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Melissa Chue - févr. 6, 2018

Les analytics Big Data pour les marketeurs : 4 étapes pour les utiliser efficacement

Avec une prévision de 2,77 milliards d'utilisateurs dans le monde d'ici 2019, les médias sociaux sont devenus une source d'informations clé pour les marques. En plus d'aider les entreprises à mieux comprendre leur réputation en ligne et leurs clients, cela peut également les aider à identifier et à développer de nouvelles opportunités commerciales.

Mais alors que les données sont facilement accessibles en ligne, les spécialistes du marketing doivent les filtrer et les analyser pour les rendre suffisamment exploitables et significatives pour agir et inspirer les initiatives “data-driven”. En fait, une étude réalisée en 2016 par Informatica, D&B et Ascend2, a révélé que le manque de qualité et d'intégration des données constituait un obstacle majeur à la mise en œuvre de stratégies "insight-driven".

challenges de la data-driven

Ce n'est, en effet, qu'en se concentrant sur des ensembles de données pertinentes et filtrées que les marques peuvent rapidement et efficacement affiner leurs stratégies et prendre des décisions éclairées pour relever les défis commerciaux.

On a beaucoup parlé de la raison pour laquelle les “smart data” sont importantes pour les entreprises et de la façon dont les spécialistes du marketing peuvent interpréter les indicateurs affinés pour leurs campagnes. Pour vraiment ajouter de la valeur métier en utilisant des données intelligentes, les marketeurs doivent :

  • Définir les objectifs de la campagne,
  • Tirer parti des tableaux de bord personnalisés,
  • Ajouter leurs propres idées, et
  • Partager des données précieuses avec d'autres départements

1. Définir les objectifs de la campagne :

Au début de toute campagne marketing, il faut se positionner sur la stratégie globale et les objectifs.

Les objectifs de la campagne sont cruciaux pour la sélection des KPIs correspondants et des indicateurs qui détermineront votre mesure de ROI et, éventuellement, votre succès. Une fois votre objectif identifié, tenez compte de la pertinence de chaque canal d'information par rapport à votre objectif final et identifiez les ensembles de données appropriés pour détecter les bons indicateurs.

Pour les campagnes à plus grande échelle, segmentez et fournissez les données nécessaires au rôle spécifique de chaque département, partenaire ou fournisseur dans votre projet, afin qu’ils puissent affiner leurs activités pour améliorer les performances globales.Télécharger le guide gratuit : Les KPIs essentiels pour votre ROI Social Media

 

 

 

2. Tirer parti de tableaux de bord personnalisés

En plus de déployer des logiciels pour rassembler et agréger les données en temps réel, l'utilisation de tableaux de bord personnalisés est utile pour visualiser et distribuer des informations pertinentes aux collaborateurs du projet.

 

un tableau de bord personnalisé affichant des données de médias sociaux liées à la satisfaction de la marque Exemple d'un tableau de bord personnalisé affichant des données de médias sociaux liées à la satisfaction de la marque. Les noms de marques ont été omis.

 

Visualiser les données dans des formats adaptés peut aider les équipes à :

  • Comprendre les concepts clés autour de leurs marques et de leur industrie,
  • Visualiser l'association de leur marque avec d'autres marques ou secteurs,
  • Examiner comment les différents marchés s'intègrent et se connectent les uns aux autres,
  • Découvrir les tendances émergentes, et
  • Mieux comprendre et agir sur les insights en temps réel de milliers de conversations clients

Astuce : Automatisez les rapports périodiques et les alertes conditionnelles pour accélérer le partage des données et la prise de décision. Voyez comment vous pouvez le faire via Digimind Social.

3. Ajouter vos propres insights

Contextualiser les informations recueillies en considérant :

  • La période étudiée
  • Les activités de l'entreprise, y compris les campagnes, les lancements et d'autres incidents,
  • Les activités sociales, politiques ou économiques, et
  • L’activité des concurrents

Tout comme la façon dont une campagne de marketing doit mener à l’action souhaitée pour réussir, votre analyse de données doit également correspondre à votre destinataire interne. Utilisez le storytelling pour faciliter l'interprétation des données intelligentes par les équipes et agir en conséquence !

Dans le même temps, évitez de surcharger les collaborateurs du projet avec trop d'informations. Assurez-vous que tout le monde en est au même point, en suivant les discussions sur des documents et feuilles de calcul partagés par exemple, des dashboards de gestion de projets et des groupes de discussion dédiés.

 

canal Slack d'une entreprise Exemple de canal Slack d'une entreprise, avec différents canaux de discussion dédiés à des projets et des équipes spécifiques...

 

 

4. Partager des données précieuses avec d'autres départements

Fini l’époque de gestion en silos. Les entreprises doivent activer tous les points de données à leur disposition et renforcer les opérations et les stratégies quotidiennes au-delà des fonctions marketing.

Une communication soutenue entre les départements est essentielle pour fournir des données précieuses à la bonne équipe. Pour cela :

  • Collectez et distribuez les dernières découvertes via des newsletters internes personnalisées,
  • Appuyez-vous sur des "évangélistes" pour animer des réunions régulières entre les départements, ou
  • Investissez dans un centre de commande physique (Command Center, Social Wall) pour afficher les données recueillies en temps réel.

Bonus : Découvrez comment ASUS a développé et lancé son ZenFone Zoom S, grâce aux  informations fournies à ses équipes de R&D et de marketing à partir des conversations des clients autour des fonctionnalités du smartphone.

 

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Ecrit par Melissa Chue

Melissa is a digital advocate who loves diving into the latest trends in digital and social media. Since joining Digimind’s marketing team in 2015, she has written studies for over 15 industries in Asia Pacific. When she is not telling stories about data, Melissa can be found exploring her favourite cafes and hangouts on Instagram @chuepachups.