Data Marketing : définition, outils, et étapes clés pour performer
7min • 2 janv. 2025
Olivier Renard
Content & SEO Manager
Selon Statista, nous produirons dans le monde 181 zettaoctets de données numériques au cours de l’année 2025. C’est trois fois plus qu’en 2020, 12 fois plus qu’en 2015.
Imaginez : si chaque octet était un grain de riz, le volume produit couvrirait très largement la surface de la planète !
Les entreprises ont conscience de l’importance d’exploiter les données pour développer leur business. Pourtant, à ce jour, seules 4 sur 10 d’entre elles ont réellement adopté une stratégie data-driven.
Les informations à retenir :
Le data marketing s’appuie sur les données pour comprendre les clients et adapter les actions marketing en conséquence.
Une approche data-driven améliore l'efficacité, la fidélisation et les résultats des campagnes marketing.
Le data marketing repose sur des étapes clés, comme l’identification des types de données à exploiter, leur collecte, leur analyse et leur activation.
Les technologies actuelles permettent l’exploitation des données par les équipes métier, sans connaissance technique.
🔎 Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur le data marketing : sa définition, ses enjeux, les types de données à exploiter et les outils indispensables. Retrouvez des conseils pratiques pour intégrer cette stratégie et maximiser vos performances. 🚀
Définition et enjeux du data marketing
Une définition simple du data marketing
Le data marketing consiste à exploiter des données quantifiables pour guider les stratégies et les actions marketing.
Il repose sur la collecte, l'analyse et l'utilisation des données pour mieux comprendre les clients et concevoir des campagnes personnalisées et performantes.
En d'autres termes, il transforme les suppositions en décisions éclairées basées sur des données factuelles.
Par exemple, une marque de prêt-à-porter peut analyser les habitudes d’achat de ses clients pour proposer des recommandations personnalisées, ou anticiper les besoins saisonniers.
En combinant ces données avec celles issues de diverses sources (site web, réseaux sociaux, points de vente), les entreprises créent des expériences cohérentes et engageantes sur tous les canaux.
Pourquoi le data marketing est-il devenu incontournable ?
Aujourd’hui, 8 consommateurs sur 10 sont plus susceptibles de faire un achat lorsqu'une marque propose une expérience personnalisée (Medallia). Pourtant, seulement 26 % des clients estiment recevoir un tel niveau de personnalisation.
McKinsey et BCG révèlent de leur côté que les entreprises qui ont mis en place un stratégie data-driven voient leurs bénéfices augmenter jusqu’à 25 %.
Le data marketing répond à cette recherche d’une expérience sur-mesure. Il permet une meilleure compréhension des clients pour créer des stratégies efficaces et engageantes.
En s'appuyant sur des données fiables, les entreprises optimisent leurs budgets, s'adaptent aux évolutions du marché et fournissent des expériences clients mémorables.
Les avantages du data marketing
Les types de données à exploiter en data marketing
Données first-party, second-party et third-party
Dans le domaine du data marketing, trois catégories principales de données jouent un rôle essentiel et complémentaire dans l'élaboration d'une stratégie marketing efficace.
First-party data : elles sont collectées directement par l’entreprise grâce à ses interactions avec les clients.
Elles incluent des informations telles que les données démographiques, les historiques d'achat, les interactions sur les sites web ou applications, les réponses aux emails et la participation aux programmes de fidélité.
Ces données sont précises, fiables et conformes aux réglementations, car elles proviennent directement de la relation entre la marque et son audience.
Second-party data : elles correspondent aux données first-party d'une autre entreprise, qui les partage dans le cadre d'un partenariat.
Par exemple, un détaillant partage des informations issues de son programme de fidélité avec une marque partenaire.
Exclusives et de haute qualité, elles sont utiles pour obtenir des insights détaillés sur le public cible.
Third-party data : collectées via des cookies tiers ou des agrégateurs, elles permettent d’obtenir une vue d’ensemble des audiences.
