Le data marketing évolue en permanence, poussant chaque année l’apparition et le développement de termes des plus abstraits au plus basiques.
Cette 2ème fiche pratique est destinée aux professionnels souhaitant se familiariser ou refamiliariser avec des terminologies spécifiques qui seront mis en avant tout au long de cette année.
- Données transactionnelles
Comme leur nom l'indique, les données transactionnelles correspondent aux informations relatives à une transaction et sont caractérisées au minimum par deux éléments clés : un montant et une date. La transaction la plus commune est l'acte d'achat mais peut aussi correspondre aux stocks, aux salaires, aux ventes ... Ce type de données est souvent hébergé dans les ERP.
- Données socio démographiques
Ce sont toutes les données qui vont qualifier le profil du contact : âge, sexe, lieu d'habitation, catégorie socio-professionnelles, fonction ...
Ce sont généralement les données les plus simples à obtenir et celles qui vont servir à une segmentation client basique ou à la constitution d'un fichier de cibles de prospection. Dans le B2B, ces données vont être complétées par les informations relatives à l'entreprise du contact : secteur, taille, localisation. C'est typiquement le type de données que l'on retrouve assez facilement en open data.
- DMP (Data Management Platform)
Est un logiciel de gestion de données offline et online (cookies et services tiers) qui centralise, trie, stocke, gère et analyse les informations relatives aux visiteurs d’un site web et aux clients d’une entreprise. Elle permet de développer des campagnes marketing efficaces et plus ciblées, optimisées et stratégiques sur tous les canaux pour l’obtention d’un meilleur ROI.
- Enrichissement de données ou Data Appending
L’enrichissement de données est une procédure qui consiste à compléter une base de données avec de nouvelles informations. En somme, il s’agit de procurer davantage de valeurs aux données existantes.
L'enrichissement de données est l'une des étapes que l'on retrouve en Data Quality.
- ERP (Enterprise Ressource Planning)
L'ERP est un progiciel qui permet de gérer l’ensemble des processus opérationnels d’une entreprise en intégrant plusieurs fonctions de gestion : solution de gestion des commandes, solution de gestion des stocks, solution de gestion de la paie et de la comptabilité, solution de gestion e-commerce, solution de gestion de commerce BtoB ou BtoC ... dans un système. Autrement dit, l’ERP représente la « colonne vertébrale » d’une entreprise.
- Funnel
C’est le parcours d’achat d’un client, qui est le plus souvent illustré par un entonnoir et qui représente le processus de conversion d’un prospect en client.
Ce tunnel d’acquisition est un outil d’analyse d’audience marketing qui découpe le parcours client en différentes étapes.
- First party data
Les first party data ou données first party ont d'abord désigné, dans le domaine de la publicité Internet, les données potentielles de ciblage qui sont collectées directement par le site éditeur support publicitaire. Les first party data sont généralement des données comportementales ou déclaratives enregistrées sur le site support lors de visites précédentes et qui sont associées aux visiteurs à l'aide d'un cookie.
Le terme de first party data s'est ensuite élargi à l'ensemble des acteurs d'Internet et désigne donc l'ensemble des données "propriétaires" dont dispose une entreprise ou un annonceur.
La notion de first party data désignait à l'origine essentiellement les données collectées online, mais elle englobe aussi désormais les données CRM / offline, notamment quand celles-ci sont réconciliées avec les données Internet au sein d'une DMP.
- IA Générative
Une IA générative est l’une des formes d’intelligence artificielle qui est capable de créer de nouveaux contenus de manière autonome, en utilisant des données d’apprentissage pour imiter les créations humaines (Machine learning).
Les IA génératives sont utilisées dans de nombreux domaines tels que la création artistique, la création de contenus, la génération de données, la génération de contenu de jeux vidéo, les chatbots, la création de contenu pour les réseaux sociaux et la génération automatique de code. Exemple : ChatGPT, Bards …
- Pipeline commercial
Un pipeline commercial, ou son synonyme “pipeline de ventes”, est un outil commercial qui permet de visualiser votre processus de ventes, de la prise de contact à la conclusion de la vente. Ces processus ont pour objectif de transformer un prospect en client. Cette vue d’ensemble permet de mesurer son taux de conversion, et d’obtenir de nombreuses informations quant à la durée des cycles de vente.
