28 avril 2017

Tourisme et Big Data, pour faire quoi ?

Prêts pour une petite leçon d’innovation Marketing ? On va se pencher sur le phénomène Big Data, sur ce qu’il recouvre et la façon d’optimiser son marketing en fonction de ces données.

D’abord, démystifier : La Big Data, c’est avant tout un buzzword qui regroupe un ensemble de notions de CRM qui existent depuis longtemps dans l’entreprise. Le fait que le digital ait démultiplié la quantité d’information produite est indéniable, mais cela ne change en rien la façon dont on peut exploiter celles-ci depuis de nombreuses années. Segmentation, personnalisation, timing… les réflexes de marketing et de communication à l’heure du numérique étaient déjà présents dans les mailing papier il y a 40 ans ! Ce sont simplement les moyens mis à disposition des entreprises qui ont évolués. Pas de panique !

L’important dans une stratégie de Data reste bien entendu la donnée. Que celle-ci soit fiable et permette réellement une exploitation en termes de marketing. Je ne vais pas m’étendre sur la notion de 4V : Volume, Variété, Vélocité, Véracité. Une donnée efficace en termes de Big Data se doit d’être nombreuse pour être représentative, couvrir différents aspects du profil de l’internaute et ne pas être caduque. Pour aller plus loin dans cette quête de la fiabilité des données, je vous invite à lire l’excellent Frédéric Gonzalo qui détaillait déjà très bien ces notions il y a deux ans sur son blog.

On va plutôt parler de la données, concrètement. Et on va en distinguer 4 typologies exploitables :

  • Données de contact : adresses, emails, numéros de téléphones, cookies, ID facebook… Bref, tout ce qui vous permet d’identifier un interlocuteur unique et surtout d’entrer en contact avec lui sur quel dispositif que ce soit.
  • Données de profil : on rentre dans la qualification, souvent socio-démographique. Le lieu de résidence, l’âge, le sexe… mais également la catégorie socio-pro, la cellule familliale, le niveau d’étude… Bref, tout ce qui permet d’avoir une idée plus précise du style de vie du contact.
  • Données d’intention : on touche à votre produit et à la relation qu’entretien le contact avec lui. Aime-t-il les sports d’hiver ou la montagne l’été ? Voyage-t-il 1, 5 ou 20 fois pas ans ? Aime-t-il les hôtels 3 ou 5* ? Bref, des données sur les intentions du contact, pas forcément proches, mais qui aident à sélectionner le produit qui serait le plus affinitaire avec son profil lors de la prochaine communication. On est là, assez souvent, dans le domaine du déclaratif ou dans la qualification de la méthode de collecte initiale du contact.
  • Données comportementales : Les plus nombreuses, les données comportementales concerne toutes les interactions qu’un internaute a pu avoir avec vos assets digitaux : pages visitées, zones cliquées, mails ouverts ou interactions sociale. Ces données servent à estimer l’imminence d’une action et les changements brutaux d’intérêt.

Ces quatre typologies de données renseignées au maximum pour chaque profil de votre base prospect ou client, pour chaque contact, vous allez réellement pouvoir mettre en place une stratégie d’exploitation efficace.

En gros, on en vient à définir une matrice permettant de savoir comment chaque type de données influe sur les 5 composantes d’une campagne marketing : Canal, Support, Produit, Message, Timing… sur le modèle suivant :

ETFS - 201510 - Big Data Matrice.jpg
La matrice ci-dessus n’est qu’une indication de l’impact potentiel de chaque data sur les campagnes de communication (ou de l’exploitation potentiel des données pour les campagnes prévues – suivant le sens de lecture). Il conviendrait en fait de remplacer les check-boxes par des actions et optimisations concrètes.
Par exemple, les données de contact permettent de définir à la fois le canal de communication optimal par contact mais également la pression optimale suivent le levier retenu (on affiche plus de bannières qu’on envoie de mail). Les données de profil aident également à définir le canal de communication le plus adapté – réseaux sociaux pour les jeunes, email pour les autres ? – et également le message à porter…
Dernier exemple, les données comportementales permettent souvent de définir timing et pression suivant le degré d’urgence de la transaction ressenti chez l’internaute.

En fait, une fois ces grands principes admis, le véritable enjeu de la Big Data est la « mesure » de son emploi. Ce n’est pas parce qu’une donnée est exploitable ou disponible qu’il est nécessairement bon de l’exploiter. Il convient donc de rester raisonnable dans la segmentation de ses messages et de ne pas tomber dans l’excès de micro-campagnes : le temps de mise en place des optimisations doit bien entendu être cohérent avec le revenu généré par celles-ci.

Cela impose également une mesure accrue de la performance. Pour être certain que l’exploitation des données est pertinente, il convient de mêler Big Data et outil d’Analytics ou d’Attribution Management et de savoir précisément quelle action à un impact à quel moment sur votre business.

Dernier point, la Big Data impose également de multiplier les données de contact pour être efficace. Il est plus facile d’être présent, et convaincant, auprès d’un consommateur si on peut lui parler via plusieurs canaux. D’où des phases de conquêtes et de fertilisation des données importantes.

En gros, on l’aura compris : la Big Data n’a de sens que si elle est intégrer à une mise à jour complète des outils de communication digitaux et du système d’information de l’entreprise. Un chantier qui convient de ne pas prendre à la légère.

A propos François Houste 418 Articles
Ange Gardien Numérique Ancien journaliste et chef de produit en hébergement digital. Aujourd'hui Directeur Conseil au sein d'une agence marketing. François travaille avec ses clients à mieux appréhender la révolution numérique et son impact sur le quotidien. Technophile, enthousiaste, nourri de web, de fun et de musique.
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