DATA MANAGEMENT ou le travail de la donnée
Identifier les données nécessaires, organiser leur récolte et leur traitement puis les exploiter. Le data management peut être abordé de façon simple et pragmatique.
Quel que soit le secteur d'activité aujourd'hui, la maîtrise de la donnée est devenue un sujet central dans les stratégies d'entreprises, comme annoncé depuis quelques années. Cette donnée est ce qui fait la valeur d'entreprises phares du digital comme Google, Facebook, Apple ou Amazon et des pure players de l'industrie du tourisme et des voyages. Tous cherchent donc, parfois en vain, à définir comment appréhender ce sujet qui peut être un des plus complexes, tant la quantité de données à exploiter est importante : c'est le Big Data.
Pour autant, cette expertise n'est pas nouvelle et présente dans tout type de structures : analyser des données, calculer des statistiques et établir des reportings existe depuis bien longtemps, c'est la business analyse. Dans le web-marketing, cette activité est certainement présente depuis l'origine de ce métier, le digital permettant d'avoir un retour et des statistiques en temps réel. Là où le data management prend une dimension plus importante et parfois plus complexe, c'est lorsqu'il doit être au service du CRM (Customer Relationship Management). À la fois pour des objectifs de marketing et de communication, des objectifs commerciaux d'acquisition et de fidélisation ou des objectifs plus globaux d'optimisation de l'expérience client, il convient aujourd'hui de personnaliser son offre et sa communication et pour cela, la gestion des données est indispensable. Or, les données disponibles sur ses prospects et clients sont extrêmement nombreuses, tout comme les moyens de récolte. En commençant par identifier quelques moyens simples de récolte de données, puis en identifiant des données principales sur le profil de son client, son comportement d'achat et de voyage, chaque acteur peut commencer à mettre en place une stratégie de data management. C'est en quelque sorte ce qu'on appelle aujourd'hui le smart data : plutôt que de se noyer dans la quantité de données disponibles, essayons d'identifier celles dont nous avons réellement besoin et mettons en place les mécanismes pour les récolter.
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