Données de base Marketing basé sur les données

Data-driven Marketing: 9 raisons pourquoi les données apportent le succès

posted by Massimiliano Spennato |

Saviez-vous que la plupart des responsables marketing se disent favorables au marketing basé sur des données, tout en n'étant pas prêts du tout pour le pratiquer? La raison n'est ni un manque de connaissance ni d'initiative mais une mauvaise base de données. Car faire du marketing en s'appuyant sur des données incorrectes ou anciennes n'apporte tout simplement aucun succès. Nous vous montrons les plus grands inconvénients d'un marketing avec de mauvaises données de base. Ne passez pas à côté du téléchargement de notre infographie. Car beaucoup de conseils vous y attendent.

23 fois plus de nouveaux clients, une croissance annuelle de 30%, 70% de fidélisation des clients en plus, ce ne sont que quelques-uns des avantages que les entreprises axées sur les données revendiquent. C'est surtout au niveau de la prospection du marché que les données ont un rôle central. Il est très fâcheux de ne plus arriver à joindre un partenaire commercial au téléphone ou de voir revenir des envois postaux en masse. Et ce ne sont que les inconvénients les plus superficiels. Quand il s'agit de segmenter son marché ou d'aborder personnellement des clients potentiels, les mauvaises données sont de véritables trouble-fête.

Mais que se passe-t-il au juste quand vous pratiquez du marketing sans toutefois tenir à jour votre base de données? Nous avons rassemblé 9 inconvénients pour vous.

1 Trop de retours postaux

Le classique: Sur 20 000 lettres envoyées aux clients, 10 pourcent ne parviennent pas au destinataire. En comptant 1 franc par timbre, cela représente une perte de 2000 francs, et ceci pour chaque envoi. Si vous faites un mailing tous les 2 mois, autant engager une aide occasionnelle à 1000 francs pour nettoyer vos données.

En cas d'une prise de contact téléphonique, c'est quasiment pareil. Il n'y a certes pas de frais à payer, mais on perd du temps. En plus, la frustration du vendeur grandit avec chaque appel échoué.

2 Finir sur la blacklist

Dans l'approche numérique, le problème des adresses de contact erronées est encore plus grave. Quand une liste de diffusion contient un pourcentage élevé d'adresses obsolètes, cela génère des messages d'erreur des serveurs e-mail, appelés bounces. Les grands fournisseurs comme GMX ou Google mesurent les taux de bounces et pénalisent les entreprises aux taux d'erreurs élevés. Ils les mettent sur des blacklists et qualifient leurs mails de SPAM. La conséquence inévitable: Même les adresses e-mail correctes de votre liste de diffusion ne recevront plus vos mails.

3 Pratiquer un marketing selon le principe de l'arrosoir

Faire du marketing à l'aveuglette - donc sans données - est possible mais cela coûte très cher. Si l'on ne classe pas les clients dans des segments, on les aborde forcément tous - et c'est ainsi que les hommes célibataires vont trouver des publicités pour des couches-culottes dans leur boîte à lettre. Et c'est loin d'être un manquement mineur de nos jours. Des études ont démontré que les entreprises qui envoient ou diffusent souvent de la publicité non pertinente perdent en valeur de marque.

4 Le ciblage échoue

Les grands groupes de cosmétiques ont à présent adopté une démarche consistant à envoyer de la publicité en ligne pour les crèmes solaires uniquement au moment où il y a du soleil chez le visiteur du site web. Ce ne sont pas des données à caractère personnel (attention au RGPD), mais elles sont malgré tout hautement individuelles et pertinentes. C'est un bon exemple de la manière dont les bonnes données - en l'occurrence la position géographique du client - donnent des ailes au marketing.

Les mauvaises données en revanche comportent un facteur élevé d'agacement. Avez-vous déjà reçu une publicité en ligne pour un produit déjà acheté? On appelle l'affichage de ce type de bannières publicitaires Retargeting et il peut parfois être très envahissant.

5 Pas de personnalisation sans données

Amazon et Netflix définissent aujourd'hui un nouveau standard pour les exigences de beaucoup de clients. Ils attendent d'une boutique en ligne de leur proposer des fonctions permettant de l'adapter - que ce soit manuellement ou automatiquement - à leurs besoins personnels. Le niveau le plus simple est la diffusion de recommandations basées sur l'historique des achats de l'utilisateur - ou de celui des autres utilisateurs. Des données de base et interactionnelles sont réunies et combinées ici. Une communication personnelle se met en place: «Frank, voici un film que nous avons spécifiquement sélectionné pour toi, vu que tu aimes les films d'horreur.»

Dans le domaine B2B, la proposition individuelle adressée à la bonne personne dans l'entreprise est certainement plus efficace qu'une offre générique envoyé à l'adresse info@xxx.

6 Pas de Smart Data Analytics sans données

De nos jours, les analyses de données permettent fort bien d’identifier de nouveaux marchés, segments ou clients. Celles-ci exploitent les données existantes, les enrichissent par des sources externes et en retirent des conclusions. La forme la plus connue est le jumeau statistique. Il s'agit d'une personne ou société qui présente les mêmes caractéristiques que vos clients les plus rentables. Il y a une probabilité élevée de la voir devenir client. Mais seulement si vous les connaissez et si vous les abordez. Mais vous ne trouverez les jumeaux qu'à condition d'avoir une base de données correcte chez vous.

7 Coûts de support élevés

C'est probablement le service clientèle qui souffre le plus directement des mauvaises données. Il a besoin de toutes les infos sur le client. C'est le seul moyen pour lui de savoir de quel produit il s'agit et s'il existe déjà un historique du support. Il n'y a rien de plus agaçant que d'avoir à raconter toute son histoire à trois collaborateurs différents du support. Ce qui est pénible pour le client peut éventuellement coûter cher à l'entreprise. Si le service clientèle ne saisit pas minutieusement toutes les interactions et que le registre des données de base n'est pas propre et à jour, cela entraîne des coûts importants. Et selon toute vraisemblance, la satisfaction des clients va dégringoler elle aussi.

8 Mauvaise performance des Ventes

Avez-vous déjà configuré une voiture en ligne? Sièges en cuir: Oui volontiers. Système audio au top: Oui, absolument. Châssis sport: Indispensable! Bien entendu, cela ne fonctionne que si les données de base sont justes. Ce ne serait pas pratique si le fabricant n'était même pas en mesure de livrer la configuration choisie. Cela ne vaut pas seulement pour le domaine B2C, mais tout autant pour le B2B.

Certaines offres de vente comme un configurateur complexe ne fonctionnent qu'à condition d'avoir une base de données bien entretenue au niveau des composants.

9 Contrôle des processus du service achats

Il n'y a aucun doute que la saisie correcte des numéros de fournisseurs et d'articles est indispensable pour un service achats efficace. Ici, le suivi permanent des tous les changements de la base des données est d'une importance centrale, par exemple quand un fournisseur déménage. Cela fonctionne au mieux grâce à une automatisation via interface de programmation.

C'est encore plus intéressant quand on enrichit les données de base par des informations supplémentaires. Si l'on ajoute un indicateur financier à chaque client et prospect, on identifie les mauvaises affaires avant même qu'elles ne soient conclues. Cela évite des pertes inutiles ou d'avoir à courir après sa livraison.