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Quels outils Martech privilégier pour atteindre vos objectifs marketing ?

Quels outils Martech privilégier pour atteindre vos objectifs marketing ?

Temps de lecture : 2 minutes

Quels outils Martech privilégier pour atteindre vos objectifs marketing ?

Temps de lecture : 2 minutes

Suite à notre dernier article, voici les solutions Martech que nous vous proposons pour réussir vos objectifs marketing.

Quel est l’intérêt d’utiliser des martech en 2021 ?

 

Les martech sont très utiles puisqu’elles permettent de créer sa propre “Data Platform“. Avec la digitalisation de la société et le flux d’informations qui circulent, les données sont les principales capitalisations des entreprises.

  • Cela permet aux décideurs de mieux comprendre leurs clients
  • d’orienter des produits segmentés, voire personnalisables
  • Un suivi client rigoureux qui peut amener une fidélisation.

C’est pourquoi l’utilisation des Data platform est évidente.

Qu’est-ce que les Data platform ?

 

On pourrait les traduire par “plateforme de données” mais cela ne nous avance pas. Nous avions déjà vu les CDP : Customer Data Platform qui cherche à “mieux connaître le consommateur en stockant, triant et exploitant les données recueillies sur sa personne“. 

Ainsi, les Data platform, sont des plateformes dont le rôle est de centraliser les données entre plusieurs systèmes d’information pour obtenir une lecture claire de la situation d’une entreprise en fonction de ses objectifs.

Faut-il créer ou acheter sa Data Platform ?

“Make or Buy” ?

Le principal problème pour les entreprises reste de savoir s’il vaut mieux acheter ou construire ses propres outils et notamment sa Data platform.

Voici les 2 éléments à prendre en compte lorsque l’on veut créer sa plate-forme de données. :

  • Un des principaux arguments est de vérifier ce qui coûte le moins cher.

Si vous avez un budget limité il sera beaucoup plus intéressant d’utiliser des options “open-source” (voir plus bas) surtout si vous avez quelques développeurs, en revanche vous serez face à vos problèmes sans pouvoir obtenir de l’aide extérieure, si ce n’est d’une communauté en ligne.

  • Vérifier si une solution toute prête ou bout à bout est la plus intéressante pour l’entreprise.

Nous avons consacré un article entier à la différenciation des 2, les pros et les cons, nous vous le remettons ici pour en apprendre davantage.

Tout cela dépend des objectifs de l’entreprise et de ce qui la compose. Pour éclairer cette question, nous allons nous appuyer sur l’article de montecarlo (2) qui répond très bien à la question.

Ainsi, voici les points à prendre en compte pour créer sa Data platform :

SA TAILLE

 

En effet, montecarlodata.com (3) nous explique même “L’un des plus grands défis auxquels nos clients sont confrontés est de savoir s’ils doivent simplement construire certaines couches en interne, investir dans des solutions SaaS (4) ou explorer le vaste monde de l’open source (5)

Notre réponse ? À moins que vous ne soyez Airbnb, Netflix ou Uber, vous devez généralement inclure les trois.

L’expert en données Montecarlo explique cela par le fait que “La taille de votre équipe de données. Les ingénieurs et les analystes de données ont déjà bien assez à faire, et leur demander de construire un outil interne peut coûter plus de temps et d’argent que vous ne le pensez. En d’autres termes, les équipes de données de petite taille n’ont pas le temps de familiariser les nouveaux membres de l’équipe avec les outils internes, et encore moins de les construire”.

 

MATURITÉ OPERATIONNELLE SUR LES DATA

 

Si vous êtes dans une TPE ou start-up il n’y a pas besoin d’investir des milliers d’euros dans une solution si vous avez au moins 1 ou 2 data scientist et programmeurs pour faire du code, ce sera parfaitement proportionnel.

Lorsque vous prenez ces 4 points en compte, vous pourrez choisir une solution objective et personnalisée. Dans le prochain article nous vous présenterons les différents outils qui existent, mais si vous souhaitez d’ores et déjà en apprendre davantage n’hésitez pas à nous contacter directement plus bas.