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Data marketing : les 5 tendances de 2016

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Le rôle stratégique des données va être renforcé en 2016, grâce à l'arrivée de l'intelligence artificielle et de nouveaux outils de data visualisation.

Data marketing : les 5 tendances de 2016

En 2015, la data est restée au centre des préoccupations des directeurs marketing, avec notamment l'explosion des DMP (data management platform), qui ont séduit de nombreux services marketing. A quelques jours de 2016, nous nous risquons à tenter d'identifier les grandes tendances à venir en data marketing, ou, à défaut, celles que nous souhaiterions voir émerger, de la data visualisation pour simplifier la prise de décision à la monétisation des données par les entreprises.

1. La data visualisation pour simplifier la prise de décision

La plupart des résultats d'analyse de données prennent encore trop souvent la forme de longs rapports fastidieux de centaines de pages remplies de métriques de toutes sortes, finalement peu utiles aux responsables marketing. En 2016, l'usage généralisé de la data visualisation devrait permettre de synthétiser l'information pour mettre en avant de manière pertinente, interactive et visuelle les résultats d'analyse, via des simulateurs de la satisfaction client par exemple. Il est donc nécessaire de réinventer dès maintenant les outils de data-visualisation pour simplifier et accélérer la prise de décision.

Source : IntelliPaat

Source : IntelliPaat


2. La donnée pour faire le lien entre parcours client online et offline

Si les marques arrivent à collecter un volume important de données pour suivre et analyser le comportement des consommateurs sur Internet, il reste encore compliqué de faire de même dans la vie réelle. En 2016, la démocratisation de l'open data devrait permettre aux responsables marketing de mieux mettre en parallèle le parcours client en point de vente et en ligne.

Le projet de loi sur le numérique, en faveur de l'ouverture des données publiques des entreprises, va dans ce sens : la géolocalisation des téléphones mobiles permet d'analyser les parcours avant et après la visite en magasin, tandis que l'utilisation de beacons ou des hotspots wifi permet de reproduire les parcours dans les rayons du magasin presque aussi finement que les parcours en ligne.

3. L'intelligence artificielle pour aider l'humain à passer du prédictif au prescriptif

En data marketing, la recommandation reste aujourd'hui majoritairement l'affaire de l'humain. Or la machine, via la création et l'utilisation d'algorithmes mathématiques complexes, peut apporter une aide précieuse dans la recommandation stratégique, via l'intelligence artificielle. On pense notamment à l'une de ses branches, la recherche opérationnelle, qui permet de trouver le plan d'action optimal qui prend en compte l'ensemble des contraintes métier.

En 2016, le recours à l'intelligence artificielle (et la recherche opérationnelle) comme complément à l'humain, via une approche scientifique dans la recommandation stratégique, permettra de passer du marketing prédictif au marketing prescriptif.

4. Le big data au service des ressources humaines

Selon une étude Monster/Ifop de décembre 2015, près de la moitié des recruteurs estime que les outils de big-data jouent un rôle essentiel ou important. Ces résultats montrent l'intérêt grandissant des DRH pour les données. Optimiser le recrutement de nouveaux talents mais aussi prédire les absences ou anticiper le turn-over, en mettant en relation les baromètres sociaux et les données RH, peut s'avérer d'une grande utilité pour l'entreprise.

En 2016, les ressources humaines devraient connaître leur révolution big data, en conjuguant la data 1st party et l'open data, à l'aide de modèles prédictifs adaptés aux besoins de l'entreprise. La fin du classique CV ?

5. La monétisation des données par les entreprises

Les géants du Web comme Facebook ou Google ou le secteur des médias via le RTB en ont fait leur business model : le data sharing ou monétisation de données va représenter en 2016 une carte à jouer pour les entreprises, qui prennent de plus en plus conscience de la valeur de leur data, certainement aujourd'hui le deuxième actif immatériel de l'entreprise, derrière la marque. Ce n'est qu'une question de temps avant de voir certains secteurs (les banques, les transports) se pencher réellement sur la question en vue de générer des revenus additionnels. À condition bien sûr de respecter le cadre règlementaire et la confidentialité de leurs clients, sous peine de sanctions.

L'auteur : Thibaut Lagorce, Directeur du Consulting chez SOCIO Logiciels (groupe NP6).

SOCIO Logiciels propose une expertise complète de la donnée, du big data management au traitement d'études, en passant par le géomarketing, le data mining, la recherche opérationnelle et la data visualisation, jusqu'à l'accompagnement stratégique sur-mesure. Retrouvez Thibaut Lagorce aux NP6 Marketing Insights le 28/01 à Paris.