Souvent assimilé au seul Business to Consumer, l’approche Big Data est tout aussi pertinente dans une logique Business to Business. Tel était le thème du 6ème Data Breakfast de Zebaz qui s’est tenu à Paris le 16 octobre 2014. Voici un compte-rendu de ce petit déjeuner animé par Thierry PICARD. Cet expert des techniques d'exploitation du Big Data appliquées au Marketing est directeur général de SPIKLY, agence digitale du groupe KEYRUS. 1. Marketing et Big Data… Quelques éléments de réflexion 2. Quelle particularité pour le data marketing orienté B to B 3. Les clés du succès d’une démarche de data-marketing En conclusion… La démarche qui vient d’être présentée est avant tout un « proof of concept », permettant de vérifier le bénéfice commercial d’une telle action. Son industrialisation Big Data peut bien sûr requérir des investissements plus couteux dans des infrastructures techniques. En fonction des moyens financiers à sa disposition, il existe deux types de technologies : -des solutions pré-developpées pour un type de marché ; -des outils sur mesure forcément plus onéreux mais donnant accès à une plus grande finesse d’informations. Retenons toutefois que la technologie est un moyen et non une fin…

1. octobre 2014 6
« Big Data : quels usages concrets
pour le marketing B to B ! »
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2. octobre 2014 6
Souvent assimilé au seul Business to Consumer, l’approche Big Data est tout aussi pertinente dans une
logique Business to Business. Tel était le thème du 6ème Data Breakfast de Zebaz qui s’est tenu à Paris le
16 octobre 2014. Voici un compte-rendu de ce petit déjeuner animé par Thierry PICARD. Cet expert des
techniques d'exploitation du Big Data appliquées au Marketing est directeur général de SPIKLY, agence
digitale du groupe KEYRUS.
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INTRODUCTION

3. MARKETING ET BIG DATA…
QUELQUES ÉLÉMENTS DE RÉFLEXION #1
L’approche marketing basée sur la
data exige plus de méthode que
d’intuition. C’est ce qu’on appelle
le « test and learn » : apprendre et
interagir avec les données, afin de
bâtir progressivement une
interprétation – et non une
intuition – du comportement
consommateur.
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Kotlériennes, Proctériennes, etc…
Ces méthodes marketing sont
devenues obsolètes, car elles ne
permettent plus d’appréhender
toute la complexité du
consommateur. A la différence du
Big Data, elles peinent notamment
à percevoir les nombreux signaux
faibles envoyés par ces derniers.
La data pour quoi faire ? Beaucoup
d’entreprises se posent cette
question et la réponse est plurielle :
réduire ses coûts d’acquisition,
limiter l’attrition, réactiver des
bases clients dormantes, définir une
segmentation client associée à des
comportements.
Si on ne sait pas quoi chercher
grâce à l’analyse des datas, on ne
trouve rien. Il est totalement
inefficace de commencer par
recueillir des données, puis de voir
ensuite ce qu’il est possible d’en
retirer.
L’analyse des datas ne sert pas à
comprendre pourquoi le
consommateur a tel
comportement. On cherche plutôt
à définir des corrélations
permettant de détecter que le
consommateur a tel comportement
lorsqu’il est soumis à tel insight.
L’analyse des datas conduit bien
souvent à faire voler en éclat les
certitudes et les intuitions sur les
consommateurs. En comparaison,
les outils traditionnels du
marketing (panels, études,
segmentation, etc.) montrent
toutes leurs limites.

4. - B to C ou B to B, le client professionnel est aussi un
consommateur comme les autres. Dans les deux
configurations, il attend la même richesse d’expérience
utilisateur.
- De plus, même si les plateformes où se récupèrent les
données le concernant varient (ex. plutôt Linkedin que
Facebook), il développe le même type de comportements
qu’en tant que consommateur B to C.
- Seule véritable spécificité : les données
comportementales intéressantes pour l’analyse de datas
seront différentes de celles recueillies auprès d’un
consommateur grand public.
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QUELLE PARTICULARITÉ POUR
LE DATA MARKETING ORIENTÉ B TO B
BIG DATA
#2

