Marketing numérique 2020 : 3 stratégies pour tirer son épingle du jeu dans un monde d’inégalité des données

Marketing numérique 2020 : 3 stratégies pour tirer son épingle du jeu dans un monde d’inégalité des données

mardi, décembre 17, 2019
Kuhan Puvanesasingham

La fin des années 2010 ne ressemble pas vraiment à la fin d’une vraie décennie. Les années 2010 ? Les 10, c’est quoi au juste ? Au cours des 10 dernières années, nous nous sommes efforcés d’apprendre ce qu’est le blockchain, nous avons craint que l’IA vole tous nos emplois et avons rêvé de réalité augmentée, d’Ubers sans conducteur et d’imprimantes 3D pour préparer le repas dans nos résidences intelligentes gérées par Google.

Mais nous avons vu cela auparavant : le battage médiatique, une vague de développements et, une fois la poussière retombée, quelques gagnants émergeant avec une technologie qui ressemble bien peu aux attentes folles que nous avions. Pour marquer la fin de la décennie, nous prédisons que certaines bulles technologiques importantes ne se développeront jamais dans les faits (et encore moins qu’elles éclateront). Si et quand elles le font, seuls quelques géants resteront. Ce petit avantage asymétrique s’accélérera rapidement avec le nombre d’interactions avec les clients, comme le suggère la modélisation de systèmes complexes, étendant encore plus les avantages des gagnants. Cet écart grandissant se manifeste par ce que nous appelons « l’inégalité des données ».

Comprendre l’inégalité dans l’univers des données et y survivre

C’est simple : les données engendrent des données. Et les données sont précieuses : les produits s’en voient améliorés, les opportunités sont mises à profit, les consommateurs s’habituent encore davantage à ces produits, ce qui génère des données encore plus précieuses. De nos jours, les actifs de données sont à la base de tout, favorisant une logistique, une segmentation, un développement de produit, des prévisions et des investissements supérieurs. Mais sans une « taxe sur les données » comme moyen de redistribuer la richesse qu’engendrent les données, comment peut-on rivaliser avec les plus gros serveurs ? Heureusement, tout n’est pas perdu.

Étant donné leur mentalité de croissance à tout prix, ces conglomérats vont pousser leur avantage au point de casser. Ainsi, alors que la plupart d’entre nous ont été séduits par une technologie nouvelle et expansive à un moment ou à un autre, d’autres se révoltent et fracturent le marché de la consommation pour présenter une opportunité (ou, à tout le moins, de l’espoir) au reste d’entre nous. À la lumière de cela, nous introduisons ici trois stratégies simples pour se défendre contre la montée de l’inégalité dans les données dans deux des plus importants domaines : la personnalisation et la confidentialité.

Le manque de données de première partie et la personnalisation

Netflix s’approprie 15 % du trafic Web. Pensez-y… Lorsque vous avez ce genre de volume, vous savez vraiment ce que les gens veulent regarder. Ceci également : la part de 86 % de Google dans la recherche mobile ; la part du gâteau de 37 % du marché de détail ; MasterCard sachant ce que vous achetez ; Facebook sachant ce que vous aimez ; et Uber sachant comment les villes se déplacent (et ce que vous aimez manger les jours de farniente).

Femme regardant Netflix sur son ordinateur portable

Ces mastodontes ont les données de première partie, la base d’utilisateurs, les fonds et les compétences nécessaires pour mener une expérimentation à grande échelle, ce qui étend l’exploitabilité des ensembles de données de première partie. Et ce n’est pas parce qu’ils ne sont pas des concurrents directs que vous êtes isolé des progrès de tous ces géants. Leurs expériences entraînent les utilisateurs à s’attendre à certains standards. En fait, 80 % des émissions de Netflix sont choisies via « Netflix recommande » ; ils ont atteint un haut niveau de maîtrise lorsqu’il s’agit d’anticiper ce que veulent leurs utilisateurs (ou au moins de guider les abonnés vers leurs suggestions).

Pourtant, peu importe à quel point la voix d’Alexa peut être apaisante, la surveillance, la manipulation et les compétences prédictives de la technologie peuvent parfois sembler intrusives pour plusieurs d’entre nous. Mon enquête informelle auprès d’amis suggère que pour sept personnes qui aiment la personnalisation, une personne croit que c’est inquiétant.

Compte tenu des attentes croissantes en matière de personnalisation chez certains segments de clientèle — et de la résistance chez d’autres —, quel type de stratégie devriez-vous adopter en sachant que vous êtes probablement en concurrence avec le 1 % des mégadonnées ? Voici vos trois principales options en 2020.

  • Stratégie 1 : Apprenez 🎓

    Apprenez des grands et voyez ce qu’il convient de faire. La personnalisation coûte cher, alors procédez intelligemment. Commencez par bien quantifier la valeur des segments de clientèle et effectuez une analyse coûts-avantages pour déterminer jusqu’où vous devez aller. Une série de tests A/B peut révéler un point d’équilibre de personnalisation qui satisfera vos clients (et vos KPI) en y mettant beaucoup moins d’efforts que vous ne le craigniez initialement.

