⌚ Temps de lecture : 2 minutes – 📰 Mise à jour de l’article : 1er juillet 2020
| PRÉPARATION DE LA RECETTE MARKETING | |
| 📈 Difficulté ⭐⭐⭐⭐ – | 💰 Budget 💲💲💲 – – |
| 🥣 Ingrédients Des données pas milliers 😉 + vos outils d’analytics | 👩💼 Équipe Data Analyst, Produit, Vente, Marketing |
| 🍴 Outils Marketing Automation, Google Analytics, BI, etc. | ⌛ Temps de Préparation ⏱⏱⏱⏱ – |
La data, qui s’y frotte, s’y pique !! C’est un vaste sujet, tellement vaste qu’il est parfois laissé à l’abandon mais chacun sait au combien les données sont essentielles pour tout les modèles business.
Comment obtenir facilement les données dont vous avez besoin ?
Ne négligez pas la gouvernance des données dans votre stratégie ! Tout le monde n’a clairement pas vocation à être « Data Analyst », néanmoins, chacun doit contribuer à son niveau à la gestion des données. Toutes les entreprises ont besoin de se nourrir de données pour alimenter leur stratégie commerciale et marketing.
Une fois que ceci est dit, c’est bien beau mais quand on nage dans pleins d’outils différents 😨, comment on fait pour savoir où trouver les bonnes data, les trier, les agréger et les exploiter correctement ? Je vous donne un petit exemple de processus à suivre.
Quand tu nages dans 50 outils différents, comment trouver les bonnes données sans devenir fou ?
1. Identifiez les besoins
Identifiez les besoins de votre équipe en terme de données. Chaque pôle (produit, vente, marketing, direction, etc) a besoin de données propres, quelles sont-elles ?
2. Priorisez le besoin
Avez-vous une équipe Data qui s’occupe de ça ? Si oui, tant mieux, quelles sont leurs capacités à traiter le besoin et dans quel timing ? Si non, qui prendra à charge cette mission et quel est le poids de cela dans son emploi du temps ? (A ne pas négliger !)
3. Cartographiez l’existant
Cartographiez toutes les données existantes et accessibles.
Dessinez une carte de votre architecture de données, de la collecte à l’exploitation. Oui, des data il y en a de PARTOUT. Il va falloir savoir où elle est et comment on peut la réunir au même endroit.
4. Identifiez les indispensables
Parmis toute la data que vous allez trouver, certaines ne sont pas essentielles. Reprenez vos objectifs business pour déterminer les données clé (KPI, données macro, reporting, données produit, etc).
Aucun outil de data ne couvrira 100% de vos besoins ! Allez à l’essentiel et ne faites pas une priorité de TOUT.
5. Impliquez votre équipe technique
Vos « techos » sont essentiels pour faire les liens entre les outils d’analytics et vous dire si oui, ou non, tel projet est faisable. Ils sont aussi souvent source de questionnements et d’informations auxquelles vous n’auriez pas pensé.
6. Choisissez un outil
A ce stade là, vous avez VOS outils (aussi nombreux soient-ils) et les les potentiels outils sur le marché (nombreux également !). Pour en citer quelques uns : Adobe Analytics, Amplitude, Content Square, Chartio, Crazy Egg, Fullstory, Heap, Hotjar, Kiss metrics, Mixpanel, ProfitWell, Tableau, Woopra, etc.
Aucun n’est parfait, aucun ne couvrira 100% de vos besoins et aucun ne convient à tout type d’entreprise. Seule une approche méthodique et globale sur votre data vous permettra de choisir la bonne tactique : de la collecte à l’activation de l’outil par les équipes.
Soyez réaliste !
Avez-vous les compétences et ressources en interne pour gérer correctement la data ?
Quelqu’un qui pourra documenter un plan de tracking, définir des règles de gouvernance, spécifier des besoins pour votre équipe technique… Si ce n’est pas le cas, il peut être intéressant de s’intéresser au niveau d’accompagnement offert par les différents prestataires dans votre benchmark.
Ne vous attendez pas à trouver l’outil idéal tout de suite ! Il vous faudra surement passer par des phases de test mais qui ne tente rien, n’a rien comme on dit si bien !
7. Engagez vos équipes
Vous avez installé votre outil, vous avez fait remonter les bonnes data dedans (oui il va sans doute y avoir des bugs, ne paniquez pas !), vous avez formuler vos tableaux de bord selon vos objectifs business et chacun devra en faire de même selon son métier.
Tout est a peu près bon SAUF qu’il va falloir engager votre équipe dedans ! Travail pas des moindre, selon la taille de l’équipe et la « résistance au changement ».
Il ne suffira pas de faire une réunion de présentation et de dire « Allez les gars, servez-vous de l’outil magique ! ». Il va falloir accompagner vers l’adhésion et l’utilisation pertinente. Ça c’est un autre chapitre 😉
Et pour finir il va falloir déterminer clairement le rôle de chacun. Est-ce que toi tu es « owner » ? Quels tableaux peux-tu modifier ? Etc.
CONCLUSION :
La data est l’affaire de TOUS dans une entreprise.
Aucun métier n’est épargné. Néanmoins il en va de l’orientation stratégique et du management d’organiser la data pour que tout le monde puisse s’en servir à bon escient.
Vous l’aurez compris, la data est un métier à part entière. Tout le monde ne peut pas être « Data Analyst » de naissance et surtout, selon les tâches de chacun, cette partie peut vite devenir très -très- lourde à gérer. Il vous faudra donc gérer au mieux cet élément plus qu’indispensable dans votre entreprise pour conduire les objectifs stratégiques à leur terme.
Pour aller plus loin
Petites recettes marketing 