Big data et neurosciences

Comment le big data révolutionne le marketing au Maroc

En exploitant de très grandes quantités de données, le data marketing offre de nouvelles perspectives aux entreprises marocaines. De l’amélioration de la connaissance des clients aux analyses prédictives, permises par l’intelligence artificielle, les applications sont nombreuses et doivent être intégrées méthodiquement.

La transformation digitale des entreprises, qui s’est encore accélérée au Maroc durant la pandémie de Covid-19, permet de recueillir de plus en plus de données concernant les consommateurs. Ainsi, le recours croissant aux plateformes numériques et l’utilisation généralisée des sites web, comme des médias sociaux, offrent aux directions marketing plus d’informations qu’elles n’en ont jamais disposé. 

L’essor du data marketing

Historiquement, les entreprises ont toujours cherché à documenter leur approche en constituant des bases de données, telles que les fichiers clients, qu’elles enrichissaient le plus souvent manuellement. Il y a encore quelques années, elles devaient se contenter des données issues de leur CRM (Customer Relationship Management – outil de gestion de la relation client), qu’elles complétaient par des études de marché, dont les biais pouvaient être nombreux.

Aujourd’hui, la possibilité de collecter et traiter beaucoup plus d’informations leur offre de nouvelles opportunités à travers le data marketing. Cette approche consiste à exploiter ces données afin de mieux connaître les clients, prédire leur comportement et améliorer la politique marketing : offre, prix, distribution, promotion… Cette « data », qui provient essentiellement du web sous des formes très variées, semble illimitée. 

Les opportunités du big data

Et pour cause : le monde n’a jamais produit autant de données et, chaque jour, la vitesse augmente encore. On considère, par exemple, qu’il y a plus de données créées en quelques jours qu’entre le début de l’humanité et le XXIe siècle ! De plus, certaines études estiment que la quantité de données produites double tous les deux ans et atteindrait 175 zettaoctets d’ici 2025 (soit 1 000 milliards de Go).

Face à cette pléthore d’informations, chaque entreprise est amenée à construire son propre modèle de big data pour collecter et analyser des données pertinentes. Ces dernières peuvent provenir de sources très différentes : service client, site web, réseaux sociaux, enquêtes de satisfaction, applications mobiles, caméras de surveillance, images satellites, données publiques (open data)… Qu’elles soient structurées (statistiques du site web, historique des ventes, formulaires de commande, prix…) ou non structurées (vidéos, publications sur les réseaux sociaux, articles, photos, appels téléphoniques de clients…), toutes ces données peuvent être traitées par des algorithmes de plus en plus performants, pour faire ressortir des analyses qui permettront à l’entreprise d’enrichir sa réflexion et d’améliorer ses prises de décision. 

Une technologie accessible

C’est en effet l’autre grande évolution des dernières années : les technologies pouvant recueillir et traiter d’immenses quantités de données sont dorénavant accessibles à la plupart des entreprises marocaines. Ghita Ammor, Directrice générale d’Artefact Maroc, un cabinet de conseil international spécialisé en data et intelligence artificielle – présent dans quinze pays, explique que « l’avancée des technologies et de la digitalisation a façonné les pratiques marketing au sein des entreprises. Le digital leur offre un accès instantané à un volume exponentiel de données et modifie de manière structurelle le paysage concurrentiel et la relation client. » Elle ajoute que « pour opérer cette transformation en profondeur, plusieurs entreprises déploient aujourd’hui des Customer Data Platform (CDP), qui permettent de collecter, structurer et centraliser les données clients en temps réel afin de servir les différents uses cases data marketing. » En unifiant les données issues du marketing, des ventes et des différents canaux de services, les CDP améliorent à la fois la modélisation et l’expérience client. En ce sens, elles viennent moderniser les CRM, en décloisonnant les fonctions Marketing et Système d’Information dans les organisations.

« Au-delà des données produites par l’entreprise, d’autres méthodes existent aussi pour collecter bien plus d’informations sur le web et proposer des outils de “data analytics” permettant de disposer d’analyses marketing efficaces », explique Nabil Haffad, fondateur du Groupe Archipel, spécialisé notamment en data marketing au Maroc (lire l’entretien ci-après). Toutes ces possibilités sont autant d’opportunités d’améliorer les pratiques dans le domaine.

Un marketing plus individualisé

Les bénéfices du data marketing sont en effet multiples et concernent toutes les dimensions du marketing. Pour commencer, l’analyse des comportements réels des clients va profiter à la politique produit : dorénavant, l’offre va pouvoir être adaptée en fonction des particularités de chacun et ainsi mieux répondre aux attentes des consommateurs. On assiste alors au passage d’un marketing de masse à un marketing plus individualisé. Il n’est, par exemple, pas rare de recevoir des recommandations personnalisées pour consommer de la musique sur Spotify, des séries sur Netflix, ou acheter certains produits sur les sites de e-commerce, qui ont tous été conçus pour répondre à nos goûts.

De même, la politique de prix des entreprises peut-être totalement influencée par l’usage de la data. C’est ce que propose la tarification dynamique, en permettant d’adapter le prix d’un produit en fonction notamment de la demande et de la concurrence. Par exemple, les compagnies aériennes peuvent tenir compte du canal de distribution, du jour et de l’heure de la connexion, de la géolocalisation du client, de la météo, et surtout de l’historique du consommateur en ce qui concerne ses visites sur le site et ses achats précédents, pour lui proposer un tarif spécifique.

