Quels sont les enjeux de la data science dans le marketing ?

La data science, cette discipline qui combine des compétences en statistiques, en programmation et en connaissance du domaine, a révolutionné de nombreux secteurs, dont le marketing. En exploitant les données pour comprendre les comportements, les préférences et les besoins des consommateurs, les spécialistes du marketing peuvent désormais optimiser leurs campagnes et cibler leurs efforts de manière plus précise et efficace.

Quels sont les enjeux de la data science dans le marketing ?

La data science a un impact considérable sur le marketing moderne en permettant aux entreprises de mieux comprendre leurs clients, d'optimiser leurs campagnes marketing et de prédire les tendances et comportements futurs. Les principaux enjeux concernent : 

Amélioration de la compréhension des clients

Grâce à la data science, les entreprises peuvent analyser et exploiter une multitude de données relatives à leurs clients pour mieux comprendre leurs comportements, leurs préférences et leurs besoins. En regroupant ces informations, les spécialistes du marketing peuvent créer des segments de clientèle plus précis et adaptés, améliorant de fait la pertinence et l'efficacité des campagnes marketing. De plus, la data science permet d'identifier des modèles et des tendances qui pourraient être utilisés pour personnaliser davantage les offres et les communications marketing.

Optimisation des campagnes marketing

Les techniques de data science offrent également la possibilité aux entreprises d’analyser les performances de leurs campagnes marketing et d’identifier les facteurs qui contribuent à leur succès ou à leur échec. En comprenant quelles variables ont un impact sur les résultats, les spécialistes du marketing peuvent affiner leurs stratégies et allouer leurs ressources plus efficacement. Par exemple, la data science peut aider à déterminer quels canaux de communication sont les plus performants pour une campagne donnée ou quelles caractéristiques d'une offre sont les plus attrayantes pour les clients.

Prédiction des tendances et comportements futurs

L'un des principaux avantages de la data science est sa capacité à prédire les tendances et les comportements futurs en utilisant des techniques de modélisation prédictive. En s'appuyant sur des données historiques et en identifiant des modèles, les entreprises sont en capacité d’anticiper les réactions des clients face à de nouvelles offres ou campagnes marketing. 

En outre, la prédiction des tendances du marché aide les entreprises à se préparer et à s'adapter aux évolutions futures, ce qui autorise un avantage concurrentiel significatif.

Techniques de modélisation pour le marketing

Les techniques présentées ci-après aident les data-scientists à résoudre des problèmes spécifiques au marketing en exploitant la puissance des données et des algorithmes.

La segmentation des clients

Première technique, et non des moindres, la segmentation des clients consiste à diviser la clientèle en groupes homogènes en fonction de leurs caractéristiques et comportements. Cette segmentation permet aux spécialistes du marketing de cibler leurs campagnes de manière plus précise et d'adapter leurs offres aux besoins de chaque segment identifié.

En pratique, les experts qui manipulent la data ont recours à divers algorithmes, à l’image des modèles de mélange gaussien ou du k-means clustering par exemple. Ce dernier est une technique d'apprentissage non supervisée qui partitionne les données en k groupes en minimisant la somme des distances intra-cluster. Il est souvent employé pour segmenter les clients en fonction de variables telles que l'âge, le revenu, les préférences d'achat, etc. Cette segmentation peut ensuite être utilisée pour cibler des campagnes marketing spécifiques à chaque groupe.

L’analyse du panier d'achat

L'analyse du panier d'achat consiste à étudier les combinaisons d'articles achetés par les clients lors d'une même transaction. Cette information peut être utilisée pour identifier des associations logiques entre les produits et optimiser la stratégie de vente croisée.

Là aussi, plusieurs algorithmes de data science sont mobilisables. Citons les deux principaux que sont les algorithmes Apriori et FP-growth. Ce dernier constitue une technique de règles d'association qui utilise une structure de données appelée « arbre de motifs fréquents » pour identifier les combinaisons d'articles fréquemment achetés ensemble. Il est d’ailleurs généralement plus rapide que l'algorithme Apriori, en particulier pour les grands ensembles de données. 

La prédiction du comportement des clients

La data science, et ses algorithmes prédictifs en particulier, excelle dans la prédiction de tendances. En outre, la prédiction du comportement des clients vaut de l’or pour les spécialistes du marketing et il n’est pas étonnant que les deux domaines aient pu être associés. 

La principale façon d’anticiper le comportement des clients est d’utiliser une technique de modélisation statistique qui peut prédire la probabilité d’un événement binaire. À cette fin, la technique de la régression linéaire est généralement celle qui a la préférence des data-analysts.

Quelques cas d’usages de la data science en marketing

Voici trois exemples concrets de marques qui ont utilisé la data science pour améliorer leurs stratégies marketing :

Netflix

Netflix utilise la data science pour analyser le comportement de visionnage de ses millions d'utilisateurs et générer des recommandations personnalisées. En exploitant des techniques d'apprentissage automatique et des algorithmes de recommandation, Netflix parvient à offrir à chaque utilisateur une expérience unique et adaptée à ses préférences. Cette personnalisation permet à Netflix de maximiser la satisfaction de ses clients et de fidéliser ses abonnés, tout en augmentant la consommation de contenu sur sa plateforme.

Amazon

Amazon emploie la data science pour optimiser sa stratégie marketing à plusieurs niveaux. L'un des principaux domaines d'application de la data science chez Amazon concerne la recommandation de produits. En utilisant des techniques d'analyse du panier d'achat et des algorithmes de recommandation, Amazon est en mesure de proposer des produits pertinents et adaptés aux préférences de chaque client. De plus, Amazon utilise la data science pour optimiser la gestion des stocks, la tarification dynamique et la logistique, améliorant ainsi l'efficacité de ses opérations et la satisfaction globale de ses clients.

Airbnb

Airbnb utilise la data science pour améliorer son marketing et ses opérations de plusieurs manières : 

• La tarification dynamique. La société a massivement recours à des algorithmes de tarification dynamique pour aider les hôtes à déterminer le prix optimal de leur logement en fonction de la demande, de la saisonnalité et d'autres facteurs.

• Les recommandations de logements. Airbnb utilise ici des techniques d'apprentissage automatique et des algorithmes de recommandation pour proposer à chaque voyageur des logements adaptés à leurs préférences, en fonction de leurs recherches et de leurs réservations précédentes. En personnalisant les recommandations de logements, Airbnb améliore l'expérience utilisateur et augmente la probabilité de réservation, ce qui profite à la fois aux voyageurs et aux hôtes.

• L’analyse des avis et des évaluations. Grâce aux techniques de traitement du langage naturel (NLP), la plateforme Airbnb est en mesure d’analyser les avis clients et d’adapter en conséquence les expériences proposées. 

  
  

En conclusion, la data science joue un rôle clé dans la transformation du marketing et la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Les exemples de Netflix, Amazon et Airbnb montrent comment les marques peuvent tirer parti de la data science pour personnaliser leurs offres, optimiser leurs opérations et améliorer l'expérience utilisateur. En maîtrisant les techniques de modélisation et en exploitant les outils et plateformes dédiés à la data science, les professionnels de la data et les spécialistes du marketing peuvent collaborer efficacement pour créer des stratégies marketing basées sur les données et adaptées à chaque segment de clientèle.

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies.