{"id":2763,"date":"2018-09-23T16:52:04","date_gmt":"2018-09-23T14:52:04","guid":{"rendered":"http:\/\/content-performance-marketing.com\/?p=2763"},"modified":"2018-09-23T16:52:04","modified_gmt":"2018-09-23T14:52:04","slug":"quest-ce-que-le-data-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oonay.com\/fr\/quest-ce-que-le-data-marketing","title":{"rendered":"Qu&rsquo;est-ce que le Data Marketing ?"},"content":{"rendered":"<h1 class=\"more-space\" style=\"text-align: center;\"><strong>Qu&rsquo;est ce que le <a href=\"https:\/\/actualiteinformatique.fr\/data\/definition-marketing-analyst-2020#\">Data Marketing<\/a> ?<\/strong><\/h1>\n<p><span style=\"font-size: inherit;\">Depuis deux d\u00e9cennies, l&rsquo;extraordinaire digitalisation de la soci\u00e9t\u00e9 et le d\u00e9veloppement de l&rsquo;intelligence artificielle r\u00e9volutionnent le marketing. Dans cet univers num\u00e9ris\u00e9, le consommateur s&rsquo;apparente \u00e0 une liste de donn\u00e9es qu&rsquo;il s&rsquo;agit de savoir capter et traiter pour devancer et r\u00e9pondre \u00e0 ses attentes tout humanisant les process. Petit zoom sur le data marketing.<\/span><\/p>\n<div class=\"text-content\">\n<h3><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>1. Un peu d&rsquo;histoire sur le Data Marketing<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Identifi\u00e9 comme une cible qu&rsquo;il faut conna\u00eetre, le consommateur est depuis longtemps au c\u0153ur des pr\u00e9occupations des marqueteurs. C&rsquo;est n\u00e9anmoins dans l&rsquo;Am\u00e9rique de l&rsquo;apr\u00e8s-guerre que les milieux \u00e9conomiques comprennent en premier la valeur de la donn\u00e9e. Il s&rsquo;agit de tout savoir de la \u00ab\u00a0m\u00e9nag\u00e8re de 50 ans\u00a0\u00bb ou de tout autre segment de la population pour proposer des produits adapt\u00e9s et g\u00e9n\u00e9rer l&rsquo;acte d&rsquo;achat. C&rsquo;est le temps des enqu\u00eates et les marques vont d\u00e9s lors \u00e9tablir des fichiers clients qu&rsquo;elles vont s&rsquo;efforcer d&rsquo;enrichir par tous les moyens.<\/p>\n<p>Les Nouvelles Technologies de l&rsquo;Information et de la Communication (NTIC) vont d\u00e9cupler la potentialit\u00e9 des banques de donn\u00e9es. D\u00e9s 1997 l&rsquo;expression \u00ab\u00a0Big Data\u00a0\u00bb fait son apparition dans la biblioth\u00e8que num\u00e9rique de l&rsquo;ACM (Association For Computing Machinery). L&rsquo;arriv\u00e9e du Web dans les foyers au cours des ann\u00e9es 90, la g\u00e9n\u00e9ralisation des outils mobiles de connexions et l&rsquo;explosion du e-commerce dans les ann\u00e9es 2000 vont conf\u00e9rer \u00e0 cette qu\u00eate une toute autre dimension. Chaque jours des millions de clients potentiels se connectent et surfent sur la toile de site en site. Les marqueteurs y ont rapidement vu l&rsquo;opportunit\u00e9 de tout conna\u00eetre de leurs cibles ! Les programmateurs ou les d\u00e9veloppeurs s&rsquo;att\u00e8lent \u00e0 la tache pour fournir des outils informatiques capables de capter, d&rsquo;analyser et de classer toutes les donn\u00e9es laiss\u00e9es par les internautes et mobinautes sur la toile. Depuis 2010 s&rsquo;appuyant sur le d\u00e9veloppement exponentiel de l&rsquo;intelligence artificielle et du machine Learning, le big data est une r\u00e9alit\u00e9. Sa concr\u00e9tisation a de facto donn\u00e9 naissance \u00e0 une forme nouvelle de marketing, le data marketing ou l&rsquo;utilisation des donn\u00e9es d\u00e9sormais num\u00e9riques \u00e0 des fins commerciales.