Cet article se propose d'analyser comment il est désormais possible de traiter le déluge informationnel sous l'angle du marketing en proposant une méthodologie exclusive : SmartData CRM.

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27/02/2013 | Bruno TEBOUL | Marketing Communication | Tribune | Lu 4879 fois | 1 commentaire
"Marketing Big data" : nouveau traitement
des données non structurées et segmentation
attitudinale
LE CERCLE. Cet article se propose d'analyser comment il est désormais possible de traiter le
déluge informationnel sous l'angle du marketing en proposant une méthodologie exclusive :
SmartData CRM.
Avec l’explosion des données (data) non structurées et en l’occurrence les
datas issues des sites web et des réseaux sociaux, le marketing et le CRM
connaissent depuis quelque temps un bouleversement digne d’un
changement de paradigme, voire d’une révolution à la fois théorique et
pratique, mais qui serait encore confidentielle, si l’on en juge par l’absence
de littérature sur le sujet. C’est la raison pour laquelle il me semble important
de dévoiler les résultats de certaines réflexions et expériences en matière de
CRM. Ils résultent d’une nouvelle théorie sur le CRM et de la segmentation
que je vous propose d’aborder dans les lignes qui suivent. Et c’est ce qui
donne naissance à un nouveau CRM que nous qualifierons de "CRM Big
data".
Tout d’abord, rappelons l’objectif principal du "CRM Big data" : il s’agit de
profiter de l’incroyable richesse que représentent les échanges
conversationnels sur Facebook, Twitter, Foursquare et autres réseaux
sociaux pour pouvoir collecter, analyser, croiser, catégoriser ces données ;
ainsi, il sera ensuite possible d’adresser les clients et les prospects d’une
entreprise non plus selon les critères comportementaux usuels, mais en
construisant une segmentation nouvelle que l’on qualifiera d’attitudinale,
dans la mesure où ils émanent des avis, commentaires, opinions, souhaits,
jugements, valeurs, goûts, préférences, aversions, critiques, demandes,
attentes, réclamations, désirs… Cela concerne tout propos émis sur la toile
ou sur les réseaux sociaux qui constitue un bruit de fond, un discours en apparence dénué de sens, de
signification, ou de direction.
Or il n’en est rien. Il s’agit d’une indication tendancielle qui, une fois agrégée et analysée sémantiquement,
devient intelligible et exploitable pour décrypter ce qui se dit sur une marque, un produit ou un service. Notre
approche va beaucoup plus loin que la simple "analyse de tendance" ou "analyse des sentiments" ; elle dépasse
largement le cadre de "l’e-réputation". Le livre de Dominique Boullier et Audrey Lohard paru en mars 2012 sous
le titre : "Opinion mining et sentiment analysis" est sans aucun doute l’ouvrage le plus complet sur le sujet
actuellement et constitue donc une véritable référence sur l’état de l’art en matière "d’opinion mining" et de
"sentiment analysis". Les auteurs rappellent que "depuis l’arrivée du web 2.0, l’intérêt va croissant pour connaître
les opinions des internautes qui s’y expriment spontanément et en temps réel. Cette masse de données
d’opinions est accessible avec des outils de fouille du web, avec une collection d’informations constamment
renouvelée".
En effet, de nombreuses sociétés utilisent avec plus ou moins de sophistication et de pertinence l’"e-réputation",
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Mots-Clés Auteur
ENTREPRENEUR
MARKETING COMMUNICATION
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ÉCRIT PAR
Bruno TEBOUL
PhD Candidate.
Université Paris
Dauphine.
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mais n’exploitent pas les données une fois purgées et analysées sémantiquement. Elles se contentent d’en
prendre connaissance, mais n’en font rien en termes d’exploitation post-analyse sémantique : encore une fois,
l’intérêt du traitement de telles informations réside dans la capacité à stocker ces données, à les catégoriser par
type de contenus de messages véhiculés (critiques d’un produit, demandes de nouveaux services…) et à créer
un regroupement en micro-segments, ces derniers devant être stockés comme de nouvelles cohortes de clients.
Les informations ainsi catégorisées de façon attitudinale pourront être croisées avec les données clients stockées
dans les bases CRM de l’entreprise pour créer de nouvelles distinctions parmi les clients et les prospects et venir
enrichir la segmentation existante. L’analyse des cohortes permettra alors de répondre aux questions que
peuvent se poser les entreprises sur leur portefeuille de produits et services, sur leur positionnement par rapport
à la concurrence ; elle pourra ainsi donner lieu à reconsidérer tout ou partie de l’offre commerciale, en fonction du
degré d’insatisfaction et des souhaits formulés par l’un des micro-segments sur un produit existant ou bien sur
une nouveauté attendue… Le nombre d’occurrences au moment de la catégorisation est déterminant ; il ne s’agit
pas d’édifier en micro-segment un groupe de 6 ou 10 individus, mais d’observer une véritable tendance, sur la
base de plusieurs dizaines de clients identiques du point de vue du contenu du message. Des actions de
communication ultra-ciblées par micro-segment et par média utilisé pourront être mises en œuvre afin de mieux
adresser les besoins recensés.
Désormais, il sera possible d’entreprendre une démarche innovante et inédite, qui permettra d’appréhender le
phénomène "Big data" et de transformer le bruit informationnel en données exploitables à des fins commerciale
et/ou marketing. Cette étape pourrait démarrer par l’exploration des données contenues sur le web et les réseaux
sociaux à la lumière d’hypothèses et d’objectifs clairement définis et qui serviront de fil conducteur tout au long du
processus : à titre d’exemple dans l’industrie, la banque ou la distribution. La banque de détail comme la
distribution dispose de réseaux commerciaux souvent importants en nombre, mais la qualité de la relation et
l’intimité client se sont peu à peu dégradées, voire dissoutes avec l’avènement de l’internet, du mobile et des
réseaux sociaux.
Les grandes banques, comme les grandes enseignes de distribution doivent faire face également à la versatilité
de leurs clients devenus "ubiquitaires" avec une technologie de plus en plus prégnante, "pervasive". L’heure est
venue de mettre en place de nouvelles façons de travailler à la reconquête des clients perdus, de limiter
"l’attrition clientèle", et d’augmenter le "taux de nourriture" des clients fidélisés, tout en préservant ses parts de
marché dans un environnement morose et ultra-concurrentiel. Nous pensons qu’il y a une opportunité fantastique
pour ces industries de mettre en œuvre une vraie stratégie d’"intelligence client" au service du business.
Cette opportunité est rendue possible par la manne informationnelle disponible actuellement et non exploitée par
ces mêmes entreprises dans l’espace digital. Aussi, nous pourrions analyser la perception perçue de produits et
de services par des prospects et/ou clients d’enseignes issus des secteurs précités et comparer cette perception
de produits et de services en collectant tous les verbatims, toutes les opinions laissées sur les blogs, forums et
autres réseaux sociaux sur l’entreprise et ses concurrents.
Puis réunir en groupes communs d’opinion, en "tendances" ("hot topics") les avis émis sur lesdits produits ou
services et ainsi catégoriser en cohortes cohérentes et distinctes cette "analyse de sentiment agrégée" afin de
stocker ces clusters en base de données dites "not SQL" (car données non structurées, non supportées en BDD
relationnelle classique). Ces cohortes homogènes ("clusters") rendent possible une "clusterisation" attitudinale
basée sur de l’analyse sémantique de sentiment ("sentiment analysis » et « opinion mining"). Cette analyse est
l’édifice d’une "clusterisation" attitudinale complémentaire aux process de segmentation comportementale
préexistant en entreprise (la segmentation traditionnelle est avant tout sociotypage et comportementale). Ces
nouvelles données pourront venir ainsi enrichir le CRM de l’entreprise et donner naissance à une segmentation
"augmentée" : {comportementale + attitudinale}.
Dans certains cas de figure et dans le respect des dispositions CNIL, nous pourrions même envisager de croiser
des informations nominatives avec les informations nominatives présentes dans le CRM de l’entreprise et ainsi
renseigner directement la segmentation existante, l’optimiser, la réviser, l’amender, la transformer… Ces étapes
ont pour but d’améliorer l’approfondissement et réduire la granularité de la connaissance client afin de renforcer
les actions de ciblage marketing et commercial. Car c’est en sachant ce que pensent réellement ses prospects et
clients que l’on peut répondre à leurs besoins de manière plus économique et plus efficace à l’ère du digital !
Ainsi, nous pourrions mettre en place un véritable plan de conquête de nouveaux clients en adaptant le portfolio
produits et services d’un acteur de la banque ou de la distribution corrigée grâce aux analyses attitudinales et
proposer un plan de campagne marketing et publicitaire personnalisé, ciblé en quasi-temps réel et en adressant
les médias digitaux utilisés par les prospects et clients identifiés. Les outils et les méthodes sont désormais mûrs
et prêts à être éprouvés, il reste à convaincre les décideurs : l’évangélisation est en marche…
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1 COMMENTAIRE
12/03 | 23:42 | Jean-Pierre Gamet
En effet avant il fallait aller " aux clients " pour découvrir leur gouts, leurs désirs, leurs déceptions,
leurs voeux. Ça s´appelle étude de marché. Maintenant á travers les réseaux sociaux la situation s
´est renversée. Ce sont les clients potentiels qui formulent un tas d´opinions que si bien analysées
nous disent ce que nous voulons savoir pour prendre les bonnes décisions dans nôtre domaine de
business.
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