Le Marketing d’une entreprise a toujours consisté en un ensemble de stratégies mises en œuvre pour optimiser la commercialisation des produits.
Par contre, aujourd’hui, la quantité de données disponibles sur vos visiteurs et clients potentiels a considérablement modifié la façon dont le Marketing est réalisé.
En effet, les données jouent un rôle clé et incontournable dans le Marketing du 21ᵉ siècle. Le Big Data et la Data Science sont des outils qui doivent être présents dans toute stratégie Marketing si elle cherche à prospérer.
Mais le Big Data, est-ce la même chose que la Data Science ?
C’est la question que j’ai posée à Luciana Sánchez, membre de l’équipe de Habitium.fr.
Cet article synthétise notre échange. Vous y trouvez une introduction utile à la Data Science et son utilité pour votre stratégie de Marketing Digital.
Table des matières
Qu’est-ce que la Data Science ? En quoi se distingue-t-elle du Big Data ?
Le Big Data est le premier maillon du monde complexe des données.
Comme son nom l’indique, le Big Data consiste en un grand flux de volume de données.
Quand les experts parlent de données, ils pensent à des images, des fichiers audios, des vidéos, des publications sur les réseaux sociaux, des emails, des sites web, des transactions, des analyses de trafic web ou des fichiers XML…
Toutes ces données proviennent de différentes actions réalisées par vos visiteurs comme :
- Ouvrir une page web,
- Suivre un réseau social,
- Télécharger un fichier,
- Écouter un podcast,
- Renseigner un formulaire…
Ce ne sont que quelques exemples d’actions que vous pouvez stocker afin de les analyser.
Bien sûr, ces données brutes ne sont pas d’une grande utilité.
Mais avec l’aide de la Data Science, vous allez les analyser, traiter et valoriser.
Pour cela, les data scientists assemblent de nombreuses connaissances en statistiques, en théorie de l’information, en mathématiques et évidemment en Marketing.
Vu le volume de données, leur analyse repose le plus souvent sur des algorithmes de machine learning (apprentissage automatique).
Mais avec cette analyse, vos prises de décisions sont fondées sur des données objectives et des modèles prédictifs.
Pour résumer, la Data Science découle du Big Data et en fait partie, mais que le Big Data sans la Data Science n’a aucune utilité.
9 applications de la Data Science dans le Marketing Digital
Voyons concrètement comment la Data Science vous aide à peaufiner votre stratégie Marketing.
1. Référencement Naturel (SEO)
La Data Science en référencement aide à comprendre les algorithmes de positionnement en détectant les schémas de publication.
Des outils SEO comme SEMrush repose essentiellement sur de l’analyse de données qui provient des pages de résultats de Google.
2. Publicité en ligne
La science des données structure les campagnes d’annonces publicitaires et définit précisément où diffuser de la publicité et à quel public s’adresser.
L’objectif est d’optimiser le retour sur investissement du budget investi.
Par exemple, le ciblage sur Facebook repose sur l’analyse du public qui consulte et interagit effectivement avec certains types de publicité.
Les données servent aussi par exemple à structurer différentes annonces publicitaires pour vos produits en fonction de l’audience et du canal.
3. Email Marketing
La Data Science sert à segmenter votre base d’abonnés afin que chaque personne puisse recevoir un contenu pertinent et au bon moment.
Par exemple, elle sait détecter les interactions des internautes sur vos pages produit pour envoyer des emails personnalisés à propos des produits avec lesquels ils ont interagi.
À partir de toutes ces interactions accumulées dans le temps, les données servent à repérer les habitudes de consommation. C’est précieux pour prévenir aux bonnes personnes l’ajout à votre catalogue de nouveaux produits.
Il est aussi facile de déduire la bonne fréquence d’envoi de vos emails ainsi que le bon moment de la journée.
Vous pouvez ainsi optimiser pleinement nos campagnes d’Email Marketing et accroître l’engagement envers notre marque.
4. Marketing de contenu
Elle aide à détecter le bon contenu pour pouvoir investir notre temps correctement, en fonction du public que nous ciblons.
Par exemple, l’analyse des recherches des utilisateurs fait ressortir les mots-clés à utiliser dans votre contenu, afin d’attirer votre public cible.
Autre exemple, l’analyse textuelle des premiers résultats d’une requête sur Google donne le champ lexical des pages. C’est comme ça que fonctionne des outils d’aide à la rédaction sémantique comme YourText.Guru ou encore 1.fr.
5. Calcul de prix
Comment fixer le meilleur prix d’un produit ?
