Data-driven marketing ou Marketing des données

Le marketing de base de données consiste à collecter des données sur les clients — telles que noms, adresses, courriels, numéros de téléphone, historique des transactions, points de fidélité, etc. Ces informations sont ensuite analysées et utilisées pour répondre à une question ou à un problème particulier.

Alors que les prospects changent leur façon de choisir les produits et/ou services et que les comportements des clients évoluent d’année en année, les responsables marketing, ventes, finances en entreprise sont confrontés la prise de décision, qui n’est pas du tout chose facile.

Le but de stocker des données, c’est de les analyser. Or, selon le Harvard Business Review, trop souvent elles finissent dans un serveur sans rien faire de particulièrement utile.

Comment fonctionne le Data marketing ?

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Data analysis

La quantité croissante de données, les nouveaux types de données disponibles et la baisse du prix des infrastructures et des outils nécessaires à la saisie et à l'analyse des données augmentent la pertinence et l'importance des données et des analyses.

L’analyse de la data, c’est la science qui consiste à examiner des données brutes afin de tirer des conclusions sur l'information. Selon le glossaire marketing de Mailchimp, dans le monde du marketing numérique, l'analyse est essentielle pour comprendre et prévoir le comportement des utilisateurs et optimiser l'expérience utilisateur afin de stimuler les ventes.

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Son impact sur la prise de décision

L’analyse de data a donc un impact considérable sur la prise de décision car elle permet d’améliorer une série de facteurs non négligeables :

• Une meilleure expérience pour les clients et les auditeurs ;
• Des informations plus efficaces car directement utilisables ;
• Un gain de temps considérable car au lieu de rassembler toutes les données, on recherche les indicateurs de risque ;
• L’augmentation des revenus et des profits des entreprises ;
• La diminution des coûts et amélioration de la productivité ;
• La réduction significative des risques.

Qu’est-ce que la Dataviz ?

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Un format de communication efficace

La visualisation des données (data visualization) est la pratique consistant à traduire des informations dans un contexte visuel, comme une carte ou un graphique, afin de rendre les données plus faciles à comprendre pour le cerveau humain et d'en tirer des enseignements.

En effet, nos yeux sont attirés par les couleurs et les motifs. Nous pouvons rapidement identifier le rouge du bleu, le carré du cercle.

Notre culture est visuelle, qu'il s'agisse d'art, de publicité, de télévision ou de cinéma. La visualisation de données est une autre forme d'art visuel qui capte notre intérêt et nous permet de garder les yeux sur le message. S’il est vrai que certains sont plus à l’aise devant un tableau Excel, il ne s’agit que d’une minorité de personnes : c’est face à un graphique que la plupart voient rapidement les tendances et les valeurs mises en avant.

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Exemples généraux de visualisation de données

• Diagrammes
• Tableaux
• Graphiques
• Cartes
• Infographies
• Tableaux de bord

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La Data visualization à partir de données brutes sur Excel

Dans cette section, nous nous proposons de vous donner quelques conseils pour réussir à transformer une série de données brutes en un contenu plus visuel, et ce sur un outil qu’on n’a plus besoin de présenter : Excel.

Excel est un outil bien connu pour :

• stocker, analyser et organiser la data ;
• communiquer les résultats.

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Commencez par la fin

Avant de construire un workbook (classeur Excel), il est toujours utile de réfléchir au message final que vous souhaitez véhiculer et à la façon dont votre fichier aboutira à ce message final.

• Une fois que vous avez collecté les données, développez un onglet Résumé et/ou Hypothèses qui contient tous les résultats de votre workbook.
• Disposez vos informations de manière logique afin de comprendre leur ordre logique.
• Réfléchissez à la façon dont les éléments essentiels de votre workbook apparaîtront et affecteront votre produit final.

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Aidez-vous d’un template pour commencer

Pourquoi repartir de zéro à chaque fois, alors qu'il est possible de s'appuyer sur un modèle existant ? Lorsque vous identifiez un bon document Excel, enregistrez-le pour pouvoir le retrouver plus tard. L'emprunt est un des fondements d'Excel.

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Séparez les données

Le formatage est peut-être l'aspect le plus important de votre classeur Excel, car la façon dont vous segmentez la data est votre première impression.

Devant la quantité de données que vous êtes susceptible d’avoir à gérer, un tri s’impose. Selon les résultats que vous voulez présenter et les suggestions que vous voulez avancer, il faudra se défaire de certaines données. Il se peut néanmoins qu’elles demeurent une partie importante de votre fichier d’origine. Le cas échéant, le plus simple, c’est de créer un deuxième tableau, filtré, à côté de l’original. Il ne vous reste plus qu’à mettre en évidence les données filtrées et créer un visuel à partir de celles-ci !