Pour savoir ce qu’aiment les consommateurs, il fallait le leur demander ; plus maintenant, d’après Julien Murésianu, cofondateur du laboratoire Jalgos — spécialisé en big data.

Accéder aux neurones du consommateur 

Pour savoir ce que les consommateurs pensaient, il fallait le leur demander, dans « le monde d’avant ». Désormais, nous récupérons l’information, massive, via les réseaux sociaux, les sites de e-commerce, les apps. Cependant, donner du sens à cette information exige un réel effort technique. Et, restons modestes, les enquêtes classiques sont utiles, en bout de course, pour valider les résultats : mais, au lieu d’interroger 1 500 personnes, on peut aujourd'hui s’adresser directement à des dizaines de milliers d'utilisateurs grâce aux interactions qu'ils ont eues avec le produit. 

Un algorithme n’est pas une boîte noire 

Si l’univers du marketing en ligne est mature sur les questions de data et de machine learning, il n’en va pas de même dans l’univers classique du marketing et de la communication : on utilise des logiciels tout faits, qui présentent l’inconvénient de masquer les étapes du traitement. Or, l’algorithme n’est pas une boîte noire omnisciente et qui a forcément raison ; pour bien saisir un résultat, il faut suivre le raisonnement qui y aboutit. Ce n’est pas si compliqué. Bonne nouvelle : la grande majorité des équipes que je rencontre sont passionnées et ont envie d'en apprendre davantage pour maîtriser ce qu'elles font.

Data et IA ne sont que des moyens

Démystifions le monde de la data et de l’IA — elles n’ont aucun intérêt si elles ne servent pas un vrai objectif business. La première condition du succès d’un projet data est d’affronter cette question : à quoi ça va servir ? La deuxième est d’accorder toute son importance au design de l’outil, pour offrir une expérience utilisateur complète : donnons la main — aux deux sens du terme — au manager marketing. Sinon, sa décision risque de s’appuyer sur une data insuffisamment validée, voire biaisée. La troisième est d’admettre que le contenant de cette data peut être imparfait ; constituer une base de données parfaite avant de lancer son projet serait bien trop long : il vaut mieux avancer un pas après l'autre. Enfin, il vaut le coup d’établir une gouvernance de la donnée massive —lui donner le statut d'actif clé de l'entreprise qu'elle mérite et la soumettre, comme les autres, à un contrôle qualité. 

Bataille pour l’attention et bataille pour la considération

Dans le monde digital, ce qui n'a pas changé, c'est l'objectif : l’enjeu reste la satisfaction client et son engagement. Mais la bataille de l'attention mute : vers une bataille pour la considération. Les consommateurs, sur-sollicités, veulent se sentir considérés par les marques. Ils ne veulent pas être vus (juste) comme des cibles marketing.

Article publié dans le magazine Stratégies n°1997 paru le 5 juin 2019

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