De nos jours, de nombreuses stratégies marketing et commerciales s’appuient sur une personnalisation du message et de l’expérience utilisateur. Comment ? Grâce à l’or noir du XXIème siècle : la data. Son analyse est donc devenue cruciale. Mais dans un contexte où la protection des données personnelles est de plus en plus scrutée, l’amateurisme peut coûter cher. D’où l’importance de déployer une gestion performante, en utilisant certes les bons outils, mais aussi en recrutant les bons profils. C’est ici, que le métier de Data Marketing Analyst entre en jeu.
Pour en savoir plus à ce sujet, nous avons échangé avec Julia Cames Head of Marketing de Hubspot.
Le management des données : une action indispensable aujourd’hui
Le data management, c’est quoi ?
« Peu importe l’industrie, le secteur, ou encore le produit vendu ; dès l’instant où vous allez promouvoir votre entreprise en ligne, vous allez récupérer de la donnée. Des adresses e-mail, des noms, des formulaires… Et aujourd’hui, ces informations se sont considérablement élargies. Il est possible de savoir combien de personnes sont allées sur votre site et d’où elles viennent (lien tracké, publicité, recherche, URL tapée directement…). On peut aussi connaître les pages les plus visitées, ou encore, le temps passé sur tel onglet. » introduit Julia Cames, de Hubspot.
Pourquoi cette data est-elle une ressource précieuse ? Son exploitation permet d’améliorer les campagnes de communication et marketing, de réduire leur coût, de prendre plus aisément des décisions, d’assurer un suivi, d’optimiser les processus, de personnaliser les messages… Mais pour ce faire, les données doivent être correctement organisées et analysées. D’où le data management.
Si cette notion est devenue courante, elle n’en reste pas moins impressionnante. Après tout, elle englobe tous les outils, procédures et techniques de gestion de données (collecter, rassembler, stocker, organiser…). L’objectif ? Assurer une certaine cohérence, qualité, transparence et sécurité de l’ensemble des informations personnelles récoltées, pour pouvoir les exploiter.
Les nombreux défis
Dense, le data management peut effrayer. D’une part, il est encore trop souvent associé aux tableaux Excel, et de l’autre il est soumis à de nombreuses réglementations. Ainsi, le premier besoin est le suivant : avoir des systèmes capables de brasser ces données, une IA qui va cataloguer, catégoriser et organiser la data sous formes de segments, de tableaux de bord… Typiquement, il faut un CRM. Puis, le backoffice se doit d’être conforme aux réglementations en vigueur. Et ce, pour la récupération des données mais aussi leur traitement. Aujourd’hui, permission et consentement sont de mises avec la loi Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) en France, ou le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis. En ce sens, les équipes légales et juridiques sont très importantes puisqu’elles s’assurent que tout le monde soit au pas des nouvelles réglementations, et participent à la conduite au changement. Ils font office de « garde-fous ».
De façon générale, les équipes commerciales étudient les données pour trouver de nouveaux prospects, là où les équipes marketing les exploitent pour trouver le meilleur retour sur investissement. Quant au service client, il va rechercher la satisfaction, les avis, les automatisations… Toutefois, envisager la gestion des données en « silo », de manière catégorisée, n’est plus d’actualité.
Sur nos marchés concurrentiels, l’un des facteurs décisifs d’achat et d’engagement reste l’expérience client. On lit avec attention les avis et les recommandations avant de faire un choix. Et la satisfaction vient justement de « l’alignement des équipes commerciales, marketing et du service client », explique Julia Cames. Elle poursuit : « en ayant tous accès aux mêmes informations, il sera plus facile d’envoyer le bon message au bon moment, via le bon canal et ainsi convertir un prospect en client fidèle. Le graal. Par exemple, si un client reçoit un article qui n’est pas à la hauteur de ses attentes et qu’il est en discussion avec le service client mais que les commerciaux, eux, continuent de le bombarder d’offres car ils ne sont pas au courant de la situation ; le client risque de ne pas se sentir écouté et sera vite agacé. Il partira voir ailleurs. Il n’y a donc rien de pire qu’une équipe déconnectée ».
Ainsi, au-delà des chiffres, il faut également s’attarder sur les données qualitatives. D’où l’importance d’avoir des données unifiées. Cette centralisation permet notamment de ne pas envoyer un nouveau message tant qu’un problème n’est pas réglé.
