Le Luxe vu par les Geeks

Définition : La signification de Big Data

Le big data est un concept marketing qui fait référence aux technologies et processus utilisés pour collecter, stocker, organiser, générer des insights et prendre des mesures sur la grande quantité d’informations clients disponibles grâce à la transformation numérique d’un secteur.

Si l’analyse des données a toujours été utilisée par les entreprises, l’ampleur et la profondeur des informations sur les clients qui sont désormais accessibles aux marques de luxe rendent obsolètes les modèles analytiques traditionnels et les technologies de base de données.

En tant que telle, l’analyse des big data nécessite de nouvelles compétences et technologies pour être exploitée avec succès. L’un des avantages les plus immédiats d’un flux de big data approprié dans le cadre d’une stratégie marketing holistique est la capacité des marques de luxe à identifier et à s’engager auprès de leurs consommateurs fortunés de manière plus personnelle et opportune.
Il est prouvé que de telles campagnes de marketing sont nettement plus performantes que les efforts de marketing de masse, désormais dépassés. Le Big Data peut en effet aider les marques de luxe à comprendre le style de vie et les comportements d’achat de leurs clients afin de construire un engagement rentable à long terme.

Qu’est-ce que le big data ?

La définition du big data est un concept évolutif qui fait généralement référence à une grande quantité d’informations structurées et non structurées qui peuvent être transformées en informations exploitables pour stimuler la croissance de l’entreprise.

Les analyses de big data nécessitent un nouvel ensemble de processus et de technologies pour être intégrées avec succès dans une stratégie holistique de marketing de luxe.

Processus de big data

Le concept de marketing du big data englobe généralement cinq étapes distinctes d’un processus : la collecte, le stockage, l’organisation, la génération d’insights à partir d’un grand ensemble de données et la prise de mesures à leur égard.

Nous allons explorer chacune de ces étapes du processus plus en détail ci-dessous.

Collecter des données massives et générer des informations clients exploitables

La première étape nécessaire pour exploiter le big data dans le cadre d’un effort marketing est la collecte d’informations sur les clients. Celle-ci peut se faire en ligne et hors ligne, par le biais d’enquêtes auprès des clients, d’abonnements à des programmes de fidélité, d’adhésions à des marques de luxe, etc.

Trois éléments sont essentiels pour s’assurer que la collecte de big data est effectuée correctement :

1. Les clients doivent consentir à ce que leurs informations soient capturées ;
2. La marque qui recueille ces informations doit être transparente quant à son objectif ;
3. Les données doivent être enregistrées de manière à faciliter leur stockage et leur traitement ultérieur.

Stocker les données volumineuses en tenant compte de la sécurité et de l’accessibilité

Vient ensuite le stockage proprement dit des informations recueillies sur les clients. Le stockage des big data s’accompagne de ses propres défis, car les informations collectées seront souvent dans un format non structuré et d’une taille importante. Nous allons explorer ci-dessous les nouvelles technologies et systèmes disponibles pour les marques de luxe pour stocker leurs données clients.

Deux aspects sont essentiels lors de la planification de la capacité de stockage des big data :

1. Sécurité : en raison de la nature privée et confidentielle des données clients qui ont été collectées, il est essentiel de stocker les informations de manière sécurisée. Des bases de données cryptées, la séparation des données et des politiques d’accès internes strictes sont essentielles pour qu’une entreprise puisse garantir la sécurité de ses informations clients.
2. Accessibilité : la taille et le poids des données clients à stocker peuvent rapidement ralentir un système qui n’a pas été conçu en tenant compte de l’échelle. Les marques de luxe doivent examiner attentivement la redondance des bases de données et la capacité des serveurs pour s’assurer que les informations sur leurs clients sont facilement accessibles à leurs équipes de marketing.

Organiser le big data et la gestion des bases de données clients

Tout en planifiant le stockage et l’architecture de ses données, les marques de luxe doivent se demander comment les informations sur leurs clients seront organisées et gérées afin de générer des informations exploitables. Le principal défi vient du fait que les big data peuvent être collectées à la fois hors ligne et en ligne dans diverses structures (ou parfois sans structure du tout).

