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La donnée, le secret d'un ciblage marketing efficace

Campagnes et ciblage marketing efficace : tout est dans la donnée !

Plus vous avez de données clients, mieux c'est.

D'une part, vous en savez plus sur vos clients et vous pouvez identifier leurs caractéristiques communes pour affiner votre PCI (Profil Client Idéal). Et d'autre part, vous pouvez lancer des campagnes de marketing encore plus pertinentes et personnalisées pour augmenter l’engagement de votre cible.

Le problème est que beaucoup de professionnels sont réticents à l’idée de partager leurs données, même si elles pourraient contribuer à améliorer leur expérience client.

L'enrichissement des données vous permet d’éviter d’avoir à soutirer un maximum de données auprès de vos précieux prospects, en obtenant des points de données supplémentaires à partir de sources publiques.

Nous avons parlé à Nicole Peters, Responsable Marketing DACH chez Cognism, de la manière dont elle utilise l'enrichissement des données pour obtenir un ciblage efficace de ses campagnes marketing.

Comment fonctionne l'enrichissement des données pour les campagnes de marketing ?

Si vos activités de marketing B2B sont efficaces, vos clients potentiels ont visité votre site web à plusieurs reprises. Ils se sont peut-être même abonnés à votre newsletter et lisent de temps en temps les articles de votre blog.

Cependant, vous n'obtiendrez pas de données complètes et exhaustives sur ces visiteurs. 

Même en leur demandant plus d'informations à l'aide de formulaires astucieusement placés sur votre site, vous avez de grandes chances de recevoir des informations erronées ou de tout simplement les agacer.  

"Personne ne remplirait un formulaire en me donnant directement tous les points de données dont j'ai besoin pour une segmentation efficace".

Pour un ciblage optimal, les questions suivantes se posent donc inévitablement :

  • Les données clients existantes dans votre CRM sont-elles suffisantes ?
  • Quelles sont les données manquantes pour compléter vos profils de prospects ?
  • Comment enrichir les données existantes ?

Vous pouvez rassembler les informations manquantes manuellement ou les obtenir auprès d’un fournisseur de données et vérifier régulièrement qu'elles sont exactes et à jour.

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Avec Cognism, vous disposez de toutes les données, mises à jour facilement, grâce à une solution qui peut être utilisée par tous les services de l'entreprise.

En revanche, avec Cognism, vous disposez de toutes les données, mises à jour facilement en permanence, grâce à une solution qui peut être utilisée par tous les services de l'entreprise.

De plus, la plateforme offre désormais la possibilité d'enrichir directement les données de votre CRM avec des données manquantes.

Découvrez comment mettre à jour vos données rapidement avec la fonction Enrich :

 

Quelles sont les données qui permettent une meilleure segmentation ? 

Pour bien segmenter vos prospects et permettre un meilleur ciblage, il est essentiel d’avoir les données les plus complètes possibles. Ainsi, vous pouvez diviser votre base en groupes cibles qui recevront le bon contenu au bon moment et seront plus faciles à convertir par l'équipe de vente.

"Plus je donne de données à l'équipe de vente, plus elle peut adapter son suivi et gagner en pertinence."

Toutefois, les données standard, telles que la taille et le secteur d'activité de l'entreprise, ne suffisent pas pour identifier des groupes cibles et personnaliser la vente.

Chez Cognism, nous nous appuyons donc sur des données contextuelles supplémentaires telles que les déclencheurs de croissance, les données technologiques et les données d'intention sur la volonté d'achat du prospect.

Voici quelques exemples de données qui peuvent aider votre ciblage :

  • Données relatives à l'entreprise : nom, localisation, secteur d'activité, nombre d'employés, chiffre d'affaires de l'entreprise.
  • Données démographiques : nom, adresse e-mail professionnelle, numéro de téléphone, lieu, expérience professionnelle, compétences du prospect.
  • Données technographiques : les technologies utilisées par les entreprises, par exemple Salesforce, HubSpot ou SAP.
  • Données d'intention : degré d'intention d'achat d'une entreprise en fonction de son activité en ligne
  • Déclencheurs de croissance : déménagements, tours de financement, IPO.

Ces données vous permettent de créer un profil client idéal précis. Vous pouvez ensuite qualifier vos leads en fonction des critères spécifiques de votre PCI afin de cibler les bons comptes et d’éviter les pertes de temps et d’argent.

Vous voulez plus de conseils sur le ciblage des prospects ? Nous vous conseillons cette masterclass sur le ciblage en 3 vidéos d'Anas Chakri !🎬

Vous savez que les données sont essentielles pour réussir vos stratégies marketing. Mais comment ça fonctionne, concrètement ?

Voici quelques exemples pratiques d’utilisation de l’enrichissement de données pour améliorer vos résultats marketing. ⬇️

Améliorer ses campagnes grâce aux données : des exemples concrets

Plus la base de données est fiable et détaillée, plus vos activités marketing seront fructueuses.

