Si vous êtes un spécialiste du marketing axé sur les données et chargé d'activités telles que le ciblage, la personnalisation, la stratégie de campagne et le développement de produits, vous manquez probablement de temps, mais vous disposez de nombreuses sources de données. Ces sources, sur lesquelles nous reviendrons plus tard, peuvent être les suivantes :
- Données d'intérêt
- Données de localisation
- Données de première partie
- Données de transaction
- Données d'enquête
- Et plus encore
Chacune de ces ressources peut individuellement vous aider à dresser un portrait des clients en termes d'expérience utilisateur et de parcours d'achat. Elles peuvent également se compléter les unes les autres pour générer une image encore plus forte des clients.
Toutefois, cette image change fréquemment de nos jours. Si vous cherchez à suivre l'évolution des centres d'intérêt, des préférences et des traits de style de vie, les données sur les centres d'intérêt sont intrinsèquement bien adaptées à cette tâche en tant que source de données autonome ou pour l'enrichissement des données.
Pourquoi les intérêts des consommateurs changent-ils continuellement ?
Bien sûr, la façon dont nous agissons et les choses que nous achetons n'ont jamais été statiques. Nous sommes constamment recalibrés par la technologie, les normes sociétales et nos obsessions pour les nouvelles choses brillantes. Mais aujourd'hui, le contenu qui peut influencer nos comportements et nos achats est à la fois accessible et abondant en ligne.
En outre, notre monde est constamment perturbé. Nous sommes encore confrontés aux répercussions de la pandémie, par exemple. McKinsey & Company a constaté les consommateurs américains sont plus nombreux à changer de marque et de détaillant en 2022 qu'en 2020 et 2021. Nombreux sont ceux qui recherchent la valeur dans un contexte d'inflation croissante et se tournent vers les produits de marque privée. McKinsey a découvert un autre changement intéressant : L'objectif d'une marque est désormais moins important pour les consommateurs qu'il y a deux ans.
Il existe de nombreuses autres façons dont les intérêts des consommateurs évoluent rapidement. En voici quelques-unes :
- 52% des répondants ont déclaré ils étaient plus respectueux de l'environnement qu'ils ne l'étaient six mois auparavantselon une étude PWC de décembre 2021.
- Selon une enquête menée par KPMG en février 2022, 56 % des personnes interrogées ont déclaré qu'une alimentation saine était devenue plus importante pour elles pendant la pandémie. De même, nos propres données révèle un intérêt croissant pour les choix d'aliments et de boissons plus sains.
- Selon Nielsen, le la durée hebdomadaire moyenne de diffusion de contenu vidéo en février 2022 a augmenté de 18 %. à partir de février 2021.
- Cars.com dit les recherches de véhicules électriques sur son marché en ligne ont bondi de 173 % entre le 24 février et le 25 mars. alors que les prix du gaz ont augmenté et que la guerre en Ukraine a éclaté.
Pourquoi les données sur les intérêts sont une ressource si utile
Les gens signalent leurs intérêts croisés, leurs passions et l'évolution de leurs préférences d'achat lorsqu'ils effectuent des actions telles que partager du contenu, rechercher des informations, cliquer sur des liens et des photos et consulter des pages Web. Les fournisseurs de données peuvent recueillir ces milliards de signaux par mois dans tous les secteurs verticaux.
Les données d'intérêt capturent des actions réelles que des personnes réelles effectuent. De plus, elles peuvent être collectées en temps réel. Données en temps réel ajoute le contexte nécessaire pour savoir où se trouvent les consommateurs dans leur parcours d'achat.
Vous pouvez utiliser les données d'intérêt en temps réel pour des objectifs tels que :
- Créer des segments d'audience performants
- Offrir des expériences personnalisées aux clients
- Obtenir de nouvelles informations sur les clients à grande échelle
La puissance de l'ajout de données sur les intérêts en temps réel à votre combinaison de sources de données
Les différentes sources de données ont des forces et des limites différentes. Voyons comment la combinaison des données sur les intérêts avec d'autres sources de données peut vous aider à évaluer l'évolution des intérêts.
Données de localisation
Les données de localisation, qui sont recueillies à partir des signaux des téléphones portables, peuvent aider les marques qui ont des emplacements physiques, comme les détaillants et les épiceries, à comprendre leur trafic piétonnier. Elles permettent également aux spécialistes du marketing de savoir où les clients se sont rendus.
Cependant, les données de localisation ne révèlent pas ce qui a incité une personne à se rendre à un endroit particulier - ou à cesser d'y aller.
Les données d'intérêt en temps réel, qui saisissent la phase de recherche du parcours d'un client, peuvent aider à mettre en évidence les raisons d'une visite. Un propriétaire qui se rend dans un magasin à grande surface et qui a récemment fait des recherches et partagé du contenu sur les tendances en matière de design pourrait très bien être en train de rénover sa maison.