Bien qu’utiles pour augmenter la portée des campagnes, leur fiabilité est limitée et leur usage se restreint en raison des régulations (RGPD, CCPA etc).
Les différents types de données
L’émergence des zero-party data
Les zero-party data sont les données que les clients partagent volontairement avec une marque, comme leurs préférences, leurs intérêts ou leurs attentes. Elles offrent une précision inégalée, car elles traduisent directement les souhaits du consommateur.
C’est par exemple le cas lorsqu’un utilisateur remplit un quiz sur un site e-commerce pour recevoir des recommandations personnalisées. Soumises aux mêmes règles de confidentialité et de consentement que les first-party data, elles sont extrêmement précieuses pour les entreprises.
Les zero-party data offrent l'opportunité de personnaliser les actions marketing et de renforcer la confiance en respectant les préférences des clients. Pourtant, selon Gartner seules 33% des entreprises seraient prêtes à les exploiter pleinement.
Intégrer le data marketing dans votre stratégie
Étapes clés pour une implémentation réussie
Définir ses objectifs : l’intégration du data marketing, c’est d’abord avoir une vision claire des buts à atteindre. Cherchez-vous à améliorer la fidélisation client, optimiser vos campagnes ou conquérir de nouveaux segments ?
Ces objectifs guideront l’organisation de vos données et le choix des outils adaptés.
Collecter et organiser ses données : la collecte de données fiables et exploitables est une étape clé. Elles peuvent provenir de diverses sources, comme les interactions clients, les données de ventes, et les données issues des réseaux sociaux.
Veillez à ce qu’elles soient complètes, exactes, actualisées et conformes aux réglementations.
Choisir ses outils : selon les compétences des équipes, faites le choix d’outils appropriés pour chaque étape, de la collecte à l’activation. Parmi eux, les outils d’analyse, les solutions CRM, les data warehouses, et les Customer Data Platforms (CDPs) vous permettent de ressortir des insights précieux et exploitables.
Mesurer ses performances : surveillez en continu les performances de vos campagnes à l'aide d'outils d'analyse. Choisissez les indicateurs marketing et les KPI adaptés. Cela vous permet d'ajuster vos stratégies en temps réel et d'optimiser votre retour sur investissement (ROI).
Les outils et technologies pour performer
Choisissez le bon outil pour chaque étape de la mise en place de votre projet.
Etape | Objectifs | Type d'outil | Principaux fournisseurs |
|---|---|---|---|
Collecte des données | Recueil des interactions clients (transactions, clics, formulaires) sur divers points de contact (web, appli, magasin). | Outils de tracking, formulaires en ligne, CRM | Google Tag Manager, Addingwell, Piwik Pro, Tealium, Hubspot |
Stockage et organisation | Centraliser et structurer les informations collectées pour en faciliter leur exploitation. | Data Warehouse, Data Lake, DMP, CDP intégrée | Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Treasure Data, Rudderstack |
Analyse et visualisation | Explorer les données pour en extraire des insights exploitables et visualiser les tendances. | Outils BI, plateformes analytics | Tableau, Power BI, Google Analytics, Looker Studio |
Segmentation et activation | Créer des audiences spécifiques et synchroniser avec les outils d’activation. | Customer Data Platforms (CDPs) monolithiques / intégrées / composables, Reverse ETL | DinMo, Hightouch, Census, Imagino, Bloomreach, Adobe, Salesforce |
Automatisation des campagnes | Exécuter des campagnes personnalisées vers vos audiences sur plusieurs canaux (emails, SMS, push). | CRM, Marketing automation | Hubspot, Klavyio, Brevo, Mailchimp, Braze, Salesforce |
Suivi et optimisation | Mesurer les performances des actions et ajuster la stratégie grâce à des insights précis. | A/B Testing Tools, plateformes d’attribution, CXP | A/B Tasty, Adjust, Contentsquare, Microsoft Clarity, Hotjar |
Les outils du data marketing
La CDP composable DinMo offre une grande flexibilité pour les entreprises qui disposent d’un data warehouse. Grâce à ses attributs prédictifs basés sur l’intelligence artificielle, elle permet une segmentation précise et une personnalisation avancée.
