Comment relever le défi de la gestion des données marketing

Toute stratégie de marketing numérique efficace repose sur une seule chose : les données. Quiconque a soudainement reçu des publicités pour un produit après avoir visité un site Web spécifique sait que ses données sont collectées.

Cette stratégie n'est certainement pas nouvelle. Les spécialistes du marketing collectent des données depuis longtemps. Dans les années 60, la modélisation du mix média était déjà utilisée par les spécialistes du marketing pour évaluer l'impact des publicités sur les ventes.

Bien qu'elle existe depuis un certain temps, la collecte de données a radicalement changé. Aujourd'hui, les méthodologies de collecte de données sont beaucoup plus sophistiquées et précises.

Les spécialistes du marketing peuvent suivre le parcours de chaque individu, du premier clic à l'achat final. Ils peuvent voir quelles pages ont été visitées, combien de temps chaque page a été consultée, quels produits ont été ajoutés au panier et enfin, si un achat a été effectué.

Le volume considérable de données désormais disponibles pour les spécialistes du marketing est à la fois une bénédiction et une malédiction. D'une part, les spécialistes du marketing disposent de plus d'informations que jamais auparavant. Ils peuvent segmenter leur audience en groupes plus petits et plus ciblés, ce qui se traduit par des campagnes plus efficaces. D'un autre côté, cette grande quantité de données peut être écrasante et difficile à gérer.

Nous discuterons des différents problèmes liés à la gestion des données marketing et de la différence entre un entrepôt de données centralisé et un entrepôt décentralisé.

Vous voulez sauter de l'avant ?

• Problème de gestion des données marketing
• Données cloisonnées
• Rapports marketing fiables
• Gouvernance des données
• Entrepôt de données centralisé

Voyons d'abord comment la gestion des données peut aider votre organisation.

Comment la gestion des données profite à une organisation

Pour de nombreuses organisations, les données marketing sont une réflexion après coup. Certains trouvent cela trop chronophage ou tout simplement pas pertinent pour leur stratégie.

La mise en place d'un système de gestion de données efficace pour les entreprises présente de nombreux avantages.

• Identifier et cibler de nouveaux marchés pour assurer la croissance. Les données peuvent vous aider à identifier de nouveaux marchés que vous pouvez cibler. Ceci est particulièrement utile si vous souhaitez pénétrer un nouveau marché ou développer votre entreprise.
• Obtenir des informations sur votre public pour mettre à jour votre profil de client idéal - ICP. Si vous n'examinez pas vos données régulièrement, vous risquez de manquer des informations sur votre public cible. Ces informations peuvent être utilisées pour mettre à jour votre PCI, ce qui vous aidera à créer des campagnes plus ciblées.
• Créer une vue à 360 degrés de votre clientèle. En examinant vos données sur vos clients, vous pouvez obtenir une vue à 360 degrés d'eux. Cela vous aidera à créer des expériences plus personnalisées pour eux et à améliorer les taux de fidélisation de la clientèle.
• Cibler des segments spécifiques sur la base de données très spécifiques. Plus vous avez de données, plus vos segments peuvent être granulaires. Cela vous permet de cibler des groupes spécifiques de personnes avec des campagnes ciblées qui sont plus susceptibles de convertir.
• S'assurer du respect des réglementations strictes en matière de confidentialité des données. Les réglementations sur la confidentialité des données devenant de plus en plus strictes, il est important de disposer d'un système de gestion des données qui assure la conformité.

Examinons maintenant certains des problèmes liés à la gestion des données marketing.

Quel est le problème avec la gestion des données marketing ?

Le principal problème de la gestion des données marketing est sa complexité.

Les spécialistes du marketing doivent désormais traiter d'énormes quantités de données provenant des consommateurs. Le problème qu'ils ont est de savoir comment donner un sens à tout cela? Deux domaines clés en font un problème pour les spécialistes du marketing : l'intégration des données et les ressources d'analyse de données limitées.

Intégration de données

Le premier défi est l'intégration des données. Pour donner un sens aux données, les spécialistes du marketing doivent être en mesure de tout rassembler dans un emplacement central. Cela peut être difficile car les données sont souvent dispersées dans différents départements et systèmes. Il ne s'agit pas seulement de mettre toutes les données au même endroit, mais de s'assurer qu'elles sont exactes et à jour.

