Big Data : Big Business ? Pas si évident pour les retailers

Achat sur Internet, remontées de caisse, programmes de fidélisation, formulaires d’inscription… les données proviennent de toute part. Les marketeurs ne se posent plus la question de leur utilité. Ils sont unanimes : hyper-ciblage, segmentation comportementale. La seule interrogation en suspens : comment digérer ces données intelligemment pour enfin mettre en œuvre un véritable marketing conversationnel, one-to-one, et atteindre l’Eldorado ?

Jusqu’à maintenant, un marketeur analysait ses données, les segmentait et construisait son CRM autour des données clients présentes dans son système d’information. L’arrivée du Big Data a transformé la donne. Aujourd’hui, il doit prendre en compte les informations émanant de sources variées et déterminer les tendances de comportement des clients en temps réel. Agir vite, pour être efficace. On a parlé d’avalanche, de déferlement, de déluge de données. On a même eu peur quand ces data étaient détenues par les DSI. « Trop longtemps, les marketeurs ont laissé aux directeurs des systèmes informatiques la primauté de la gestion de ces informations, jusqu’à ce que l’on s’aperçoive que ces données devaient être reliées à l’activité marketing, explique Claude Biton, directeur de CBC Développement. 20 à 40 % des données étaient inutilisables, sans compter que les opérations de mises à jour étaient difficiles». C’est un fait, le Big Data fait désormais partie de la réflexion des services marketing qui entrevoient pléthore possibilités et des promesses de business. En effet, le consensus est que le data doit permettre de comprendre le comportement du consommateur, ses appétences, et par conséquent de faciliter la conversion. L’enjeu consiste aussi à tirer profit de ces grands volumes de données pour accélérer les prises de décision marketing. «La notion de temps est également importante car c’est un premier critère d’efficacité du marketing direct. Etre plus réactif pour contacter plus rapidement son client», souligne Frédéric Grelier, spécialiste du Big Data chez Acxiom, société experte dans le marketing services interactifs.

Big Data: Quantité mais surtout … qualité 

 « Le Big Data doit faire référence à la notion de qualité et non de quantité ». Une question de bon sens finalement : mieux vaut moins de données, mais de meilleure qualité, que des données massives où la qualité laisse à désirer ! La société CBC Developpement, éditeur de logiciels de la relation client, traite la qualité en amont. Sa plate-forme de services permet la validation des e-mails, la Siretisation et l’enrichissement des données de sociétés, la restructuration et à la normalisation des adresses postales avec une aide à la saisie et la mise à jour des téléphones. Pour Claude Biton, directeur général, la problématique est de savoir «à quel moment caresser la data : la structurer, la dédupliquer. C’est dès la saisie que les processus de qualité doivent être présents. Sur un site marchand, il faudra tenir compte des adresses e-mail et mettre en place des mécanismes pour valider les inscriptions », préconise-t-il. Si l’on parvient à valider une adresse plus rapidement, on parviendra à dialoguer plus vite avec son client ».

Maîtriser les données pour les exploiter

La finalité ne change pas : «  transformer des données brutes en données marketing efficientes, répète Stéphane Baranzelli, directeur général d’Experian QAS. Les marketeurs ont besoin de quantités d’informations, mais ces données doivent être structurées –clusterisées- pour rendre leur exploitation possible ». Le web,  les blogs, les caisses enregistreuses des magasins, les historiques de navigation, la technologie RFID... assurément, « le cross-canal génère aujourd’hui des quantités énormes de données, ce qui met en exergue l’importance de les maîtriser », confirme Christophe Leduc, directeur général d’ID Contact.

Mais alors que certains se focalisent sur l’acquisition des données et parlent des 3V (vitesse, volume, variété), Stéphane Baranzelli directeur général d’Experian QAS, préfère parler de leur application marketing, et invoque les 3M : « le bon moment, le bon media, le bon message ». Mais extraire l’utilité « business », les retailers doivent se reposer sur une technologie et des outils adaptés.

Du bon usage des outils

Il s’agit donc de collecter ces informations, de les stocker puis de les exploiter. Plus facile à dire qu’à faire, compte tenu de la difficulté d’appréhender les 3V. De nombreuses sociétés technologiques sont impliquées, et quelle que soit leur zone d’intervention dans la chaîne de valeur du Big Data, le fil conducteur reste le même : «il faut agglomérer toutes les données, mettre en place des outils de scoring pour créer des indicateurs marketing … Bref, croiser toutes les données géographiques, sociales, transactionnelles avec les commentaires des internautes. En somme obtenir  une vision multidimensionnelle du consommateur : savoir ce qu’il achète en magasin ou sur le web, s’il a réagi à une campagne print, s’il est inscrit sur Facebook, s’il intervient dans des blogs, … L’objectif étant de tendre vers un marketing de conversation one-to-one » explique Fréderic Grelier, responsable de l’activité chez Axciom.
Par ailleurs, les Datamart marketing – les bases de données uniques – commencent à faire leur apparition dans les entreprises. Associé à un moteur de décision centralisé, le datamart marketing simplifie la définition et l’exécution des campagnes marketing pour se concentrer enfin sur le pilotage, l’efficacité des campagnes, sur l’analyse et sur la segmentation des cibles. Seul hic : « les données ne sont pas toutes localisées dans un Datamart unique. Ce qui conduit à des visions multiples du client et non à une vision client unique à 360°» Frédéric Grelier. Et de déplorer : « en réalité, on ne fait que du one-to-few ».

Dans le même temps, la pression monte pour prioriser les sources et les données comportementales. Dans une approche cross-canal, les data ne sont pas toutes les mêmes, et les plateformes de marketing comportemental doivent se mettre au diapason. « Il faut tenir compte des actions marketing antérieures. Chez ID contact, on préconise d’utiliser non pas les adresses IP ou les emails, mais les adresses de livraison. On s’aperçoit qu’au fil du temps, les fiches se renseignent avec la bonne information. La base de données augmente ainsi en qualité », explique Christophe Leduc.

Mais, qu’on se le dise, les outils ne résolvent pas tout. Par exemple, nombre de retailers reprochent aux données de leur Datamart – par exemple celles issues de larges catalogues fournisseurs – d’être bien trop techniques, et d’apparaître dans un jargon non reconnu par les moteurs de recherche. Leur problème est rendre ces données « SEO-friendly », une tâche encore compliquée à ce jour.

Concilier Cloud et Big data

La question a été soulevée : le big data fait-il bon ménage avec le Cloud computing ? Un site e-marchand qui n’aurait pas les moyens d’investir dans des infrastructures devrait s’orienter vers le cloud computing. Ne serait-ce pour stocker les données, gérer les pics d’activités, les flux en provenance des différents canaux, le Cloud, de par sa flexibilité, assure pleinement et à moindre coût ces fonctions. D’ailleurs, parlons-en, des coûts. On assiste de plus en plus à une démocratisation des offres. Reste à savoir si les compétences humaines pourront suivre cette évolution. On peut y voir des opportunités de nouveaux métiers….