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Big data marketing : une approche innovante pour toucher les clients

Alors que le terme Big Data était plus courant dans les articles scientifiques dans les années 90, il fait aujourd’hui partie du jargon marketing et tient une place importante sur le marché. Et pour cause, le Big data marketing a révolutionné les stratégies des entreprises et leur permet de cibler leur clientèle de façon innovante en accord avec l’évolution du monde numérique actuel.

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Qu’est-ce que le Big Data Marketing ?

Le Big data ou l’analyse des mégadonnées, en français, est utilisée dans le domaine du marketing pour connaître le comportement des clients face à un produit ou un service en s’appuyant sur des données issues de l’ensemble de l’écosystème digital comme les réseaux sociaux, les sites web, les applications mobiles, les campagnes média, les formulaires d’inscription, etc.

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Les décideurs en entreprise sont 60 % à considérer les projets Big Data comme étant un moyen pour prendre les meilleures décisions stratégiques.

Big Data Marketing : pourquoi se tourner vers Esokia ?

Le marketing digital requiert une certaine maîtrise du sujet et l’expertise des équipes d’Esokia dans le domaine peut être mise à profit. Elles prendront en compte non seulement le point de vue technique pour répondre aux besoins du client, mais aussi les aspects stratégiques, les objectifs marketing ainsi que les résultats commerciaux escomptés tout en se basant sur les diverses analyses de comportement sur terrain. Esokia accompagne ses clients dans la mise en place de dispositifs marketing digitaux adaptés en utilisant diverses techniques de marketing digital telles que le Marketing Automation, entre autres. L’agence se charge de l’automatisation de campagnes marketing, ce qui permet à son client de se concentrer sur la vision d’ensemble et la stratégie sur le long terme.

Quels sont les avantages du Big Data Marketing ?

  • Un meilleur ciblage des clients
  • Fidéliser sa clientèle
  • Opter pour le marketing prédictif

Esokia est la preuve que l’intervention de développeurs expérimentés extérieurs permet de :

Utiliser le Big Data dans le cadre de sa stratégie marketing signifie avoir de plus en plus de données à collecter, analyser et comprendre. Les différentes solutions du Big Data Marketing permettent toutefois de le faire de manière efficace et confère certains avantages à l’entreprise :

Un meilleur ciblage des clients

Le Big Data permet de mieux comprendre ses clients, ce qui permet de mieux les cibler. Il est donc possible de se focaliser sur un cercle précis en fonction de la réactivité à des offres, par exemple. Le Big Data permet de recueillir des informations sur le comportement d'achat, les recherches ou encore les activités sur les réseaux sociaux, entre autres. Cela permet ainsi de ne pas créer de l’agacement chez les prospects en leur envoyant des e-mails non pertinents.

Fidéliser sa clientèle

Le Big Data permet également de récupérer assez de données sur les clients et consommateurs pour mettre en place des campagnes de fidélisation plus adaptées et personnalisées. Les données collectées permettent d'anticiper les besoins et attentes d'un client à partir de ses achats et de leur fréquence.

Opter pour le marketing prédictif

L’analyse des comportements donne une vue sur les tendances actuelles, mais également sur les changements de tendances à venir. Anticiper les besoins futurs des clients acquis et potentiels permet de faire une offre adaptée à son besoin. En analysant les données collectées, il est possible d’optimiser son temps en préparant son offre comme il se doit.

Big Data Marketing : les différents types de données traitées

Dans le cadre du marketing Big Data, les données obtenues sont de sources variées puis stockées à différents endroits. Les spécialistes s’intéressent à trois types de données importantes :

Données sur les clients

Ces informations sont utiles aux spécialistes marketing pour comprendre leur public cible. Ces données sont les noms, les adresses e-mail, les historiques d’achat et les recherches sur internet, entre autres. Certaines peuvent aussi être recueillies en fonction des comportements de la cible à partir des activités sur les réseaux sociaux, des sondages et des communautés en ligne.

Données financières

Ces données aident à mesurer les performances et à agir en conséquence plus efficacement. Cette catégorie comprend les statistiques de vente et de marketing de l’organisation, ses coûts et ses marges. Les données financières des concurrents, telles que la tarification, peuvent également être comprises.

Données opérationnelles

 Elles peuvent concerner l’expédition et la logistique, les systèmes de gestion des relations clients ou le retour d’informations des capteurs matériels et d’autres sources. L’analyse de ces données peut conduire à une amélioration des performances et à une réduction des coûts.

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