L'intelligence d'affaires dans le marketing expliquée

Qu'est-ce que l'intelligence économique dans le marketing et pourquoi est-elle un élément si important des campagnes modernes ?

Pour les propriétaires d'entreprise et les spécialistes du marketing, il peut être difficile de comprendre pleinement le lien entre la technologie comme l'intelligence d'affaires et les initiatives plus traditionnelles impliquées dans les campagnes de marketing typiques.

Nous savons que cela peut être difficile simplement parce que l'adoption de technologies telles que la BI est très faible parmi les organisations aujourd'hui.

Le taux d'adoption mondial de l'informatique décisionnelle, même des applications cloud simples, dans toutes les organisations n'est que de 26 %.

La question pour beaucoup aujourd'hui est de savoir dans quelle mesure l'intelligence d'affaires peut améliorer leurs opérations et quels avantages tangibles peuvent être réalisés grâce à son adoption.

C'est ce que nous allons voir dans le blog d'aujourd'hui.

Qu'est-ce que l'intelligence d'affaires en marketing ?

L'intelligence d'affaires dans le marketing consiste principalement à tirer parti des données des clients pour obtenir de meilleurs résultats dans les initiatives de marketing.

Concrètement, cela signifie utiliser des informations d'identification sur les clients pour mieux les cibler dans les campagnes marketing.

La majorité des entreprises, dépourvues de tout type d'intelligence économique dans leur marketing, n'ont tout simplement aucune idée de qui elles font du marketing et, par conséquent, de la meilleure façon de les commercialiser.

Cela conduit à une approche dispersée des campagnes, où, par exemple, les e-mails sont envoyés en masse avec peu de considération pour le public et un manque de personnalisation, ce qui entraîne des taux de clics et un engagement décevants.

Avec l'intelligence d'affaires dans le marketing, les organisations peuvent utiliser les informations sur les clients pour créer des profils, segmenter les audiences pour un ciblage de campagne plus efficace et recevoir des informations de meilleure qualité dans les rapports sur les campagnes.

Que comprend l'intelligence d'affaires dans le marketing ?

Entrons dans le vif du sujet de ce à quoi ressemble l'intelligence d'affaires dans le marketing dans la pratique pour une entreprise en examinant les éléments individuels qui composent ce qu'est la BI.

De meilleurs rapports

En premier lieu, les entreprises désireuses pour la plupart d'implémenter un formulaire d'intelligence d'affaires dans leur marketing devront intégrer l'outil à leur plateforme de gestion de la relation client (CRM) existante.

Par exemple, si vous utilisez Dynamics 365 CRM, il sera généralement associé à PowerBI, bien qu'il existe de nombreuses solutions disponibles sur le marché.

Une fois cela en place, les utilisateurs peuvent ajouter des tableaux de bord de Business Intelligence dans leur CRM pour le suivi, l'analyse et la création de rapports.

La plupart des CRM comme Dynamics 365 CRM auront déjà un tableau de bord intégré pour les rapports, mais il ne se rapproche pas des capacités et de la profondeur d'une plateforme de BI intégrée.

L'intégration des analyses avancées de PowerBI dans Dynamics CRM est aussi simple que de saisir une URL, d'activer la visualisation PowerBI et d'ajouter les champs sur lesquels vous souhaitez créer un rapport.

PowerBI (comme avec d'autres suites de Business Intelligence) vous permet de connecter des données provenant de plus de 120 sources prises en charge, ce qui signifie que les données hébergées dans pratiquement n'importe quelle application peuvent être importées et rapportées dans votre CRM avec BI.

Une fois que vous avez intégré la BI (et vos données) dans votre CRM, la création de rapports sur vos données via une plateforme unifiée est beaucoup plus facile et plus conviviale qu'auparavant.

Analyse prédictive et prescriptive

L'analyse prédictive consiste à utiliser des données pour évaluer les tendances et découvrir les résultats probables dans les semaines, les mois et même les années à venir.