Podcast
Mais, encore faut-il être efficace, car comme précisé plus haut, la moindre maladresse peut être fatale. C’est pourquoi, « plus il y a de données, plus il faut des personnes capables de les analyser et de les faire parler », précise Julia Cames.
Le Data Marketing Analyst : « l’homme de la situation » ?
Le métier
Le Data Marketing Analyst est « l’ingénieur qui gère les données et envoie le bon signal à la bonne équipe », selon Julia Cames Head of Marketing de Hubspot. Ainsi, il ne se contente pas de récupérer les données, de veiller à leur conformité et de les traiter. Il va également les analyser, les interpréter mais surtout les vulgariser pour les équipes.
Pour remplir ce rôle, il est nécessaire de disposer de solides compétences techniques en informatique et en programmation. Cette personne doit aussi avoir une appétence certaine pour les chiffres, les mathématiques et l’économie. Maîtriser l’anglais est également nécessaire dans ce milieu.
En termes de qualités personnelles, le sens de la communication, l’esprit d’innovation et celui d’équipe sont fortement appréciés. On attend également de ce profil, qu’il sache s’organiser, prioriser ses tâches, être rigoureux et autonome. Il doit aussi être curieux et avoir soif de connaissances, surtout dans un milieu où tout va très vite. « Ici, ce que vous avez appris il y a trois mois, ne sera bientôt plus valable, car quelqu’un d’autre travaille déjà sur la simplification du procédé en question », complète Julia Cames.
« On ne naît pas Data Marketing Analyst, on le devient. La formation représente donc un enjeu crucial pour répondre aux besoins des entreprises. Deux options cohabitent en la matière. Le premier levier est de former au marketing des experts des data sciences. C’est, par exemple, la voie qu’a choisit Guillaume Le Floch, data scientist pour Cdiscount (interview Enove Stories by Efrei Paris). L’autre approche, plus opérationnelle et largement complémentaire est de former, dès leur cursus initial les experts du marketing à la collecte, au traitement et à l’analyse stratégique de la data. Cette approche met l’angle techno du numérique avant le marketing. Ainsi, des écoles traditionnellement très numériques comme Efrei Paris deviennent les leaders technique de la formation des professionnels du marketing. Elles adressent des candidats qui souhaitent développer conjointement leurs compétences tech (en data ou IA, notamment) et communication, en bachelor ou en master. », ajoute Mick Dupont, Responsable des admissions et Alumni Efrei Paris
Ainsi, le Data Marketing Analyst est à la fois primordial et indispensable en entreprise pour saisir et profiter des opportunités offertes par le Big Data. Interviewée par Efrei Paris dans les cadres de la websérie E-Nove Stories, Kineret Kimhi, Data engineering & BI manager pour Blablacar en témoigne : « je ne vois aucune entreprise réussir dans le futur sans un département data science. »
« C’est la meilleure façon de grandir et d’accélérer sa croissance », selon Julia Cames. Et ce, peu importe la taille de l’entreprise. En effet, ce n’est pas le nombre de salariés qui compte mais plutôt « la taille des données ». A titre d’illustration, une entreprise de 20 salariés peut avoir 1 million de données à traiter, alors qu’une boîte de 250 personnes peut en avoir beaucoup moins car elle ne s’appuie que sur des gros contrats (B2B). Il advient plutôt de se poser les bonnes questions. Où est la donnée ? Comment est-elle utilisée ? Quel est le plus important ? La traiter en amont avec une équipe marketing ? L’analyser plus en détail et la segmenter serait-il plus judicieux pour toute l’entreprise ?
De même, avoir un Data Marketing Analyst dans chaque département a de nombreux avantages. Il comprend les besoins des équipes, leur travail, ce qui lui permet notamment de réagir au jour le jour, pour gagner en performance. Il accompagne ses collaborateurs et leur permet de monter en connaissances. Par ailleurs, c’est le garant du retour sur investissement des campagnes et il participe à la stratégie de marque, sur le long-terme.
