Quelques concepts de Scott Brinker, « marketing technologist », sont exprimés ici. Pour bien les comprendre, j’ai décidé d’écrire cet article et faire ce travail de synthèse, mais pas que. Un billet à ma sauce en somme.
Beaucoup d’entre nous utilisent des données pour leur travail, cela nous aide à prendre des décisions et à persuader nos interlocuteurs.
Le marketing aime les données, surtout lorsqu’elles concernent les consommateurs et les prospects. Le web analytics, le ciblage comportemental, le social media monitoring, la mesure de l’audience, les CRM en sont autant d’illustrations. Ce sont des données qui circulent dans un seul sens : du monde extérieur vers le marketing. Le mouvement Linked Data renverse la valeur avec la publication des données vers le monde extérieur, comme un moyen d’accroître la visibilité, de multiplier les relations et de construire une marque.
Je ne suis pas fan des buzzword web 1.0, 2.0, 3.0 mais le schéma que propose @chiefmartec a le mérite d’être clair et d’expliquer simplement le changement :
- Le web 1.0 consiste à lier des pages. Les géants qui ont émergés de cette vague sont Google et Yahoo!, ils nous aident à trouver du contenu des pages web.
- Le web 2.0 consiste à lier des gens. Les médias sociaux ont explosé, en permettant le partage de photos et vidéos sur flickr et YouTube, ou en nous connectant avec nos amis et collègues à travers Facebook, LinkedIn, Twitter, etc.
- Le web 3.0 consiste à lier des données. Qui sera le leader de cette période ?
Le web 1.0 a apporté le web marketing et le search marketing. Le web 2.0 nous a apporté le social media marketing. Le web 3.0 nous apporte un nouveau concept, le data marketing.
WTF is that?
uh?
Il s’agit de penser aux données pour les consommateurs, pas seulement aux données concernant les consommateurs. Quelles sont les données que l’on peut partager avec le consommateur, le prospect et le partenaire pour renforcer les relations, construire une marque ?
Aujourd’hui, le marketing digital est principalement centré sur la promotion de contenus à travers le search marketing, la publicité et les médias sociaux.
Le data marketing peut prendre des formes diverses : SEO++, API, Mash-up, Linked Data, communication et dataviz.
Premier point avec le SEO, ou comme l’appelle Scott, le SEO++ en référence au passage à la programmation orientée objet, de C à C++. Oui, Scott est un peu nerd. Connaissez-vous les Rich Snippets de Google, Yahoo! SearchMonkey ou encore GoodRelations pour le e-commerce ? En mettant en forme des formats de données structurées tels que le RDFa et les microformats, les moteurs de recherche affichent des résultats enrichis de votes, avis, prix, adresses, etc.
Un exemple de rich snippets de Google
Second point avec les API, Application Programming Interface, depuis des années fournies par les principaux acteurs du web tels que Google, Amazon ou encore Twitter. Les avantages des API sont nombreux :
- Générer du trafic vers le site web initial.
- Construire une marque d’autorité en devenant source référence dans un domaine particulier.
- Amener des revenus par l’affiliation.
- Solidifier les relations avec les « power users » et leurs communautés respectives.
- Accélérer l’innovation au-delà des ressources de développement interne.
Dans le cas de twitter, son API a indiscutablement contribué à son succès, avec les fameuses applications tierces. Aujourd’hui ce sont des organisations aussi diverses que le New-York Times, Netflix, Compete, ou encore Wine.com qui possèdent aussi leur API. La qualité, la fiabilité et l’utilité de ces données impactent la marque de la compagnie qui les publie. Les développeurs ont grand besoin de nouvelles sources de données avec lesquelles ils peuvent réaliser des mash-up. On voit aussi en l’explosion des applications iPhone, iPad, Android une vraie app-sphère bourgeonnante. C’est ici que le changement de circulation des données vers l’extérieur se manifeste le plus.
