News & Insights > Insights > Tendance 2022 : Le data-driven nouvelle pierre philosophale du marketing.

  •  By Bertrand Destailleur

Article publié sur LSA

Bien sûr, il y a la vente de produits dans le metaverse, l’achat de NFT en cryptomonnaie, le boom du vidéo-commerce, la promesse du DtoC face à l’urgente nécessité de se doter d’une base de données 1st party… Toutefois, s’il ne fallait en garder qu’une, s’il fallait se prononcer sur LA tendance de 2022, c’est assurément le « data-driven marketing » qui viendrait en tête. 

Rien de nouveau sous le soleil direz-vous. Mais l’ampleur et l’accélération sur le sujet prend une dimension qui transfigurera en 2022 toutes les directions marketing, toutes les directions data, toutes les directions technologiques. 

La preuve par 4. 

1/ En 5 ans, l’évolution des investissements des acteurs de la distribution en big data sera multiplié par 3,5* (Mordor Intelligence, 2021). 

2/ La personnalisation génèrera une réduction des coûts d’acquisition de 50%* (Etude McKinsey).  

3/ L’exploitation systématique des données permettra d’augmenter de 15% les revenus du e-commerce* (Benchmark Client Equancy)

4/ Les revenus des entreprises qui déploieront des communications personnalisées de rebond sur événements clients augmenteront de 10 %* (Etude McKinsey

Qui dit mieux ?! Face à ces preuves chaque jour apportées de cas d’usage data nouveaux et multiples, qui génèrent du revenu incrémental, la question n’est plus, « Est-ce une tendance lourde ? », mais « Comment accélérer sur le data-driven marketing ?», « Comment récolter au plus vite et au plus profitable, les fruits de la data ? ». 

Tour d’horizon 2022 des « data-bénéfices » sur 7 activités marketing 

De la détection de tendances à la monétisation des données en passant par l’innovation produits ou la promotion temps réel, chaque activité marketing sera « augmentée » par la data. Telle une nouvelle pierre philosophale, le data-driven transforme le marketing pour l’augmenter : en rapidité, en efficacité, en profitabilité. 

Activité n°1 : La détection de tendances, mondiale et instantanée grâce à l’IA  

Avec 2.900 entreprises de santé ou de beauté créées depuis le 1er janvier 2020 (Source Crunchbase), comment rester affuté sur son marché ? Comment ne pas rater la nouvelle technologie de diagnostic qui révolutionnera la beauté ?  Comment être le premier à détecter la prochaine licorne à incuber ? La solution : une veille automatique, globale, qualifiée et instantanée des créations de toutes les startups sur le sujet. Grâce à l’IA et au NLP (Natural Language Processing), il est désormais possible de sourcer, classifier et rapprocher automatiquement les acteurs des nouvelles technologies de diagnostic dans le monde entier. A partir d’un premier corpus d’acteurs et de mots clefs, cette solution permet de disposer d’une vision instantanée et mondiale des quelque 3.000 acteurs qui chaque année innovent et développent de nouvelles technologies de diagnostic dans les secteurs de la beauté et de la santé. Un gain de temps colossal sur la veille économique et un système d’alerting automatique qui permet aux comités de direction comme aux partenaires financiers de déceler par zone les technologies montantes à même de disrupter un marché. 

Activité n°2 : L’innovation produit où comment l’analyse d’images choisit les packagings gagnants 

Moins générateur et consommateur de data, plus habitué aux insights des études conso qu’à l’analyse des données, le marketing produit a goûté, plus tardivement que son homologue le marketing client, aux bénéfices de la data. Pour autant ses apports n’en sont pas moins stratégiques. Comment choisir les bons éléments de packaging à même d’accroître les chances de succès d’un nouveau produit ? Grâce aux technologies d’analyse d’images, un algorithme identifie aujourd’hui les types et élément de packaging qui rencontreront le plus grand succès commercial. Aujourd’hui ce type de solution permet d’estimer et prédire – avec plus de fiabilité qu’une étude consommateurs - les chances de succès d’un produit à son lancement selon son packaging. 

Activité n°3 : la prévision des ventes où l’acheminement du juste volume de nouveaux produits en fonction… des ventes passées 

A l’ère du fast-fashion, les coûts de réapprovisionnement d’un magasin pour rupture de stock ou reprise des invendus faute de mauvaises prévisions, impactent lourdement le compte de résultats de l’entreprise. Pour autant, nombre d’acteurs de la distribution continuent de livrer de façon indistincte et égalitaire, chaque magasin avec la même quantité de produits selon la règle établie : « Quantité produite divisée par nombre de magasins = nombre de produits/magasin ».  Mais quand un magasin vend 10 même produits en 1 mois, l’autre en vendra 2 en 3 mois. Pour pallier cette coûteuse différence en frais logistique, un algorithme de similarité visuelle entre les anciennes et nouvelles collections, permettra d’accéder à l’historique des ventes des modèles similaires pour chaque magasin. Ainsi, dans le tourbillon des nouveautés produites, il identifiera et prédira par magasin, les produits qui auront le plus de chances d’être écoulés, en quelle couleur, en quelle taille et sur quels mois ! A la clef, des gains financiers colossaux et l’assurance de ne plus mécontenter ses clients en raison d’une rupture de stock. 

