Bernard Hassler disait à ses équipes : “vous êtes assis sur un tas de fric et vous ne le savez même pas” (Bernard Hassler est un chef d’entreprise dans un film du siècle dernier avec François Cluzet). Les datas, c’est exactement pareil : les données sont un tas d’or sur lequel les entreprises sont assises, sans réellement l’exploiter ni même s’en rendre compte.
Méconnaissance ? manque de formation ? ou d’information ? Méfiance face à l’inconnu ou au chantier que cela peut représenter ? Aussi loin qu’on puisse remonter sur Google Trends (5 ans), le sujet Big Data est présent. Au niveau international, on ne peut pas dire qu’il continue à y avoir un intérêt croissant, mais depuis 2 ans maintenant, il ne faiblit pas (après avoir très fortement augmenté entre 2013 et 2015). En France, c’est un peu différent. Après une croissance jusqu’au printemps dernier, il y a eu une forte chute de l’intérêt pour le sujet, avant qu’il ne redevienne tendance depuis fin août.
Le site https://www.bigdataparis.com/ nous en dit en peu plus :
- 445M€ : la taille du marché du Big Data en France en 2016.
- 5Mds€ : estimation du marché de l’analyse prédictive portée par l’intelligence artificielle d’ici 2021.
- 10 500 participant au salon Big Data Paris en 2016.
Avant de poursuivre, quelques explications (via Wikipedia) :
Que veut dire data ?
Synonyme de donnée, souvent utilisé pour parler des données dans l’IT.
Quelle est la définition de Big Data ?
Ensembles de données si volumineux qu’ils dépassent l’intuition et les capacités humaines d’analyse. L’explosion quantitative des données contraint à de nouvelles manières de voir et d’analyser le monde.
Quel est le rapport entre Bigdata et marketing ? Pourquoi parle-t’on de Big data marketing ou de data marketing ?
Parce que, rapporté au business, c’est l’ensemble des données consommateurs et marché produites sur Internet par les internautes, leurs recherches, leurs présences et leurs interactions sur les réseaux sociaux. Cela s’applique aussi aux données produites par les clients de l’entreprise. C’est d’ailleurs le plus souvent ce qui est fait en entreprise et c’est là que se positionnent la majorité des acteurs et des start ups. Lors d’un récent événement data à Paris, toutes les interventions n’ont porté que sur les datas des clients, aucune sur les prospects, le marché ou la concurrence.
Mais ces données sont aussi produites en dehors de l’entreprise. Et là, le sujet est, à ma connaissance, moins souvent traité. Cela permet pourtant de mieux comprendre non seulement ses clients existants, mais aussi tous les non clients. Quels sont leurs besoins ? Quelles sont leurs attentes ? Quels sont leurs problèmes ? Quelles sont leurs insatisfactions ? Que cherchent ils ? Que veulent ils ? Comment cherchent-ils ? Comment s’informent-ils ? C’est une vraie étude de marché, puissante, sans prisme ni biais ni interprétation puisqu’on récolte des données sur les intentions de ses consommateurs potentiels.
Quand on les connait et qu’on sait de quoi leur parler et comment, c’est beaucoup plus facile et nettement moins cher de les toucher. L’avantage de cette approche, c’est qu’on va au-delà des préjugés liés aux études de marché classiques. Par définition, dans une étude de marché on se concentre sur des éléments socio démographiques et on aborde son étude avec un angle précis. Or, dixit une étude de Google : en se basant sur les données socio démographiques plutôt que sur les intentions on peut passer à côté de plus de 70% de son marché : “Marketers who rely only on demographics to reach consumers risk missing more than 70% of potential shoppers. Why? Because demographics rarely tell the whole story. Understanding consumer intent is much more powerfu”l (Lisa Gevelber, Google’s VP of marketing, shares how starting with intent can help you reach more of the right people than demographics alone).
Pourquoi parle-t’on de smart data ?
Cela représente les données “intelligentes”. On se concentre sur les données les plus pertinentes pour les campagnes marketing. La technologie Big Data est une évolution de la Business Intelligence.