D'un autre côté, les données relatives aux intérêts peuvent aider les marques à comprendre une baisse des visites. Par exemple, une personne qui recherche un équipement d'entraînement à domicile n'a peut-être pas l'intention de renouveler son abonnement à une salle de sport.
Données de première partie
Les données de première partie sont des informations que les spécialistes du marketing recueillent directement sur leurs clients par le biais des sites Web de l'entreprise, des applications mobiles, des plateformes réseaux sociaux et d'autres moyens tels que les programmes de fidélisation et les conversations des centres d'appels. Ces données précieuses comprennent les achats, les dépenses et les informations démographiques.et il devient de plus en plus important alors que les spécialistes du marketing se préparent à la disparition des cookies tiers..
Cependant, les spécialistes du marketing ne peuvent accéder qu'aux interactions des clients avec leur entreprise. Une marque d'hôtellerie proposant des centres de vacances, par exemple, ne sait que les clients qui ont fait des recherches en ligne sur ses propres centres ou qui ont réservé des séjours dans ses propriétés. L'échelle est l'une des principales limites des données de première partie pour les entreprises qui ne se trouvent pas à être des jardins clos contenant des quantités massives d'informations étroitement protégées sur les utilisateurs..
Les données sur les intérêts en temps réel peuvent contribuer à combler cette lacune. Elles permettent aux spécialistes du marketing de mieux comprendre les intérêts des clients, car elles sont recueillies sur des milliers de sites du Web ouvert. En ayant accès aux données sur les centres d'intérêt, la marque d'hôtellerie pourrait apprendre quels clients ont fait des recherches sur les expéditions dans la jungle ou les aventures sur la plage. Ce type d'informations pourrait servir de base aux campagnes ciblées de la marque.
Données de transaction
Les informations recueillies à partir des transactions sont un sous-ensemble des données de première partie et sont utiles pour la vente croisée, la vente incitative et d'autres moyens d'engagement avec les clients. Vous pouvez obtenir des informations telles que :
- Combien les acheteurs ont-ils payé pour un produit ou un service
- Les marques qu'ils ont choisies
- Combien de produits ou de services ils ont acheté
- Les produits qu'ils ont retournés ou échangés
Pourtant, en tant que données historiques, les données de transaction ne renseignent les spécialistes du marketing que sur un achat et une action passés. Elles représentent le point final d'un parcours client et ne sont donc pas utiles pour insérer une marque dans la phase de considération qui précède. En outre, les données de transaction ne révèlent pas grand-chose sur le contexte - les responsables marketing ne savent pas pourquoi une personne a effectué un achat ou un retour.
Les données d'intérêt en temps réel peuvent aider à élargir le tableau. Elles sont collectées en permanence et peuvent signaler les intérêts actuels et l'engagement persistant d'une personne plutôt que ses intérêts et son engagement passés. Elles peuvent également révéler les intérêts plus larges d'une personne au-delà d'un achat.
Un magasin d'articles de sport sait qu'un client a acheté un ballon de basket, un panier de basket et des chaussures de basket pour jeunes, par exemple. Cet acheteur serait-il également réceptif à des publicités pour des équipements et des vêtements de baseball ? Il est difficile de le savoir en se basant uniquement sur les données de transaction, mais les données d'intérêt peuvent aider à répondre à la question. Il est probable qu'il s'intéressera aux produits liés au baseball s'il a également fait des recherches sur les équipements de baseball sur d'autres sites et partagé des articles sur les ligues de baseball pour jeunes.
Données d'enquête
Il y a tellement de façons d'utiliser les données issues des enquêtes.
L'une des forces des données d'enquête est qu'elles sont basées sur des informations fournies par une personne réelle. L'un de ses inconvénients est que les gens peuvent ne pas répondre honnêtement. Les résultats peuvent également être faussés par d'autres facteurs, comme des questions d'enquête biaisées. En outre, la collecte et l'analyse des résultats d'une enquête peuvent prendre beaucoup de temps, et il est difficile d'obtenir des résultats à grande échelle avec des données d'enquête.
Les données d'intérêt en temps réel peuvent ajouter du contexte aux réponses aux enquêtes et offrir un accès rapide à des informations granulaires exploitables qui peuvent être partagées au niveau de l'événement ou de l'utilisateur.
Par exemple, alors qu'une enquête peut vous dire que les gens sont préoccupés par l'inflation, des interactions continues peuvent fournir des informations opportunes sur les tendances des consommateurs en la matière. Les responsables du marketing peuvent constater que les clients ont recherché davantage de produits de marque privée au cours du mois dernier, par exemple.
Les données sur les intérêts fournissent des réponses sur les clients
Comme vous pouvez le constater, les données sur les intérêts en temps réel ne sont pas seulement une source de données efficace en soi, mais elles se marient également bien avec d'autres types de données.
Elles offrent le contexte, la récence, l'échelle et la précision dont les spécialistes du marketing ont besoin pour obtenir une vision plus holistique des clients et suivre leurs intérêts et préférences en constante évolution. Les données sur les intérêts constituent en définitive un outil fiable à une époque de perturbations persistantes.