Activité n°4 : La promotion en temps réel, arme de conversion massive 

Lorsqu’il s’agit d’activer un client, le moment désormais l’emporte sur le segment. En effet, si grâce à la data, l’intention d’achat est bien détectée, celle-ci prime sur le statut du client. Qu’il soit Primo acheteur ou Repeater, jeune ou âgé, mono-produit ou multi-produits, acheteur on-line ou off-line, son appartenance à tel ou tel segment client est « écrasée » par son désir d’acheter tel produit à un « instant t ». A ce titre, déclencher la bonne promotion en temps réel est une arme de conversion massive. Ici les nouveaux modèles de score basés sur les comportements historiques des acheteurs face à la promotion permettent, selon la promo-sensibilité du client, de variabiliser le montant de la promotion (5% ou 15%), de pousser le format le plus à même de le séduire (pourcentage, gain monétaire, formule type « 2 achetés, le 3ème à 50% »...) et d’identifier le moment le plus propice à la scénarisation de la promotion pour accroitre son R.O.I. La numérisation des échanges et des interactions facilitent aujourd’hui cet ajustement temps réel à chaque étape du parcours client avec pour bénéfice majeur de ne pas « offrir » aux clients qui achèteraient sans promotion, une réduction inutile ! 

Activité n°5 : La recommandation produits contextualisée, plus fort qu’Amazon ! 

Il y a moteur de recommandation et moteur de recommandation. Tout le monde connait le principe « les gens qui ont acheté ce livre ont aussi acheté ce livre ». Mais aujourd’hui, ce cas d’école simplissime qui mobilise peu d’intelligence n’est plus suffisant. Pour augmenter la pertinence de la recommandation ce qui fait la différence c’est la contextualisation. Ainsi, grâce à la consolidation des données de parcours client et de transactions, le produit poussé à tel ou tel client ne sera pas le même si, auparavant son panier contenait 1 produit ou 3, s’il a navigué sur telles pages du site, si la marque souhaite ôter ses best sellers des recommandations ou mettre en avant ses « produits fidélisants » ou encore si le client a montré au vendeur l’image d’un produit concurrent. Et surtout trouver la bonne combinatoire et la juste pondération entre les différentes dimensions. Résultat, une performance de l’algorithme de recommandation contextualisée beaucoup plus élevée et donc de meilleurs taux de conversion sur les campagnes CRM. Et pour le vendeur ou le téléconseiller, une confiance dans les outils de prescription produits qui fiabilise son accompagnement personnalisé du client et in fine booste l’up-sell et le cross-sell. 

Activité n°6 : l’anticipation du churn, au client prêt… 

S’il y a 5 ans, la plupart des scores de churn mobilisait 3-4 critères (une baisse de fréquence, de récence et de montant…) et rendait éligible le client susceptible d’attrition au segment « À réactiver », en attendant la campagne anti-churn du trimestre…, aujourd’hui plus de 60 critères combinés (activité CRM, profil socio-démographique, données de navigation, satisfaction et feedback client…) peuvent sophistiquer un score de churn et permettre de déclencher - à l’individu et à la date précise où le client aurait dû réacheter - la campagne de réactivation. Pour cela il suffit de passer de l’analyse descriptive à l’analyse prédictive. Objectif :  entrainer l’algorithme sur les clients churners de façon à identifier les caractéristiques et les parcours qui les ont amenés à abandonner la marque. Ensuite, il suffit de repérer les clients non (encore) churners qui possèdent les mêmes caractéristiques et refont les mêmes parcours que les churners afin d’éviter leur attrition future. Et c’est là où le data-driven emmène le marketing à ses sommets, puisqu’avec ce score prédictif les activations anti-churn sont déclenchées avant même que le client ne s’essouffle ou ne montre des signes d’affaissement de sa consommation voire même ne sache lui-même qu’il risque de ne plus acheter cette marque dans les 6 prochains mois ! 

Activité n°7 :  la monétisation des données nouvelle source de revenus des retailers 

Non seulement la data génère des revenus supplémentaires et réduit les coûts des activités marketing mais elle devient aussi une source de revenus à part entière à même d’auto-financer tous les développements et achats de solutions qui sont fait en son nom. Ainsi du Retail Media. Aujourd’hui un distributeur comme Carrefour ou Sephora commercialise le volume et la précision astronomiques des données dont il dispose pour le plus grand bénéfice des marques qu’il distribue. Un actif appréciable pour les marques qui, grâce à cette connaissance fine des clients (typologie de foyers, habitudes d’achat, taux de fidélité aux marques, promo-sensibilité, sites web favoris…), identifient rapidement et avec certitude : les concurrents directs, les parts de marché conquises sur d’autres produits ou d’autres marques, les variations de clientèles, les sites et médias fréquentés par leurs clients, les chemins de fidélisation vertueux, ou encore les audiences à fort taux de conversion en acquisition. 

Dès lors comment accélérer sur le data-driven marketing en 2022 ?  

Réponse en 4 étapes.

  1. Dresser une évaluation de la maturité data de l’entreprise.
  2. Estimer à chaque étape du parcours client les poches de valeur si la data était plus volumineuse et/ou mieux exploitée.
  3. Identifier les cas d’usage à mettre en place pour saisir les poches de valeur les plus prometteuses.
  4. Définir l’écosystème Adtech et Martech cible qui sera capable d’exécuter les cas d’usage définis. 

Et pour accélérer…, le plus rapide est de commencer dès le début d’année ! 

L'expert métier :

Bertrand Destailleur

Associé Expérience Client

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Crédit photo : Clay Banks - Unsplash

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