Les 7 péchés du Data Marketing : la Gourmandise (5/7)

Par Ingrid Piton
Publié le 27 avril 2022
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Le gâteau de la Data

Les entreprises sont friandes de l’engagement de leurs abonnés. Mais également de leurs données. Ces données qui leur permettent, dans le meilleur des cas, de créer des messages et contenus plus personnalisées.

On souhaite en récupérer un maximum, on devient avide de cette data, qu’on essaie d’obtenir par tous les moyens possibles. Ce ne serait pas un tel péché si toutes ces données étaient utilisées dans le seul but de répondre aux besoins de l’utilisateur qui les partage, pour améliorer le service rendu.

Mais soyons honnêtes, la motivation première de grand nombre des enseignes reste le ROI ou…l’inaction. Les données sont collectées, stockées et rarement exploitées. C’est du fait de cette gloutonnerie, que le RGPD (Règlement général sur la protection des données) a vu le jour.

Le RGPD encadre le traitement des données personnelles sur le territoire de l’Union européenne. Le contexte juridique s’adapte pour suivre les évolutions des technologies et de cette course à la donnée. Dans un cycle de responsabilité, de confiance et de transparence, ce règlement harmonise les règles en Europe en offrant un cadre juridique unique aux professionnels.

Par ailleurs, toute cette quantité de données n’est utile que si elle est bien récoltée, bien utilisée, mais également qualifiée. Le public est de plus en plus sensibilisé à propos de ses droits concernant ses informations personnelles et de leur utilisation parfois bancale par les enseignes. Le nombre de « John Doe » dans les bases peut représenter un certain pourcentage, sans compter les fautes de frappe volontaires, numéros erronés ou dates de naissance irréalistes qui peuplent nos bases de données.

Chez Pictime Groupe, nos projets datas sont menés autour d’une réflexion stratégique qui part toujours de la valeur finale apportée. Nos experts data sont là pour accompagner à la collecte en fonction des besoins client, mais mettent en place dès le lancement, les outils nécessaires à la validation de la qualité de celle-ci. L’analyse des données est faite pour calculer des indicateurs, réaliser des segmentations, mettre en place des modèles de machine learning, etc. Ensuite, nous réalisons des tableaux de bords de suivi des indicateurs pour mieux comprendre et suivre la pertinence des modèles mis en place en test & learn. Nos projets sont tous menés autour d’un moteur commun avec nos clients  : la valeur et l’amélioration continue dans le souci de l’intérêt des utilisateurs finaux.


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