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Comment devenir une entreprise data-driven?

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Comment devenir une entreprise data-driven?

Mardi 6 décembre, emarketing.fr et IBM ont organisé, à Paris, une matinée consacrée aux tendances du marketing digital. Parmi elles, la dark social et la dark data prouvent l'enjeu, pour toutes les entreprises, de devenir data-driven.

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Devenir data-driven, savoir collecter, trier, stocker et surtout analyser les données. Telle est l'ambition de nombre de directions marketing. Pas étonnant donc que la matinée, consacrée aux tendances marketing digital et organisée par emarketing.fr et IBM, ait beaucoup tourné autour de cette problématique. "La data ne doit plus être l'affaire de quelques "sachants", mais celle de tous les collaborateurs", insiste Raphaël Fétique, directeur associé de Converteo, cabinet de conseil en digital et cross-canal. Une démocratisation de la data qui ne pourra être impulsée que par un Comex convaincu de la nécessité d'investir dans la formation de ses salariés et dans les outils, notamment de data-visualisation.

Et qui nécessitera de repenser la structure même de l'entreprise. "L'enjeu est de collecter de la data comportementale. Or, pour l'heure, les entreprises ne sont pas organisées consumer centric, mais plutôt en silos. Sans pour autant abattre ces derniers, il faut créer de la transversalité et des connexions entre eux, poursuit Raphaël Fétique. Ne pas amorcer ces transformations, c'est risquer d'investir dans des outils technologiques, qui fonctionneront à seulement 10-15 % de leur capacité et qui ne seront donc jamais amortis."

L'autre écueil à éviter, c'est, pour l'expert, de se tourner, sur les postes très cruciaux de data-scientists, vers des profils junior. "Il est facile d'embaucher des personnes qui ont les mêmes compétences que nous. Ça l'est moins quand on ignore jusqu'à l'intitulé des profils, la fiche de poste ou le degré d'autonomie à accorder. La facilité, alors, est de se rabattre vers de jeunes professionnels qui n'auront pas forcément le background nécessaire pour impulser toutes les transformations nécessaires", argumente Raphaël Fétique.

Ce n'est que parallèlement à ces mutations que pourront s'intégrer les outils technologiques qui, eux, ne cessent de se perfectionner. Après ses solutions Digital Analytic, Unica (marketing automation), Tea Leaf (Session replay), IBM a ajouté Watson, dernière brique destinée à infuser du cognitif à l'ensemble de son offre. En d'autres termes, Watson vise, à terme, à faire parler la data pour gérer, avec le consommateur, une relation quasi-automatique. Une relation qui ne sera pas seulement "informatique". "Watson perçoit les émotions. Or, on sait aujourd'hui que ce sont elles qui déclenchent l'achat, assure Jeremy Waite, Marketing Evangelist d'IBM. Watson ressent aussi l'humeur et peut, en fonction, raccourcir ou rallonger la customer journey."

Autant de promesses à la hauteur des potentialités promises par la data. Des données qui sont loin d'avoir livré tous leurs secrets. Jeremy Waite prédit la montée en puissance, en 2017, de deux types de données, encore très peu connues. D'abord, la dark data, c'est-à-dire celle non structurée, non analysée, représenterait, selon les études, 80 % des datas circulant dans l'entreprise. Et ensuite, la dark social, c'est-à-dire l'ensemble des interactions sociales échappant aux réseaux sociaux. Un bouche-à-oreille 4.0 que les marques ne seraient pas contre écouter...

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