<\/p>\n<h3><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>2. Le data marketing comment ca marche<\/strong><\/span><\/h3>\n<h4>2.1 D\u00e9finition<\/h4>\n<p>Le data marketing aussi appel\u00e9 data-driven marketing d\u00e9signe la branche du marketing qui s&rsquo;appuie sur l\u2019utilisation des donn\u00e9es consommateurs. Il utilise le plus finement possible les donn\u00e9es de ses cibles r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es sur le Web et les r\u00e9seaux sociaux pour transformer ces prospects en clients et am\u00e9liorer la relation avec ceux-ci (CRM). Le data marketing s&rsquo;appuie pour ce faire sur des plateformes de gestion de donn\u00e9es : les plateformes big data sont con\u00e7ues pour capter, archiver, g\u00e9rer et utiliser les donn\u00e9es. A l&rsquo;\u00e8re digitale, le data marketing s&rsquo;impose aux entreprises au m\u00eame rythme que la digitalisation progresse dans tous les pans de l&rsquo;\u00e9conomie, c&rsquo;est \u00e0 dire \u00e0 marche forc\u00e9e! Concr\u00e8tement ce marketing engendr\u00e9 pour et par la digitalisation permet aux entreprises d&rsquo;adapter le message \u00e0 la cible et de le d\u00e9livrer au bon moment! Les marques qui entendent vivre et se d\u00e9velopper sur la toile comme dans le monde physique ne peuvent aujourd&rsquo;hui faire abstraction d&rsquo;une solution big data et d&rsquo;une strat\u00e9gie leur permettant d&rsquo;extraire des donn\u00e9es acquises \u00ab\u00a0la substantifique moelle\u00a0\u00bb de leur campagne marketing. Plus qu&rsquo;une nouvelle branche du secteur, le data marketing s&rsquo;impose progressivement comme le<strong> marketing 2.0<\/strong>. La r\u00e9volution num\u00e9rique appliqu\u00e9e au marketing.<\/p>\n<h4>2.2 Utilisation et enjeu<\/h4>\n<p>Pr\u00e9cieuse et m\u00eame vitale pour les entreprises, la donn\u00e9e est au c\u0153ur de toutes les pr\u00e9occupations. Si les plateformes big data ont techniquement r\u00e9pondu au besoin de collecte de la donn\u00e9e son archivage et son utilisation n\u00e9cessitent des outils technologiques et une strat\u00e9gie : le data fabric et le data mining. Une phase de transformation de l&rsquo;essai dans laquelle les enjeux et les d\u00e9fis pour obtenir l&rsquo;avantage concurrentiel recherch\u00e9 demeurent important :<\/p>\n<ul style=\"padding-left: 90px;\">\n<li>La collecte : parce qu&rsquo;elle est capable de ratisser tr\u00e8s large votre Data Management Platform doit apprendre la qualit\u00e9. Il s&rsquo;agit de faire le tri entre la donn\u00e9e d\u00e9chet car sans int\u00e9r\u00eat et celle qui une fois valoriser fera la diff\u00e9rence.<\/li>\n<li>Cr\u00e9er et nourrir un \u00e9cosyst\u00e8me : au sein de l&rsquo;entreprise la donn\u00e9e doit nourrir une cha\u00eene op\u00e9rationnelle r\u00e9active capable de la traiter et d&rsquo;agir en cons\u00e9quence. Parce que son utilisation est par essence transverse, son acc\u00e8s doit \u00eatre aussi ouvert que possible. Des outils de visualisation performants doivent permettre de nourrir tous les process de l&rsquo;entreprise de la R&amp;D au retour d&rsquo;exp\u00e9rience. Concr\u00e8tement le data fabric doit offrir une connexion directe et optimis\u00e9e des terminaux de l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me au cloud qui abrite le r\u00e9servoir data de l&rsquo;entreprise.