Jeff « John » Tanner, Jr., Ph.D. et auteur de Analyse et stratégie client dynamique
Doyen, Strome College of Business, Old Dominion University

Le Dr Tanner, un expert reconnu dans le domaine, offre des conseils basés sur ses recherches approfondies sur les tendances de l'utilisation de l'analyse de données dans le marketing interentreprises et interentreprises. Ses clients comprennent de grandes entreprises dont IBM, Pearson-Prentice Hall et Cabela's.

En matière d’analyse, est-il vraiment important que vos données soient volumineuses ou petites ? Ou est-il important de disposer des bonnes données pour prendre la bonne décision lorsque vous en avez besoin ?
Plutôt que de se soucier de savoir si les données sont volumineuses ou petites, ce que la plupart des spécialistes du marketing devraient retenir des trois V du Big Data sont :

• Les données, si disponibles, peuvent appuyer davantage de décisions (Variété)
• Les données, si disponibles, peuvent accélérer la prise de décision (Velocity)
• Les données, si disponibles, peuvent ajouter de la valeur (Volume).

Ne vous inquiétez pas de savoir si vos données sont volumineuses ou petites ; pensez plutôt aux trois V comme aux avantages de la prise de décision basée sur les données.

Mais faites attention à la mise en garde : Si disponible. Si vous ne disposez pas des données au moment de la prise de décision, vous n’avez pas le temps de les obtenir.

C'est pourquoi une stratégie de données solide est nécessaire avant d'avoir besoin des données. Et pour commencer, réfléchissons à la manière dont vous utilisez les données.

Les décideurs utilisent les données pour trois choses :

1. pour identifier des problèmes ou des opportunités,
2. prendre des décisions, ou
3. pour avoir un aperçu

La plupart des organisations s'arrêtent au #1 : si vous pensez aux systèmes de reporting traditionnels, tout ce qu'ils vous disent, c'est que les choses fonctionnent ou non. Cependant, la véritable valeur des données réside dans la prise de décisions et l’obtention d’informations.

Par exemple:

J'ai travaillé avec Cabela's sur un projet d'abandon de panier sur leur boutique en ligne. Les gens remplissaient un panier dans la boutique en ligne de Cabela et ne l'achetaient pas. Nous avons utilisé les données de deux manières. La première consistait à déterminer s’il existait des produits ayant une plus grande probabilité d’achat s’ils entraient en premier dans le panier – nous avons recherché le contraire de l’abandon du panier. Cet exercice nous a ensuite donné une liste de produits à promouvoir, ce qui s'est traduit par une amélioration de la marge de 400 points de base tout en doublant également le chiffre d'affaires par rapport à la campagne marketing habituelle. Cela consiste à utiliser les données pour la prise de décision.

Ensuite, nous avons approfondi les données afin de comprendre pourquoi les choses se sont produites ainsi. Cette idée nous a ensuite donné des idées d’opportunités supplémentaires. Mais c'est ici que la stratégie est intervenue. Nous disposions déjà de données importantes sur les ménages, nous avons donc pu procéder à l'exploration de données qui a rendu possible l'obtention d'informations.

Qu’en est-il de cet exemple qui peut s’appliquer à votre exposition ?

Quel que soit l'environnement, le détaillant, l'organisateur de salons interentreprises ou autre, les principes d'une stratégie de données sont les mêmes.

Tout d’abord, rassemblez vos données. Le plus grand défi que je vois dans l’utilisation des données pour la prise de décision est que les données sont dispersées dans différents systèmes. Les gens ne partagent pas leurs données et les entreprises tardent à créer les entrepôts de données nécessaires pour rassembler les données. Cependant, les dirigeants qui voient le pouvoir des données peuvent y parvenir. Pour les aider à comprendre la puissance de vos données, découvrez les questions auxquelles ils souhaitent obtenir des réponses et illustrez celles auxquelles il est possible de répondre avec une seule vue complète de votre client.

