La data brute n’a encore que peu de valeur, ce n’est qu’une fois travaillée, polie et mise en situation dans le bon écrin qu’elle nous révèle son potentiel. Alors, comment définir la « data intelligence » et comment la mettre au service des marques ?
Par Laura Meunier, Planneur Stratégique chez tequilarapido
Faire parler la data avec la réflexion humaine
Souvent appréhendée comme froide, la data se fait intelligente quand on y intègre la réflexion humaine pour la faire parler. La data intelligence peut alors se définir comme la manière d’analyser, d’interpréter et d’utiliser les données. En somme, notre raisonnement permet de traduire des données brutes en matières premières pour dégager des insights, se forger des convictions, et ainsi imaginer des stratégies de communication, notamment sur le digital.
C'est grâce à ce process bien rodé que l'intelligence d’experts apporte tout son pouvoir à la data. Elle peut alors être mise au service des marques pour les aider à mieux appréhender leurs audiences et leurs comportements. Mais qui sont ces traducteurs de la data ?
Combiner des expertises complémentaires
Pour le planneur stratégique, mais aussi l’UX designer, le mot clé est l’empathie. Il s’agit d’analyser des données, de détecter des insights, de capter des comportements et de comprendre des tendances pour finalement mettre cette interprétation au service de stratégies pertinentes et d’user expériences adaptées.
Du côté des équipes digital marketing, c’est la performance qui est à l’honneur : la data permet de mesurer de façon pragmatique la performance de plateformes digitales ou d’opérations afin d’orienter les prises de parole et d’adapter les stratégies avec agilité.
Pour le directeur artistique, la data intelligence réside dans la créativité. Puisque le design doit toucher les publics ciblés, il utilise les insights détectés grâce à la data comme base de sa réflexion créative. Et pour le développeur, la data intelligence va lui permettre de transformer les données brutes en informations lisibles et accessibles. Également, elle lui permet d’optimiser un site en permanence en anticipant les erreurs possibles en fonction des antécédents de ce site.
Enfin, le data analyst a pour objectif de reproduire la logique humaine dans des algorithmes qu’il définit afin d’automatiser certaines décisions. Que ce soit pour obtenir une prédiction, pour catégoriser et hiérarchiser les données, ou pour évaluer la performance d’une opération, son raisonnement est l’essence de son travail sur la data.
Chaque expert utilise la data à sa manière, et c’est l’association du raisonnement de chacun qui permet d’élaborer une recommandation pour les marques à la fois créative, pragmatique, et plus performante.
Formuler des recommandations stratégiques data driven
L’intérêt du travail sur la data est de la mettre au service des recommandations stratégiques, et ainsi, d’avoir une réflexion data driven. La data est alors considérée comme l’outil, et la data intelligence comme la méthodologie. Cette façon de travailler permet de faire preuve d’agilité et de proactivité pour adapter les stratégies en fonction de l’évolution des besoins et des comportements des consommateurs.
En somme, la data n’est pas intelligente, c’est la réflexion humaine, celle des experts, qui la définit comme telle. Pour aller plus loin, on pourrait dire que la data elle-même, en tant qu’encodage de profils et de comportements, est on ne peut plus humaine. On comprend alors mieux pourquoi les marques ont aujourd’hui tant besoin de s’appuyer sur la data pour se reconnecter à leurs audiences et être en parfaite adéquation avec leurs besoins.
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