<\/li>\n<li>Augmenter et g\u00e9rer l&rsquo;autonomisation : le machine Learning permet aujourd&rsquo;hui d&rsquo;envisager une utilisation des donn\u00e9es conforme \u00e0 la strat\u00e9gie mise en place par le data miner. Un objectif conditionn\u00e9 \u00e0 une gestion pr\u00e9cise des interfaces artificielles charg\u00e9es par exemple de la relation client. L&rsquo;autonomisation de la machine peut conf\u00e9rer au e-marketing une efficacit\u00e9 redoutable pour peu qu&rsquo;elle est appris en amont \u00e0 r\u00e9agir correctement aux diff\u00e9rentes sollicitations des visiteurs du site de l&rsquo;entreprise ou de ses clients. DPM et machine Learning doivent former un couple indissoluble pour le meilleur en bannissant le pire !<\/li>\n<li>Respecter le RGPD : vot\u00e9 en 2015 par le parlement europ\u00e9en le R\u00e8glement Europ\u00e9en pour la Protection des Donn\u00e9es entre en vigueur en 2018. Parce que le big data n&rsquo;a pas vocation \u00e0 devenir un big brother, les entreprise doivent s&rsquo;attacher \u00e0 respecter les r\u00e8gles li\u00e9s \u00e0 la protection de la vie priv\u00e9e des consommateurs. Un point vers lequel technique et \u00e9thique doivent converger. Une pr\u00e9occupation importante et permanente du data fab qui va devoir s&rsquo;assurer de la r\u00e9gularit\u00e9 de ses proc\u00e9dures et les formaliser pour pouvoir en rendre compte.<\/li>\n<li>Vision \u00e0 360\u00b0 et humanisme : la valorisation de la donn\u00e9e implique une prise en compte global de ce qu&rsquo;elle raconte. L&rsquo;analyse du contexte, une vision \u00e0 360\u00b0 autour de la donn\u00e9e, importe tout autant que cette derni\u00e8re. Un point o\u00f9 l&rsquo;intelligence artificielle atteint ses limites. Les \u00e9quipes vont devoir apprendre \u00e0 intervenir l\u00e0 o\u00f9 leur humanit\u00e9 apporte ce que la machine ne saura jamais faire. L&rsquo;identification pr\u00e9cise de ces phases d&rsquo;intuitivit\u00e9 humaine constitue \u00e0 elle seule un v\u00e9ritable d\u00e9fi pour tout data fab !<\/li>\n<\/ul>\n<p>Parce que les potentialit\u00e9s du data marketing sont immenses, ceux qui le portent au sein des entreprises ont une responsabilit\u00e9 \u00e9quivalente. Responsabilit\u00e9 vis \u00e0 vis des attentes de leur direction bien s\u00fbr mais responsabilit\u00e9 vis \u00e0 vis de la soci\u00e9t\u00e9. Il s&rsquo;agit de r\u00e9pondre \u00e0 l&rsquo;ambivalence entre le consommateur d\u00e9sireux de plus d&rsquo;efficacit\u00e9 et le citoyen soucieux de ses droits. Un enjeu qui d\u00e9passe de loin ceux du marketing !<\/p>\n<\/div>\n<h3 style=\"text-align: center;\"><a href=\"https:\/\/oonay.com\/contact\/\">Contactez-Nous pour en savoir plus sur le Data Marketing&nbsp;<\/a><\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Depuis deux d\u00e9cennies, l&rsquo;extraordinaire digitalisation de la soci\u00e9t\u00e9 et le d\u00e9veloppement de l&rsquo;intelligence artificielle r\u00e9volutionnent le marketing. Dans cet univers num\u00e9ris\u00e9, le consommateur s&rsquo;apparente \u00e0 une liste de donn\u00e9es qu&rsquo;il s&rsquo;agit de savoir capter et traiter pour devancer et r\u00e9pondre \u00e0 ses attentes tout humanisant les process. 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