Il peut être difficile de transformer les données des consommateurs en informations exploitables. Une pierre d'achoppement commune est que les spécialistes du marketing collectent diverses mesures qui peuvent ne pas être comparables immédiatement. Il est essentiel de normaliser les activités des campagnes provenant de différentes sources afin que les spécialistes du marketing obtiennent une vue équilibrée de leur public cible.

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Ressources d'analyse de données limitées

Le deuxième défi réside dans les ressources limitées d'analyse des données. Même si les spécialistes du marketing peuvent surmonter l'obstacle de l'intégration de leurs données, ils doivent les analyser efficacement. Cela peut être un problème car la plupart des spécialistes du marketing ne disposent pas des ressources ou de l'expertise nécessaires pour le faire efficacement.

Ce manque de ressources peut entraîner des imprécisions qui, à leur tour, peuvent entraîner une mauvaise prise de décision et des opportunités manquées.

Souvent, les analystes de données passent beaucoup trop de temps à examiner les données. Lorsque vous comprenez enfin ce que les données vous disent, il est généralement trop tard pour utiliser ces informations pour la campagne sur laquelle vous travaillez.

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Pourquoi les données cloisonnées sont-elles le plus gros problème de gestion des données

Alors, qu'est-ce que les données cloisonnées ?

Les données cloisonnées sont des données isolées et non intégrées à d'autres ensembles de données. Cela peut se produire pour de nombreuses raisons, telles que différentes sources de données, les limites des services, différentes applications logicielles ou même simplement des formats incompatibles.

Voici quelques raisons pour lesquelles il s'agit du problème de gestion des données le plus important.

Ils donnent des ensembles de données incomplets

L'un des principaux problèmes des données cloisonnées est que, individuellement, elles donnent des ensembles de données incomplets. En effet, ils ne contiennent qu'un sous-ensemble des données totales disponibles. Par exemple, si vous souhaitez comparer les performances de vos campagnes publicitaires Facebook avec vos annonces Google, c'est un effort très manuel si elles ne se trouvent pas au même endroit. Tout effort manuel est susceptible de conduire à des résultats inexacts au fil du temps.

Les données ont tendance à être enfermées dans des silos, empêchant certains utilisateurs d'y accéder, certains qui pourraient en bénéficier pourraient même ne pas le savoir. Cela empêche les organisations de prendre des décisions et des stratégies basées sur toutes les données disponibles. Cela peut conduire à une prise de décision erronée.

Données incohérentes

Un autre problème avec les données cloisonnées est qu'elles peuvent souvent être incohérentes. Chaque silo aura sa propre façon de stocker et d'organiser les données. Par exemple, un service peut utiliser des noms de champ ou des codes différents de ceux d'un autre service. Cela peut rendre difficile la réunion de données provenant de différents silos.

Il est également courant que les ministères aient des définitions différentes pour les mêmes termes. Par exemple, un service peut considérer qu'un client est quelqu'un qui a effectué un achat. Et un autre service peut considérer comme client toute personne ayant interagi avec l'entreprise, qu'elle ait ou non effectué un achat. Cette incohérence peut entraîner des confusions et des erreurs.

Plateformes et processus de données dupliqués

Les données cloisonnées conduisent souvent à des plates-formes et des processus de données en double. Chaque département ou business unit disposera de sa propre plateforme de données et de son propre processus de gestion de ses données.

Cela peut entraîner des inefficacités car il existe désormais de multiples plates-formes et processus qui doivent être maintenus chaque fois qu'un changement doit être effectué. Et chaque fois qu'il y a un changement, vous augmentez la probabilité que les deux plates-formes se retrouvent avec des données incohérentes.

Moins de collaboration entre les utilisateurs finaux

Les données cloisonnées peuvent également réduire la collaboration entre les utilisateurs finaux. Si chaque département d'une organisation a sa propre façon de gérer les données, la collaboration sera difficile. Les données cloisonnées peuvent compliquer l'accès et l'utilisation des données des uns et des autres pour les utilisateurs finaux de différents services.

Il est beaucoup plus difficile pour les membres du service ou de l'équipe de travailler efficacement lorsqu'il n'y a pas d'accès partagé aux mêmes données.

Une mentalité de silo dans les départements

Lorsque les données sont cloisonnées, cela peut conduire à une mentalité de silo dans les départements. En effet, chaque département considérera ses données comme les plus importantes. Cela peut conduire à une mentalité « nous contre eux », où les départements sont plus soucieux de défendre leurs données que de les partager.

Cette mentalité de silo peut être préjudiciable à une organisation, entraînant un manque de confiance et de collaboration entre les équipes. Il peut également être difficile pour une organisation de prendre des décisions qui sont dans le meilleur intérêt de l'entreprise dans son ensemble.

