La modélisation des données va au-delà des approches traditionnelles de l’analyse et permet aux équipes marketing d’adopter une approche prédictive et mesurable de la planification et de la budgétisation pour 2025 et au-delà. Alors oui, c’est nouveau et cela nécessite un changement de méthode de travail, mais nous y reviendrons plus tard. 

La modélisation des données est une approche stratégique que vous utilisez en tant que spécialiste du marketing pour recueillir des données quantitatives qui vous aident à prendre des décisions financières éclairées. Le modèle vous aide à analyser les données historiques sur les performances, à identifier les motifs et les tendances et, sur cette base, à prédire les conditions futures du marché et le comportement des consommateur·rice·s. Grâce à cette analyse étayée, vous pouvez pronostiquer les tendances à venir avec plus de précision, ce qui vous permet d’ajuster vos allocations budgétaires aux opportunités et défis potentiels du marché. 

C’est précisément dans ces capacités prédictives que la modélisation des données fait la différence : vous passez vos données au crible des algorithmes et des modèles pour cartographier les tendances et les motifs futurs avec clarté. Cela vous permet de prendre des décisions fondées sur des faits plutôt que sur votre intuition. Vous disposez enfin d’une méthode objective pour planifier vos investissements marketing. 

La modélisation des données n’est pas une nouveauté. Des secteurs comme la logistique, le commerce de détail et les soins de santé y ont recourt depuis longtemps déjà. Aujourd’hui encore, nous utilisons des modèles introduits à l’époque. Cependant, cette méthode prend de l’ampleur grâce à l’IA. Les modèles éprouvés ont été perfectionnés et sont plus faciles à utiliser. D’autres modèles, tels que Robyn (Meta) et Lightweight MMM (Alphabet), ont été développés spécifiquement pour des applications marketing. Ces outils de modélisation utilisent des techniques de modélisation des données pour prédire l’efficacité du marketing. En outre, de plus en plus de solutions SaaS qui ont intégré ces modèles dans leur produit arrivent aujourd'hui sur le marché.   

Dans le contexte du marketing, les méthodes de modélisation des données ont souvent le même point de départ. La plupart d’entre elles analysent les données du passé afin d’en tirer des enseignements pour prédire l’avenir. Après tout, les modèles peuvent analyser les données et établir des liens plus rapidement que les humains. Voici quelques exemples d’applications dans le domaine du marketing : 

• Comportement des client·e·s : connaissance du comportement des consommateur·rice·s afin d’identifier les habitudes d’achat, le taux d’attrition (churn) ou les opportunités de vente croisée.  

• Valeur à vie des client·e·s : informations sur les types de client·e·s pour déterminer ceux qui ont le plus de valeur.  

• Modélisation du mix marketing : indications sur l’efficacité des canaux de marketing et la meilleure façon de dépenser votre budget publicitaire.  

• Analyse des sentiments : aperçu des comportements qui contribuent à un sentiment positif ou négatif.  

• Segmentation/personnalisation : compréhension des différents groupes de client·e·s et de la meilleure façon de les servir.  

Bien que la modélisation des données soit de plus en plus accessible, il ne s’agit pas d’une boîte magique dans lequel vous n’avez qu’à introduire un fichier Excel pour obtenir les informations les plus intéressantes. Même s’il n’est pas nécessaire d’être une multinationale pour commencer à l’utiliser, les organisations qui souhaitent se lancer dans ces activités doivent tout de même remplir quelques conditions préalables. 

• Les bonnes données : quelques années de données historiques sont nécessaires, en fonction de l’application souhaitée. Les données alimentent la modélisation, donc sans données, pas d’informations. Heureusement, la plupart des organisations mesurent déjà beaucoup de choses. Elles peuvent donc commencer à travailler, à condition de nettoyer et de fusionner plusieurs sources de données. 

• Les bonnes équipes : il est préférable de faire appel à des scientifiques expérimenté·e·s pour modéliser vos données. Ils et elles peuvent appliquer les bons modèles à des données structurées et les affiner de sorte que le modèle soit capable d’extraire des informations pertinentes pour l’organisation.  

• Les bonnes interprétations : si les données ne sont pas encore structurées, l’aide d’un·e ingénieur·e en données et d’un·e analyste est également souhaitable.  

La modélisation des données joue un rôle crucial dans la justification des activités et des coûts de marketing, en fournissant des informations prédictives et un avantage concurrentiel. Alors que nous préparons 2025, il est essentiel de comprendre que la puissance de la modélisation des données aide à prendre des décisions plus éclairées.