En intégrant les données dans un outil d'intelligence d'affaires, la plate-forme peut utiliser l'apprentissage automatique pour déterminer ce qui est susceptible de se produire et ainsi informer les approches qu'une entreprise peut vouloir utiliser pour tirer le meilleur parti de ses campagnes.

Pour ce faire, il évalue les tendances passées et reconnaît comment celles-ci entreront en jeu à l'avenir, ce qui est particulièrement utile lorsqu'une entreprise anticipe des fluctuations des ventes et des services en raison de considérations saisonnières.

Prenons, par exemple, le comportement de l'acheteur. Comprendre le comportement des clients, ce qui les intéresse ; pourquoi ils ne remplissent pas les commandes ; pourquoi ils achètent des produits à certaines périodes de l'année ; pourquoi ils ne répondent pas à des campagnes par e-mail particulières - est crucial pour pouvoir les commercialiser efficacement.

• L'intelligence prédictive montre une augmentation de 40,38 % des revenus après 36 mois de mise en œuvre.
• 34% des achats sont influencés par des recommandations d'intelligence prédictive.
• Les sessions Web influencées par l'intelligence prédictive permettent d'obtenir une augmentation de 22,66 % des taux de conversion.
• (La source)

Tous ces aspects du comportement d'un client ou d'un prospect peuvent être déterminés en évaluant les données avec l'intelligence d'affaires et en vous donnant des informations exploitables qui peuvent mieux vous positionner pour les commercialiser dans de futures initiatives.

Un exemple typique d'utilisation de l'analyse prédictive à des fins de marketing consiste à utiliser le comportement d'achat pour aider à façonner la façon dont vous approchez les clients existants.

Si un client ou un groupe de clients a déjà acheté un produit particulier, cette information peut être utilisée pour informer une campagne d'e-mails ciblée recommandant des produits similaires pour eux. De nombreux sites de commerce électronique utilisent cette technique très efficacement, et vous avez probablement de tels e-mails dans votre boîte de réception en ce moment.

Ce type de marketing hautement ciblé n'est possible que grâce à l'intelligence d'affaires dans le marketing et ajoute un niveau de personnalisation que les consommateurs modernes apprécient très fortement.

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Segmentation

La segmentation concerne la répartition de votre audience en groupes en fonction de plusieurs facteurs différents :

• Segmentation démographique : Trie les clients en fonction de l'âge, du revenu, du sexe, de la race et de la profession.
• Segmentation géographique : trie les clients en fonction de la région et de leur lieu de résidence.
• Segmentation psychographique : Trie les clients en fonction de leurs intérêts, opinions, valeurs, style de vie.
• Segmentation comportementale : Trie les clients en fonction de modèles dans leur prise de décision, tels que les achats, l'utilisation, la consommation et les préférences de produit.

Ces informations peuvent être utilisées pour aider à regrouper des publics en fonction d'intérêts, de lieux, de croyances et de comportements communs et donner aux entreprises la possibilité de les cibler de manière plus précise et personnalisée.

Grâce à l'analyse avancée des données de l'intelligence d'affaires dans le marketing, ces résultats peuvent être extrêmement bénéfiques pour les organisations qui cherchent à mieux servir leurs clients et prospects.

• 86 % des entreprises ayant un retour sur investissement élevé ont déclaré que la personnalisation représentait 21 % ou plus de leur budget marketing.
• Les entreprises ayant une stratégie de personnalisation complète ou partielle ont connu une croissance des revenus 78 % du temps.
• 93 % des entreprises dotées d'une stratégie de personnalisation avancée ont enregistré une croissance de leurs revenus

Conclusion

L'intelligence d'affaires dans le marketing peut sembler complexe, mais il s'agit en réalité d'utiliser les données clients existantes pour mieux éclairer les initiatives marketing en donnant aux entreprises de meilleures informations sur leurs clients et prospects.

Grâce à de meilleurs rapports et à l'unification des données et des applications, les organisations sont en mesure d'utiliser leurs informations de manière plus exploitable pour exécuter des campagnes marketing plus efficaces.

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