Big Data : les instituts d’études marketing ont des cartes à jouer

A quels enjeux doit répondre la fonction marketing étude face à l'omniprésence du Big Data ?
La fonction marketing étude en institut est face à un tournant. L’explosion de la data l’oblige à penser le métier autrement, ce qui est d’autant plus nécessaire que les annonceurs restreignent les budgets étude.

L’enjeu majeur des instituts est de proposer des réponses à leur client avant de leur proposer des données. La donnée n’a d’utilité que pour sa capacité à fournir une aide à la décision. Les données d’enquête collectées spécifiquement pour répondre à une question adhoc sont parfaites pour cela.

Mais, parfois, la réponse peut exister dans des données qui sont déjà disponibles, moins coûteuses, et qu’il est juste nécessaire de ré-analyser sous l’angle spécifique de la question posée. C’est une des promesses du Big Data.

Dans ce contexte, quels changements voyez-vous pour les acteurs des études marketing ?
En plus de leur cœur de métier qui est l’analyse de la donnée primaire, celle traditionnellement recueillie via les études pour un besoin spécifique, les instituts doivent être en mesure d’analyser la donnée d’occasion, dite «secondaire» : les données issues du CRM de leurs clients, les données de e-réputation, les données passives (par exemple les donnée de mobilité issues des GPS de téléphones).

Autant d’information nouvelles qui doivent permettre d’aider les annonceurs à prendre leurs décisions.

S’ils ne vendent que l’analyse de donnée primaire, sans intégrer cette donnée secondaire, les instituts d’étude marketing resteront comparables à des concessionnaires automobiles qui ne vendraient que des voitures neuves et pas de voitures d’occasion. Alors que le marché des véhicules d’occasion représente, en volume, près de trois fois celui des véhicules neufs.

Big Data est un véritable relai de croissance pour les instituts.

Quelle(s) stratégie(s) adopter pour y arriver ?
Plusieurs choix s’offrent à eux en fonction de leur taille et de leur segment de marché cible.

Les petites structures à capacité de développement limité peuvent choisir une stratégie de concentration et de spécialisation sur une niche, là où les données primaires sont primordiales (les secteurs innovants par exemple) et où la donnée secondaire n’est pas encore disponible. Attention cependant à ce que cette stratégie de niche ne reste pas uniquement défensive, car elle resterait vulnérable dans un marché en évolution.

La seconde démarche concerne plus particulièrement les instituts généralistes et consiste à se donner les moyens de traiter les données secondaires, en intégrant la culture de ce type d’information dans le business model.
C’est la stratégie mise en place par BVA, qui vient de se doter d’un département Data Sciences, dirigé par Thierry Vallaud, l’un des experts français du traitement des données et de la modélisation du mix marketing.

Enfin, une troisième stratégie, qui concerne principalement les panélistes et les spécialistes de la mesure de l’efficacité publicitaire, consiste à renouveler les méthodes de collecte des données en prenant en compte Big Data, avant que d’autres ne le fasse à leur place.

Au-delà de ces stratégies, les instituts doivent capitaliser sur leur intelligence marketing et leur expertise sectorielle, et apprendre à parler aux Directions de la Stratégie en plus des Directions Etudes Marketing.

Certains ont annoncé la fin du marketing étude avec l'arrivée du Big Data. Qu'en pensez-vous ?
L’arrivée du Big data ne signifie pas la disparition des études marketing, mais plutôt une transformation du métier tel que nous le connaissons aujourd’hui. Big Data n’est pas substituable aux études de marché mais complémentaire. Ce qui offre des perspectives pour de nouvelles solutions d’étude : pas pour faire autrement ce que les instituts faisaient déjà, mais pour proposer des nouvelles offres qui n’étaient pas envisageables auparavant.

Les instituts d’étude ont toute la légitimité pour être des acteurs majeurs de Big Data. Légitimité qui repose autant sur leur savoir-faire en termes de traitement de données que sur leur capacité à transformer les résultats d’étude en recommandations marketing.

Quels savoir-faire les professionnels doivent-ils mettre en avant pour négocier ce changement de contexte ? Quelles compétences seront nécessaires ?
Les besoins d’exploitation de cette masse exponentielle de data nécessitent de nouvelles compétences de collecte et d’analyse.

Ainsi, des métiers tels que le data miner qui comprend les problèmes marketing et maitrise la gestion des données, qu’elles soient internes ou externes à l’entreprise, seront très utiles pour les acteurs qui souhaitent évoluer vers l’utilisation de la donnée secondaire. Tout réside dans leur capacité à interpréter les signaux faibles, l’aptitude à pouvoir faire des recommandations et ainsi rendre les informations opérationnelles pour le marketing.

Le métier de data scientist, à la fois statisticien, marketeur et spécialiste des technologies et langages informatiques permettra d’aller un cran plus loin. En ajoutant aux compétences du data mineur les compétences informatiques nécessaires à la construction d’architecture de l’information intégrant données secondaires et primaires.

Quelques mots pour conclure ?
Les acteurs des études marketing doivent renouveler leur approche métier en capitalisant sur leur intelligence marketing et leur expertise sectorielle. Ils permettront ainsi aux annonceurs de prendre des décisions en exploitant au mieux la quantité de données à leur disposition.

Dans ce cadre, les annonceurs font confiance aux instituts d’études marketing pour la qualité de leurs analyses. Mais aussi pour leurs recommandations qui doivent répondre à un double besoin : être opérationnelles et empruntes d’une véritable vision stratégie.

C’est pourquoi les instituts d’étude doivent d’abord, et avant tout, aider leur client à prendre des décisions.

Etienne Bressoud Directeur Innovation & Marketing science Chez BVA Normalien, Docteur en Gestion