Problèmes de sécurité des données et de conformité réglementaire

Un autre problème lié aux données cloisonnées peut souvent entraîner des problèmes de sécurité des données et de conformité réglementaire. En effet, chaque silo peut avoir ses propres procédures et politiques de sécurité.

Si une organisation possède des données sensibles, telles que les informations de carte de crédit des clients, ces données doivent être correctement sécurisées. Lorsque les données sont cloisonnées, elles peuvent être plus difficiles à sécuriser car il existe désormais plusieurs points d'entrée. Cela peut augmenter le risque de violation de données.

Pour les raisons ci-dessus, les données cloisonnées peuvent également rendre plus difficile pour une organisation de se conformer aux réglementations, telles que le règlement général sur la protection des données de l'Union européenne (RGPD).

Il peut y avoir de lourdes amendes pour une organisation qui viole ces organismes de réglementation.

Rapporter efficacement des données marketing fiables

L'un des problèmes les plus fréquemment rencontrés avec les données cloisonnées est qu'il peut rendre plus difficile la communication efficace de données marketing. En effet, chaque silo aura sa propre façon de suivre et de rapporter les données.

Examinons quatre conséquences des données cloisonnées.

La cartographie et la catégorisation standardisées sont difficiles

Différents départements ont souvent des noms de catégorie différents pour la même chose. Cela rend difficile la cartographie des données d'un silo à l'autre. Par conséquent, il peut être difficile de créer des rapports précis incluant des données provenant de plusieurs silos.

Supposons que vous essayez de créer un rapport sur les performances d'une campagne marketing. Mais les données de la campagne sont stockées à deux endroits différents, chacun avec son propre système de catégorisation. Il est donc difficile de faire un rapport précis.

Il est vrai que vous aurez besoin de faire ce mappage pour centraliser correctement vos données, mais il vaut bien mieux le faire une fois et le faire bien que de laisser à des individus le soin de mapper les données à chaque fois qu'ils en ont besoin.

L'attribution est difficile

En marketing, l'attribution est une stratégie de reporting qui permet aux équipes commerciales et aux marchés de prendre en compte l'impact sur un objectif spécifique, par exemple, un achat client.

Avec les données cloisonnées, l'attribution est difficile car pour attribuer avec précision, vous devez voir les données de tous les canaux marketing avec lesquels un client interagit. C'est très difficile lorsque les données ne sont pas centralisées.

Par exemple, un client a vu une publicité sur Facebook, a cliqué dessus, puis a effectué un achat sur votre site Web. Si Facebook et les données de votre site Web sont stockées dans des silos différents, il peut être difficile d'attribuer l'achat à la publicité Facebook.

Le reporting cross-canal automatisé n'est pas vraiment possible

Les organisations ont souvent des données stockées dans des silos différents pour chaque canal. Il est donc difficile de créer des rapports contenant des données provenant de plusieurs canaux.

Par exemple, supposons que vous souhaitiez créer un rapport sur les performances de vos campagnes marketing sur tous les canaux. Si les données de chaque canal sont stockées dans un silo différent, vous devez extraire manuellement les données de chaque silo et les combiner dans un seul rapport. Cela prend du temps et est source d'erreurs.

Créer la confiance avec la gouvernance des données

Il est essentiel pour toute organisation de s'assurer que les ressources de données clés sont gérées de manière formelle. Si des décisions commerciales critiques sont prises sur la base de données données, il doit y avoir une confiance significative dans ces données. C'est là qu'intervient la gouvernance des données.

Lorsqu'il s'agit de créer la confiance avec la gouvernance des données, les données cloisonnées rendent cela difficile. Voici pourquoi.

Il n'y a pas de source unique de vérité

S'il n'y a pas de source unique de vérité, il peut y avoir différentes définitions pour des concepts similaires. Il est donc difficile d'obtenir des résultats précis et fiables.

Duplication des données et de la charge de travail

Si les données sont dupliquées dans différentes zones de stockage, vos coûts sont multipliés. Le coût de stockage des données, le coût de tout traitement de ces données et, surtout, les coûts d'effort de maintenance en cas de modification.

La confiance des utilisateurs est réduite

Lorsque les données sont cloisonnées, différents calculs peuvent être utilisés pour des définitions similaires. Cela crée la méfiance des utilisateurs qui perdent confiance dans leur compréhension des données.

