A lire sur: http://www.decideo.fr/La-DMP-l-aspirateur-a-donnees-comportementales_a6844.html
FRANÇOIS DE CHARON, YSANCE
14 MARS 2014
François de Charon, Directeur de la stratégie digitale chez Ysance
Qu’y-a-t-il de commun entre l’ouverture d’une newsletter, le temps passé à consulter un article de presse online et un achat effectué sur le net ou en magasin ?
A chaque fois, une interaction est créée entre une personne et une marque.
Ces actions et ces points de contact sont précieux, car ils traduisent les goûts et les intentions des internautes. En ce sens, ils renforcent la connaissance clients et alimentent les profils de consommateurs. Seulement, comment collecter, centraliser et analyser ces éléments ? Depuis peu, les métiers du marketing peuvent compter sur des solutions quasi prêtes à l’emploi : les DMP (data management plateforme).
Si elles ont le vent en poupe, ces derniers mois, ces aspirateurs à données comportementales le doivent déjà aux volumes grandissants des interactions digitales générées par les clients sur le web, les réseaux sociaux ou leurs appareils mobiles.
Elles le doivent également aux technologies du big data sur lesquelles elles s’appuient (notamment Hadoop), accessibles à moindre coût. Des technologies capables, à travers d’énormes volumes d’informations, de retracer les parcours clients et de réconcilier leurs identités. Ces deux fonctions sont indispensables car les processus d’achat sont rarement linéaires.
Ainsi, un client sélectionnera d’abord sur le web l’article de son choix, avant de l’acquérir en magasin. Un autre, séduit par un produit consulté sur sa tablette via une newsletter, l’achètera dans un second temps sur son ordinateur fixe. Un troisième sollicitera un conseiller en ligne avant de procéder à une transaction sur le web et de donner son avis sur les médias sociaux… Dans tous les cas, la DMP identifie que ces différents points de contact correspondent au même foyer, voire à la même personne.
Pour réaliser ces croisements et ces recoupements, ce socle analytique s’ouvre à 3 types de données. Celles déjà liées à l’audience du site, en capturant des « événements d’interactions » (chargements de pages, clicks boutons,...). Celles, ensuite, issues du système d’information du vendeur (profil du client, historique d’achat, tickets de caisse, données référentielles, etc). Celles, enfin, traduisant la réactivité du client (taux de click sur les newsletters, les bannières, les coupons, le service client, etc.).
Il serait pourtant erroné de croire que cette DMP se suffit à elle-même. Si avec ces données comportementales, elle enrichit bien l’historique consommateur et livre des segments clients prêts à l’emploi, elle ne génère aucune action marketing, à proprement parler.
Son rôle : fournir des données activables par les différentes briques d’une plateforme digitale (e-commerce, CRM, digital marketing, big data, moteurs de recommandations, etc.) qui, elle, est chargée de déployer une stratégie marketing orientée client.
La DMP affine également des segmentations historiques, basées uniquement sur les actes d’achat. En retour, les résultats des actions marketing conduites par la plateforme digitale sont logiquement réinjectés vers la DMP. Tous deux s’alimentent mutuellement, formant une boucle vertueuse.
Un journal en ligne proposera, par exemple, une offre spéciale aux lecteurs qui ont visité une rubrique particulière au cours des deux derniers mois, et qui sont restés en moyenne plus de 30 secondes par article. De la même façon, un site marchand personnalisera ses newsletters en lançant 5 éditions différentes, correspondant à autant de profils d’abonnés identifiés dans la DMP (selon des critères de propension d’achat, de réactivité aux envois ou de similarités avec d’autres acheteurs).
Gardons également à l’esprit qu’une DMP doit rester un élément standard du SI marketing des organisations. Un élément à acheter sur étagère, bien trop complexe et coûteux pour être développé en interne. Comme elles s’en remettent à des solutions de Web Analytics comme Google Analytics pour analyser le trafic de leur site web, les entreprises devront s’équiper d’une DMP prête à l’emploi pour donner du sens aux interactions digitales générées par les consommateurs.
Nous croyons, enfin, que le déploiement de cette brique n’a pas à impacter l’infrastructure marketing existante de ces entreprises. Autrement dit, leurs modules d’e-commerce ou de CRM doivent fonctionner indépendamment de leur DMP. Cette précaution est de taille car certains acteurs ont la tentation d’en faire un élément central de leur plateforme digitale, une colonne vertébrale sur laquelle viendraient se greffer une batterie d’outils marketing propriétaires. Loin de cette vision, nous estimons que les organisations doivent être libres de déployer ou de conserver les modules de leur choix.
