Big Data

L’intégration de Big Data et de l’intelligence artificielle en marketing

L’utilisation sans cesse croissante d’Internet à tous les stades du marketing B2B laisse des traces numériques partout. L’analyse de Big Data extrait et dérive systématiquement des informations significatives à partir d’un large ensemble de données et est comme une monnaie codée qui doit être décodée afin d’obtenir des avantages de suivi pour les spécialistes du marketing.

L’analyse des données

Démêler le déluge de données peut aider les équipes de marketing et de vente de B2B, l’analyse des données permet non seulement de définir la trajectoire des ventes futures, mais aussi d’évaluer la concurrence.

marketing-id-dataL’exploitation de grands volumes de données aide les spécialistes du marketing B2B à comprendre et à évaluer leurs performances, ce qui, à son tour, ouvre une gamme d’opportunités telles que l’exploitation de nouvelles niches de marché et l’attrait pour un nouvel acheteur personnalisé. Les premières entreprises qui ont appris et monétisé Big Data Analytics pour leurs entreprises incluent des géants tels que Google, Yahoo et Facebook. De nos jours, les outils de BI open source ont rendu l’analyse de données plus pratique et moins chère que jamais pour les spécialistes du marketing B2B.

L’analyse des métadonnées est plus facile et moins coûteuse qu’elle ne l’a jamais été à l’aide d’outils logiciels de Business Intelligence (BI) open source. Les métadonnées exposent les possibilités d’analyse interdisciplinaire des données et maintiennent l’élégance sémantique des systèmes BI. Les métadonnées sont la clé pour transformer la myriade de données en informations significatives pour les spécialistes du marketing B2B et peuvent être classées en 3 types : descriptives, structurelles et administratives.

Les 3 types de métadonnées

Chacun des trois types peut être découvert, analysé et monétisé par les spécialistes du marketing B2B, de la manière suivante :

Métadonnées descriptives pour le référencement, la découverte de contenu et l’identification de l’acheteur idéal

Les métadonnées descriptives peuvent être utilisées pour rechercher et localiser un objet tel que le titre, l’auteur, les sujets, les mots-clés, les éditeurs, etc. Cela peut aider les spécialistes du marketing B2B à analyser quels mots-clés sont les mieux adaptés à leur stratégie de contenu. Cela donne également une idée de l’influence des principaux acteurs de l’industrie qui créent un contenu perspicace et aide à identifier et à segmenter la personnalité de l’acheteur idéal sur la base de leurs manières de recherche ainsi que de leur niveau d’engagement.

Métadonnées structurelles pour définir et orchestrer séquentiellement les étapes afin de générer un meilleur retour sur investissement (ROI) des efforts de marketing et de vente

L’analyse des métadonnées structurelles peut donner une idée de la meilleure façon d’exploiter au mieux les petits éléments de données non structurées des départements marketing et ventes pour augmenter le retour sur investissement de l’entreprise. Il définit la séquence de disposition des données non structurées et l’orchestre en fonction des objectifs d’affaires d’une organisation B2B pour optimiser les revenus. L’analyse des données structurelles peut être utilisée pour combler l’écart entre les efforts de l’équipe de marketing et de vente.
Par exemple, s’il existe des éléments de contenu distincts créés pour générer des prospects qualifiés pour le marketing, le développement de prospects et pour générer des prospects qualifiés pour la vente, une analyse structurée des métadonnées peut aider à définir l’alignement séquentiel dans lequel les contenus doivent être utilisés pour optimiser le ROI pour les entreprises.

Métadonnées administratives pour gérer et préserver les sources de données conformément aux droits de propriété intellectuelle (DPI)

L’analyse des données administratives donne un aperçu de la date de création d’un document commercial, de sa source et des informations techniques sous-jacentes telles que son type de fichier. Il peut être de deux types :

a) Métadonnées de gestion des droits : Ceci explique les droits de propriété intellectuelle (DPI) &.

b) Préservation des métadonnées : Elle contient des informations sur la préservation d’une source de fichier.

Les métadonnées sont vitales pour l’industrie B2B car elles jouent un rôle crucial dans l’entreposage de données, l’exploration de données, l’intelligence d’affaires, la gestion de la relation client, l’intégration des applications d’entreprise et la gestion des connaissances.

