Qu’est-ce que le data driven marketing ?
Mis à jour le 13 octobre 2024
Aujourd’hui, faire du marketing digital sans utiliser les données, c’est comme avancer en pleine nuit sans lampe de poche. Pour atteindre votre audience et maximiser vos résultats, vous avez besoin de données fiables. D’ailleurs, selon Forbes, 64% des professionnels du marketing affirment que les stratégies basées sur les données boostent leur ROI. Et c’est là que le data driven marketing entre en jeu : des actions ciblées, personnalisées, basées sur des informations concrètes et des insights clients.
Prêt à voir vos campagnes prendre une nouvelle dimension grâce aux données ? On vous explique tout, de la segmentation à la personnalisation, c'est parti !
Qu'est-ce que le data driven marketing ?
Le data driven marketing utilise des données fiables et à jour pour guider vos décisions marketing. Fini de tourner en rond : ces données vous montrent la meilleure route pour améliorer vos résultats, réduire les coûts et maximiser le retour sur investissement (ROI). En un mot, la performance sans détours. Et avec des outils comme le Big Data et l'IA, c'est encore plus simple.
La segmentation du marché : viser juste
La segmentation du marché, c’est l’art de découper votre audience en segments homogènes selon leurs comportements, démographiques, ou besoins spécifiques. Une étude de HubSpot montre que les campagnes marketing segmentées peuvent augmenter les taux d'ouverture des emails de 14% et les taux de clic de 101%.
Comment bien segmenter ?
Pas de mystère : la clé réside dans l'analyse approfondie des données collectées auprès de vos clients : que ce soit via des outils de CRM, des enquêtes, des études, ou encore leur comportement d’achat en ligne. Une fois que vous avez bien identifié les différents segments, vous pouvez ajuster vos offres et communications pour coller à leurs attentes.
➡️ Exemple L’Oréal
L’Oréal utilise le data driven marketing pour segmenter clients par âge, sexe et localisation, afin de proposer des produits adaptés. Par exemple, des soins anti-âge pour les femmes matures ou des protections solaires pour les régions ensoleillées. Et grâce à l'analyse prédictive, la marque anticipe même ce que vous voudrez demain. Bref, L’Oréal ou la beauté sur mesure prédite par les données !
@L'Oréal Paris
➡️ Autre exemple : Coca-Cola
Coca-Cola segmente son public selon les styles de vie : des boissons fun pour les jeunes et des options allégées comme Coca-Cola Zero pour ceux qui surveillent leur santé.
La personnalisation : du sur-mesure pour chaque client
La personnalisation, c’est du sur-mesure. Chaque client reçoit un message taillé juste pour lui, basé sur ses habitudes d'achat et ses comportements en ligne. Tout cela grâce à des outils comme l'intelligence artificielle (IA), le machine learning et l'analyse comportementale.
@L'Oréal Paris
Pourquoi la personnalisation fait toute la différence ?
Vous recevez une publicité qui vous propose des produits parfaitement adaptés à vos besoins, est-ce que ça ne vous inciterait pas à acheter ? C’est justement toute la force de la personnalisation : elle améliore l’expérience client et booste le taux de conversion. D'après Accenture, 91% des consommateurs sont plus susceptibles d'acheter auprès de marques qui leur offrent des recommandations pertinentes et personnalisées.
➡️ Un exemple inspirant : Netflix
Netflix personnalise ses recommandations de films et séries en analysant les habitudes de visionnage de chaque utilisateur. Résultat ? Chaque soir, c’est comme s’il lisait dans vos pensées : vous restez collé à votre écran, un épisode de plus… ou deux. Forcément, ça fidélise...
@Netflix
➡️ L'exemple de Amazon
Amazon utilise l’historique d’achat pour recommander des produits similaires ou complémentaires. Après chaque achat, il vous propose des articles qui semblent dire : « Un dernier produit avant de partir ? »... et, soyons honnêtes, on finit souvent par se laisser tenter. Résultat : les ventes grimpent en flèche, tout comme votre panier d’achat.
➡️ L'exemple innovant de Spotify
Spotify vous propose des playlists personnalisées comme « Discover Weekly », qui semblent avoir été créées juste pour vous. Résultat ? C’est un peu comme si Spotify connaissait vos goûts musicaux mieux que vous !
