6 pièges du data driven marketing (2/2)

Certaines entreprises remportent du succès en appliquant l’approche data driven, d’autres piétinent sur place. Pour quelle raison ? Au début de cette semaine, trois experts data driven - Tim Wolff (Ziggo), Michiel van Mens (Marketing Intelligence Consultant) et Rodger Buyvoets (Crobox) – ont expliqué trois des six pièges du data driven marketing. Aujourd’hui, ils nous présentent les trois derniers, pour compléter la liste.

Voici les trois premiers pièges que nous avons pu détecter sur la base des entretiens avec nos experts :

1. Pas de sentiment d’urgence vis-à-vis du changement
2. Focalisation sur le court terme
3. Défis culturels

4. Manque de confiance

Dans l’approche data driven, il est logique que les données forment la base de toutes les activités. Mais vous devez pour ce faire avoir la certitude que ces données sont correctes. Et que vous effectuez les bonnes analyses et tirez les bonnes conclusions en fonction de leurs résultats. Une entreprise qui n’a pas cette confiance, ne deviendra jamais data driven.

Michiel van Mens : “Finalement, ce n’est pas l’analyse qui compte, mais ce que vous en faites. Certaines organisations effectuent une deuxième analyse, parce qu’elles ne sont pas sûres de la première. Et ce n’est jamais assez. Elles n’osent pas se fier à leurs données.”

5. Marketeers n’ayant pas les compétences suffisantes

Les marketeers actuels doivent posséder plusieurs compétences, comme une bonne capacité d’analyse pour pouvoir extraire les bonnes informations des données des clients et une grande créativité pour développer une réflexion out-of-the-box. Ils doivent en outre bien connaître l’IT et les processus, connaître les possibilités du marché et avoir une vision claire des souhaits. Que voulez-vous tirer des systèmes ? Bien sûr, vous aurez toujours besoin de spécialistes dans votre équipe, mais le marketeer actuel doit quand même savoir un peu tout faire. On observe en outre une disparité entre la pratique et la réalité. Les marketeers ne sont pas suffisamment formés et préparés aux exigences actuelles.

Tim Wolff : “Dans une équipe, il doit y avoir une bonne distribution entre les collaborateurs alpha et bêta. Vous avez besoin de l’alpha (le créatif) et du bêta (l’analyste) et tous deux doivent posséder un peu de l’opposé d’eux-mêmes. Ce qui stimule le processus créatif et l’orientation-données dans l’organisation.”

6. Silos de données et systèmes complexes

Chaque entreprise commence ‘petit’, et donc avec des petits systèmes (administratifs). Mais lorsque l’entreprise se développe, les systèmes doivent évoluer avec elle. Souvent, l’entreposage des données est automatiquement décentralisé dans les départements. Les sales se mettent à travailler avec un système de vente. Les finances acquièrent un système financier. Le marketing gère les adresses des clients dans une base de données et travaille avec des tableurs Excel pour suivre les résultats des campagnes. Plus cela dure, plus vous obtenez de listes et de systèmes, qui vieillissent, et il devient de plus en plus difficile de corréler les données. Ce qui donne lieu à des silos de données dans lesquels chaque département a ses propres informations, avec ses propres systèmes et ses propres processus pour traiter ces données. Une telle forme de dissémination des données est l’un des plus grands obstacles qui empêche le passage à l’approche data driven.

Rodger Buyvoets : “Les silos de données représentent un défi. Parce que les entreprises ont développé au fil des ans un réseau complexe de systèmes devenus obsolètes, qui ne peuvent plus être mis en connexion. Les jeunes organisations en souffrent moins, mais les plus grandes doivent apprendre à gérer cela. Les organisations qui n’y parviennent pas ne pourront pas gagner le match.”

Selon Tim Wolff, les silos de données ne peuvent pas justifier le fait de ne pas s’y mettre ou de laisser la situation telle qu'elle est. Dans chaque entreprise il reste des silos de données et des listes xls et c’est très bien. Si vous avez besoin de données, recourez tout simplement à des experts pour les trouver.

Après les pièges, les dix facteurs de succès

Outre les pièges, il y a également différents facteurs de succès pour devenir data driven. Vous les découvrirez dans les prochains blogs.