L’analyse prédictive cruciale pour le B2B

De toute évidence, l’analyse prédictive façonne l’avenir de l’industrie du B2B. Les spécialistes du marketing doivent utiliser les données disponibles publiquement pour analyser les modèles de comportement des clients et les traduire en données génératrices de revenus exploitables, rapidement et efficacement. Optimiser l’expérience client pour la personne de l’acheteur après leur segmentation appropriée est un objectif qui fixe automatiquement le rythme de l’augmentation des revenus pour toute organisation.

L’avenir du marketing B2B sera aligné avec les données, le contenu et la technologie. L’automatisation du marketing est aujourd’hui capable de collecter des données de plusieurs sources et de les convertir en informations exploitables pour améliorer l’expérience client en fonction de la taille de l’audience sociale personnalisée, de son comportement, de son ciblage publicitaire, des dispositifs utilisés par le personnage de l’acheteur pour la recherche, à savoir mobile, tablette ou ordinateur.

Comment Big Data & AI stimulent optimisent le retour sur investissement

Big DataL’intelligence portée par les machines peut être déployée pour comprendre les parcours des acheteurs et optimiser le retour sur investissement (ROI) pour les spécialistes du marketing. Les algorithmes fonctionnent mieux s’ils sont basés sur des données de vente et de marketing en temps réel et sur une aide à l’acquisition et à la fidélisation des clients.

Voici quelques-unes des façons de tirer parti de Big Data et de l’intelligence artificielle pour augmenter les revenus des entreprises B2B :

Aide à générer de nouvelles pistes :

L’utilisation de Big Data & AI organisations peuvent filtrer à travers les pistes recueillies à partir de diverses sources telles que l’historique de navigation, les intérêts d’achat antérieurs de la personne, les clics, etc pour générer une liste de clients intéressés par leurs services. La qualité des leads peut alors être analysée en temps réel pour en déduire la liste des clients les plus engagés. Investir plus de temps sur des clients engagés crée une meilleure probabilité de conversions et aide à augmenter les revenus des organisations.

Aide à créer des campagnes de marketing uniques :

La technique d’analyse prédictive exploite les données explicites et implicites des prospects d’achat, y compris leur graphique social, leur comportement en ligne et leurs interactions de contenu ainsi que leurs informations démographiques et firmographiques pour créer des campagnes ciblées pour les prospects à l’aide de plusieurs outils d’automatisation.

Aide à guider l’établissement des prix des produits :

Les spécialistes du marketing interentreprises peuvent avoir affaire à un éventail de produits ou de services. Mais ils ne sont pas les seuls dans leur espace marketing à le faire. Dans une telle situation, une bonne analyse du meilleur prix pour livrer le produit aux clients est la clé du succès de toute entreprise de marketing. Les outils BI peuvent aider les spécialistes du marketing dans l’analyse des prix afin qu’ils puissent offrir le meilleur prix à leurs clients.

Aide à affiner les données du marché pour un marketing ciblé :

Les efforts de marketing B2B s’appuient sur des données provenant de plusieurs sources, y compris des données démographiques, firmographiques et ethnographiques. En se concentrant sur l’ensemble des prospects d’achat qui sont mieux engagés avec le contenu et répondent mieux aux campagnes de marketing qui les ciblent, les spécialistes du marketing peuvent s’assurer que leurs revenus de marketing ne sont pas gaspillés. L’analyse psychographique en temps réel de la personnalité de l’acheteur peut aider à optimiser le retour sur investissement des efforts de marketing.

Aide à explorer les données d’intention pour prendre des décisions d’affaires intelligentes :

De nos jours, une stratégie de marketing axée sur les données est impérative pour les spécialistes du marketing. Les acheteurs potentiels recherchent des solutions sur mesure à leurs problèmes. Les données d’intention sont une analyse des données provenant de plusieurs sources pour conclure si un acheteur potentiel est engagé avec le produit ou les services offerts et s’il a réellement une tendance d’achat.

Les données d’intention sont un amalgame de données provenant de tiers ainsi que les données reflétées et analysées sur le site Web en temps réel ainsi que sur une période de temps. Les données d’intention de base comprennent les sujets ou les mots-clés que vos clients recherchent, les clics publicitaires, la participation aux médias sociaux, etc.

