Le data-marketing est essentiellement basé sur l’exploitation de données chiffrées et précises sur les marchés, concurrents et prospects visés par les entreprises qui le mettent en oeuvre. Mais pour exploiter des données, il faut d’abord les récolter. Il m’a donc paru nécessaire de faire un rapide état des lieux des données disponibles sur Internet, mais pas que.
Il existe différents types de données qu’une entreprise peut exploiter. Certains sont facilement disponibles sur Internet, mais pas tous. Dressons-en une liste.
Les données disponibles dans l’entreprise
La première catégories de données est celles qui sont déjà présentes au sein même de l’entreprise. C’est une mine souvent inexploitée qui peut pourtant apporter de nombreuses informations. On parle de données “first party”, ce sont celles qui nous appartiennent.
Les données hors Internet
Il s’agit des données qui ne sont pas issues du monde numérique telles que les données comptables, les données liées à la gestion du personnel, les données commerciales. On peut notamment citer : le nombre d’appels entrants, le nombre de prospects dans le pipe, le taux de conversion de vos équipes commerciales, les coûts d’acquisition de vos clients, le panier moyen par offre, etc..
La mise en place d’indicateurs basés sur ces données peut constituer un bon départ pour l’établissement d’un tableau de bord efficace et utile aux décideurs.
Les données qui viennent du Web
Il s’agit typiquement des informations remontées par l’exploitation du site Web de l’entreprise. Google Analytics en est souvent la source principale : nombre de visiteurs, taux de rebond, durée de visite, taux de conversion, etc… il s’agit des KPI classiques du web-marketing. Ces données sont souvent négligées et sous-exploitées. Leur interprétation n’est pas aisée, aussi il est préférable de faire appel à des spécialistes.
Il peut également s’agir de la qualité et de la quantité des interactions entre les prospects de l’entreprises et les différents canaux d’acquisition mis en place. On pense aux emailing, aux campagnes de publicité en ligne, au remarketing, au social-selling, etc…
Les données qu’il faut aller chercher ailleurs
Les données qu’on cherche à exploiter ne sont pas toujours nativement disponibles au sein de l’entreprise. Dans ce cas, il faudra identifier l’endroit où les trouver et comment les récolter pour pouvoir les exploiter. On peut penser aux informations qui concernent la concurrence ou le comportement d’achat des futurs clients.
On peut récolter ces données via des partenaires, des fournisseurs ou des clients. On peut aussi les trouver dans l’univers de l’open-data. On parle alors de “third party”.
Les données hors Internet
Encore une fois, les informations de la vraie vie sont précieuses et inexploitées. Que savez-vous de la notoriété de votre marque ? Connaissez-vous tous vos concurrents ? Quelles sont les besoins précis de vos cibles commerciales ? Ces informations ne nécessitent pas forcément des technologies pointues pour être acquises. Parfois, un simple coup de téléphone suffit.
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Les données qui viennent du Web
Voilà ce qui nous intéresse le plus chez ONI ! Classons-les en deux catégories.
Les données faciles d’accès
Elles sont faciles d’accès parce qu’il existe des systèmes qui les mettent à disposition telles que des bases de données ou des outils disponibles en mode SaaS et parce qu’elles sont faciles à récolter. Typiquement, ces données sont souvent exploitables dans leur forme brute et ne nécessite pas d’analyse fine pour les comprendre. On pense, par exemple, aux adresses emails “scrapées” sur les sites Web.
En revanche, on peut croiser ces données pour en tirer des informations qui ne seraient pas évidentes à la première approche. Cela complexifie un peu le protocole, mais ça peut parfois valoir le coup d’y penser. Par exemple, que savez-vous du volume de demandes auxquelles vos offres commerciales pourraient répondre ? Une analyse de données spécifique peut répondre à cette question et vous permettre de calculer la taille d’un marché potentiel.
Les données difficiles d’accès
Ce sont les plus délicates à obtenir. Elles demandent des efforts conséquents et leur recherche n’est pas toujours couronnée de succès. Si elles sont disponibles, c’est leur récupération en masse qui pose problème. Il est donc souvent nécessaire de développer des outils spécifiques pour être en mesure de constituer une collecte exploitable. Ensuite, l’analyse se révélera souvent longue et complexe.
Le cas particulier des données personnelles et du RGPD
Depuis l’avènement du règlement général sur la protection des données personnelles, appelé RGPD, il est devenu plus contraignant, voire impossible, d’exploiter les données personnelles des internautes. Renseignez-vous avant de lancer un projet qui pourrait faire appel à cette famille de données.
Les données c’est bien, mais les exploiter c’est mieux !
Comme vous le voyez, au final, récolter de nombreuses données – on dit datas – n’est pas si compliqué. La complexité arrive quand il s’agit de les analyser pour en tirer des informations utiles et facilement exploitables. C’est le métier du Data-scientist.
C’est aussi grâce à ces “datas” que l’IA existe. Mais c’est une autre histoire…
