Dans le seul domaine du marketing, la Big Data est souvent associée à l’euphorie d’un nouveau champ d’analyse du comportement du consommateur, de nouveaux modes de communication avec lui, de nouvelles sources de business, de nouvelles compétences, de nouveaux business models : chacun pressent que le sujet est d’importance même si les contours restent encore mouvants, les enjeux et les applications difficilement cernables.
2. Better not bigger
Certes la Big Data ouvre un champ encore jamais connu dans la connaissance du comportement du consommateur mais encore faut-il prendre quelques précautions car rien n’est pire que d’amplifier le phénomène de l’infobésité en noyant le marketeur sous un flot d’informations et en le mettant sous une pression accrue dûe à la mise à sa disposition de plus en plus rapide de l’exhaustivité de l’information sur son consommateur, rendue possible par la Big Data. Dans certaines présentations au salon du Big Data en Octobre dernier, certains dashboards « fleuve » mis en place par les fournisseurs de solutions de Big Data feraient fuir plus d’un marketeur !
Car il ne faut pas non plus se leurrer, la donnée pour la donnée est le grand écueil du Big Data : la donnée pour des réponses et pour donner du sens reste le grand enjeu du Big Data.
La phase de conception de la solution Big Data doit donc à la fois se centrer sur les décisions business critiques à court comme à long terme et sur la stratégie business : seules les équipes internes sont dépositaires de cette connaissance. Chaque fonction doit se sentir partie prenante dans le projet et il faut donc associer au sein de l’entreprise les mêmes fonctions que celles qui définissent la stratégie de l’entreprise : sans le soutien du Comité de Direction et l’appui de la DSI qui maîtrise l’aspect technique, tout projet de Big Data est voué à l’échec.
Il faut également accepter de prendre du temps au démarrage pour définir les objectifs, les champs d’utilisation, le type de décision que viendra appuyer la Big Data. Il faut aussi laisser du temps pour former les équipes internes à la bonne utilisation des données afin de permettre ensuite une juste exploitation de la donnée dans toute sa richesse : nouveaux insights consommateurs, media planning, nouveaux produits et innovations, prise de décision, analyse de la concurrence, ROI des actions marketing…Toute une palette d’applications si le cadrage a été fait de façon précise dès le démarrage du projet. Toutefois, anticiper au maximum les besoins et les champs d’application ne signifie pas pour autant que certains arbitrages ne doivent pas être faits dans le déploiement du projet, notamment dans le temps, entre la DSI et les métiers sous l’arbitrage de la Direction Générale.
3. Combiner Big Data et Small Data
Pour permettre une exploitation riche des datas… la Big Data ne se suffit pas uniquement à elle-même ! Car si elle permet de mettre en lumière des comportements, interroger le pourquoi du comportement du consommateur reste primordial. Il existe donc une vraie pertinence à imbriquer études marketing et Big Data.
Or pour l’instant les études marketing ne se sont pas suffisamment emparées du sujet pour faire valoir leur savoir-faire et l’éclairage qu’elles peuvent apporter aux données issues du Big Data. Ils semblent que drapés dans leur dignité, les professionnels des études répugnent à voir le bouleversement irrémédiable de leur métier et à saisir l’opportunité qui se présente à eux.
En effet, la Big Data peut aussi aplatir des comportements individuels qui peuvent se révéler riches en insights et donc en opportunités de business, qui dit Big Data dit aussi nécessité de segmenter…Autant de savoir-faire que détiennent les professionnels des études.
4. Et le consommateur dans tout ça ?
Etrange question car on a souvent l’impression quand on parle Big Data que l’on ne parle que de consommateur… Pourtant, il semble parfois qu’entre fascination pour la solution technique ou euphorie dûe à la richesse des informations capturées, on oublie parfois l’effet boomerang des données Big Data si celles-ci sont utilisées de façon trop intrusive. Promotions intempestives, matraquage commercial…les données doivent être utilisées avec circonspection pour ne pas devenir contre-productives et entacher la relation à la marque. Encore une fois c’est tout l’art du marketeur de donner à la donnée toute sa valeur dans la nouvelle relation avec son consommateur en enrichissant son expérience par des actions qui construisent de la valeur pour son client et pour sa marque.
Alors Big Data, révolution technique ou révolution marketing : les deux pour conjuguer Big Data et Big Ideas.
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L'Auteur
Brigitte Paternault a 20 ans d’expérience marketing dans le secteur des produits de grande consommation. Diplômée d’HEC, elle a occupé différents postes marketing chez Danone et l’Oréal notamment en innovation et Market Research. Son expertise porte sur l’analyse multi-source (big data, études ad’hoc qualitatives et quantitatives…) du comportement du consommateur et dans la transformation de ces analyses en leviers de croissance pour les marques (plateforme de marque et d’innovation, nouveaux insights, nouveaux concepts ) .
