La Data Driven Kézako ?

 

La « Data driven » (conduit ou tiré par les données) correspond à une orientation marketing qui est pilotée par la donnée.Dans un environnement où les contenus sont de plus en plus abondants, il peut s’avérer nécessaire d’utiliser les éventuelles nombreuses données disponibles pour renforcer l’efficacité d’une stratégie de content marketing.

Les données peuvent être utilisées pour orienter la politique de content marketing. En exemple, choisir les contenus qui doivent être produits et cibler l’audience. Pour cela, il faut s’appuyer sur les données relevant des requêtes de recherche ainsi que les tendances de consommation des contenus. Elles peuvent également être utilisées pour personnaliser les tonnages proposés. (1)

 

Selon Gartner, seules 30% des données d’une entreprise sont exploitées. Les 70% de datas restantes peuvent pourtant potentiellement mettre en lumière des opportunités. Mais où se trouvent-elles ?

 

Spotify : l’Art de maîtriser la donnée

 

C’est tout un art de comprendre ses consommateurs grâce à la donnée et peu de marques savent le maîtriser. Les données sont consommées massivement lors de moments précis. De ce fait, c’est aux marques de repenser leur stratégie pour toucher leurs cibles.

Prenons l’exemple de Spotify qui utilise les données de chaque partie de l’organisation pour prendre des décisions. Ils utilisent ces informations pour former les algorithmes pour écouter de la musique. En extrapolant celles-ci, elles peuvent avoir un impact sur l’activité et sur l’expérience des auditeurs.

Selon le consommateur, ces quantités de données sont rendues disponibles pour les musiciens et leurs gestionnaires. Spotify vient de lancer l’application “Spotify pour artistes” qui fournit un outil d’analyse qui peut être l’équivalent comme un Google Analytics pour les musiciens.

Lancé en 2017, l’application mobile permet aux musiciens d’accéder aux informations aux données de diffusion géographique dans le but de les aider à planifier des tournées plus efficacement. Les artistes ont également plus de contrôle sur leur présence sur Spotify, avec la sélection du «choix de l’artiste», et ils peuvent mettre à jour leurs biographies et publier des playlists. (2)

Côté consommateur; Spotify a mis en place différentes actions :

• Mettre en place une campagne de communication grâce aux données récoltées à partir des habitudes de consommation des utilisateurs
• Utiliser des éléments extérieurs comme des événements mondiaux qui vont touchés un très grand nombre de personnes (événements politiques, culturels etc….).

On pourra remarquer la situation suivante : Les utilisateurs ont à leur disposition des tableaux de bord et partagent la musique et les playists comme on partage un tweet. Spotify est devenu un réseau social par l’utilisation des consommateurs et non pas comme objectif premier.

De plus, les fans font office de filtre analogique pour aider Spotify à repérer les superstars de demain. Pour cela, il aura fallu analyser une certaine quantité de données sur des temps ultérieurs et capter les conversations. L’objectif étant de rassembler des expériences individuelles pour une faire une seule qui seraient collaborative.

Les principaux défis pour ces campagnes est de trouver le ton à employer pour représenter des sentiments et créer les histoires qui vont toucher les internautes. Pour Spotify, tire son avantage de la musique. Celle-ci est souvent penser comme un langage commun pour se sentir mieux et connecté. (3)

 

Recommandations : le développement futur du data driven

 

L’Entreprise pourra se positionner sur 3 axes de stratégies :

Actionnabilité

Etre data-driven c’est choisir d’utiliser des faits et chiffres comme boussole plutôt que de naviguer à vue. C’est traduire sa vision en objectifs et savoir mesurer le succès avant de le constater.

D’après Eric Ries, auteur de The Lean Startup, “ la clé pour disposer de métriques actionnables est d’en avoir aussi peu que possible” (4).

Pour que les KPIs soient actionnables, ils doivent être pertinents pour chaque destinataires ( traffic manager, l’équipe Support, etc…) et à jour.

Automatisation

Comme souligné dans la MIT Sloan Management Review, “le besoin de réduire le time-to-insight sera la force motrice des investissement Big Data pour les années à venir”.

Celui-ci représentent le délai entre la collecte de data et les enseignements. Ce terme est souvent rapproché de “time-to-market”, “time-to-answer”, ou encore de “time-to-decision”. Ensemble, ils expliquent pourquoi la volonté croissante de devenir data-driven, d’embrasser la transformation digitale et d’investir dans des projets Big Data.

L’édition 2016 de la Big Data Executive Survey observe effectivement que dans 83,5% des cas, les investissements Big Data répondent à un souci de “vitesse, d’insights et d’agilité”.

Une organisation data-driven enclenche des processus pour rendre ces insights disponibles en dehors du cercle des data scientists. Obtenir des insights disponibles, pertinents, à jour et à grande échelle repose indéniablement sur des processus automatisés.

Conclusion

 

Il faut choisir un sujet en identifiant son public cible et l’organisation des données doit être penser avec ce que l’on souhaite transmettre et ensuite se débarrasser de tout ce qui ne vous aide pas à raconter cette histoire.

De nombreuses entreprises cherchent à devenir Data Driven, mais  beaucoup échouent à transformer les données à leur disposition en informations exploitables. Les principales causes de ces échecs peuvent être les incertitudes autour du projet, le manque de compétences, mais le plus récurrent sont les outils adaptés pour atteindre les objectifs fixés.

 

Séverine P