L'équipe marketing de Nicole a mis à profit l’enrichissement de données dans différents domaines :

Ex #1 : Personnaliser les campagnes LinkedIn

Sur LinkedIn, différents paramètres de filtrage peuvent être utilisés pour diffuser des annonces et des campagnes publicitaires.

Pour un ciblage précis des campagnes marketing LinkedIn, les filtres standard tels que le titre du poste, la taille de l'entreprise et le secteur d'activité ne suffisent pas forcément.

"Notre dernière campagne LinkedIn a eu des résultats convenables, mais dans notre analyse, nous avons remarqué que de nombreuses entreprises qui ont répondu à nos annonces n'étaient pas pertinentes pour nous."

L'équipe de Nicole a alors choisi de créer une nouvelle campagne avec les mêmes critères, mais en ajoutant en plus le filtre “technologie” à l'aide des données de Cognism.

Ainsi, seules les entreprises qui utilisent Salesforce, HubSpot ou Pipedrive, et qui sont donc plus pertinentes pour notre produit en raison de leur intégration avec notre logiciel, ont reçu l'annonce.

"Les résultats étaient clairs. Le taux d'engagement était deux fois plus élevé pour ce groupe cible. Ce qui est décisif, c'est que ces prospects continuent leur parcours d’achat sur notre site.”

“Ils ne se contentent donc pas de cliquer sur nos annonces, mais veulent réellement en savoir plus sur notre plateforme et nous contactent".

Ex #2 : Mettre en place des séquences de nurturing efficaces

Accompagner les prospects tout au long de leur parcours d’achat est une activité marketing efficace, lorsqu’elle est bien exécutée. Pour pouvoir personnaliser au mieux les emails de nurturing, il est nécessaire de disposer de données précises sur les clients cibles, car :

  • Pour s'adresser au prospect au bon moment, avec le bon message et des informations pertinentes, il est essentiel de savoir où il se trouve dans son parcours d’achat.
  • La manière de s'adresser à la personne est également déterminante. La personnalisation joue un rôle important pour se faire remarquer dans la boîte de réception des destinataires. 

Les données clients telles que le secteur, la taille de l'entreprise, la technologie utilisée, etc. peuvent constituer une bonne base pour la segmentation. Ce n'est qu'ainsi que la campagne de nurture peut être adaptée précisément aux besoins des clients cibles.

Ex #3 : Analyser les données pour optimiser les campagnes

Pour planifier de nouvelles campagnes, il est utile de jeter un regard attentif sur les campagnes déjà terminées.

Si l'on veut par exemple générer des comptes prospects d'une certaine taille d'entreprise ou d'un certain secteur, il est utile d'avoir des informations détaillées à propos des leads générés par des campagnes et des canaux spécifiques. Cela nous aide à comprendre quelles activités génèrent le plus de leads dans le segment souhaité et de quel canal ils proviennent.

"Si je ne dispose pas d'une base de données correcte, je ne peux pas prendre de bonnes décisions. Dans le pire des cas, je prends même de mauvaises décisions".

Ex #4 : Enrichissement des leads d'événements

Même après la pandémie, les événements en personne, comme les salons, continuent de jouer un rôle dans la génération de leads. 

Ces activités sont généralement coûteuses. Il est donc frustrant que les données de leads récoltées lors des événements soient souvent incomplètes.

Nicole décrit un scénario fréquent : 

"Vous parlez à tant de personnes, vous scannez les pass pour les télécharger plus tard dans votre CRM pour le suivi. Et au moment de revoir vos listes, vous vous rendez compte qu'il vous manque des données importantes.”

“S'il s'agit de données de contact, comme le numéro de téléphone, les leads perdent énormément de valeur pour l'équipe de vente".

Les données clients complètes sont également précieuses pour analyser l’efficacité de l'événement. Combien de leads générés proviennent de chaque segment, comme par exemple les PME ou les entreprises ? De quels secteurs proviennent les leads ?

En disposant de toutes ces informations, on peut adapter son lead nurturing et son suivi en conséquence.

Ne laissez plus vos données gâcher vos campagnes marketing

Ce n'est pas la quantité de leads générés par le marketing qui est décisive pour les ventes, mais la qualité des leads. ✅

Pour réussir le ciblage de vos campagnes de marketing, il est indispensable de disposer d'une base de données fiable. La fiabilité et la complétude des points de données disponibles permettent une segmentation précise et réduisent les pertes et les frustrations. Ainsi, la campagne atteint le groupe cible visé.

Pour que vos données soient de qualité, vous devez prendre en compte :

  • le nombre de points de données, qui doivent aller au-delà des simples données de contact,
  • la fiabilité et l’actualité des données.

Un logiciel comme Cognism peut vous aider à combler et nettoyer vos listes de leads marketing, que vous serez heureux de transmettre à votre équipe de vente.

Pour savoir comment Cognism peut aider votre équipe marketing, réservez une démo personnalisée.

Misez sur la qualité des données avec Cognism

 

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