La gouvernance, élément indispensable d’une stratégie marketing data driven
Dans l’article précédent, nous évoquions les Customer Data Platforms et les avantages significatifs qu’elles apportaient dans le traitement de la donnée client. Néanmoins, s’appuyer uniquement sur des outils est loin d’être suffisant. En effet, une stratégie marketing data driven efficace repose avant tout sur la connaissance métier des équipes, une organisation adaptée, la maturité de la gouvernance des données dans l’entreprise et la capacité d’exploiter ces informations de manière fluide et intégrée dans les processus du métier marketing, de manière à livrer des insights immédiatement actionnables.
Pour rappel, les Customer Data Platforms permettent d’obtenir une vue unifiée des données client ; étape indispensable avant d’effectuer des campagnes de ciblage. Ces dernières seront alors plus précises, avec une rentabilité marketing par individu plus élevée. Leur utilisation est par ailleurs facilitée par le nombre de connecteurs natifs vers différents types de source, qui permettent d’unifier les données rapidement, peu importe la stack technique.
Pour en connaitre davantage sur les Customer Data Platforms
Cependant, l’activation de campagnes marketing performantes et à grande échelle repose sur une multitude de problématiques externes aux outils technologiques :
- Quelle stratégie marketing et CRM pour la marque ?
- Quelles sont les (bonnes) données nécessaires pour activer une campagne et où les trouver ?
- Quels indicateurs de performance suivre pour améliorer de manière continue les campagnes ?
1. La définition et l’amélioration des campagnes : le marketeur au cœur de l’organisation pour maximiser le retour sur investissement
L’usage de la donnée a pour bénéfice de donner aux marketeurs une multitude de possibilités de segmentation et de personnalisation. Cependant, l’hyper personnalisation engage une multiplication des tâches déstabilisant parfois l’organisation autour du Data Driven Marketing : création de contenus, de cas d’usages, de flux de données entre les outils, suivi des résultats, échanges à mener pour insérer les initiatives dans une stratégie CRM pérenne dans le temps. Dans ce cas, deux risques sont à considérer :
- Les efforts de personnalisation sont trop importants au regard des bénéfices
- Les efforts de personnalisation causent des goulots d’étranglement dans l’organisation et entrainent des délais supplémentaires dans le lancement des campagnes – notamment la création des contenus et la mise en place des campagnes dans les outils d’activation sont souvent énergivores. La conséquence correspond à un manque à gagner pour l’entreprise.
Pour pallier ces problématiques, le marketeur peut s’appuyer sur deux principaux leviers pour définir et améliorer ses campagnes :
- Comme vu précédemment, l’utilisation d’une Customer Data Platform donne la possibilité d’évaluer ses futures audiences. En unifiant les données en sein d’une seule et même plateforme et en construisant les audiences, les marketeurs pourront évaluer les volumes potentiels, le cash-in estimé et ainsi prioriser leurs actions avant de lancer un projet impliquant de multiples ressources.
- Une organisation composée d’acteurs lui permettant de collecter des insights pour définir et améliorer les cas d’usages, notamment :
- Le Data Office / Data Owner : pour valider l’utilisation de la bonne donnée dans le cadre du cas d’usage, et pour identifier les sources et s’assurer de leur qualité
- Le Data Scientist : pour dégager des règles de ciblage et développer des modèles avancés de segmentation client
- Le Data Analyst : pour fournir des analyses détaillées de la performance des campagnes ou concernant des actions marketing précises réalisées par le passé, afin d’aider à définir le cas d’usage le plus performant
Organisation autour du Data Driven Marketing
L’Organisation et la Gouvernance projet doivent être pensées pour favoriser la prise de décision des marketeurs et l’exploitation de l’information de manière fluide. Ces leviers reposent sur la combinaison des informations fournies par la donnée et la connaissance fine du marché par le métier.
2. La gouvernance des données, principale alliée du marketeur dans sa quête de performance
Les Customer Data Platforms expriment tout leur potentiel lorsque l’utilisateur sait où se trouve la donnée et si elle est exploitable. Une bonne connaissance de la donnée – sources, signification métier, métadonnées et suivi de la qualité – passe par conséquent par une gouvernance de la donnée efficace.
Pour ce faire, un cadre de gouvernance et une organisation mature autour de ces sujets permettent de gagner du temps et de sécuriser l’atterrissage des cas d’usages au plus tôt.
Être capable d’aligner les interlocuteurs métier sur la définition d’une donnée n’est pas proprement lié à la technologie, mais à un consensus entre plusieurs individus portant la connaissance métier. Définir et documenter la donnée est un travail fastidieux, qui risque d’entrainer des retards s’il n’est pas déjà engagé. La définition de la donnée et l’évaluation rapide de sa maturité favorise la priorisation des initiatives selon les marques et les pays, et permet ainsi de définir une feuille de route de mise à l’échelle. Par exemple, si les données clés sont présentes dans plusieurs pays mais non matures dans les pays porteurs du plus haut potentiel business, il sera peut-être préférable de lancer un chantier de mise en qualité avant d’envisager un déploiement.
Retrouvez notre article sur les fondations à mettre en place pour lancer les premiers travaux sur la gouvernance des données.
Il est également primordial d’uniformiser avec le métier la définition des KPIs de suivi entre les différentes business units, afin d’obtenir des éléments de comparaison tangibles d’une zone à l’autre. Sans cette étape cruciale, la comparaison en devient impossible puisque les indicateurs ne sont soit pas calculés sur le même périmètre ou encore n’ont pas la même définition.
Les experts marketing sont les principaux chefs d’orchestre pour donner du sens à la donnée, unifier la définition des données marketing et définir la signification des indicateurs clés de performance marketing à l’échelle de l’entreprise. La conduite d’une approche fondée sur la performance repose sur une même clé de lecture de la donnée. En effet, par exemple, des performances de campagnes comme le taux d’ouverture ou le taux de click ne présenteront pas les mêmes résultats s’ils sont analysés sur la base du nombre d’emails envoyés ou sur celle du nombre d’emails délivrés.
L’évolution des Martech (technologies au service de la performance marketing) représente une avancée significative pour soutenir la performance Marketing. L’écosystème de compétences autour de la donnée est un levier fort que les organisations marketing doivent appréhender : les Data Owner pour définir la donnée et la partager dans les meilleures conditions, ou encore les Data Analysts pour accompagner le Marketing dans sa prise de décision. Il s’agit maintenant aux experts du Marketing d’en tirer le meilleur, au regard de leur organisation, de leurs objectifs et des spécificités propres à leur marché.
Les membres de l’expertise Data & Strat définissent une stratégie data et mettent en place le plan opérationnel de transformation pour tirer le meilleur des données au service des enjeux et des objectifs business.
Senior Data Consultant chez Quantmetry
Consultant data, j'ai participé à la définition et à la mise en place de projets de transformation digitale à différent niveaux : stratégie, feuille de route d'opérationnalisation, mise en place et amélioration continue. J'ai contribué à divers projets marketing, de la refonte d'offres jusqu'à la mise en place de cas d'usages Data Driven et l'évolution de Customer Data Platform.