« On assiste à une mutation de l’ensemble des services concernés. Le marketing, encore appuyé hier sur une part d’instinct en plus des études de marché est mort. La technique y règne en maître aujourd’hui et l’on préfèrera sûrement de bon experts en data formés au marketing que des marketeurs mal préparés à traiter, organiser et « faire parler » la data. », complète Mick Dupont, Responsable des admissions et Alumni Efrei Paris
Un profil recherché
« La récente crise sanitaire a prouvé aux derniers irréductibles que le numérique est omniprésent dans le commerce. Toute l’expérience client, la stratégie marketing ou le SAV d’une entreprise y est adossé. En d’autres termes, les experts du digital ont pris la place des marketeurs à tous les niveaux. C’est une conviction forte des écoles du numérique comme Efrei Paris : la compétence technique prévaut sur la surcouche marketing. », explique Mick Dupont, précédemment cité.
Et si certaines entreprises avaient déjà bien entamé leur transition numérique, d’autres ont été « bousculées » par la pandémie. Les plus réfractaires ont dû s’y mettre et ont dû gérer une pluralité de données.
« Beaucoup d’actions ont été faites à court-terme, mais il ne faut plus penser de cette façon. Le monde d’avant ne va pas revenir. Typiquement la prospection 100% physique, c’est fini. Désormais, il faut valoriser une prospection hybride. Et c’est là aussi que le Data Marketing Analyst entre en scène » explique Julia Cames.
Mais, quel profil choisir ? Un freelance, ou un consultant ? Ou faut-il créer un poste permanent en interne ? Si vous avez beaucoup de données à gérer et que vos systèmes sont complètement disparates, ou encore si vous ne savez pas par où commencer ; mieux vaut se fier à une agence spécialisée. Ces consultants vont vous accompagner, vous conseiller et vous mettre sur la voie. Pour ce faire, ils vont analyser tous vos systèmes, vous permettre de visualiser et d’affiner votre stratégie mais aussi de prévoir les recrutements nécessaires. Dans tous les cas, si vous avez beaucoup de données à gérer, mieux vaut se constituer une équipe en interne. Encore une fois, il faut penser sur le long-terme et voir cette embauche comme un investissement stratégique.
Néanmoins, bien que la demande de Data Marketing Analyst soit forte en France, ces spécialistes restent une denrée rare. Trouver des professionnels de la data est un véritable casse-tête : 70 % des cadres dirigeants interrogés rencontrent souvent ou parfois des difficultés à embaucher ce type de profil (étude Kantar/Essec de juin 2021). Nous avons posé la question du « pourquoi » à Julia Cames de Hubspot.
« Malgré la demande, trois raisons peuvent justifier ce manque de recrutement, selon moi. La première est le manque de formations et d’écoles spécialisées. Communes aux États-Unis ou en Allemagne, ces dernières commencent seulement à se développer en France, avec notamment le « computer science ». La méconnaissance sur ce métier n’aide pas. C’est pour moi, la deuxième raison. En effet, on retrouve surtout ces profils dans des start-ups, des licornes, ou des entreprises agiles qui s’inspirent des pratiques étrangères. Il est plus difficile pour les entreprises déjà établis de s’adapter, de comprendre le besoin, de faire monter en compétences leurs employés… Enfin, la dernière raison est le « cliché » selon lequel une stratégie d’entreprise se décide et se travaille qu’une fois par an. Au contraire, elle s’évalue et s’ajuste en continu. »
Comment attirer ces talents ? Sans surprise, il faut miser sur sa culture d’entreprise, son ADN, ses valeurs, l’intégration (on-boarding), l’écoute, la confiance et encourager la prise d’initiatives. Il est important que chacun contribue à la mission de l’entreprise.
Le Data Marketing Analyst va de lui-même automatiser des tâches et développer des projets. C’est pourquoi, il est important de veiller à ce qu’il ne soit pas dérangé toutes les cinq minutes. « Ce n’est pas juste un service support de l’entreprise », ajoute Julia Cames. Évidemment, il faut aussi lui proposer des avantages intéressants.
Par conséquent, les raisons d’embaucher (ou de devenir) un Data Marketing Analyst ne manquent pas. Ce « nouveau métier » très sollicité, semble d’autant plus indispensable dans notre société connectée.
Pour plus d’informations sur l’EFREI Paris, rendez-vous sur sa page école dédiée.
