La valorisation des données au service de la performance marketing - DEEP
La valorisation des données au service de la performance marketing
21 juin 2022
La donnée est la ressource centrale de l’économie numérique, levier incontournable de création de valeur. L’enjeu, pour les entreprises, est de parvenir à gérer les données à leur disposition et de les valoriser au regard du besoin de leur activité. En s’appuyant sur la plateforme de Data Intelligence développée par DEEP, et une expertise en data science, les organisations peuvent parvenir à extraire des informations utiles et de l’intelligence des données à leur disposition.
Une meilleure exploitation de la donnée au service du marketing permet d’accéder à des gains d’efficience considérables. Cette thématique a fait l’objet d’un récent épisode de « Thursday Forum », le webinaire de DEEP qui explore régulièrement les opportunités liées à une meilleure utilisation de la technologie.
« Toutes les organisations disposent d’une quantité importante de données dont elles ne font rien, ou pas grand-chose. Ces données brutes, en effet, n’ont pas beaucoup de valeur tant qu’elles ne sont pas affinées, gérées, qualifiées dans une démarche de valorisation. Toutefois, pour peu que l’on parvienne à en tirer des informations, dans une approche analytique, ou à en extraire de la valeur grâce à l’intelligence artificielle ou au machine learning, elles constituent un levier extrêmement efficace de développement du business », explique Luc Halbardier, chef de service Business Development au sein de DEEP.
Soutenir le business grâce à la science des données
Les organisations cherchant à valoriser les données sont de plus en plus nombreuses, les cas d’usage de plus en plus répandus. « Une meilleure utilisation des données permet par exemple d’établir des modèles prédictifs facilitant la rétention des clients, explique Nicolas Vivarelli, chef de la section Data Intelligence au sein de DEEP. Sur base d’analyses d’événements, on peut identifier l’intention d’un client de se tourner vers un autre acteur, et prendre des mesures pour le retenir. Dans une même logique, des modèles peuvent déterminer l’opportunité de proposer à un client une offre supérieure (upsell) ou complémentaire (cross-sell). Le recours aux données permet de mieux évaluer les risques, lors d’une demande de crédit par exemple, dans l’optique de mieux définir le taux ou la durée du prêt proposé. » De manière plus générale, le recours à l’analytique permet de mieux segmenter sa clientèle, afin de cibler plus efficacement les campagnes marketing et optimiser les budgets. Sans ciblage, on considère en effet que 50% du budget est gaspillé, car orienté vers des cibles non concernées par la proposition de valeur.
Le géomarketing, une approche complémentaire relative à l’analyse de données
Editus, filiale du groupe POST, s’est positionnée comme acteur incontournable de l’analyse de données à des fins géomarketing au Luxembourg. A travers sa solution Insight qui s’appuie sur la plateforme de Data Intelligence de DEEP, elle permet à des acteurs économiques de réaliser des études de marché extrêmement précises. « Recourir à notre base de données exhaustive, relative à l’activité socio-économique luxembourgeoise, permet à une grande diversité d’acteurs de mieux envisager leurs projets, de les adapter à la réalité du terrain et, in fine, d’améliorer la performance business », explique Rémi Valentin, Innovative Solutions Director au sein d’Editus.
Pour une zone géographique donnée, la solution Editus Insight permet d’analyser les forces concurrentielles en présence, le fréquentation d’un lieu, les comportements des personnes en son sein, leur provenance, leur raison d’être sur place, leur âge etc.
« Ces informations, rendues accessibles de manière très visuelle, permettent d’évaluer la pertinence d’un projet commercial et de bien le dimensionner. L’analyse des données de mobilité, d’autre part, permet de déterminer la provenance des visiteurs ou encore d’anticiper l’évolution des flux de trafic liés à un projet ou un événement », poursuit Rémi Valentin.
Des cas très concrets existent déjà au Luxembourg, Editus a récemment aidé l’entreprise Unibra à bien dimensionner son Food Market, un futur espace de restauration intégré au projet immobilier « The Roots » au sein de Square Miles à Belval. La solution Insight a aussi permis au bureau d’urbanisme Schroeder & Associés et à la commune de Bissen de mieux anticiper l’impact du développement d’une zone économique sur la mobilité à l’échelle du territoire.
Collecter la donnée grâce à l’IoT
Afin de pouvoir établir des modèles les plus précis possible, un des enjeux réside dans la collecte de nouvelles données pertinentes. Au-delà des informations auxquelles les organisations peuvent déjà accéder, il est possible de faire remonter au cœur de la plateforme de Data Intelligence de DEEP des données relatives à la réalité économique de l’entreprise, comme des chiffres de vente. « Un autre moyen, pour réaliser des analyses toujours plus fines, est de mettre en place des solutions de mesure grâce notamment à l’IoT, assure Luc Halbardier. Des capteurs permettent par exemple de déterminer comment des visiteurs se déplacent au sein d’un même lieu, comme une concession automobile par exemple, afin de déterminer quels sont les véhicules qui suscitent le plus d’intérêt. D’autres solutions, comme le parking intelligent, permettent d’obtenir des indicateurs de fréquentation d’un lieu par des automobilistes. Le WiFi marketing, en invitant les visiteurs à se connecter à un réseau mis à disposition, permet aussi d’accéder à d’autres données. »
Gagner en maturité pour maximiser la valeur extraite de la donnée
Aujourd’hui, les possibilités de collecter des données sont nombreuses. Le plus grand enjeu, certainement, reste de parvenir à bien les exploiter. Dans cette optique, DEEP met à disposition de ses clients sa plateforme de Data Intelligence et son expertise en data science. « Tirer de l’intelligence de la donnée implique un effort continu, assure Nicolas Vivarelli. Avec, d’abord, des enjeux relatifs à la gestion de sources de données hétérogènes, à la qualité de la donnée, et ce avant d’envisager les possibilités d’en extraire de la valeur. Les organisations, avant de pouvoir envisager des modèles prédictifs grâce à l’intelligence artificielle ou au machine learning, doivent parvenir à comprendre, maîtriser et enrichir les données dont elles disposent pour progressivement en extraire de l’information pertinente »
La plateforme de Data Intelligence de DEEP leur permet de gagner rapidement en maturité en explorant divers modèles, de l’analyse de données jusqu’au machine learning et à l’intelligence artificielle, et ce en bénéficiant de toutes les garanties de protection de leurs données.
Rédigé par
Nicolas VivarelliNous contacter
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