  • Stratégie 2 : Suivez votre propre chemin 🤠

    Si vous ne pouvez pas offrir d’expériences personnalisées de qualité au moyen de l’automatisation, alors allez dans la direction opposée (ou du moins, relevez le pied). Cela nécessite une extraction intelligente de la valeur des ensembles de données qui vous sont disponibles. La touche humaine fonctionne toujours, alors trouvez de nouvelles façons créatives d’offrir un service attentionné à votre clientèle. Remplacez la personnalisation basée sur l’IA en vous appuyant judicieusement sur des représentants à la clientèle en chair et en os. Analysez vos données et expérimentez différentes tactiques pour comprendre quels segments ont besoin de quel degré d’attention humaine et pourquoi.

  • Stratégie 3 : Joignez-vous à eux ! 🤝

    Investissez dans la collecte de bibliothèques de ressources créatives et utilisez les outils et la technologie IA pour découvrir quelles combinaisons génèrent les meilleurs résultats. C’est une boîte noire, mais cultivez à fond vos relations avec Google et Amazon et appliquez la dernière technologie Sensei d’Adobe pour influencer le parcours client. Si vous avez besoin d’aide, embauchez la bonne agence, celle qui possède une vaste expérience de ce genre d’engin.

Le manque de données propriétaires et la confidentialité

Les entreprises ayant les produits les plus populaires ont le plus d’argent, les plus gros ordinateurs, les meilleures astuces et un énorme avantage en matière de données propriétaires (c’est-à-dire de première partie). Avant de réagir de manière défensive et d’essayer de rassembler votre propre base de données de superprofils de clients en ligne/hors ligne, sachez qu’il y a non seulement des coûts mais des risques associés à cette entreprise.

Gratte-ciel modernes à Midtown Manhattan

Ceux qui ont les plus imposants dépôts de données clients détiennent également la plus grande responsabilité concernant la confidentialité des consommateurs. Compte tenu des réglementations telles que le CCPA et le GDPR, le fait d’accroître votre collecte de données clients granulaires n’est peut-être pas la meilleure stratégie à long terme. Mais des solutions de rechange s’offrent à vous en 2020.

  • Stratégie 1 : Apprenez 🎓

    Le canari dans la mine des données clients n’est pas une petite entreprise, mais un géant de la technologie. Les organismes régulateurs ne sont pas là pour piéger les détaillants locaux : si vous gérez les données clients de manière responsable et raisonnable, on ne vous embêtera pas. L’espionnage d’entreprise existe depuis des siècles, et il y a une raison à cela. Découvrez comment le 1 % anticipe les préférences des utilisateurs, affiche les relations entre les produits, personnalise les expériences, génère des offres, etc., puis voyez ce que vous pouvez utiliser. Il n’est pas nécessaire d’investir dans la R&D pour concevoir des solutions que l’on voit déjà partout.

  • Stratégie 2 : Suivez votre propre chemin 🤠

    Les grandes corporations sans cœur sont les méchants de nombreux films pour enfants. Peu importe à quel point leurs publicités sont cool, les entreprises du NASDAQ 100 nous font rarement chaud au cœur. Si vous ne pouvez pas jouer dans leur ligue, donnez une nouvelle image de marque à vos petites données CRM comme celles qui respectent la confidentialité. Mais, de grâce, ne mettez pas en place un équivalent de confidentialité du très répandu « greenwashing » : communiquez de manière concrète et convaincante que votre engagement à garantir la confidentialité de vos clients est une priorité d’entreprise. Cela peut inclure le partage par courriel avec vos clients de de leur profil d’utilisateur, d’offrir clairement le droit à l’oubli, ou purement et simplement de prélever moins de données.

  • Stratégie 3 : Joignez-vous à eux ! 🤝

    Si vous souhaitez amasser une fortune en données de première main, vous devrez investir dans la technologie de pointe. Engagez-vous auprès d’un fournisseur comme Google ou Adobe et allez-y à fond. Édifiez une infrastructure technologique haut de gamme avec Google 360, Adobe Experience Cloud, des outils d’attribution comme Visual IQ, Salesforce, etc. Leurs modèles commerciaux reposent sur la collecte, le stockage et la manipulation des données utilisateurs, alors laissez-les s’inquiéter des implications juridiques de tout cela. Ils ont sûrement les équipes juridiques les plus compétentes pour les gérer.

Notre meilleur conseil ? Commencez à petite échelle et répétez

En 2020, il est loin d’être certain que l’économie gagnant-gagnant s’appliquera au monde des données de consommation. Si nous acceptons humblement cette réalité, nous pouvons adapter nos stratégies de données de manière à rivaliser dans un marché dominé par quelques acteurs de premier plan.

Cela commence par une évaluation honnête de vos données clients, une volonté d’investir dans la technologie, une analyse avantages-inconvénients quantifiée et une bonne connaissance de vos concurrents. En l’occurrence, ce sont également les attributs qui distinguent notre pratique d’analyse de données.

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