Convergence vers le web sémantique
Le problème avec les API est qu’elles sont différentes pour chaque site. La structuration est différente, le format est différent, chacun ayant son propre petit silo. Cela rend difficile de découvrir et d’influencer les relations entre les données. Le web sémantique a été pensé pour régler ces problèmes. En fournissant un langage commun pour les données, le web sémantique rend plus facile de publier et de consommer de nouvelles données. Cela encourage les développeurs à créer plus d’applications, lesquelles à leur tour invitent plus d’éditeurs à partager plus de données, et un cercle vertueux peut s’ensuivre. Publier des données devient plus populaire dans ce contexte, et donc les standards du web sémantique deviennent plus visibles.
The idea of a programmable web is finally coming true.
Cela peut ressembler à un rêve de nerd, mais les gros du net ont tour à tour avancé de manière significative vers ce «web of data» :
- Google a fait l’acquisition récente de Metaweb, l’entreprise derrière Freebase, une base de données d’entités nommés (lieux, entreprises, personnes etc).
- Twitter a annoncé ces annotations, système permettant de tagguer un tweet.
- Facebook, son Open Graph Protocol et son bouton Like taggue maintenant tout le web.
- Apple a racheté Siri, assistant personnel de recherche.
- Microsoft a racheté le moteur Powerset.
- Sans oublier les médias.
Google a racheté Metaweb le mois dernier.
Coïncidence ? Je ne pense pas.
Tout comme ces entreprises qui ont rapidement rejoint le web et utilisé le search marketing et les médias sociaux comme un avantage compétitif, il existe une dynamique similaire avec le web de données.
Vous devriez faire un inventaire de ce que vous avez comme données et vous devriez réfléchir à la valeur de chacune d’entre elles au sein de votre entreprise et leurs valeurs pour d’autres personnes qu’elles soient de votre entreprise, partenaires, ou même publiques. @timberners_lee
- Quelles données seront la source autorité dans tel marché ?
- Quelles données seront exportées dans les applications tierces les plus excitantes ?
- Quelles ontologies deviendront de facto standard ?
- Quelles données ouvertes seront le plus connectées à d’autres sets de données, générant un retour positif sur la marque ?
Ce sont à ces questions stratégiques, essence même du data marketing, auxquelles les entreprises doivent d’ores et déjà réfléchir.
Excellent article.
On sent énormément de changement en ce moment. Les données sont partout et sont le sujet de beaucoup de conversations : vie privée, données géolocalisées, retargeting, multitouch, etc.
De plus en plus de clients adoptent des stratégies data driven et s’intéressent aux données dans la définition de leur marché et de leurs cibles. Avant on avait des données démographiques et d’audience… Aujourd’hui, on a des données d’interaction, de réaction, de sentiment, etc.
On contextualise tout : les parcours utilisateur, les publicités, les offres, les éléments sociaux !
Paradoxalement, la place de l’humain dans tout ça est de plus en plus importante. On a besoin de nos cerveaux pour analyser et utiliser au mieux toutes ces données et en tirer des tendances, des informations… Impossible d’automatiser et de se référer aux outils qui ne sont de toute façon pas exacts.
Pour en rester au web analytics qui est mon domaine, on l’appliquait il y a un an à un site. Maintenant on l’applique à une stratégie digital, à un univers d’opérations sur des plateformes différentes (social media, mobile, etc.). Bientôt on ne parlera plus de web analytics mais d’optimisation marketing. Cela traduit le bouleversement que le monde de la data est entrain de vivre. On élargit son action en mettant la donnée au centre du marketing global de la marque.
Le développement des API est indispensable. Nous avons besoin d’extraire et surtout de centraliser toutes ces données issues de cette diversité de canaux pour mieux suivre les retombées des actions marketing.
Et je ne parle pas de la visualisation qui devient un moyen de synthétiser l’information sans en perdre sa profondeur et sa complexité. Mais cela, vous en parlez bien mieux que moi ;)
Merci pour ton retour Romuald, notamment concernant l’optimisation marketing.
[...] Ce billet était mentionné sur Twitter par Hugo Soucy, semantiqc. semantiqc a dit: Belle synthèse de @actuvisu du Web sémantique et du Web de données: "Data Data Data II" ~ http://ur1.ca/1e8k0 [...]
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