Aujourd’hui, on voudrait utiliser le Big Data pour prédire le comportement des consommateurs et le marketing automation pour mener et gérer les actions adaptées. On veut croire aux promesses du Big Data, qui saura un jour prochain prédire le comportement des consommateurs. Comme on veut se fier à l’efficacité des outils de Marketing Automation qui prétendent suivre dans sa globalité le parcours client, en se nourrissant, entre autres, de ses interactions avec le marchand.

Mais, dans ce domaine, on commence à compter les « flops ». D’échecs en déconvenues, le temps du prédictif est en retard sur les annonces, quand bien même on dispose de volumes sans cesse plus impressionnants de données clients et d’outils labellisés dernier cri. L’histoire du marketing produit est remplie de flops retentissants qui ont contrarié des plans de lancement a priori imparables et des études de marché en béton armé. Dans la jeune saga du Big Data, courent déjà des anecdotes honteuses, des projets qui sont devenus des naufrages grandeur nature, comme Google Flu Trends, ou la campagne électorale de Mitt Romney aux présidentielles américaines de 2012.**

Quoi qu’il en soit, cette « Quête du Prédictif » est loin d’être nouvelle…

– la bonne vieille “Méthode Delphi”, par exemple, qui s’appuie sur des interviews itératifs d’Experts reconnus pour « dévoiler » les évolutions de société et/ou de marché,

– les caméras dans la grande distribution qui ont toujours été plus utilisées pour analyser et prédire le parcours client que pour surprendre les voleurs …

Les raisons des difficultés qui entachent le rêve d’un marketing du futur, prédictif et ultra efficace, tiennent en deux points :

+ d’abord une déficience persistante en matière de qualité des données traitées,

+ ensuite, un rapport faussé aux outils, auxquels on attribue des qualités de déduction et d’imagination qu’ils n’ont pas.

Autrement dit, l’importance de la qualité des données et des conditions dans lesquelles les données sont analysées et interprétées. Un sujet que nous traiterons dans un prochain article…. A suivre ….

** http://www.cio.in/feature/5-cases-where-big-data-was-big-flop