Passer à la Smart Data

La Data est aujourd’hui omniprésente dans l’entreprise et ce quelque soit leur taille ou leur secteur d’activité. L’exploitation de ces données peut être un formidable levier d’optimisation et de croissance au sein de l’entreprise et cela est encore plus vrai pour le marketing.

Mais la collecte de données en grande quantité et à tout prix, sans une réelle stratégie de gouvernance, peut s’avérer inefficace voire même risqué.

La digitalisation et le développement de nouveaux usages comme l’IoT représentent une réelle opportunité en termes d’Analytics pour les entreprises. L’IDC (International Data Corporation) estime que la collecte de données va augmenter de 42% par an sur les 2 prochaines années : « Les entreprises veulent disposer de lacs de données dynamiques où les données fraîches sont absorbées et où les données anciennes et périmées sont transférées vers des domaines de stockage à faible coût ».

Mais le passage au Big Data peut s’avérer un mirage coûteux et peu efficace car la majorité de ces données (environ 60%) ne sont aujourd’hui pas exploitées. Et souvent pour la bonne raison qu’elles n’en sont pas exploitables pour des raisons de qualité, de normalisation, de sécurité, …

Alors pour vos données marketing, pourquoi ne passeriez-vous pas à la « Smart Data » : réel levier de développement !

La Smart Data : Une donnée « tamisée »

Transformer la data en or noir, telle est la nouvelle promesse faite aux marketeurs… mais pour y arriver quelques prérequis sont nécessaires. Car si la difficulté ne réside plus dans la capacité à collecter et à héberger une quantité croissante de données générées par les consommateurs, elle réside plutôt dans la capacité à traiter et exploiter en quasi temps réel celles qui permettront d’améliorer la connaissance des clients et leur expérience tout au long de leur « user journey » quelque et ce quel que soit le canal d’interaction.

La première étape pour passer à la Smart Data est de cartographier l’ensemble des données présentes dans l’écosystème de sorte à isoler celles réellement nécessaires pour atteindre les objectifs business fixés en amont. Pas de Smart Data sans objectifs fixés en face pour comprendre pour qui et pourquoi la donnée doit être exploitée.

L’objectif à poursuivre est de se focaliser sur les données réellement pertinentes qui pourront être utilisées en temps réel pour de l’analyse, par des algorithmes ou comme déclencheurs d’actions, par exemple. En sortie, à partir de la cartographie et des objectifs, les données à collecter et à retraiter doivent être isolées. Avec la digitalisation du parcours client, la difficulté repose souvent sur la capacité à récupérer les données « live » générées sur différents devices (Site, Application, Vocal, …).

Ce travail qui parait simple sur le papier est pourtant le plus complexe car il nécessite la collaboration de différents profils dans l’entreprise et à l’extérieur.

La Smart Data : Une donnée transformée en « insight exploitable »

Si le sourcing et la collecte de la donnée est une phase importante dans la démarche « Smart Data », elle n’est cependant pas suffisante sans un travail sur le nettoyage et la structuration de la donnée.

En effet, les données, pour être exploitable, doivent avoir passées plusieurs filtres, en premier lieu celui du contrôle qualité pour s’assurer que la donnée collectée est bien correcte et au format attendu.

Et c’est après le passage de ce premier filtre que la partie réellement complexe intervient : la préparation des données.

Car la donnée est collectée de manière brute et donc très difficilement exploitable en l’état. Il est nécessaire en amont de « préparer » la donnée pour qu’elle soit structurée et retraitée. Ce n’est qu’à cette condition que la donnée pourra être convertie en information puis en insight métier.

Pour illustrer ce passage de la donnée brute à l’insight métier, prenons l’exemple d’un moteur de réservation.

L’internaute laisse une multitude de données comportementales brutes durant sa navigation notamment sur la période du vol, le nombre de passagers, la destination départ et arrivée, …

Pour devenir des insigths métiers, ces données « live » doivent en premier lieu pouvoir être collectées (et cela de manière transparente pour le consommateur) puis structurées et retraitées pour permettre leur interprétation.

Billet

Ici, le moteur permet de récolter une quantité importante de données brutes :

  • Date de réservation
  • Date de début et fin du vol
  • Nombre de passagers
  • Ligne : départ / arrivée
  • ….

Dans cet exemple, une approche de type Smart Data permettra de ressortir les insights suivants :

L’internaute recherche au mois de mai un voyage pour un couple pour une durée de 14 jours de Paris vers une destination soleil 2 mois plus tard sur les vacances scolaires d’été.

Avec en sortie une exploitation directe pour le service marketing afin d’établir un ciblage précis, d’adapter son plan média ou d’aller chercher des « look alike » sur les réseaux sociaux, …

En passant à la Smart Data, les deux dimensions clés qui apparaissent à cette étape sont la notion de véracité, indispensable pour assurer en permanence la fiabilité et la qualité de données mais aussi la notion de valeur pour ne se concentrer que sur les données qui généreront de la valeur ajoutée.

La Smart Data une donnée « RGPD compliant »

Avec l’entrée en vigueur du RGPD en mai 2018, l’univers du marketing a entamé sa mue. Ce règlement a permis une prise de conscience chez les marketeurs de la portée des données qui sont collectées et des responsabilités qui en incombent :

  • Collecter la stricte information nécessaire (Privacy by design & by default)
  • Respecter le droit des personnes quant aux données collectées et au traitement effectué
  • Sécuriser les données
  • …..

Autant de principes qui prévalent pour passer à la Smart Data. En effet derrière ce terme repose un certain nombre de principes repris par le RGPD. La transparence est un des points essentiels, collecter de la donnée ne peut se faire qu’avec le consentement du consommateur en ayant exposé de manière à pourquoi la donnée est collectée et comment elle est utilisée.

Les principes de Privacy by design & by default sont au cœur de la philosophie de la Smart Data qui vise à ne collecter et exploiter que les données pertinentes comme exposé un peu plus haut.

La notion de Data Privacy est également centrale, pas de Smart Data sans un process pour sécuriser les données. Hébergement, sauvegarde, accès aux données, nettoyage et suppression, … autant de mesures pour passer à la Smart Data, une donnée propre et éthique. Ces principes sont aussi à la base du lien de confiance que l’entreprise pourra ainsi tisser avec ses consommateurs, synonyme de création de valeur dans le temps.

Conclusion

L’explosion des données, générées par les consommateurs ces dernières années, est un véritable challenge pour les entreprises. Pour transformer ce challenge en réel avantage compétitif, les marketeurs doivent appliquer au monde de la donnée la maxime « less is more » en passant à la Smart Data.

Ce passage ne peut se faire qu’après une réelle réflexion en amont sur les objectifs business à poursuivre et les moyens en termes de données pour y parvenir. Pour vous assurer le succès dans cette démarche, il est nécessaire de faire appel à des experts de la Data Marketing et à des solutions comme SmartProfile garant de cette démarche sur le long terme.

 

 

 



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