Deuxièmement, définissez vos données. Un tableau de définition des données principales vous indique les données dont vous disposez, leur source et leur signification. Par exemple, définissez « client ». Dans certaines organisations, un client participant dans les données est l'individu et parfois il s'agit du lieu de décision, et non de l'individu inscrit. Le déclarant individuel est ensuite lié au lieu de décision. Dans d'autres contextes, un client participant est un membre de l'association qui participe à une exposition, mais peut être un acheteur d'autres offres hors exposition telles que des webinaires en ligne, des conférences éducatives uniquement, des publications électroniques ou imprimées, entre autres offres. De telles définitions sont importantes pour relier les données transactionnelles (quelle est la taille d'un client ? Cela dépend de la façon dont vous définissez le client.) et d'autres formes de données.

Notez que ce langage doit être convenu entre les unités, par exemple le groupe qui gère les expositions et le groupe qui gère les conférences. Il n'y a rien de pire qu'une dispute lors d'une réunion pour découvrir que la dispute était entièrement sémantique.

À ce stade, vous êtes prêt à commencer à utiliser les données pour obtenir des informations et prendre des décisions, tout comme nous l'avons fait chez Cabela's. Mais vous vous rendrez vite compte qu’il manque des données. Vous pouvez désormais mettre en place des outils et des processus de capture de données pour combler ces lacunes.

Par exemple, vous constaterez peut-être que vous devez ajouter des champs à votre système d'inscription des participants pour toutes les expositions, ce qui peut également nécessiter des ajustements pour d'autres événements ou conférences hors exposition organisés ou gérés par votre organisation. Vous constaterez peut-être également que vous devez ajouter des champs dans le système CRM afin de pouvoir tester différentes approches des campagnes de marketing des participants ou pour resserrer la gestion des campagnes et développer un système de lead nurturing ou une approche permettant d'obtenir un taux de pré-inscription plus élevé. Grâce aux données, par exemple, vous pouvez déterminer si une invitation ouverte avant le spectacle prédit non seulement la fréquentation du spectacle, mais également l'engagement après le spectacle. Documenter les effets de chaque interaction permet d'optimiser la valeur de chaque événement marketing.

De nombreuses organisations ont adopté la mentalité « tout collecter, trier plus tard ». C'est bien au début. Cependant, au fur et à mesure que vous gagnerez en expérience, vous reconnaîtrez quelles données sont les plus importantes. Gardez à l’esprit que même si le stockage des données peut sembler relativement bon marché, le coût d’acquisition (surtout si cela implique que les clients abandonnent leurs données) n’est pas toujours insignifiant. Et n’oubliez pas que les données doivent être conservées et mises à jour.

L’objectif est d’avoir une conversation intelligente avec votre client sur tous les canaux. Vos données aident votre marketing à écouter et à réagir. Ainsi, à mesure que votre stratégie de données évolue, ces opportunités de capture d’informations importantes sur le client peuvent être reconnues et exploitées.

Et cela signifie penser à toutes les sources de données. Lorsque vous parlez avec un ami, vous n'écoutez pas seulement ce qui se dit. Vous lisez également le langage corporel, prenez en compte les indices contextuels et bien plus encore. De nouvelles sources de données peuvent vous fournir ces indices contextuels. Par exemple, les vendeurs de Marketo utilisent des photographies LinkedIn pour déterminer comment contacter pour la première fois un prospect potentiel. Si la personne sourit, tendez la main dans un sens. Sinon, utilisez une approche différente. Comment ont-ils appris ? Ils l’ont fait en utilisant les données pour obtenir des informations.

Vos données pourraient ne jamais répondre à la définition du Big Data. Mais qui s’en soucie ? Ce qui est vraiment important, c'est que vous exploitiez les données pour prendre de meilleures décisions plus rapidement.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont les organisateurs d'expositions interentreprises utilisent aujourd'hui l'analyse des données, deux nouveaux rapports CEIR sont désormais disponibles :

Utilisation de l'analyse aujourd'hui par les organisateurs d'expositions interentreprises

Utilisation de l'analyse par les organisateurs d'expositions interentreprises Études de cas