- Predicitve analysis
L’analyse prédictive est une branche de l’analyse statistique. Elle consiste à analyser une série de données afin d’élaborer des hypothèses prédictives. Celle-ci permet d’aider les entreprises à se développer et à réagir rapidement aux changements. Elle s’établit en plusieurs étapes :
- 1ère étape qui permet de se pencher sur une catégorie précise de données à relever.
- 2ème étape qui est portée sur la récolte des données. Une très grande quantité de données sont nécessaires pour une précision importante.
- 3ème étape qui est le traitement des données.
En entreprise, l’analyse prédictive permet d’établir des schémas, des modèles déterminant une tendance, détectant des opportunités, ainsi que de prendre des décisions optimales pour mener des bonnes actions au bon moment. La science des données et l’apprentissage automatique (Machine Learning) sont des technologies clés pour les entreprises souhaitant tirer parti des informations massives.
- Qualification de données
La qualification base de données, c’est une technique de marketing opérationnel qui consiste à augmenter la valeur de ses données. Pour cela, il faut « enrichir » sa base, en recueillant des informations valides, pertinentes et fonctionnelles, au sujet des contacts qui la composent.
La qualification de données est l'une des étapes que l'on retrouve en Data Quality.
- Open data
L’Open data ou données ouvertes sont des données numériques dont l'accès et l'usage sont laissés libres aux usagers, qui peuvent être d'origine privée mais surtout publique, produites notamment par une collectivité ou un établissement public. Elles sont diffusées de manière structurée selon une méthode et une licence ouverte garantissant leur libre accès et leur réutilisation par tous, sans restriction technique, juridique ou financière.
L'accès aux données vise d'une part à permettre aux citoyens de mieux contrôler l'administration, d'autre part d'exploiter ces données, ce qui implique que ce droit d'accès s'accompagne d'un droit à la réutilisation des données.
L'ouverture des données est ainsi à la fois une philosophie de l'accès à l'information, un mouvement de défense des libertés et une politique publique.
Sigle désignant la procédure (le plus souvent informatisée) permettant de Restructurer, Normaliser et Valider les adresses postales contenues dans un fichier. Cette procédure est essentielle en marketing direct postal, non seulement pour limiter le nombre de plis non distribuables pour une raison ou pour une autre, mais également de facto, pour limiter le coût de cette non-distribution. Concrètement, elle consiste dans un premier temps (restructuration) à s’assurer que les informations descriptives de l’adresse du destinataire sont présentées selon la bonne séquence : nom du destinataire, complément d’adresse éventuel, voie, boîte postale, code postal, localité. Dans un second temps (normalisation), il s’agira de contrôler la longueur des lignes de texte, ainsi que l’utilisation éventuelle d’abréviations normées, la ponctuation ou encore l’utilisation requise de lettres majuscules pour le nom de la localité… Le service national de l’adresse de La Poste gère le fichier des référentiels de voies des 36 000 communes de France, les lieux-dits, les codes postaux et les cedex…
- Second party data
Le terme de second party data ou données seconde partie désigne généralement des données relatives aux clients ou prospects, voire des données externes d'environnement, qui proviennent d'un partenaire et qui viennent donc enrichir et compléter les données propriétaires dont dispose déjà l'entreprise.
Les second party data sont généralement collectées ou échangées dans le cadre d'un partenariat ou éventuellement achetées. La frontière est parfois floue avec le terme de Third party data.
- Third party data
Les third party data sont généralement des données de ciblage publicitaire ou marketing Internet qui sont fournies à l'annonceur par une société tierce autre que l'éditeur utilisé comme site support pour une campagne.
Les third party data sont essentiellement fournies par des régies publicitaires, des spécialistes de la donnée ou par le biais de marketplace. Ces données comportementales ou déclaratives sont collectées et associées aux visiteurs à l'aide de cookies.
Sur un site e-commerce, les third party data peuvent par exemple être utilisées pour personnaliser l'offre alors que c'est la première fois que l'internaute visite le site.
La notion de third party data a été popularisée par les usages du marketing digital, mais les données externes peuvent également avoir une provenance offline (données sorties de caisses de partenaire, données d'enrichissement B2B, etc).
Chef de projet marketing