Mesurer le ROI des projets data : tout sauf une évidence !

La data fait dorénavant partie intégrante des projets marketing stratégiques : la commercialisation de nouvelles offres, l’acquisition de nouveaux clients, la fidélisation des clients et consommateurs sont des projets où la data a une forte valeur ajoutée. Être capable de mesurer la rentabilité de ces projets est donc devenu indispensable.

Selon Dounia Zouine, Senior Manager chez Converteo, les projets data d’aujourd’hui “relèvent d’une alchimie entre une bonne méthodologie, des technologies adéquates, une expertise et de bons cas d’usage. Il s’agit de projets protéiformes, pour lesquels chacune de ces composantes peut plomber ou maximiser le retour sur investissement“, cependant “s’il s’agit d’une alchimie, les data n’ont rien de magique“.

La question du ROI et de ce que l’on attend d’un projet data doit se poser dès la phase de réflexion du projet. Les complexités premières de ce type de projet tiennent souvent à :

• La gestion de l’ambition et des attentes autour d’un projet data
• La vulgarisation des concepts pour que tout le monde comprenne quel ROI et résultats attendre à moyen/long terme
• L’implication des équipes pour qu’elles se projettent sur une vision “attractive” du projet mais tout de même pragmatique et réaliste

Quoi qu’il en soit, un projet data a plusieurs composantes : il est important d’aller plus loin que les seuls impacts financiers (augmentation du chiffre d’affaires, du trafic, du panier moyen ou diminution du churn…). Pour être pertinent, il est nécessaire de les compléter par des indicateurs techniques et organisationnels. “Au ROI business s’ajoute un ROI technique, mesuré par la qualité des données, le temps de déploiement, la fiabilité de l’outil et sa réactivité, ainsi qu’un ROI sur l’organisation et la conduite du changement, calculé, notamment, par l’adoption de l’outil et le nombre de personnes formées“, explique Dounia Zouine. Avant de débuter son projet, il est idéal de mettre en parallèle la complexité technique ou organisationnelle et le potentiel business et reach à travers un graphique à deux dimensions, pour ainsi évaluer l’action à plus forte valeur ajoutée.

Enfin deux points d’attention complètent les éléments clés pour mesurer le ROI de son projet data  :

• La notion d’immédiateté occulte la courbe de progression. Il est important de garder en tête qu’un projet peut améliorer son ROI au fur et à mesure qu’il est déployé. Son infrastructure technique peut être amortie si on utilise les synergies avec plusieurs projets, comme un datalake par exemple.
• La gouvernance et la qualité de la donnée doivent rester le fil conducteur du projet : il est essentiel de s’assurer de la pérennité de la démarche d’hygiénisation de sa donnée au fil de l’eau et de la qualité de cette dernière dans la durée au delà des phases préparatoires.

Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter l’article e-marketing sur le sujet.

Auteur : Adeline Muller, Responsable Marketing & Communication