En synthèse, la DMP s’impose donc, d’ores et déjà, comme une brique indispensable aux plateformes digitales en tant que producteur de données clients activables pour les systèmes opérants tel que le eCommerce, le CRM ou encore les outils de Campagne Management.
A chaque fois, une interaction est créée entre une personne et une marque.
Ces actions et ces points de contact sont précieux, car ils traduisent les goûts et les intentions des internautes. En ce sens, ils renforcent la connaissance clients et alimentent les profils de consommateurs. Seulement, comment collecter, centraliser et analyser ces éléments ? Depuis peu, les métiers du marketing peuvent compter sur des solutions quasi prêtes à l’emploi : les DMP (data management plateforme).
Si elles ont le vent en poupe, ces derniers mois, ces aspirateurs à données comportementales le doivent déjà aux volumes grandissants des interactions digitales générées par les clients sur le web, les réseaux sociaux ou leurs appareils mobiles.
Elles le doivent également aux technologies du big data sur lesquelles elles s’appuient (notamment Hadoop), accessibles à moindre coût. Des technologies capables, à travers d’énormes volumes d’informations, de retracer les parcours clients et de réconcilier leurs identités. Ces deux fonctions sont indispensables car les processus d’achat sont rarement linéaires.
Ainsi, un client sélectionnera d’abord sur le web l’article de son choix, avant de l’acquérir en magasin. Un autre, séduit par un produit consulté sur sa tablette via une newsletter, l’achètera dans un second temps sur son ordinateur fixe. Un troisième sollicitera un conseiller en ligne avant de procéder à une transaction sur le web et de donner son avis sur les médias sociaux… Dans tous les cas, la DMP identifie que ces différents points de contact correspondent au même foyer, voire à la même personne.
Pour réaliser ces croisements et ces recoupements, ce socle analytique s’ouvre à 3 types de données. Celles déjà liées à l’audience du site, en capturant des « événements d’interactions » (chargements de pages, clicks boutons,...). Celles, ensuite, issues du système d’information du vendeur (profil du client, historique d’achat, tickets de caisse, données référentielles, etc). Celles, enfin, traduisant la réactivité du client (taux de click sur les newsletters, les bannières, les coupons, le service client, etc.).
Il serait pourtant erroné de croire que cette DMP se suffit à elle-même. Si avec ces données comportementales, elle enrichit bien l’historique consommateur et livre des segments clients prêts à l’emploi, elle ne génère aucune action marketing, à proprement parler.
Son rôle : fournir des données activables par les différentes briques d’une plateforme digitale (e-commerce, CRM, digital marketing, big data, moteurs de recommandations, etc.) qui, elle, est chargée de déployer une stratégie marketing orientée client.
La DMP affine également des segmentations historiques, basées uniquement sur les actes d’achat. En retour, les résultats des actions marketing conduites par la plateforme digitale sont logiquement réinjectés vers la DMP. Tous deux s’alimentent mutuellement, formant une boucle vertueuse.
Un journal en ligne proposera, par exemple, une offre spéciale aux lecteurs qui ont visité une rubrique particulière au cours des deux derniers mois, et qui sont restés en moyenne plus de 30 secondes par article. De la même façon, un site marchand personnalisera ses newsletters en lançant 5 éditions différentes, correspondant à autant de profils d’abonnés identifiés dans la DMP (selon des critères de propension d’achat, de réactivité aux envois ou de similarités avec d’autres acheteurs).
Gardons également à l’esprit qu’une DMP doit rester un élément standard du SI marketing des organisations. Un élément à acheter sur étagère, bien trop complexe et coûteux pour être développé en interne. Comme elles s’en remettent à des solutions de Web Analytics comme Google Analytics pour analyser le trafic de leur site web, les entreprises devront s’équiper d’une DMP prête à l’emploi pour donner du sens aux interactions digitales générées par les consommateurs.
Nous croyons, enfin, que le déploiement de cette brique n’a pas à impacter l’infrastructure marketing existante de ces entreprises. Autrement dit, leurs modules d’e-commerce ou de CRM doivent fonctionner indépendamment de leur DMP. Cette précaution est de taille car certains acteurs ont la tentation d’en faire un élément central de leur plateforme digitale, une colonne vertébrale sur laquelle viendraient se greffer une batterie d’outils marketing propriétaires. Loin de cette vision, nous estimons que les organisations doivent être libres de déployer ou de conserver les modules de leur choix.
En synthèse, la DMP s’impose donc, d’ores et déjà, comme une brique indispensable aux plateformes digitales en tant que producteur de données clients activables pour les systèmes opérants tel que le eCommerce, le CRM ou encore les outils de Campagne Management.
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