Plutôt que Big Data, je préfère parler de data, “Big” ne sert pas à grand-chose. Ce qui compte, ce qui est important c’est la data. Et surtout (en ce qui me concerne), la market data, un élément essentiel, différenciant et encore insuffisamment exploité en web marketing.
Le online, ce n’est pas du offline
Ce qu’on observe le plus souvent en marketing digital c’est une transposition du offline. Marques, agences, consultants abordent la stratégie et la présence online comme si c’était une duplication du marché offline. On part de sa connaissance clients ou marché IRL (In Real Life) et on considère qu’on line c’est pareil. On aborde sa stratégie digitale en pensant que les concurrents sont les mêmes, que la segmentation est la même, que les besoins sont identiques, que l’expression des besoins est la même.
Place au Hope Marketing, le marketing de l’espoir
Et, pour toucher ses consommateurs, clients ou prospects en ligne, on garde des réflexes très mass market au travers du content marketing. On investit parfois assez lourdement (en ressources financières et en ressources humaines) pour préparer et produire des contenus (articles, livres blancs, infographies, vidéos, posts, images…) qu’on va chercher à diffuser par tous les moyens possibles et imaginables (sites, forums, blogs, réseaux sociaux, ads) en espérant en obtenir un résultat. C’est du hope marketing, et j’en ai déjà parlé dans plusieurs articles : on fait quelque chose en en espérant autre chose.
Résultats : cela ne marche pas. Le marketing digital ne marche pas.
Ce n’est pas moi qui le dit, c’est l’AMA (American Marketing Association) dans son rapport annuel (CMO Survey 2017) : 1/3 des Directeurs Marketing BtoC et ¼ en BtoB déclarent que leur marketing digital appporte un ROI. Pour les réseaux sociaux, c’est encore pire : “nearly half of respondents (47.9%) report that they have not been able to show the impact of social media on their business. Another 40% of respondents report they cannot show a quantitative impact of social media, though they sense its qualitative impact on business. Only 11.5% of respondents indicate they are able to prove the impact of social media in quantitative terms“.
Que veulent mes clients online ?
Je pense que la méconnaissance, pour ne pas dire la non-connaissance de son marché et de ses clients online est une des raisons importantes de ce manque d’efficacité et donc, au niveau mondial, de ces milliards de dollars jetés par les fenêtres.
J’en ai parlé à des prospects récents, tous dans des grands comptes BtoB. Dans 2 cas on s’est rendu compte avec une première analyse que l’entreprise avait décliné online sa connaissance client offline. Résultat, la segmentation de l’offre adoptée par l’entreprise ne correspond pas du tout à la segmentation online de la demande. Dans l’un des cas, on a même vu que tous les opérateurs majeurs du marché ont la même segmentation, la même approche déclinées du offline et qu’ils sont tous totalement “à côté de la plaque” dans leur approche online.
Pourtant, quelque soit le marché (spectacles, immobilier, métallurgie, BtoB, BtoC, food, PGC, industrie…) la data est là, disponible, accessible. Qu’on soit en BtoB, en BtoC, une start up, une PME, un grand compte, une multinational, la data est là et le Big Data en marketing est possible.
Quels en sont les domaines d’applications et les avantages :
- Connaissance marché
- Connaissance prospects
- Connaissance de la stratégie des concurrents
- Segmentation online de son marché
- Stratégie digitale
- Stratégie de contenu
- Pérennité du Directeur Marketing. Selon le CMO Survey Août 2017 de l’AMA, ce qui rend un Directeur marketing le plus efficace, c’est “being the voice of the customer at the leadership table”.
- Détection des océans bleus : niches on line où il y a une demande et peu de concurrence.
- Stratégie de différenciation.
- Détection d’opportunités business ou de besoins de nouveaux produits.
- Efficacité et rentabilité du budget marketing.
Pour une première étude sur votre marché, contactez-moi, c’est offert : cyril.bladier@business-on-line.fr
