offres ciblées pour les clients multiproduits”. Voilà bien un sujet d’actualité : être en mesure de segmenter ses audiences de prospects et de clients, pouvoir proposer des offres adaptées à chaque profils en vue de lutter contre l’attrition, et en cherchant à développer l’équipement mutliproduit chez ses clients.

Dans la finance: “Les banques demandent des outils simples et surtout automatisés dans toutes les analyses d’informations sur le comportement des clients (…) Même démarche d’ailleurs que dans la téléphonie : le scoring doit être fait en temps réel”. Grâce aux récentes avancées technologiques, les outils ont gagné en simplicité et offrent des possibilités d’analyse en quasi-temps réel, ainsi, “on peut réagir aux premiers retours d’une campagne test en quarante-huit heures, pour vérifier l’adéquation du message”. Alléluia, Welcome to Data Driven Marketing !

Autre sujet abordé par cet article, celui qui se penche sur les préférences et les habitudes des clients afin de maximiser le ROI : “Comment repérer les clients les plus rentables, ceux qui couvrent 80% du chiffre d’affaires? Quels types de communication doit-on investir pour toucher ces clients ? Quelle est leur affinité par rapport à tel ou tel canal ?”.

Enfin, l’article aborde un point crucial : celui de la qualité des données. Parce qu’avec des données de mauvaise qualité en entrée , ou incomplètes, les meilleurs outils et les meilleurs algorithmes ne pourront pas faire de miracle. On nous dit ainsi que “l’actualité et la cohérence des données constituent le facteur-clé de la réussite. Il faut savoir traiter des masses d’informations stockées sur différents supports et systèmes. La qualité des données est responsable à 70% du succès. Le reste dépend de la méthode utilisée pour l’analyse”.

Parce que, n’oublions pas que tout ceci s’inscrit dans une démarche de recherche de performance opérationnelle, et que “chaque somme investie dans une prédiction doit aboutir à une augmentation du taux de fidélité, d’achat ou de réponse. C’est le seul critère de rentabilité d’un programme”.

A ce stade la conviction est naturelle sur les bénéfices et la nécessité de mettre en oeuvre des solutions de collecte et d’analyse de données clients dans les process marketing.

Article initialement publié sur e-marketing.fr en décembre 2001, oui 2001. Nous sommes en 2017 et cet article montre qu’il reste encore de nombreuses choses à faire dans le domaine de l’analyse des données.

Christophe Lauer, Business Director.

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