Tout comprendre sur le Data Marketing et son impact sur l’innovation commerciale

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Face à l’avènement des Big Data et de l’intelligence artificielle, le data marketing s’est imposé comme une compétence précieuse pour les entreprises désireuses de gagner en performance. Ces technologies, qui bénéficient déjà aux plus grands acteurs économiques, peuvent-elles aider les PME /TPE à trouver leur place sur un marché saturé ? Découvrons le data marketing et ses impacts sur l’innovation commerciale.

Définition du data marketing

Le data marketing est une forme spécifique de marketing basée sur l’utilisation des données numériques pour mieux comprendre les clients et adapter sa politique (offres, prix, distribution, communication). Il regroupe des acteurs assez disparates au sein de 5 grands segments : diffusion & ciblage ; vente par collecte et location de données ; structuration du stockage et hébergement ; Data Quality et Data Management.

Si vous le souhaitez, vous pouvez approfondir la question en consultant ce guide relatif au Data Marketing proposé par Maetva.

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Qu’est-ce que le data marketing ?

Le data marketing utilise diverses sources de données provenant de différents canaux numériques tels que les réseaux sociaux, les sites web ou encore les applications mobiles pour analyser le comportement des consommateurs et adapter la stratégie marketing et commerciale.

Comment le data marketing s’intègre-t-il aux stratégies marketing et commerciales ?

Un bon exemple est celui des campagnes publicitaires ciblées qui peuvent être plus efficaces car elles visent directement un groupe spécifique de personnes. De même, le data marketing permet également d’amplifier la connaissance client afin d’adapter les offres aux besoins individuels ou encore analyser l’efficacité globale des stratégies commerciales et/ou promotionnelles mises en place par une entreprise.

Les différents segments du data marketing

Quels sont les principaux segments du data marketing ?

  • Diffusion & Ciblage : les données servent à déterminer quel type de contenu sera affiché et à quelle audience, sur quelle plateforme.
  • Vente par collecte et location de données : les entreprises recueillent des informations sur les consommateurs auprès des marchés secondaires comme le commerce électronique, le POS (point of sale) ou encore les applications tierces telles que Google Analytics.
  • Structuration du stockage et hébergement : les sociétés doivent disposer d’un système capable de générer rapidement des rapports à partir des données stockées en temps réel.
  • Data Quality : le but étant d’assurer que les données sont cohérentes, exactes et complètes.
  • Data Management : les données sont structurées puis enrichies avec un objectif pratique tel que la segmentation des consommateurs.

Quels sont les avantages et les inconvénients de chaque segment ?

Chaque segment peut présenter des avantages et des inconvénients selon l’utilisation qui en est faite. Par exemple, la collecte et la location de données peuvent être très utiles pour une entreprise, mais elle doit aussi veiller à respecter la vie privée des consommateurs.

Comment le data marketing peut-il aider à répondre aux enjeux traditionnels du marketing et de la vente ?

Quels sont les enjeux traditionnels du marketing et de la vente ?

Les enjeux traditionnels du marketing et de la vente incluent généralement la segmentation des consommateurs en fonction d’un produit ou service cible, l’optimisation des campagnes publicitaires, l’augmentation des taux de conversion, l’amélioration de l’expérience client et l’accroissement de la fidélité client.

Comment le data marketing peut-il aider à y répondre ?

Le data marketing aide les entreprises à identifier rapidement les tendances présentes sur le marché grâce à un suivi continu des comportements et des décisions d’achat des consommateurs. Cela permet également d’analyser l’efficacité globale d’une stratégie commerciale ou promotionnelle ainsi que mesurer plus facilement l’engagement client avec un produit ou service particulier. De plus, le data marketing est un outil puissant pour accroître la fidélisation des clients à travers une meilleure compréhension de leurs attentes.

L’impact du data marketing sur les directions marketing et commerciales

Comment le data marketing a-t-il conduit à l’apparition de nouvelles fonctions dans les directions marketing et commerciales ?

Avec l’avènement du Big Data, il est maintenant possible pour les entreprises d’utiliser une multitude de sources différentes afin de profiter au mieux des avantages offerts par le data marketing. Les responsables commerciaux ont donc besoin d’experts qualifiés pour manipuler cette masse importante de données, ce qui a mené à l’essor de nouveaux rôles professionnels tels que Data Analyst, DPO (Data Protection Officer) ou encore Data Scientist.

Quels sont les principaux rôles des professionnels du data marketing ?

Les professionnels du data marketing sont chargés de collecter, structurer, analyser et interpréter les données afin d’aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques et intelligentes. Leur travail consiste également à créer des bases de données à partir d’informations provenant de différents canaux numériques, à trouver des patterns cachés dans les informations pour en tirer des insights intéressants et à optimiser la relation entre l’entreprise et ses clients.

Après avoir exploré le data marketing et ses impacts sur l’innovation commerciale, nous pouvons constater que les données offrent une gamme variée de possibilités pour répondre aux enjeux traditionnels du marketing et de la vente. Ce qui a conduit à l’apparition de fonctions inédites dans les directions commerciales et marketing, offrant ainsi un soutien précieux aux entreprises.

La capacité des données à améliorer les pratiques actuelles et à créer de nouveaux produits est essentielle pour toute organisation cherchant à se développer. De plus, le data marketing permet de mieux comprendre les consommateurs et d’affiner sa stratégie afin de maximiser son chiffre d’affaires. Les entreprises peuvent tirer parti des possibilités illimitées offertes par les données pour trouver des solutions innovantes pour leurs clients et rester compétitives face aux concurrents.