Avec la Datatech, le marketing entre dans une ère de maturité. Finies les stratégies à l’ancienne, mélange d’habitudes et d’intuition : la data permet désormais d’affiner la connaissance client, de personnaliser l’expérience et de prédire les comportements. Bref, de gagner en efficacité et en pertinence. Mais concrètement, la Datatech est-elle vraiment accessible quand on est une entreprise de taille moyenne ? Si oui, quelle solution privilégier et comment s’organiser ? 

Olivier Guyomard, ingénieur ayant 15 ans d’expérience dans le domaine DataTech (et Co-Président de LineUp7), nous explique comment choisir sa solution Datatech. 

 

Aujourd’hui, le mot Data est sur toutes les bouches. Concrètement, quand on parle de Datatech, de quoi s’agit-il ?

La Datatch regroupe les outils qui permettent d’adresser 3 domaines :

  • La collecte de la Data
  • Le stockage et le raffinage
  • L’activation de la donnée

De façon plus précise, l’enjeu de la collecte de la Data, c’est d’être capable de récupérer la donnée là où elle est. Cela concerne d’un côté les données de navigation (récupérées via Google), et de l’autre les données produites par l’entreprise elle-même (achats, données provenant du service clients,…). Ces dernières constituent les données 1st Party.

En ce qui concerne le stockage et le raffinage de la Data, deuxième champ d’application de la DataTech, il s’agit de stocker la Data, de la nettoyer (Data Quality) et de pouvoir la traiter pour effectuer des calculs d’indicateurs, soit ce qui relève de la Data Science.

Enfin, la Datatech englobe également les outils d’activation de la donnée, qu’il s’agisse d’activation marketing avec le marketing automation (campagnes emails ou sms par exemple), de personnalisation (personnalisation insights) ou d’outils de pilotage.

En résumé, la Datatech englobe tous les outils de cette chaîne de valeur.

Quel ROI retirer d’un investissement dans des solutions Datatech ? Plus particulièrement, quelles sont les retombées dans le domaine DataMarketing ?

Jusqu’à peu, le marketing fonctionnait beaucoup à l’instinct et selon des méthodes traditionnelles, avec des marroniers comme Noël, la fête des mères…

Le 1er objectif de la Datatech, c’est de comprendre et de prédire. Cela permet une meilleure personnalisation (des offres et des messages), une meilleure expérience client et une meilleure compréhension de ce qui se passe chez un consommateur via les signaux faibles.

Au final, on n’est plus sur le temps de la marque mais sur le temps du client. Ainsi, on peut diffuser le bon message au bon moment sur le bon canal au bon consommateur. Certes, c’est la promesse du marketing depuis 20 ans, mais elle était jusque-là très compliquée à mettre en oeuvre.

Avec la Datatech, nous avons cette capacité à identifier et isoler les comportements, et donc à proposer les bons parcours, ajustés sur les temps du client. Cela maximise les chances de transformation, génère un meilleur chiffre d’affaires et améliore le ROI, tant sur le plan qualitatif que quantitatif.

Les solutions Datatech s’adressent-elles à tout le monde ? Existe-t-il des solutions plus ou moins adaptées en fonction de la taille de l’entreprise ?

En ce qui concerne les solutions Datatech, deux mondes s’affrontent : les très gros acteurs qui proposent des solutions globales et intégrées, et une myriade d’acteurs Datatech/martech proposant des solutions plus spécifiques.

Parmi les gros acteurs du marché, on peut citer Salesforce, Adobe, Oracle. Leur point fort : couvrir les problématiques Datatech dans leur globalité, c’est-à-dire offrir des solutions permettant la collecte, le raffinage et l’activation de la Data.

Salesforce a par exemple intégré au fil des ans toutes les briques applicatives pour proposer une solution globale : en rachetant Exact Target pour la partie Marketing Automation, Krux pour la DMP, Demandware pour le e-commerce. L’organisation de Salesforce en cloud permettant ensuite d’adresser les différents départements de l’entreprise, avec des solutions spécifiques pour le marketing, l’analytics, les forces de vente, …

L’inconvénient de ces solutions globales : elles sont chères en termes de licence, d’application et de maintenance, et s’adressent donc davantage aux grands comptes. Par ailleurs, l’interopérabilité des solutions, présentée comme un atout, n’est pas toujours effective.

A côté, on compte environ 10 000 acteurs dans le secteur Datatech/martech proposant des solutions dédiées de web analytics, marketing automation, web insights… Tout l’enjeu est alors de choisir le bon outil, et de veiller à l’interopérabilité des solutions.

Chez LineUp7, notre mission consiste à aider les PME et ETI en sélectionnant les meilleures solutions en termes de coûts, de périmètre d’application et de facilité de prise en main de la part des équipes pour opérer au quotidien.

Quels seraient vos conseils / recommandations aux PME qui hésitent à investir dans une solution Datatech ?

Avant d’investir dans une solution Datatech, il faut se poser les bonnes questions. Et notamment savoir à quel enjeu business vous souhaitez répondre. La stratégie Data repose en effet sur la vision business. Par exemple, acquérir de nouveaux clients ou favoriser le deuxième achat.

Il faut ensuite écrire une roadmap Datatech qui va mixer outils et Use case. Cette Roadmap se met en place sur une durée de 18 à 24 mois : on n’agit pas en mode big bang, mais de façon itérative avec des premiers use case et succès à enrichir au fil de l’eau.

Enfin, la clé pour investir avec succès dans une solution Datatech est de se faire accompagner. Il existe beaucoup d’outils et de façons d’envisager le sujet.

Se faire accompagner évite donc de perdre du temps et de l’argent.

Les solutions Datatech s’adressent-elles à un profil d’entreprise spécifique ? Quelles sont les compétences et l’organisation requises en interne pour intégrer ce genre de solution ?

Quels que soient le secteur d’activité et la taille de l’entreprise, startup en démarrage ou grand groupe déjà bien installé, la Datatech est aujourd’hui incontournable. Mais les sujets seront abordés différemment en fonction du degré de maturité de l’entreprise. 

Concernant les compétences, il n’y a selon moi pas besoin de compétences techniques spécifiques car la partie tech peut-être sous-traitée. En revanche, il est nécessaire de compter dans son organisation une personne qui fait le lien entre Data, Techno et Business : ce rôle pivot est essentiel pour comprendre les enjeux et intégrer avec succès une solution Datatech. 

Quant à l’organisation, il est essentiel de constituer des équipes mixtes, et de faire travailler main dans la main marketing, data et techno. Aujourd’hui, l’IT ne peut plus être un élément isolé dans les organisations.

 

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