La donnée, une matière brute
La donnée brute est une matière première à collecter, stocker, partager, exploiter et analyser permettant une vision optimisée et prédictive de l'activité.
Le traitement des données est l'ensemble de ces différentes actions complexes qui demandent une expertise dans plusieurs domaines.
Le suivi automatisé des objectifs est possible grâce à de multiples techniques et outils de traitement.
Collecter les données
Plusieurs types de données peuvent être collecter pour mettre en place une stratégie marketing relationnel. Aussi bien des données provenant du site, de la base de données mais également des sources externes.
Exploiter les données
Pour être totalement exploitable, les données doivent être nettoyées, rassemblées, divisées, classées, identifiées par type.
Ce processus s'effectue grâce à des formules dans Excel et Googlesheet ou en SQL et Python dans un entrepot de données. Ces opérations et requêtes permettent également d'optimiser le cout de stockage des données.
Stocker les données
Le stockage informatique des données demande une organisation pour l'exploitation, le partage, l'automatisation, l'archivage et la destruction des données en conformité avec la loi. C'est un processus complexe et différent selon les technologies utilisées.
Visualiser les données
Suite au travail de traitement de données, il est possible d'effectuer des dataviz sur différents outils et ainsi visualiser le comportement des utilisateurs et suivre en temps réel ces objectifs.
Pour cela il faut utiliser des connecteurs permettant de récupérer les données stockés pour les afficher avec des graphiques pertinents.
Identifier ses cibles de façon prédictive grâce au datarketing
Le datarketing est la nouvelle tendance du marketing digital, de nombreuses applications permettent de mieux connaître son marché, ses prospects et clients.
De plus en plus d'acteurs économiques et publiques souhaitent mettre en place une stratégie axèes sur les données (data-driven), c'est à dire qu'ils veulent obtenir une meilleure connaissance de leur activité à travers leurs données collectées.
Par ailleurs grâce aux techniques de machine learning ou l'apprentissage automatique, il est possible de prévoir certains paramètres grâce à des modèles d'entrainement. En effet, l'entrainement d'algorithmes permettent de réaliser des prédictions qui vont s'améliorer avec le temps et l'ajout de nouvelles données.
Les applications et les enjeux sont nombreux.
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