Données relationnelles et comportementales

Les données relationnelles catégorisent la relation entretenue entre le vendeur et l’acheteur. Au-delà du simple acte d’achat, elles qualifient la “qualité” de la relation : nombre de contacts, statut de l’acheteur (VIP, exceptionnel), nombre d’interactions dans l’année, propension à ouvrir les communications…

Ces données sont principalement alimentées par le comportement de l’acheteur sur les supports digitaux (site web, réseaux sociaux…). La problématique de ce type de données est de pouvoir relier un comportement à un contact précis. C’est tout l’objet des Data Management Platforms (DMP).

Données transactionnelles

Comme leur nom l’indique, les données transactionnelles correspondent aux informations relatives à une transaction et sont caractérisées au minimum par deux éléments clés : un montant et une date. La transaction la plus commune est l’acte d’achat, mais cela peut aussi correspondre aux stocks, aux salaires, aux ventes… Ce type de données est souvent hébergé dans les ERP.

Données socio-démographiques

Ce sont toutes les données qui vont qualifier le profil du contact : âge, sexe, lieu d’habitation, catégorie socio-professionnelle, fonction…

Ce sont généralement les données les plus simples à obtenir et celles qui vont servir à une segmentation client basique ou à la constitution d’un fichier de cibles de prospection. Dans le B2B, ces données vont être complétées par les informations relatives à l’entreprise du contact : secteur, taille, localisation. C’est typiquement le type de données que l’on retrouve assez facilement en open data.

Données non structurées

Toutes les données dont le format n’est pas prédéfini. Il peut s’agir de textes (date, e-mail, commentaire de forum, etc.), de vidéo, d’images…

Données structurées

Données qui ont des valeurs connues à l’avance. Ce sont des données prévisibles comme la plupart de celles issues d’un formulaire.

Exemple : âge, code postal, catégorie socio-professionnelle, etc.

Doublon

La notion de doublon désigne une donnée présente dans deux enregistrements distincts au sein d’un même fichier marketing.

Enrichissement de données ou Data Appending

L’enrichissement de données est une procédure qui consiste à compléter une base de données avec de nouvelles informations. En somme, il s’agit de procurer davantage de valeurs aux données existantes. L’enrichissement de données est l’une des étapes que l’on retrouve en Data Quality.

Fichier Estocade

Fichier qui permet de détecter dans votre base de données clients l’ensemble des destinataires qui ont déménagé, signalés par La Poste (contrat de réexpédition de courrier échu) et qui ont consenti à la diffusion de leur ancienne adresse, conformément à la réglementation relative à la protection des données à caractère personnel.

Géomarketing

Le géomarketing est une discipline du marketing. Il s’agit de visualiser et d’analyser des données sur une carte.

0 party data

Données déclaratives partagées volontairement par des contacts provenant de formulaires, sondages, enquêtes. Les données sont souvent des préférences de communication, des centres d’intérêts ou des informations personnelles.

1st party data

Données de navigation et d’information sur les interactions et transactions online et offline (site internet, application, points de vente, etc.) de visiteurs, prospects ou clients.

2nd party data

Données internes d’une entreprise mises en commun avec celles d’une autre entreprise ou marque par le biais d’un partenariat.

Exemple : Intégration de données 1st party propriétaires avec celles d’un partenaire.

3rd party data

Données achetées ou louées auprès d’une entreprise tierce. Exemple : Données de contact, sociodémographiques et comportementales.

IA Générative

Une IA générative est une des formes d’intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus de manière autonome, en utilisant des données d’apprentissage pour imiter les créations humaines (Machine learning).

Les IA génératives sont utilisées dans de nombreux domaines tels que la création artistique, la création de contenus, la génération de données, la génération de contenu de jeux vidéo, les chatbots, la création de contenu pour les réseaux sociaux et la génération automatique de code.

