Pourquoi la gestion des données marketing reste un énorme casse-tête pour les spécialistes du marketing

Les opérations de marketing étant de plus en plus axées sur les données, les spécialistes du marketing en récoltent les fruits. Mais si les avantages de l'intégration des données dans les campagnes et les analyses sont évidents, cette prolifération n'est pas sans inconvénients.

Selon un rapport d'Adverity, 41% des spécialistes du marketing interrogés ont déclaré devoir consacrer trop de temps et d'efforts manuels à la manipulation des données pour la production de rapports, et 53 % ont déclaré avoir un faible niveau de confiance dans leurs données en raison de leur précision et de leurs erreurs.

Ces problèmes suggèrent que les équipes marketing doivent réévaluer la façon dont elles gèrent leurs données. Mais quels sont les défis les plus courants en matière de gestion des données auxquels sont confrontés les spécialistes du marketing, et comment peuvent-ils les surmonter ?

1. Intégration des systèmes existants et des plateformes marketing modernes

Les entreprises disposent généralement d'un ensemble de systèmes d'information construits en superposant et en interconnectant des plateformes plus récentes avec d'autres plus anciennes. Le stockage, le traitement et l'extraction de données générées par de multiples plateformes peuvent constituer un défi, et bien que ce problème ne soit pas propre à l'analyse marketing, les spécialistes du marketing ne le connaissent que trop bien.

Par exemple, les données produites par les campagnes en ligne, probablement collectées par les nouvelles plateformes de marketing, peuvent ne pas s'aligner sur les systèmes existants qui suivent les campagnes hors ligne. Même l'interopérabilité des plateformes d'analyse modernes entre elles peut également être un casse-tête, en particulier lorsque les services sont concurrents ou lorsqu'ils sont spécialisés dans différents types de canaux marketing.

En conséquence, les entreprises peinent à construire et à suivre une vision unique et cohérente de leurs clients. Les professionnels du marketing font des allers-retours entre plusieurs plateformes, ce qui peut conduire à des profils de clients inexacts et, par conséquent, à des campagnes inefficaces. Cela nuit à l'efficacité de leur travail quotidien et présente des risques en matière de sécurité des données et de conformité. La migration ou l'intégration entre différents systèmes peut également accroître le risque d'inexactitude ou menacer l'intégrité des ensembles de données résultants.

Néanmoins, il est possible d'intégrer des sources de données disjointes. Des pratiques et des outils tels que la mesure unifiée du marketing peuvent aider à analyser des ensembles de données sur différents canaux pour aider à former une vue holistique du client et à identifier des informations exploitables.

2. Améliorer la qualité des données

Salesforce a constaté que seuls 42 % des spécialistes du marketing B2B sont satisfaits de la qualité de leurs données clients. Si la qualité des données est un impératif pour comprendre et engager les clients, la mauvaise qualité des données reste un problème pour les professionnels du marketing.

Par exemple, la base de données clients typique est souvent affectée par des enregistrements de mauvaise qualité. Les noms, les coordonnées et les informations démographiques peuvent être formatés de manière incorrecte. Il n'est pas rare non plus que l'importation ou l'exportation de données entraîne la duplication d'enregistrements ou le désordre dans les bases de données.

Comme le marketing continue de s'appuyer sur des données plus granulaires et personnalisées, l'amélioration et le maintien de la qualité des données persisteront et deviendront probablement plus complexes. Si les outils de gestion des données marketing peuvent suivre le rythme de la sophistication, les entreprises ne doivent pas seulement investir dans la technologie, mais aussi dans les talents qui gèrent et donnent du sens aux données clients et marketing.

3. Définir les données de haute qualité

S'il est facile d'admettre que disposer de données de haute qualité est un impératif, définir ce qui en fait des données de haute qualité est un défi qui mérite d'être pris en considération. Différents cadres offrent une variété de métriques que les entreprises peuvent prendre en compte pour améliorer la qualité de leurs données. Pour les équipes marketing, ces dimensions de la qualité des données devraient être la priorité :

• Ponctualité : L'écart de temps entre les entrées de données et les sorties attendues (par exemple, les campagnes de marketing) répond toujours aux besoins de l'entreprise.
• Pertinence : Les données peuvent être une contribution utile à la compréhension ou à l'engagement des clients.
• Transparence : La source et la manière dont les données ont été collectées sont connues des responsables marketing.
• Représentativité : Les données peuvent fournir des conclusions précises sur une population à partir d'un échantillon, en particulier lors de l'élaboration de profils et de segments de clients.
• Exhaustivité : Tous les attributs, éléments et points de données nécessaires sont présents dans un ensemble de données spécifique.
• Exactitude : Les données correspondent à la valeur réelle ou à la réalité (par exemple, le comportement du client).
• Cohérence ou normalisation : Il existe un synchronisme ou une absence de contradictions entre les ensembles de données.

4. Traduire les données en informations exploitables

Il est facile de se perdre dans l'impératif de la collecte et du traitement des données sur vos clients sans les transformer en intelligence commerciale. Avec tous les outils d'analyse de données puissants et relativement abordables facilement accessibles aux entreprises de toute taille, jouer avec les données peut devenir soit une fin en soi, soit un défi paralysant qui dissuade les responsables marketing et les dirigeants de traduire les données en décisions et actions significatives.

Voici quelques conseils pour que vous et vos équipes de marketing ne vous laissiez pas distraire :

• Concentrez-vous sur les résultats commerciaux : Dès que possible, identifiez comment vos données peuvent répondre aux indicateurs clés de performance de votre service marketing et de l'ensemble de l'entreprise.
• Intégrez l'analyse des données dans les flux de travail réguliers : Prendre le temps de s'asseoir et d'analyser les données peut parfois être considéré comme une tâche spéciale et irrégulière. Trouvez un moyen d'intégrer cette tâche dans le flux de travail régulier de certaines personnes.
• Tirez parti de la visualisation et de la narration des données : Les décideurs, qu'ils fassent partie ou non des équipes marketing, peuvent s'orienter vers l'action souhaitée lorsque les données sont présentées sous forme d'aperçus visuels et convaincants plutôt que sous forme de points de données arides.
• Formulez des énoncés de problèmes et des hypothèses clairs : Lorsque vous examinez un ensemble de données défini, abordez-le en ayant à l'esprit des problèmes commerciaux spécifiques. Vous concentrerez ainsi votre attention sur les problèmes concrets que vous devez résoudre.

Les défis de la gestion des données marketing sont là pour rester

Avec toutes les capacités facilement disponibles aujourd'hui, il n'y a plus d'excuse pour ne pas savoir qui sont vos clients et comment les atteindre. D'un autre côté, l'explosion des données que les spécialistes du marketing recherchent, génèrent et gèrent peut les empêcher de donner un sens à tout ce bruit. Malheureusement, ces opportunités et ces défis dans la gestion des données sont là pour rester.

Le Big data en marketing peut être intimidant, mais lorsqu'il est exécuté avec les bons outils et pratiques, il vous donnera un avantage sur vos concurrents pour comprendre vos clients et rendre vos campagnes plus efficaces.