Pour cette raison, les big data doivent être organisées d’une manière qui garantira :

1. Flexibilité : certaines informations sur les clients, telles que le nom, le prénom, la date de naissance, l’adresse, etc. peuvent facilement être collectées et stockées selon une structure standard. Mais d’autres données relatives aux clients, telles que leur historique de navigation, leurs habitudes d’achat, leurs préférences en matière de communication, nécessiteront un certain niveau de flexibilité et d’adaptabilité pour pouvoir être collectées et stockées.
2. Longévité : les besoins de votre équipe marketing en matière d’insights big data évolueront dans le temps, à mesure que de nouvelles expériences seront mises à l’échelle et mesurées. En tant que telle, l’organisation de l’analyse des big data doit reposer sur un système qui peut être facilement maintenu et adapté à mesure que de nouvelles technologies émergent.

Générer des informations exploitables à partir du big data

L’intelligence du big data, l’étape où les données brutes deviennent des insights exploitables, nécessite un nouvel ensemble de compétences, souvent appelé data scientists. À la croisée des chemins entre les équipes marketing traditionnelles et la veille stratégique, les data scientists sont chargés d’identifier des insights précieux à partir des données collectées et de suggérer des campagnes marketing spécifiques qui peuvent être exécutées pour stimuler les ventes.

Les insights big data sont généralement générés en trois étapes :

1. Les data scientists vont partir d’une hypothèse spécifique. Cette hypothèse doit être mesurable et exploitable sur la base des données disponibles.
2. Ils vont ensuite rechercher des modèles dans leurs données clients et segmenter les consommateurs en groupes qui peuvent aider à tester leur hypothèse.
3. Une fois cette étape franchie, les scientifiques des données sépareront les clients en niveaux (en fonction de leur pouvoir d’achat par exemple) ou en cohortes (en fonction de leur période d’acquisition par exemple).

L’automatisation du marketing au service de l’exploitation des big data

L’étape finale d’un processus big data typique consiste à prendre des mesures sur les insights générés par vos data scientists. L’objectif final de cette étape est de générer un impact mesurable par le biais de campagnes marketing personnalisées en envoyant le bon message, au bon moment, à la bonne audience et par le bon canal.

La prise d’action sur les insights big data comprend généralement trois grandes étapes :

1. Élaboration de campagnes de marketing réfléchies et personnalisées. Celles-ci doivent être joliment conçues en tenant compte de la multiplicité des appareils et d’un texte percutant.
2. Mettre à l’échelle les campagnes de marketing de manière à permettre une expérimentation rapide et une automatisation en cas de succès.
3. Mesurer l’efficacité d’une campagne de marketing par rapport à des indicateurs clés de performance prédéfinis.
4. Fermer la boucle en fournissant un feedback spécifique et opportun à toutes les parties prenantes impliquées dans ce processus afin d’améliorer les campagnes futures.

Technologie du big data

L’analyse des big data s’accompagne de nouveaux outils et logiciels qui facilitent toutes les étapes du processus, de la collecte et du stockage à l’organisation, en passant par la génération d’idées et l’automatisation du marketing.

D’une manière générale, toutes les marques de luxe qui se lancent dans une transformation numérique devront décider entre la mise en place de technologies big data internes sur mesure et l’externalisation à des tiers. Les deux options ont des avantages et des inconvénients, il est donc important pour les dirigeants du secteur du luxe de comprendre quelles sont leurs options et de choisir ce qui est le plus approprié pour le budget et le calendrier dont ils disposent.

Nous vous recommandons de lire notre rapport approfondi sur la façon dont le big data favorise la croissance des marques de luxe pour approfondir ce sujet.

Notre point de vue sur le big data pour le luxe

La transformation numérique de l’industrie du luxe et l’intégration des technologies numériques dans les modèles commerciaux actuels redéfinissent radicalement le succès. Les nouveaux entrants pure-players du luxe numérique bousculent leur secteur et gagnent rapidement des parts de marché, tandis que les marques de luxe traditionnelles expérimentent prudemment leurs marques sur de nouveaux canaux.

Le big data peut aider les marques haut de gamme à créer une expérience client en ligne transparente et intégrée, dans le but d’améliorer les programmes de sensibilisation du marché et les performances de vente globales.