Optimiser vos campagnes et fidéliser vos clients
Le data driven marketing ne s'arrête pas à la personnalisation. L’optimisation des campagnes publicitaires, notamment par l’email marketing automatisé et les programmes de fidélisation, fait également partie du jeu. En analysant le comportement passé des clients, et en utilisant des outils comme le retargeting, vous anticipez leurs besoins et envoyez des emails personnalisés qui boostent les taux d’ouverture et de clics. Et les clients se disent : « Comment savaient-ils que j'en avais besoin ? »
Les avantages de la segmentation et de la personnalisation
Adopter une stratégie data-driven, ça change tout. Voici pourquoi :
- Vision claire du marché : grâce aux données, vous savez exactement qui sont vos clients et ce qu’ils attendent (et vous évitez de leur proposer une offre complètement à côté de la plaque !).
- Offres mieux ciblées : plus vos offres sont adaptées aux besoins de vos segments, plus elles ont de chances de fonctionner.
- Taux de conversion en hausse : un message personnalisé, c’est un client qui se sent compris et qui a envie d’acheter. Ce qui améliore l’expérience utilisateur et la fidélisation.
- Coûts de communication réduits : en ciblant mieux, vous dépensez moins tout en ayant plus d'impact.
L'e-commerce : un terrain de jeu pour le data driven marketing
Dans l’e-commerce, la segmentation et la personnalisation permettent de créer des expériences clients fluides, en connectant chaque interaction via une stratégie omnicanale.
L'omnicanal, l'arme secrète d'une expérience fluide
Dans une stratégie data-driven, l’omnicanal, c’est le fil conducteur qui relie tous vos points de vente : site web (SEO, SEA, SMO, affiliation, emailing, etc.), application, magasin physique. L’idée ? Offrir une expérience sans couture à chaque étape. Que votre client soit en ligne ou en boutique, il reçoit des recommandations parfaitement alignées avec ses besoins et ses achats précédents.
Exemple à suivre : Zara, la personnalisation en action
Zara combine parfaitement personnalisation et omnicanal. Sur son application, les clientes reçoivent des recommandations en fonction de leurs achats passés, peuvent réserver des articles directement et obtiennent des conseils personnalisés. Bref, le data driven marketing permet de créer une expérience client aux petits oignons qui donne envie d’acheter.
@Zara
Quels sont les pièges à éviter dans une stratégie data-driven ?
La première erreur, c’est de travailler avec des données obsolètes ou de mauvaise qualité, car ça fausse tout.
Un autre piège, c’est de collecter trop de données sans savoir quoi en faire : mieux vaut la qualité que la quantité.
Attention aussi à la sur-segmentation : si vous segmentez trop, vous risquez de diluer vos campagnes.
Enfin, ne vous focalisez pas uniquement sur les chiffres ! Derrière chaque donnée, il y a des clients bien réels à comprendre.
Data-driven vs. marketing traditionnel : en quoi ça change tout
Le data-driven marketing repose sur l’analyse des données clients pour prendre des décisions, tandis que le marketing traditionnel se base sur des approches plus générales et des suppositions. En gros, le data-driven permet d’être beaucoup plus précis et efficace dans ses actions.
Le data driven marketing convient-il aux petites entreprises ?
Absolument ! Même les petites entreprises peuvent profiter de l’analyse des données pour mieux comprendre leurs clients et optimiser leur budget marketing avec des outils accessibles comme Google Analytics 4 ou des solutions CRM.
Quels sont les différents types de data ?
Les données viennent sous différentes formes :
- Données structurées
Des données bien organisées, faciles à analyser, comme dans un tableur.
Exemples : noms, adresses, transactions.
- Données non structurées
Des données plus libres, sans format fixe, donc un peu plus complexes à traiter.
Exemples : vidéos, posts sur les réseaux sociaux, photos.
- Données semi-structurées
Un juste milieu : elles ont un minimum de structure, mais restent flexibles.
Exemples : emails, fichiers XML ou JSON.
- Données dérivées
Ces données sont créées à partir d'autres infos, comme des analyses ou prédictions.
Exemples : scores de crédit, segments de clientèle.
Ce qu'il faut retenir
Le data driven marketing, c’est la superpuissance des entreprises modernes. Il repose sur la segmentation et la personnalisation, deux techniques qui permettent de mieux comprendre les besoins de vos clients et d’y répondre de façon hyper ciblée. Avec l’aide de l’intelligence artificielle et des données, vous pouvez anticiper les comportements de vos clients, leur proposer des offres sur-mesure et augmenter l'efficacité de vos actions marketing.
En résumé :
- La segmentation vous permet de cibler les bons groupes au bon moment.
- La personnalisation renforce l'engagement client et booste votre taux de conversion.
- Avec une stratégie data-driven bien rodée, vous améliorez l’expérience client tout en optimisant vos coûts.
Alors, prêt à passer au marketing data-driven ?
Par Mélanie Robin
Consultante en référencement naturel (SEO) et stratégies digitales à Paris. J'accompagne les entreprises à optimiser leur visibilité en ligne.
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