5. LES CLÉS DU SUCCÈS D’UNE DÉMARCHE DE DATA-MARKETING
Pour tirer parti de toute la richesse des données recueil-lies
dans un environnement B to B, il convient d’établir une
micro-segmentation au sein d’une même cible. Cela
permettra ensuite d’entrer en interaction de manière
moins mass-média avec les cibles. (Ex. d’interaction plus
fine qu’en B to C : utilisation de leur vocabulaire profes-sionnel,
réponse à des questions posées par les cibles sur
les plateformes, participation aux commentaires d’un blog,
etc.).
Certes plus chronophage qu’une campagne de presse ou
d’achat de mots clés, cette démarche est aussi plus
efficace. Moins nombreux mais beaucoup mieux qualifiés,
les leads récupérés déboucheront sur des taux de trans-formation
puis de fidélisation nettement supérieurs. (Ex.
une micro-segmentation bien menée permet de connaître
l’horaire auquel envoyer un mail à cette micro-cible).
Plus le comportement de la micro-cible étudiée est seg-mentant,
mieux on capitalise sur les datas recueillies. En
fonction de la nature de ces leads et de l’objectif commer-cial
spécifique, la finesse des informations permet alors
de mettre en place divers scénarios d’approches. On peut
aussi prévoir des interactions différentes en fonction du «
moment de vie » du lead (s’il change de fonction au sein
de l’entreprise, s’il change d’entreprise, etc.)
Attention… La finesse des informations recueillies sur une
micro-cible est telle que le prescripteur risque de céder à
la tentation d’en savoir toujours plus. Si impressionnante
soit elle, cette richesse de détails ne doit donc jamais faire
oublier la raison pour laquelle l’investissement Big Data a
été engagé. Afin de ne pas tomber dans ce travers d’une
curiosité insatiable, il est pertinent d’établir en amont des
indicateurs clés de performance.
#3
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6. LES CLÉS DU SUCCÈS D’UNE DÉMARCHE DE DATA-MARKETING
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#3
(ex. Quel est mon ROI précis au bout de 3 semaines de
campagne ? Qu’est ce que j’ai appris de précis sur telle
cible ? Est-ce que la nature des données récupérées me
permet de remonter jusqu’au nom des entreprises à
contacter ? Etc. )
Avant d’engager son investissement, il est également
opportun de s’interroger sur le niveau d’accessibilité aux
données recherchées, sur le coût lié à cette récolte, et
enfin sur les compétences (data, analytiques, conseil, tech-niques
et architecturales) nécessaires au bon déroulement
de la mission.
Une fois la connaissance acquise à l’aide de l’analyse des
datas, la seconde phase consiste à définir le parcours type
du lead (par quel biais il recherche un produit/service ;
comment compare-t-il les différentes offres en concur-rence
; utilise-t-il les réseaux sociaux pour partager ses
points de vue à propos de ses fournisseurs ; par quel canal
probable va-t-il entrer en interaction avec moi pour deve-nir
client ; etc.)
Autre type de question à se poser en parallèle : puis-je
monétiser d’une manière ou d’une autre toute cette
richesse d’informations accumulée sur ma cible ? (ceci afin
de générer un revenu complémentaire, ou tout simple-ment
pour financer l’investissement lié à sa campagne Big
Data).
Dans une logique d’interprétation des données recueil-lies,
il convient enfin de les mixer avec vos propres don-nées
en interne sur votre cible. (Exemple d’association de
deux types d’infos : 1. un commentaire laissé par X sur un
blog de votre secteur, 2. Votre propre historique de vente
avec X).

7. #3 EN CONCLUSION
La démarche qui vient d’être présentée est avant tout un « proof of concept », permettant de vérifier le bénéfice commercial
d’une telle action. Son industrialisation Big Data peut bien sûr requérir des investissements plus couteux dans des
infrastructures techniques.
En fonction des moyens financiers à sa disposition, il existe deux types de technologies :
- des solutions pré-développées pour un type de marché ;
- des outils sur mesure forcément plus onéreux mais donnant accès à une plus grande finesse d’informations.
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Retenons toutefois que la technologie est un moyen et non une fin…

8. octobre 2014 6
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