Grâce à ses fonctions no-code, vos équipes métier peuvent déployer leurs premiers cas d’usage en trente minutes.
👇 Découvrez les possibilités offertes par la CDP composable DinMo pour vos projets de data marketing.
Bonnes pratiques pour un data marketing efficace
Transparence avec les utilisateurs : informez clairement sur la collecte et l’utilisation des données, pour instaurer une relation de confiance.
Conformité : assurez-vous de respecter les réglementations comme le RGPD ou le CCPA. Cela implique l'obtention des consentements nécessaires, la sécurisation et l’accès aux informations personnelles.
Qualité des données : privilégiez des informations précises, fiables et à jour. Cela garantit des campagnes pertinentes et optimise vos performances.
Testez et expérimentez : Le data marketing nécessite une approche itérative et flexible. Soyez prêt à tester diverses hypothèses, à expérimenter différents scénarios et à évaluer les résultats.
Exemples concrets de réussite via le data marketing
Le data marketing n’est pas réservé à une industrie en particulier. Il s’adapte à tous les secteurs pour répondre aux attentes des consommateurs et des entreprises.
Cas d’usage dans l’e-commerce
Les entreprises e-commerce exploitent le data marketing pour personnaliser leurs campagnes et augmenter leurs ventes.
Vous en avez peut-être déjà fait l’expérience, Amazon est un exemple emblématique. Grâce à ses algorithmes d’analyse prédictive, la plateforme propose des recommandations produits basées sur l’historique d’achat et les comportements de navigation.
Recommandations personnalisées (Source : Amazon)
Interflora, client de DinMo, illustre parfaitement l’efficacité du data marketing dans l’e-commerce. Grâce à notre CDP composable, l’entreprise a pu créer des audiences précises et orchestrer des parcours multicanaux pour optimiser ses campagnes.
Résultat : une baisse de 17 % du CPC moyen et une hausse de 32 % des conversions. Une gestion optimisée de la pression commerciale qui a permis un meilleur matching avec les attentes des clients.
👇
Cas client Interflora
Augmentez votre chiffre d'affaires grâce à la puissance de vos données
Cas d’usage en B2B
Dans le B2B, le data marketing joue un rôle clé dans l’acquisition et la fidélisation des clients. HubSpot s’appuie sur les données pour segmenter ses prospects et proposer des contenus personnalisés à chaque étape du parcours d’achat.
Cette approche a permis une augmentation des leads qualifiés et une amélioration notable du taux de conversion.
Autre exemple, Ankorstore a utilisé DinMo pour augmenter ses performances publicitaires sur Google Ads. La marketplace B2B a réduit son CPA de 20% et augmenté son taux de conversion de 24% grâce à une meilleure personnalisation des messages.
En exploitant nos métriques prédictives, Ankorstore parvient à identifier les besoins spécifiques de chaque segment pour renforcer l'engagement et la fidélité.
Conclusion
Le data marketing est désormais incontournable pour rester compétitif sur le marché. Il vise à personnaliser vos campagnes, optimiser vos budgets et répondre aux attentes croissantes des consommateurs.
L’intelligence artificielle permet de proposer des expériences encore plus précises et pertinentes. Les données zero-party et first-party deviennent des atouts majeurs à exploiter.
Les CDPs composables, comme DinMo, s’imposent comme des outils clés pour segmenter et activer vos données efficacement. Passez dès aujourd’hui à une stratégie data-driven et ouvrez de nouvelles opportunités pour votre entreprise.
✨ Découvrez comment DinMo peut vous accompagner !