Classiquement, les facteurs pris en compte sont : le coût du produit, les marges prévues, la concurrence, l’offre et la demande…
Avec la Data Science, vous ajoutez le comportement des clients, le positionnement de la marque recherchée et le comportement du marché en temps réel…
Ainsi, vous maximisez votre profit. En effet, vous définissez vos prix avec des facteurs volatils selon les tendances du marché. Par conséquent, vous adaptez votre stratégie autant que possible dans le but de ne manquer aucune opportunité.
6. Qualification des leads
Pour qualifier un lead, la data science analyse des facteurs tels que la quantité et la qualité des interactions des utilisateurs avec notre contenu publié, l’interaction avec nos réseaux sociaux et le comportement antérieur avec notre contenu.
À partir de là, vous définissez des algorithmes prédictifs pour donner un score à vos prospects selon leur probabilité de possibilité de devenir nos clients.
Cela permet d’allouer le niveau de ressources en fonction du prospect ciblé, en donnant la priorité aux prospects les plus rentables.
7. Profils de Buyer Persona
À partir de votre base de données client, vous établissez des profils d’utilisateurs et créez différents types de buyer personas en fonction du comportement des utilisateurs dans chaque canal sur lequel ils interagissent et au moment où ils le font.
De cette façon, vous établissez différents groupes de personnes idéales qui partagent certaines qualités au moment de la consommation.
C’est comme cela qu’est bâtit l’algorithme “LookAlike” des audiences similaires de Facebook Ads.
8. Validation de budget
La Data Science génère des modèles prédictifs basés sur les habitudes de dépenses afin d’optimiser notre budget Marketing.
Avec ces modèles, vous allouez mieux votre budget en fonction de la rentabilité, par exemple, d’un certain canal de diffusion ou d’une certaine campagne de Marketing.
9. Amélioration de l’expérience client
En analysant le comportement des clients en réponse à certains stimuli de Marketing Digital, vous mettez en exergue leurs préférences ou centres d’intérêt.
Par exemple, est-il préférable de contacter ce client via email ou via les réseaux sociaux ?
Autre exemple, l’A/B testing qui permet de répondre à des questions comme quelle version de ma page génère le plus de conversions ?
Ainsi, dans le cadre d’une stratégie omnicanale, vous proposez la meilleure expérience avec notre marque.
Ainsi, vous optimisez la conversion des prospects et générez de l’engagement. À terme, non seulement vous fidélisez votre client, mais cela conduit également à d’éventuelles recommandations futures.
audrey : merci Luciana pour cette introduction à la Data Science et à ces 9 cas d’applications au Marketing. Je me permets d’ajouter un 10ᵉ cas d’applications avec le “Sentiment Analysis”. C’est un outil clé pour surveiller votre réputation sur Internet.
FAQ – 3 questions courantes sur la Data Science en Marketing Digital
Comment la Data science aide-t-elle votre stratégie marketing ?
À partir de l’analyse de grands volumes de données pertinentes, basée sur les actions des utilisateurs, la science des données génère des prédictions sur le comportement des consommateurs pour en déduire des stratégies Marketing Digital plus efficaces.
Est-il utile pour tout outil de marketing ou est-il limité à quelques-uns ?
La Data science est omniprésente en Marketing. Elle est utilisée pour améliorer le positionnement SEO de votre site web, pour améliorer l’impact de vos publicités, pour concevoir votre stratégie d’email marketing, pour définir le contenu le plus pertinent pour votre site web et aussi pour établir votre grille de prix…
Est-ce utile peine d’investir dans la Data science ?
Bien sûr, la Data science est une stratégie recommandée aujourd’hui qui va devenir obligatoire dans le futur. Aucune entreprise ne peut s’en passer si elle cherche à structurer correctement ses stratégies de marketing digital, en optimisant les bénéfices et en réduisant les coûts au maximum.
Conclusion sur la Data Science et son utilité pour le Marketing Digital
Si vous cherchez à optimiser les résultats de votre stratégie de Marketing Digital, il est essentiel d’inclure la Data Science.
De manière générale, l’analyse des ensembles de données peut être utilisée pour réaliser les objectifs suivants :
- Détecter les tendances du marché.
- Prendre des décisions sur la base de critères objectifs, en connaissant les schémas de l’impact de ces décisions.
- Développer des stratégies de Marketing Numérique dans la durée, personnalisées pour chaque type de client et selon le contexte.
- Éviter les occasions manquées et optimiser les bénéfices.
- Modifier notre offre à l’avenir sur la base de l’analyse des tendances du marché, en l’adaptant aux besoins variés des clients.
Bien que cela soit une jeune technologie, il est évident que, couplée avec l’intelligence Artificielle, la Data Science représente l’avenir pour stimuler la croissance de votre entreprise.
Vous n’avez pas encore essayé d’exploiter vos données. Qu’attendez-vous pour optimiser votre stratégie de Marketing Digital avec la Data Science ?
Super article !
Merci Laura, vous pratiquez la Data Science ?