5 meilleures pratiques pour intégrer la science des données dans l’analyse marketing

5 meilleures pratiques pour intégrer la science des données dans l’analyse marketing

La personnalisation permet aux spécialistes du marketing d’envoyer du contenu et des offres hyper ciblés qui sont plus susceptibles de générer des achats et de cultiver la fidélité à la marque. Une étude d’Accenture de 2018 montre que 91% des consommateurs sont plus susceptibles de magasiner auprès d’entreprises qui proposent des offres et des recommandations pertinentes.

Bien que la personnalisation aide les spécialistes du marketing à optimiser les dépenses publicitaires et à améliorer la valeur vie client, la taille du panier et la fidélisation, elle reste intenable à grande échelle dans de nombreuses organisations. Un rapport de 2020 d’Econsultancy et d’Adobe indique que seulement 30% des entreprises affirment que leurs plates-formes technologiques leur permettent de combiner des données connues et anonymes pour activer des profils clients en temps réel sur tous les canaux tout au long du parcours client.

Pour relever les défis de l’intégration de la science des données dans leurs opérations, les équipes marketing tournées vers l’avenir suivent six bonnes pratiques, dont cinq sont résumées ci-dessous. Pour plus de détails et de recommandations, téléchargez notre ebook, Comment les spécialistes du marketing peuvent exploiter la science des données pour activer la personnalisation à grande échelle.

Réduire les silos pour créer une vue à 360 degrés des clients

Les organisations marketing disposent aujourd’hui de nombreux ensembles de données propriétaires, qui sont souvent stockés dans des systèmes séparés et déconnectés. Certains de ces ensembles de données résident sur des plates-formes tierces, ce qui aggrave le problème.

En consolidant les ensembles de données client dans le Cloud de données de Snowflake et la plate-forme de Snowflake, qui peut prendre en charge de manière native les données structurées et semi-structurées dans le même système, les spécialistes du marketing peuvent exploiter plus de puissance de leur analyse marketing outils. Ils peuvent également accéder et interroger les informations client en temps réel, ce qui est essentiel pour la compréhension holistique et à jour des clients requise pour les modèles de personnalisation évolutifs.

Donnez aux utilisateurs un accès rapide et facile aux données

Une fois que les organisations ont unifié leurs données, elles doivent pouvoir prendre en charge des charges de travail simultanées. Les organisations de marketing devraient investir dans une plate-forme de données capable d’augmenter instantanément la capacité pour fournir plus de puissance de calcul à la demande, libérant ainsi les équipes pour produire des résultats aussi rapidement que possible. L’élasticité instantanée élimine le besoin de planifier et de regrouper les tâches, permettant aux scientifiques des données d’exécuter des modèles complexes tout en permettant aux utilisateurs non techniques d’accéder aux tableaux de bord d’analyse marketing sans problèmes de bande passante.

Construire des pipelines de données efficaces

Alors que les données évoluent d’une nouveauté à une partie essentielle des opérations, les organisations créent un nombre croissant de pipelines de données pour prendre en charge les cas d’utilisation critiques, tels que la personnalisation et les rapports réglementaires. Bien que le prix de démarrage soit faible, à mesure que la complexité augmente, il peut rapidement devenir un énorme centre de coûts, coûtant jusqu’à des dizaines de millions de dollars par an.

Cette prolifération de pipelines entraîne également des problèmes de qualité et de maintenance des données, ainsi que d’efficacité et d’échelle. Et lorsque les données sous-jacentes ou les formats de données changent, les pipelines doivent souvent être reconstruits, ce qui crée une dette technique croissante.

Pour aider à briser ce cycle, les organisations ont besoin d’outils modernes pour prendre en charge un processus flexible d’extraction, de chargement et de transformation (ELT) qui peut gérer les changements de type de données dans le système source sans interruption. Les systèmes hérités d’extraction, de transformation et de chargement (ETL), en revanche, ont tendance à être lents, fragiles et coûteux, et ils répondent rarement aux besoins évolutifs de toute une organisation.

Intégrer la science des données dans les équipes commerciales

Pour créer une culture des données réussie, il est essentiel d’obtenir l’adhésion du sommet. Le CMO et les autres cadres de la suite C doivent communiquer les investissements réalisés dans science des données et la valeur qu’il apportera à l’organisation.

Dans de nombreux cas, il est judicieux d’intégrer des scientifiques des données au sein des équipes commerciales tout en créant un alignement autour des ressources de données centralisées. En faisant directement l’expérience de véritables problèmes commerciaux, les data scientists seront plus proches de leurs « clients » internes (c’est-à-dire les équipes de marque et de marketing numérique), ce qui peut conduire à des gains rapides et faciles.

Investir pour attirer et retenir les meilleurs talents en science des données

Malgré la difficulté d’embaucher des scientifiques des données, il est important de maintenir la barre haute pour les talents. Cela est particulièrement vrai pour les premières recrues, qui seront indispensables dans les efforts continus d’acquisition de talents en puisant dans leurs propres réseaux professionnels pour recruter des collègues et des subordonnés directs. Les professionnels qualifiés sont plus susceptibles d’embaucher d’autres personnes qui sont à ou près de leur niveau d’expertise et de compétence. Il est également important de rechercher de bons communicateurs ayant une expérience de travail interfonctionnel avec des équipes non techniques.

Pour en savoir plus sur la façon dont les spécialistes du marketing peuvent intégrer la science des données dans leurs flux de travail d’analyse marketing pour envoyer du contenu hyper ciblé aux clients et prospects, téléchargez notre ebook, Comment les spécialistes du marketing peuvent exploiter la science des données pour activer la personnalisation à grande échelle.

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