Exemple : ChatGPT, Bards…

Master Data Management (MDM)

La gestion des données de référence (Master Data Management) consiste à s’assurer qu’une organisation travaille en permanence avec une version fiable et à jour de ses données, souvent appelée « golden record », et qu’elle fonde ses décisions sur cette version.

Les données de référence de type « Master data » sont des données dont la définition est normalisée. Elles définissent et décrivent les principales activités de l’entreprise. Ces données ne doivent pas être confondues avec les données de référence (« référence data ») liées aux datasets utilisés pour classer ou catégoriser d’autres données (comme les unités de mesure, les codes d’échange, les devises et les codes de pays).

Open data

L’Open data ou données ouvertes sont des données numériques dont l’accès et l’usage sont laissés libres aux usagers, qui peuvent être d’origine privée mais surtout publique, produites notamment par une collectivité ou un établissement public. Elles sont diffusées de manière structurée selon une méthode et une licence ouverte, garantissant leur libre accès et leur réutilisation par tous, sans restriction technique, juridique ou financière.

L’accès aux données vise d’une part à permettre aux citoyens de mieux contrôler l’administration, d’autre part d’exploiter ces données, ce qui implique que ce droit d’accès s’accompagne d’un droit à la réutilisation des données. L’ouverture des données est ainsi à la fois une philosophie de l’accès à l’information, un mouvement de défense des libertés et une politique publique.

Predictive analysis

L’analyse prédictive est une branche de l’analyse statistique. Elle consiste à analyser une série de données afin d’élaborer des hypothèses prédictives. Celle-ci permet d’aider les entreprises à se développer et à réagir rapidement aux changements. Elle s’établit en plusieurs étapes :

1. Etape qui permet de se pencher sur une catégorie précise de données à relever.
2. Etape qui est portée sur la récolte des données. Une très grande quantité de données est nécessaire pour une précision importante.
3. Etape qui correspond au traitement des données.

En entreprise, l’analyse prédictive permet d’établir des schémas, des modèles déterminant une tendance, détectant des opportunités, ainsi que de prendre des décisions optimales pour mener des bonnes actions au bon moment. La science des données et l’apprentissage automatique (Machine Learning) sont des technologies clés pour les entreprises souhaitant tirer parti des informations massives.

Qualification de données

La qualification de base de données est une technique de data marketing qui consiste à augmenter la valeur de ses données. Pour cela, il faut « enrichir » sa base, en recueillant des informations valides, pertinentes et fonctionnelles, au sujet des contacts qui la composent.

La qualification de données est l’une des étapes que l’on retrouve en Data Quality.

Référentiel Client Unique (RCU)

C’est une base de données regroupant toute la data collectée par une entreprise sur l’un de ses clients. Il centralise les informations des différents services (service marketing, SAV, etc.) pour offrir une connaissance client à 360°.

Restructurer, Normaliser et Valider les adresses postales (RNVP)

Sigle désignant la procédure (le plus souvent informatisée) permettant de Restructurer, Normaliser et Valider les adresses postales contenues dans un fichier. Cette procédure est essentielle en marketing direct postal, non seulement pour limiter le nombre de plis non distribuables pour une raison ou pour une autre, mais également de facto, pour limiter le coût de cette non-distribution. Concrètement, elle consiste dans un premier temps (restructuration) à s’assurer que les informations descriptives de l’adresse du destinataire sont présentées selon la bonne séquence : nom du destinataire, complément d’adresse éventuel, voie, boîte postale, code postal, localité. Dans un second temps (normalisation), il s’agira de contrôler la longueur des lignes de texte, ainsi que l’utilisation éventuelle d’abréviations normées, la ponctuation ou encore l’utilisation requise de lettres majuscules pour le nom de la localité…

Le service national de l’adresse de La Poste gère le fichier des référentiels de voies des 36 000 communes de France, les lieux-dits, les codes postaux et les cedex…

Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD)

Le règlement général de protection des données (RGPD) est un texte réglementaire européen qui encadre le traitement des données de manière égale sur tout le territoire de l’Union européenne (UE). Il est entré en application le 25 mai 2018.