L’étude des données d’intention aide les entreprises B2B à identifier et à mieux attirer leurs clients potentiels et à améliorer le taux de conversion des ventes en raccourcissant le cycle de l’acheteur, en optant pour une publicité plus ciblée et en gagnant les clients potentiels à travers de multiples canaux.

Aide à la création de contenu personnalisé :

Une fois que les spécialistes du marketing connaissent les habitudes de recherche de leur acheteur et comprennent leurs exigences et leurs habitudes de recherche, ils peuvent se concentrer sur la création de contenu personnalisé pour eux. La stratégie de contenu doit être surveillée à chaque étape du marketing et des ventes afin de combler le fossé entre les stratégies de contenu des équipes de marketing et de ventes et d’augmenter les revenus des spécialistes du marketing B2B. L’objectif peut être atteint en utilisant des outils automatisés pour mesurer le succès d’une stratégie de contenu.
Façons de monétiser les données à l’aide de grandes données et de l’intelligence artificielle

Le succès de toute entreprise B2B repose sur la compréhension des données au niveau granulaire et sur l’obtention d’informations significatives pour accélérer l’entonnoir des ventes et atteindre la personnalité idéale de l’acheteur afin d’augmenter le retour sur investissement (ROI).

Outils d’aide à la décision

Voici quelques-unes des façons de prendre des décisions fondées sur des données qui peuvent être utilisées par les spécialistes du marketing B2B pour optimiser leurs revenus :

S’immiscer dans les données :

L’analyse de grandes données peut donner un aperçu de la personnalité de l’acheteur idéal, de ses habitudes de recherche et de ses besoins, de sa situation économique et de la qualité des interactions qu’il a avec une équipe de vente B2B. Ceci, à son tour, simplifie la tâche de personnalisation des contenus livrables et d’amélioration des expériences pour les clients. Les clients peuvent être segmentés en plusieurs groupes en fonction de leurs préférences d’achat et de leurs données démographiques, firmographiques et technographiques et plus spécifiquement ciblées.

Utilisation de l’automatisation pour l’analyse des données :

Investir dans des solutions automatisées d’analyse et d’interprétation des données peut être une sage décision pour les spécialistes du marketing interentreprises, car cela permet non seulement aux spécialistes du marketing interentreprises de garder une trace du large éventail de clients intéressés par leurs services, mais aussi de définir les prix pour chaque ensemble de solutions qu’ils ont à offrir, pour un groupe spécifique de personnes acheteurs. La fourniture de solutions personnalisées, à son tour, aidera à augmenter les revenus de l’organisation ainsi qu’à établir la valeur de la marque.

De plus, l’automatisation facilite la réplication et la sauvegarde des données pour des utilisations et interprétations futures. Cela peut s’avérer bénéfique pour les entreprises en leur permettant d’obtenir des informations pérennes et saisonnières basées sur l’analyse des tendances et l’analyse des données en temps réel.

Choisir un nouveau prix compétitif :

Se tenir au courant du protectorat du marché est important pour les spécialistes du marketing B2B, en particulier lorsqu’ils décident de définir le prix de l’un de leurs produits. Le prix doit être concurrentiel par rapport au marché, faute de quoi les ventes pourraient en souffrir. Un prix compétitif peut être déterminé après analyse comparative de la concurrence et englobe les défis opérationnels, y compris la formation et l’amélioration des compétences des représentants commerciaux et leur inculquer la confiance nécessaire pour négocier les conditions avec les acheteurs potentiels.

Gérer la performance des données marketing et commerciales :

L’intelligence artificielle permet aux spécialistes du marketing de mesurer le succès de leurs campagnes de marketing et de vente en termes de retour sur investissement et d’engagement des acheteurs. La quantification des données permet d’améliorer la qualité des campagnes.
Les méthodes qualitatives et quantitatives d’analyse des données :

Méthodes quantitatives d’analyse de l’extrait de données :

La mesure quantitative des données et leur alignement avec les indicateurs de performance clés de l’entreprise est une condition préalable importante pour que les spécialistes du marketing B2B puissent augmenter leur chiffre d’affaires à l’ère de la prise de décision par la numérisation et les données.