Absence de contrôle sur les informations personnellement identifiables - PII

Si les données sont cloisonnées, il peut être difficile de contrôler et de gérer les PII. Cela pourrait avoir de graves conséquences si les données tombaient entre de mauvaises mains.

Un entrepôt de données centralisé répond à ces défis en fournissant aux organisations une source unique de vérité avec toutes les mesures de sécurité en place.

Pas de lignage clair des données

Avec des données cloisonnées, il peut être difficile de déterminer d'où proviennent les données et comment elles ont été transformées. Cela signifie que lorsque des modifications sont apportées, il est très difficile de s'assurer que vous n'affectez pas d'autres données de manière indésirable. Cela peut également avoir des implications juridiques si vous ne pouvez pas montrer comment les données utilisées dans vos décisions commerciales ont été calculées.

Les avantages d'un entrepôt de données centralisé

J'espère que je vous ai maintenant convaincu qu'il y a beaucoup de défis avec les données cloisonnées. Pour ces raisons, de plus en plus d'organisations passent de systèmes de données décentralisés et cloisonnés à des systèmes centralisés, le plus souvent un entrepôt de données.

Examinons quelques-uns des avantages d'un entrepôt de données centralisé.

Accès facile et rapide à vos données

Un entrepôt de données centralisé vous donne un accès facile et rapide à vos données quand vous en avez besoin. Le stockage de toutes vos données dans un emplacement central permet d'économiser du temps et des ressources en évitant d'accéder à plusieurs silos.

De plus, les performances de vos rapports et visualisations de données s'amélioreront également considérablement lorsqu'un entrepôt de données les alimentera.

Accès historique à vos données

Un autre avantage d'un entrepôt de données centralisé est d'avoir un accès historique à vos données. Cela signifie que vous serez en mesure de suivre les changements et les tendances au fil du temps et de prendre de meilleures décisions commerciales.

Si vous utilisez simplement les données directement dans les rapports et que vous ne les stockez pas dans un entrepôt de données centralisé, les données ne seront plus disponibles à d'autres fins à l'avenir.

Amélioration de l'intégrité et de la sécurité des données

Avec un entrepôt de données centralisé, vous pouvez concentrer votre sécurité sur cet actif unique. Vous pouvez plus facilement surveiller qui a accès aux données et suivre l'activité.

De plus, avec un entrepôt de données centralisé, l'intégrité des données est améliorée. Comme toutes vos données sont au même endroit, vous pouvez plus facilement vous assurer que les données sont exactes et à jour.

Coût réduit

Un entrepôt de données centralisé peut également aider à réduire les coûts. Les organisations doivent souvent investir dans du matériel et des logiciels différents pour prendre en charge chaque plate-forme lorsque les données sont cloisonnées. Cela peut rapidement s'accumuler et devenir très coûteux.

Un entrepôt de données centralisé vous fera économiser de l'argent à long terme en réduisant le besoin de plusieurs plates-formes.

Prise de décision améliorée

Un entrepôt de données centralisé donne aux organisations des capacités de prise de décision améliorées. Comme toutes les données sont stockées au même endroit, il est facile de créer des rapports et d'effectuer des analyses. Cela signifie que vous serez en mesure de prendre des décisions plus éclairées pour votre entreprise.

Centralisation des données pour résoudre votre problème de données cloisonnées

Nous avons déjà beaucoup parlé des différents défis des données cloisonnées et des avantages d'un entrepôt de données centralisé. À présent, il devrait être clair que la centralisation des données résout les divers problèmes et défis associés aux données cloisonnées.

Les données sont l'un des actifs les plus fondamentaux dont toute entreprise peut disposer. Ainsi, il doit être géré de manière efficace et efficiente pour garantir que toutes les prises de décision basées sur les données sont dans le meilleur intérêt de l'organisation.

C'est pourquoi tant d'entreprises investissent dans un entrepôt de données centralisé.

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A propos de l'auteur

Lee a plus de vingt ans d'expérience immergé dans les données. D'abord développeur-consultant axé sur ETL et spécialisé dans les entrepôts de données, il a évolué vers des rôles dans l'architecture de données, la conception de solutions et la direction des personnes qui ont alimenté une passion pour le mentorat dans la réflexion centrée sur les données. Lee vient d'Australie, a travaillé en Nouvelle-Zélande et au Royaume-Uni et vit maintenant en Finlande. Il est ingénieur commercial senior chez Supermetrics, où il aide les clients à accéder rapidement et facilement à leurs données marketing.