Alors que les pratiques marketing traditionnelles sont devenues caduques et que le marketing automation est en quête d’un nouveau souffle, les marketeurs sont aujourd’hui confrontés à la nécessité de repenser leur métier. Cela tombe bien : la Data — quand elle est disponible et bien utilisée — leur offre l’opportunité de récupérer du pouvoir d’action. 


Arnaud Chapis, co-fondateur d’Imagino et Olivier Guyomard, co-fondateur et président de LineUP7, ont croisé leur regard et leur expertise sur la question en évoquant 4 bonnes pratiques des solutions de Marketing Automation. Objectif : réconcilier Data et Marketing, personnalisation et industrialisation, expérience et ROI.

Bonne pratique n°1 : Faciliter l’accès à la donnée

On le sait, la Data est devenue un élément clé de la stratégie d’entreprise et de la stratégie marketing. Son exploitation n’est toutefois pas toujours optimale : la principale problématique ne réside pas dans la puissance fonctionnelle de  l’outil, mais dans la pertinence de la donnée récoltée comparée aux besoins. 

Si l’on effectue une approche par Use Case, on constate par exemple que 80% des cas sont inopérables en raison de données non présentes dans l’outil de marketing automation. 

 

Pour remédier au problème, il s’agit de répondre à 2 questions essentielles : comment accéder à l’ensemble des données de l’entreprise ? Et comment croiser les différentes sources de données (souvent structurées différemment) de façon à accéder à l’ensemble du patrimoine Data de l’entreprise ? 

Tel est le véritable enjeu du marketing, car c’est en accédant à l’ensemble de ces données que l’on peut finalement capter des signaux faibles, les agréger entre eux et identifier des ‘moments de vérité’ qui permettent de se positionner dans le temps du consommateur — et non plus dans celui de l’entreprise. 

 

Concrètement, cela est possible au travers de 2 leviers :

  • Le choix d’une CDP permettant d’accéder à l’ensemble de la donnée. C’est le cas d’imagino dont le système de plug-in sur les différentes sources permet de disposer d’un catalogue de données et d’une vision client à 360°.
  • Un accompagnement basé sur une approche différenciée de chaque client, et la mise en place d’une stratégie Test & Learn, comme le pratique LineUP7.

Bonne pratique n°2 : Tirer parti de la Data pour la segmentation

La gestion des campagnes et le métier de marketeur ont beaucoup évolué ces dernières années. Certes la récupération de données n’a plus besoin de se faire de façon traditionnelle par le biais de bases SQL. Toutefois, le rêve du tout automatique ne représente pas encore une réalité. 

Aujourd’hui, la vérité du métier se situe entre les deux. Et l’enjeu est double :

  • Permettre aux équipes marketing de reprendre la main sur la Data en leur donnant accès à un catalogue de données unifié et actualisé.
  • Leur permettre d’exploiter la donnée à forte valeur ajoutée (ce qui est souvent limité avec les outils actuels), et de calculer des indicateurs pertinents par rapport au temps du client.

Pour y parvenir, les équipes marketing doivent donc disposer d’un outil adaptable et ajustable, sur lequel elles puissent être autonomes. 

Bonne pratique n°3 : détenir une vision unifiée des différents contacts

Dans un monde régi par l’expérience client, la logique des indicateurs peut sembler dépassée. Peut-être le CRM 2022 devrait-il s’inspirer de la méthode Test & Learn pour répondre à la double problématique du volume (le temps de la marque) et du temps du client ? En effet, beaucoup de marques n’arrivent pas à passer de l’un à l’autre en raison de leur incapacité à intégrer les événements comportementaux. 

L’enjeu est donc de réconcilier les données chaudes et les données froides. C’est ce que promettent la majorité des CDP, qui disposent de l’expertise sur la donnée digitale mais peuvent avoir plus de difficultés à intégrer la donnée first party. 

L’avantage d’une plateforme comme Imagino est de détenir une expertise de base sur la donnée froide, et d’y avoir ensuite intégré le digital. Au final, cette capacité à intégrer les données froides et les données comportementales permet de basculer d’une communication générique à une Customer Interaction. On peut à la fois générer du volume et orchestrer des parcours personnalisés. 

Bonne pratique n°4 : personnaliser les messages

L’ultra-personnalisation — des campagnes et des messages —constitue l’un des enjeux majeurs du marketing. Beaucoup d’entreprises parviennent à segmenter, mais restent incapables de personnaliser les messages — avec un contenu dynamique en fonction des segments — en raison d’outils limitant les usages. 

Ainsi la puissance de la Data doit-elle être mise au service de la personnalisation pour répondre aux attentes du consommateur. Elle doit également permettre d’industrialiser les campagnes, pour répondre à la vision ROIste des entreprises. Il s’agit donc de réconcilier l’expérience avec la Data en intégrant une approche ROIste afin de préserver les marges. 

Capter 100% des comportements, intégrer l’ensemble des points de contact (en faisant co-exister on et off line) et intégrer tous les contenus constituent les principaux enjeux de la personnalisation des messages. 

Pour y parvenir, deux conditions sont requises : 

  • Disposer du bon outil
  • Avoir le bon accompagnement pour concevoir et déployer la stratégie qui permettra de combiner personnalisation des messages et industrialisation des actions.

 

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