Méthodes d’analyse quantitative

Voici quelques-unes des méthodes d’analyse quantitative des grandes données :

Gestion des données Web et mobiles :

Mesurer le nombre de spectateurs qui utilisent desktop & mobile pour effectuer des recherches sur les produits peut donner aux spécialistes du marketing B2B des informations utiles sur la plate-forme préférée pour la recherche par un groupe spécifique de clients potentiels.

Plusieurs autres discernements génériques et spécifiques peuvent être tirés en définissant et en analysant des mesures telles que l’activité des visiteurs, l’utilisation du contenu, la convivialité du site, etc. Aligner les métriques avec les objectifs KPI d’une entreprise B2B, après analyse des données sur les plateformes web et mobiles, peut augmenter le ROI.

Définir des mesures pour les plateformes de médias sociaux :

En fonction de leurs objectifs d’affaires à court et à long terme, les spécialistes du marketing B2B peuvent déployer les mesures des médias sociaux. Les stratégies d’engagement et de monétisation des médias sociaux fonctionnent différemment des stratégies basées sur le Web et, par conséquent, la mesure des efforts de marketing des médias sociaux nécessite un ensemble entièrement différent d’ICR comme suit :

  • Nombre de ventilateurs, de suiveurs et d’abonnés
  • Le trafic social, qui comprend le nombre total de visites, le nombre d’impressions vues par visite et le taux de clics.
  • La qualité des interactions auxquelles les acheteurs potentiels se livrent sur les sites Web sociaux, y compris les goûts, les commentaires, les messages, les tweets et les impressions.
  • Mesurer la valeur des campagnes publicitaires et déterminer si elles génèrent suffisamment de revenus pour les spécialistes du marketing.
  • Analyse des sentiments des téléspectateurs sur différentes plateformes de médias sociaux
  • Définir et mesurer les métriques de conversion pour le trafic social
  • Mesurer le trafic de référencement en suivant les différents domaines de référencement pour le social vers le web et vice-versa.
  • Mesurer si le trafic social se traduit par des conversions web et vice-versa

Vérification du site Web pour l’évaluation de la qualité et de la performance du site :

La surveillance du site Web est nécessaire pour tenir un registre du temps de chargement du site Web, ce qui a une incidence sur l’expérience de l’utilisateur, la performance du serveur Web (comme la disponibilité du serveur et le temps de réponse).

Méthodes qualitatives pour l’analyse de l’empreinte des données numériques

Le personnage de l’acheteur en constante évolution laisse ses traces numériques partout dans le processus de recherche de ses préférences d’achat. Une analyse qualitative de ces données donne un aperçu de l’intention d’achat des prospects et peut également être utilisée pour faire des projections de ventes.

De plus, le contenu personnalisé pour la personne de l’acheteur sur la base de ses habitudes de recherche offre une meilleure expérience client qui se traduit par une augmentation des revenus pour les spécialistes du marketing.

Les algorithmes peuvent être utilisés pour analyser le comportement psycho-graphique de la personne de l’acheteur et même pour décrire son humeur en faisant des recherches sur le site. Ces algorithmes fournissent une nouvelle avenue pour la cartographie d’engagement des clients potentiels dont les spécialistes du marketing B2B peuvent bénéficier.

Voici quelques-unes des méthodes d’analyse qualitative des données :

Test d’utilisabilité :

De tels types de tests sont utilisés pour tester la facilité d’utilisation de la conception de sites Web.

Analyse du sentiment de la clientèle :

Réaliser les exigences de la personnalité de l’acheteur idéal après les avoir découvertes, peut être une sacrée tâche. Le personnage de l’acheteur en constante évolution est dynamique dans ses préférences aussi. Par conséquent, en plus des méthodes automatisées d’analyse des sentiments, il est également recommandé d’interviewer un groupe de clients potentiels (personnalité idéale de l’acheteur) pour mieux analyser leurs besoins. Les courriels, les clavardages et les sondages en ligne sont deux autres façons d’analyser l’opinion des clients.

Le marketing précognitif définit le plan d’action des spécialistes du marketing B2B de nos jours, car les stratégies de marketing et de vente sont conçues après analyse des données provenant de diverses sources. Les discernements futuristes du marché aident les spécialistes du marketing B2B à élaborer des stratégies et à obtenir un meilleur retour sur investissement.

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