Le traitement de la data, une approche plus stratégique que technologique

Données propres et complètes, analyse contextualisée et interprétation des informations en plans marketing opérables... un traitement efficace et réfléchi de votre data s'impose, pour la convertir en leviers de performance.

L'exploitation de la data joue un rôlede plus en plus prépondérant dans les orientations stratégiques des marques : les insights qu'elles en retirent sont devenus déterminants dans les prises de décision. Mais elles font face à deux problématiques récurrentes, la qualité et l'exhaustivité de ces données. "Pour axer toutes ses opérations marketing et commerciales et l'essentiel de ses ressources sur le bon segment de marché, il convient d'abord de redresser la data existante, confirme Mathieu Fargette, Directeur Commercial de Kompass et co-fondateur de ByPath. Nombre d'entreprises disposent d'informations renseignées par différents enrichissements successifs et multi-sources, qui peuvent être redondantes ou mal normalisées. Et on estime à environ 30% l'obsolescence des données au sein d'un CRM ! La solution est alors un cleaning complet, une classification et une segmentation de la base de données, qui pourra ensuite être complétée avec des données externes pour enrichir la data interne."

Identifier la bonne grille de lecture

Après s'être assuré de la qualité et de la fraîcheur de ses données, encore faut-il savoir les comprendre et les interpréter, sans se disperser. "La vision est humaine, l'intelligence qui précède la prise de décision également. Les nouveaux traitements techniques de la data viennent confirmer ou infirmer avec précision des intuitions, pour rationaliser la décision", explique Mathieu Fargette. Différents outils et méthodes viennent ainsi soutenir les relais de management classiques, pour "faire parler la data" et traduire les réponses en stratégie. C'est le cas du mirroring, qui permet d'identifier des prospects qualifiés en partant de la composition de son parc client et en élargissant à des profils similaires recensés dans des référentiels externes.

Dans un contexte où il faut savoir bouger rapidement face à la concurrence, se repositionner pour répondre à de nouveaux marchés, il est en effet fondamental de manipuler les données de manière agile. D'optimiser les étapes de fouille et de filtrage et ne capter que les informations pertinentes pour l'amélioration de sa connaissance client. "Les entreprises ont besoin qu'on les aide à déterminer la bonne grille de lecture, pour tirer de la donnée des enseignements leur permettant de prioriser leurs actions. Définir une cible, un nouveau territoire de prospection, identifier des coeurs business prioritaires ou émettre des projetions de chiffre d'affaire sur un nouveau marché sont autant d'actions facilitées lorsqu'on peut confronter sa propre data à d'autres fichiers, manipuler des données qualifiées et non-qualifiées et les comprendre à la lumière de besoins métiers spécifiques", estime Mathieu Fargette.