D’ailleurs, les données sur les habitudes de consommation des clients permettent aussi aux entreprises d’adapter leur politique de distribution. Ainsi, de nombreux commerces offrent des formules de livraison ou de « click and collect » dans le magasin le plus proche, en fonction des informations disponibles pour chaque personne.

Une communication plus efficace

La politique de promotion et de communication va également bénéficier pleinement du big data. Grâce aux nombreuses données collectées, les marques peuvent désormais cibler très précisément leurs publics et leur adresser des contenus parfaitement adaptés. Par exemple, il est désormais possible d’envoyer un message personnalisé à un prospect en tenant compte des préférences qu’il a pu exprimer tout au long de son parcours sur le web : suivi de certains comptes sur les médias sociaux, « likes » de publications, visites de sites web, commentaires laissés pour divers produits… 

De même, ces messages pourront être transmis à travers les canaux les plus pertinents pour chaque internaute et aux moments les plus opportuns : publicités diffusées sur les sites préférés, publications sponsorisées sur les réseaux sociaux fréquentés, e-mailing ou newsletters envoyés à l’heure où le taux d’ouverture est le plus élevé…

Enfin, ces opérations de communication vont également générer de nouvelles données, qui permettront, à leur tour, d’optimiser les futures campagnes marketing. L’usage de la data est donc sans cesse renouvelé, contribuant à améliorer et adapter les actions de l’entreprise en permanence.

L’intelligence artificielle en renfort

Cette progression est aussi soutenue par l’utilisation grandissante de l’intelligence artificielle (IA). Si son usage est déjà indispensable pour traiter les grandes quantités de données, elle devrait devenir encore plus utile à la « data science », grâce notamment à l’apprentissage automatique (« machine learning »). En effet, avec cette approche, plus un programme traite de données et plus il s’améliore, en modifiant lui-même son algorithme pour obtenir des résultats toujours plus justes. L’une des applications les plus répandues concerne les « chatbots », qui tentent de répondre aux clients, sur un site web ou une messagerie telle que WhatsApp, avec toujours plus d’efficacité : plus il y a de questions différentes posées et plus le robot améliore ses réponses, en considérant le degré de satisfaction des utilisateurs. Ces pratiques s’inscrivent dans la tendance à l’automatisation croissante du marketing, qui permet des gains de temps et d’argent.

Mais les usages de l’IA vont bien au-delà et les marketeurs sollicitent également les datascientists pour proposer des analyses prédictives afin d’anticiper les comportements des clients et plus généralement des marchés. Dans certains secteurs, comme la banque ou l’assurance, ces modèles sont souvent pleinement intégrés à la stratégie. La progression de l’IA dans les prochaines années devrait renforcer son influence sur le data marketing et ainsi offrir de plus en plus de décisions stratégiques.

Gouvernance et éthique

Cette perspective doit inciter les entreprises à travailler avec rigueur et responsabilité. Pour Ghita Ammor, « aujourd’hui, les principaux enjeux autour du big data concernent la gouvernance centralisée des données, pour maximiser leur qualité et fournir des services de haut niveau, ainsi que l’éthique ». En outre, au Maroc, les sociétés doivent se conformer à la loi 09-08 relative à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel. La CNDP (Commission nationale de contrôle de la protection des données à caractère personnel), qui veille au respect de cette loi, propose aux entreprises de les accompagner dans leur mise en conformité. Quant au RGPD (règlement général sur la protection des données) européen, il s’applique également à toutes les entreprises marocaines qui traitent des données concernant des citoyens européens, y compris en tant que sous-traitant. Des obligations à ne pas négliger, tant les sanctions peuvent être lourdes.

Des pratiques hétérogènes au Maroc

En ce qui concerne le niveau d’avancement des entreprises au Maroc, les observateurs soulignent une grande hétérogénéité des pratiques. Ghita Ammor constate que « les grandes entreprises ont intégré le fait que la data était un prérequis à la transformation. Le principal usage, aujourd’hui, est le pilotage “data-driven” de l’activité des entreprises. Il ne s’agit pas seulement de collecter et d’exploiter les données, mais aussi de les mettre au centre du processus de prise de décision. La data n’est pas un outil de plus, mais un véritable enjeu managérial. Au Maroc, les usages métiers de la data diffèrent en fonction de la maturité des entreprises et des secteurs d’activité : prédiction de la demande, segmentation des clients, scoring d’appétence, moteurs de recommandations de produits, détection de fraudes…. ».

Au-delà du secteur privé, il est intéressant de noter que certaines entreprises du service public avancent à grands pas. Ainsi, le mois dernier, l’ONCF et l’ONEE ont annoncé le développement prochain de leur Digital Factory, synonyme d’une meilleure prise en considération des données.

Réussir son projet big data

Quant aux entreprises qui souhaitent franchir prochainement le pas du data marketing et du big data, il leur est recommandé de mener une réflexion très en amont, pour éviter de commettre les mêmes erreurs que celles qui ont échoué. La Directrice générale d’Artefact Maroc conseille notamment de « bien réfléchir aux raisons pour lesquelles l’entreprise veut se lancer, car les données n’ont de sens que s’il existe un but et une vision ». Selon elle, le projet doit être porté au plus haut niveau : « le PDG doit être celui qui comprend comment les données peuvent aider l’entreprise à atteindre ses objectifs et à décider d’une stratégie globale ». Enfin, il est « indispensable d’accompagner le changement et de favoriser l’acculturation à la data pour réussir son projet big data », explique Ghita Ammor, soulignant que « seuls 8 % des entreprises réussissent à passer du projet pilote à une intégration globale, faute d’adoption de la démarche en interne ».

Thomas Brun

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