Plus elle est riche, plus on aime la data

Rebond sur un article de Nadine Faure dans CB News (à lire pour mieux comprendre ce post).

La data c’est super mais il ne faut pas être dupe. On est d’accord. Même si on connait peu de gogos à ce point dupes de la data, mis à part quelques champions data-driven de la Silicon Valley dont les milliards voileraient la vision, pardonnons-leur.

Tous les points de vue sont toujours les bienvenus, a fortiori sur les métiers innovants. Mais là, c’est trop tentant de réagir.

Florilège.

Le poil à gratter c’est l’utilisation faite de ces datas. Peu de marques les utilisent pour nourrir leur réflexion stratégique. Beaucoup les utilisent pour se rassurer sur ce qu’ils font déjà… et il faut être honnête, c’est très confortable.

Je ne sais ni où ni avec qui travaille Nadine Faure. Si c’est avec des dircoms ou des directions des études tout s’explique. Aucun directeur marketing, digital ou data ne peut être d’accord avec cette affirmation que nous faisons mentir quotidiennement.

En ce qui concerne les mesures digitales, hélas, il y a encore un manque de maturité et de transparence

Oui d’accord Facebook ou Youtube font preuve de subjectivité dans leur manière de marketer leurs metrics mais ce n’est pas la peine de jeter le bébé avec l’eau du bain. Ou du moins ce n’est sans doute pas la meilleure manière de dépenser son énergie que de partir en croisade à ce sujet.

La mesure digitale c’est l’eldorado du détail, un véritable travail de dentellière. Elle est nécessaire pour naviguer sur une campagne en cours mais insuffisante pour construire une stratégie d’ensemble. Le challenge réside donc dans la création d’une stratégie globale qui utilise toutes ces données de manière intelligente.

Personne ne définit de stratégie d’ensemble sur la base de metrics non représentatifs de l’ensemble des leviers. Sérieusement.

Il manque cependant toujours une partie essentielle de l’expérience d’achat : son contexte. Pourquoi le client achète-t-il ? Quelle était sa motivation ? Quelles sont les différents moments clefs de son parcours de décision qui l’ont mené aujourd’hui à cet achat en particulier ? A-t-il changé d’avis ? Pourquoi ?

Petit point emmerdant ici. Autant on comprend le point des publicitaires qui insistent sur l’importance du contexte de marque – en opposition à la culture de l’audience planning qui fait apparaitre des pré-rolls sur des vidéos de frères musulmans – autant ces points adressés supra sont aisés à comprendre avec le bon dispositif.

Pour les motivations d’achat : soit on l’a avant même de regarder les chiffres (une voiture pour se déplacer ou frimer), soit on la découvre en testant des messages différents (le mec a cliqué sur le message frime vs. fonctionnel). Les moments clefs de son parcours sont faciles à reconstituer si le plan de taggage de la campagne a été bien fait. Une fois cookiesé, on peut savoir si le prospect avance ou recule dans son parcours d’achat.

La synthèse doit se faire autour de ce parcours mais également au sein de l’entreprise. En utilisant la bonne approche, un groupe de travail interne à l’entreprise – composé des différentes entités – est tout à fait capable de construire ensemble une bonne vision du parcours d’achat.

Alors oui mais à nouveau il y a deux solutions : soit on essaie de construire une vision pure et parfaite du consumer journey qui rassemble tout le monde. Soit on essaie d’avancer. Un parcours n’a pas le même sens pour une personne de la com, du marketing, du digital, du trade et du CRM. Donc malheureusement, parfois il est plus efficace d’avancer – non pas en silos – par briques agiles plutôt que d’essayer de mettre d’accord des gens sur le plan de la cathédrale. L’écosystème IT d’une entreprise est comme une ville.

La collecte de la data reste incontournable pour nous aider à comprendre comment les individus prennent leur décision, mais il ne faut pas s’en contenter.

Mais qui s’en contente?

***

Bottom line : ok pour se rappeler de l’importance du contexte de compréhension d’une data. Mais est-ce une véritable bataille? Qui fonctionne différemment?

Aimons la data, perfectionnons la data, critiquons la data. Mais est-ce bien la peine de la trainer en justice?

Qu'en penses-tu?

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