Jusqu'à relativement récemment, les informations disponibles sur un consommateur ou un client dépendaient, dans la plupart des cas, de l'analyse de données déclaratives structurées (enquêtes, entretiens consommateurs, programme de fidélité, ou qualité de service, etc.) et d'une partie non déclarative qui est venu nous dire ce que le client n'avait pas déclaré et cela a généré une première vague de ce qu'on appelle la Business Intelligence, où l'on travaillait des données structurées à partir de bases de données créées sur les télécommunications ou la consommation d'énergie, la souscription d'assurances, la banque, etc. Cette dernière partie a pris un tournant radical ces dernières années grâce au Big Data et à des éléments comme le téléphone mobile, les achats par carte bancaire, les réseaux sociaux, la navigation web elle-même ou la géolocalisation. Nous connaissons désormais le consommateur réel ce que nous appelons le « parcours client », tous ses mouvements au cours des phases du modèle relationnel entre un marché, une marque et le consommateur lui-même, tout « point de contact » sur le chemin, depuis les éléments d'influence d'achat, au consommateur lui-même, l'achat et la prescription future du produit ou du service. Laissez une marque à chaque clic, à chaque action, à chaque application. Tout cela, multiplié par millions, et toujours traité de manière agrégée, nous donne un portrait bien plus précis que toute autre information disponible, réelle, tangible et stratégique. En 24 heures, 2 300 milliards de gigaoctets d’informations sont générés sur Internet ; Nous vivons à l’ère du « Réfléchissez vite ».
Mais si l'on sort du cadre de l'agrégat, des marques comme Amazon agissent déjà de manière prédictive sur des consommateurs spécifiques, en leur proposant des offres basées sur leur profil, leurs habitudes de consommation, leurs recherches... La tendance croissante est d'atteindre le destinataire de manière individuelle, via le canal idéal pour l'atteindre et avec le message le plus pertinent et le plus utile. Marketing personnalisé avec des messages spécifiques et différenciés non seulement pour chaque public, mais pour chaque membre spécifique du public. L’essence du micromarketing portée à une réalité palpable grâce à la technologie.
Les énormes répercussions de cette situation n’ont pas encore atteint l’entreprise. Récemment, une étude a indiqué que seulement 7,21 TP3T des principales entreprises dotées de puissants départements de marketing et de communication reconnaissent utiliser la technologie Big Data dans leurs processus, mais si vous leur demandiez combien d'entre elles allaient intégrer cette technologie dans les années à venir et immédiates, 47% a répondu par l'affirmative. Il ne s’agit pas d’une nouvelle religion ni d’une nouvelle invention, derrière le Big Data se cache une cohérence scientifique irréfutable et il est possible que les prévisions 47% soient insuffisantes.
De tout cela, je voudrais souligner les conclusions utiles suivantes, tant pour ceux qui font de la communication politique ou d'entreprise que pour ceux qui se concentrent sur le marketing :
1. Nous devons générer de l’engagement et avec toutes les informations dont nous disposons, nous pouvons le faire. Aujourd’hui, les données (et les cinq V qu’elles véhiculent : volume, variété des sources, rapidité de traitement, véracité et valeur, notamment celle générée par ces données) peuvent être utilisées comme un outil permettant d’atteindre des objectifs stratégiques.
2. En plus de faire des analyses descriptives et prédictives des comportements, il faut penser à faire un travail prescriptif avec les données. Influencer les décisions (achat, vote) qui aident les entreprises à atteindre leurs objectifs.
3. Recruter les talents nécessaires nous obligera à modifier le pourcentage de profils techniques dans les services marketing et communication (mathématiciens, programmeurs, physiciens, etc.) Si aujourd'hui la proportion est de 391 profils techniques TP3T et 611 profils créatifs TP3T, dans le futur la tendance sera d'équilibrer entre un 69% profils techniques et un 31% profils créatifs. Ce ne sera pas un processus rapide, mais cela finira par se produire, ce qui fait des techniciens de données le métier d'avenir. La préparation de ces profils est difficile et le système éducatif doit également s'adapter à ces capacités émergentes.
· 4. Les profils vont changer à tous les niveaux dans les entreprises. Le Chief Data Officer apparaîtra au niveau de la direction. Le data scientist se situera à un niveau légèrement inférieur et son travail consistera à extraire des connaissances de l’information. Le data Engineer (Data Engineer), qui doit sauvegarder les bases de données, les rendre accessibles, concevoir l'architecture, les traitements, etc. Le pur data analyst (Data Analyst) et, enfin, le Data Artist, qui sera celui qui dira comment raconter ça pour le rendre visible et compréhensible.
Dans les années à venir, il est prévisible que nous connaîtrons une certaine inflation des prix de ces professionnels, comme cela s'est produit avec les dotcoms en 2000, mais tout sera ajusté et après une croissance exponentielle, il y aura 10 ou 15 joueurs qui survivent à un futur déclin initial une fois cette phase d’adoption précoce terminée.
Jordi Crespo
