Data Driven Marketing & Sales
Une réponse ciblée aux besoins individuels des clients

Data Driven Marketing & Sales

Une réponse ciblée aux besoins individuels des clients

Les organisations data driven utilisent différentes sources de données afin d'aboutir à une meilleure compréhension, de dégager des tendances et de les transposer en actions ayant pour but d'améliorer les processus, de mieux soutenir les collègues et de mieux répondre aux besoins des clients. 

Grâce à un processus de vente et de marketing data driven, vous avez la possibilité de transposer les données clients en actions de vente et de marketing ciblées. La première étape consiste à réunir toutes ces données clients : les données clients émanant de l'entreprise elle-même, combinées aux données du marché et aux informations démographiques. Savoir précisément qui sont les clients ainsi que la nature des produits et services qu'ils achètent, mais aussi où, quand et comment ils les acquièrent, constitue le fondement d'une action ciblée sur les besoins futurs des nouveaux clients et des clients existants.

Grâce à la faible granularité* des données et perspectives, les actions marketing peuvent être ramenées au niveau individuel du client, ce qui permet de s'adresser à lui de manière très personnelle.

Cette approche des ventes et du marketing très individuelle a un impact significatif sur le ROMI et le taux de réponse des actions marketing. Avec les outils adéquats, ces actions peuvent être automatisées pour aboutir à un marketing individualisé, automatisé et en temps réel. Le Data Driven Marketing & Sales offre une place centrale au client et constitue, pour l'entreprise, une pièce maîtresse de sa vision centrée sur le client.

Le département Customer Centricity de Realdolmen aide ses clients à transposer ces données en actions et perspectives à travers la mise en œuvre de divers outils combinés à une approche data driven.

processus data driven marketing & sales

Applications possibles

* Les données granulaires sont des données subdivisées au maximum, afin d'être plus détaillées et plus précises. L'avantage, c'est qu'à l'instar des grains de sables capables d'épouser la forme dans laquelle ils se trouvent, elles peuvent adopter la forme dont les analystes et scientifiques de données ont besoin. Les données granulaires peuvent être regroupées puis de nouveau scindées pour répondre aux besoins de différentes situations.