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Web Lead Generation : marketing B to B, generation de fichiers prospects

Les beaux jours du marketing prédictif






Dans un contexte économique de plus en plus illisible et tandis que le volume d'informations ne cesse d'enfler (c'est même l'une des quatre préoccupations des directeurs marketing pour les prochaines années, cf l'IBM Global CMO Study), Didier Gaultier explique comment et pourquoi, au-delà de l'analyse purement descriptive d'un marché, on peut tirer des axes d'orientations stratégiques par le datamining.



Dit autrement: en poussant un peu plus loin l'analyse (20% de plus selon lui), il est possible d'isoler les informations ou groupes d'informations pertinents, c'est à dire homogènes entre eux et hétérogènes les uns des autres. Il livre quelques exemples en B2B et B2C, comme le cas de couples à revenus modestes qui peuvent, en raison d'un évènement donné, s'endetter fortement, dans une logique compréhensible par le datamining qui sait percevoir le contextuel, et non pas par une étude simple, qui reste focalisée sur le structurel.

Alors, bien sûr, Didier Gaultier prêche pour sa paroisse: en tant que Directeur de BU chez Coheris, il représente aussi l'offre datamining Spad - et l'on sait plus généralement que Coheris met de plus en plus de 'business intelligence' dans son moteur CRM. Pour autant, l'argument est clair, bien présenté, difficilement attaquable. Et il faut reconnaître que fouiller plus en profondeur dans cette masse de données tirées de sources aussi diverses que la vente, les réseaux sociaux, les fichiers, l'affiliation etc., pour en extraire deux-trois bonnes idées marketing, ou plus prosaïquement quelques certitudes sur son marché, est une idée séduisante.

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