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Data : les marketeurs bloqués par incompétence

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66% des marketeurs envisagent de recourir dans l’année à l’analytics prédictif pour bâtir une campagne[1] mais la plupart des équipes marketing se contentent d’utiliser entre trois et cinq variables pour établir leurs segmentations et déployer leurs campagnes. Il y a urgence à se réveiller !

Beaucoup de marketeurs continuent à utiliser uniquement des segmentations classiques basées sur la valeur client de type PMG (Petit, Moyen, Gros client) ou RFM (Récence, Fréquence, Montant) pour piloter leurs actions marketing !

Le nouveau marketeur vit de la donnée et cherche à en générer par ses actions. Les personnes, les lieux, les applications, les activités, les objets … tout se connecte à tout. La  data est devenue le pétrole du marketing (cf Data, nouveau pétrole du marketing), pour autant elle reste un produit hautement sensible et méthodologiquement délicat à aborder.

Entre intention et pratique : la peur

Le marketeur doit apprendre à se familiariser avec les données et leur analyse massive, et surtout avec tout le vocabulaire et la technologie qui les entourent. Le data-driven marketing, pour produire des effets positifs, nécessite une exploitation structurée et réfléchie (cf  Data-driven marketing pour penser client).

Il faut aller chercher la cause du décalage entre le discours d’intention et la pratique dans les peurs des marketeurs. Ils redoutent la complexité du changement et la spécificité des compétences analytiques à mettre en oeuvre. Mais voilà, pour être capable de dépasser un problème, il faut le comprendre et c’est là que le bât blesse : les connaissances des marketeurs en architecture de données, sont très faibles.

Ce constat est mis en évidence dans les nombreuses études qui sont publiées et qui font état de l’incompréhension des marketeurs quant à l’apport possible des data.

Sans un minimum de connaissance : impossible d’avancer

Les marketeurs français ne sont pas des cas isolés : sur 257 responsables marketing interrogés, 45% ont déclaré ne pas avoir les capacités d’analyser les Big Data[2]. Ce qui peut être vu par certains comme une chance de s’améliorer et de découvrir une nouvelle façon de travailler, est malheureusement souvent décrit comme un mur infranchissable par de nombreux marketeurs.

Les marketeurs faute de compétence suffisante ont du mal à travailler avec ceux qui manipulent et organisent des données.  Data scientists et marketeurs ne se comprennent pas.

Les premiers envisagent les données avec une approche uniquement ‘statistique’, alors que pour les seconds les données ne sont qu’un levier qui aide dans les prises de décisions business. Sans se comprendre et un minimum de vocabulaire commun, difficile d’avancer. Maintenant, que les marques ont – plus que jamais – des milliers de données sur ce que veulent leurs clients veulent, encore faut-il avoir une idée de ce qu’il faut faire avec !

L’émergence des ‘ingénieurs marketing’

Pour maîtriser pleinement l’environnement innovant qui émerge dans le marketing, un nouveau profil doit prendre place entre le data scientist et le marketeur.

L’ingénieur marketing va jouer ce rôle de coordinateur. En comprenant parfaitement les besoins des deux vues métier, à la fois analytique et business, il va faciliter les interactions.

Ce profil est aujourd’hui crucial pour accompagner la transformation très rapide du marketing. Il peut être un homme du marketing classique qui a un attrait très fort pour la  data ou il peut venir du monde IT mais avec une solide expérience ou connaissance marketing.

La création de profils hybrides de ce type n’est pas nouvelle. Dans les années 90,  ont  par exemple, émergés les ingénieurs financiers dont le rôle de facilitateur était sensiblement similaire celui, aujourd’hui de l’ingénieur marketing.

Ces profils sont encore extrêmement rares sur le marché même si de nouveaux cursus pédagogiques se mettent en place (Cursus initial de Institut Léonard de Vinci ou exécutive de Media School à titre d’exemple).

 La montée en puissance de la donnée dans le marketing va sans doute être un accélérateur très fort mais il faudra attendre 5 à 10 ans pour voir une stabilisation des métiers sur ce marché.

Ces profils hybrides porteront alors la nécessaire transversalité de la data dans un seul et unique but : optimiser les actions marketing et développer leur ROI. Chaque action étant mesurable, objectivable et perfectible.

[1] Digital Marketer Report I 2016
[2] Economist Intelligence Unit pour le compte de Lyrics I 2016

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