- septembre 12, 2019
- #études
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Maximiser l’exploitation des données par les études marketing
Synthèse de l’intervention d’Epok au petit déjeuner de l’Institut Supérieur du Marketing (ISM)
Les données – ou DATA si l’on veut impliquer la notion de grands volumes – et les études marketing ont un objectif commun, la connaissance client.
Or, il semble que la finalité de la donnée repose pour les marques sur l’adressage client. En relevant les comportements en ligne le plus souvent, la donnée permet de construire le discours et de présenter l’offre de manière très ajustée à la bonne cible au bon moment sur le bon média.
L’étude marketing a vocation à adapter les offres et les communications et pour cela, à mesurer, analyser et comprendre les comportements, les perceptions, les besoins et les attentes d’une population ou d’un marché.
La différence fondamentale entre les deux approches repose donc sur le fait que les données permettent d’observer les comportements quand les études permettent d’expliquer les comportements, les attitudes et les intentions.
On peut supposer que deux disciplines aussi centrées sur la connaissance client (et marchés) vont être concurrentes sur certaines problématiques et complémentaires sur d’autres. Le marché des études devant à priori se remettre plus fortement en question face à l’émergence des nouveaux acteurs du marché de la donnée.
Dans les faits, après une baisse d’activité sur les dernières années, le marché des études connait un dynamisme depuis 2018 et semble avoir opté pour une ouverture à la donnée. Le dernier printemps des études montre que plus de 25% des conférences portaient sur l’intelligence artificielle et la DATA et 15% sur le neuromarketing.
Cela pourrait laisser supposer que le déclaratif propre à l’étude marketing perd du terrain. La conférence d’Albert Moukheiber, docteur en neurosciences « Votre cerveau vous joue des tours » qui a eu lieu à la BPI en 2019 pourrait d’ailleurs valider cela en montrant à quel point les biais perceptifs et cognitifs se retrouvent dans les perceptions et le langage.
Mais on peut aussi considérer que ces biais font partie de la construction des choix et des motivations de la personne à l’instant T, dont les intentions et les comportements dépendent. On sait également que les valeurs, les croyances et les besoins non couverts ne sont pas accessibles sans verbalisation.
C’est pourquoi les études traditionnelles, qualitatives ou quantitatives sont les outils qui vont permettre de comprendre les tenants et aboutissants des comportements observés. De même, ces études permettent d’identifier les facteurs de différenciation des offres pour activer une stratégie spécifique et offrir un discours plus affûté.
Les exemples de complémentarité sont en ce sens nombreux. Pour n’en prendre que trois, on peut citer le croisement entre les bases de données clients ou CRM et les résultats d’une étude, ce qui permet un approfondissement des résultats par des variables explicatives.
Dans le cadre de la recherche d’insights, les solutions de social listening (réseaux sociaux, forums…) qui peuvent remonter plus de 100 millions de contenus quotidiens tous supports confondus permettent d’identifier des sujets, thèmes, angles d’approche, produits connexes… liés au sujet de recherche et qui n’étaient pas du tout imaginés par les responsables marketing ou innovation. Une fois remontés, ces sujets sont traités en étude pour comprendre les logiques des cibles, les creuser, hiérarchiser en fonction de la valeur potentiellement générée par cible et ainsi permettre de développer le concept en sachant quelles sont les allocations de ressource les plus pertinentes en fonction des couts de développement.
Enfin, dans le cadre par exemple d’un travail sur l’amélioration d’un environnement web : sites, espaces clients… les outils de tracking et de génération de parcours clients sont des bases de constat intéressants pour constater les centres d’intérêt, les arrêts de navigation, les pages non lues… des internautes. Les études permettront en revanche de comprendre pourquoi des espaces clients sont utilisés par certains et pas par d’autres, comment générer de la valeur sur certaines pages, comment créer des passerelles entre numérique et physique…