« Il vaut mieux penser le changement que changer le pansement », nous rappelle Francis Blanche. L’afflux en masse de données issues des différents canaux online et offline, associé à des capacités de traitement désormais à la portée de tous et à la mise à disposition d’algorithmes en open source, changent la donne des professionnels à la recherche permanente de connaissances clients, de retours quanti/quali et de recommandations.

Il faut s’y faire, l’expérience client sera désormais partiellement pensée par de la donnée, de l’analyse et de l’intelligence artificielle. Mais derrière cette nouvelle donne et la promesse de meilleurs voire de nouveaux revenus, il reste à savoir comment organiser la cour et les prétendants aux fonctions stratégiques, qui devront s’approprier la compréhension des briques technologiques, l’analyse poussée de données, et la vision globale des applications possibles des données.

La donnée structurée, reine des données
Plantons le décor : la donnée peut être catégorisée selon plusieurs dimensions et types : elle peut être brute ou nettoyée, interne ou externe, publique, ouverte ou personnelle, propriétaire d’un annonceur ou encore d’un tiers fournisseur, mais plus important, elle peut être structurée ou non. Une donnée structurée reste le graal, c’est une donnée stockée de façon homogène en base, nettoyée et exploitable facilement par les outils. En clair, la donnée structurée est utilisable avec un minimum d’effort tandis que les données brutes requièrent un travail “de mineur” extrêmement important.

La qualité des données est un autre enjeu de taille, en marge du traitement de ces dernières. Quelques questions essentielles à se poser :

- Y a-t-il des doublons ? car cela fait toute la différence

- A-t-on le bon niveau de détail ?

- Les bases de données sont-elles complètes ou partielles ?

- Dispose-t-on de la traçabilité complète de la donnée et de toutes les opérations qui l’ont impactée ?

A l’heure de la construction de campagnes et de contenus sur ces ressources, il vaut mieux s’assurer de la qualité car comme dit « garbage in, garbage out ».

Les « data scientists » à votre service
Une fois ces éléments compris, revenons à notre problématique et plus particulièrement aux enjeux métier.
Difficile de les rater, les « data scientists » font partie des profils les plus recherchés actuellement. Ils viennent rejoindre les rangs des entreprises et organisations pour scruter, analyser les sources de données et surtout les exploiter à des fins nouvelles en y ajoutant de l’algorithmie poussée.
On en attend beaucoup, à tort ou à raison, et il reste désormais à comprendre comment intégrer ces nouveaux métiers.
La science de la donnée ne se résume pas tant à analyser des flux de données mais davantage à penser des nouvelles façons de faire à partir des éléments disponibles. La liste est longue côté marketing : ciblage, affinage, création automatique de contenus, analyse de performance de campagnes, interaction automatisée, bots… Bienvenue dans le marketing et la communication « data driven ».

Profil type du prince de la donnée
Alors qu’à l’origine les équipes de data scientists occupaient des fonctions transversales, au sein des grandes directions innovation ou encore informatiques, on assiste à un essaimage de ces denrées rares qui viennent désormais assister les différentes directions de leurs compétences. Nul doute qu’ils trouveront preneurs !
Un data scientist est aujourd’hui un profil d’origine technique (ingénieur ou assimilé), disposant d’un bon bagage à la fois mathématiques (analyse et algorithmie) et informatique (appétence pour le code). A cela viennent s’ajouter d’une part une couche métier indispensable qui permet de comprendre le contexte et les enjeux, et d’autre part une couche de créativité pour proposer de nouvelles façons de faire. Vous l’avez compris, ce profil est rare mais sera utile.

Au royaume du quanti, le créatif reste le roi
Expérience client, historique, profils, CRM, parcours online/offline, achats, réaction, profils… sont désormais autant de dimensions et de nouvelles sources de données à construire, nettoyer, exploiter, analyser pour des cas d’usage toujours plus sexy. La data est là désormais pour réconcilier online et offline, personnaliser automatiquement des contenus et des campagnes ou encore intégrer du temps réel.
Mais la finalité n’est pas là, les annonceurs cherchent de nouveaux leviers, de préférence de marques et surtout de la marge à court, moyen et long terme.
Il est logique de voir dans l’afflux de données, la numérisation du marketing (DMP) une tendance forte qui risque de durer.
Nous pouvons également y voir des opportunités croissantes pour tous les profils qui seront capables de lire la donnée à tous les niveaux. Nul doute qu’une petite révolution se met en marche à l’étage du marketing, mais faut-il y voir une prise de pouvoir ? Probablement pas, car si les algorithmes peuvent désormais penser un certain nombre de solutions, ils restent développés par des humains sur des problématiques ciblées et ne peuvent encore appréhender des logiques sentimentales, artistiques ou encore de préférence de marque.

En conclusion : Data + humain, c’est le mix parfait alliant une bonne dose de créativité couplée à de l’intelligence machine pour l’automatisation et l’optimisation.

Bonne nouvelle, nos deux hémisphères cérébraux sont bien utiles et pour quelque temps encore !

Par Clément Guillon, directeur général délégué de Verteego