L’année 2017 sera moins une année de découvertes de nouvelles tendances du marketing digital que de confirmation des tendances engagées en 2016…
Passée l’étape des découvertes, de la data envahissante et de la dictature du ROI, 2017 sera une année de croissance et de maturité pour le marketing digital, en 6 tendances majeures.
1Cross-device
L’adoption de cette approche transverse a été largement engagée en 2016, mais encore plutôt réservée aux tests. 2017 sera l’année de l’accélération, avec une courbe d’adoption qui va se démultiplier sur le mobile, le social et la vidéo.
2Programmatique
L’évolution des dépenses en programmatique a marqué les campagnes en 2016, plus qu’en 2015. Le focus sur la marque et la performance se prolongera en 2017, mais avec une limite, celle du contrôle des dépenses marketing, ce qui devrait favoriser le numérique et les analytiques. Par ailleurs, la créativité devrait porter plus sur les formats immersifs. Avec le Big Data en appui pour mieux intégrer la donnée dans les stratégies.
3Evolution des méthodes d’attribution post-clic
Programmatique et cross-device font évoluer le suivi et l’optimisation du parcours client, la complexité des interactions sur les canaux toujours plus nombreux inviteront le marketing digital à s’éloigner de l’attribution au dernier contact pour adopter des méthodes plus évoluées en post-view.
4La connaissance du client et de son profil unique
La logique s’enchaîne, la confiance acquise dans le cross-media va renforcer la connaissance du client, ce qui se prêtera aux nouveaux modèles d’attribution. Une tendance qui sera cependant de plus en plus freinée par les régulations, en particulier sur la protection des données personnelles.
5First Party Data
L’entreprise possède des données uniques sur le profil de ses clients. Avec toujours plus de fonctionnalités, DMP et DSP vont permettre de tirer plus d’avantages concurrentiels grâce à la qualité de la donnée, à son tagage et à ses outils analytiques.
6Prise de décision et intelligence artificielle
La multiplication de la donnée et son exploitation vont permettre de fusionner les données comportementales avec les données CRM dans des modèles avancés. La difficulté sera de faire comprendre la nécessité de disposer d’une vision centrée sur la donnée, et non plus sur les seuls processus. C’est là qu’entrent en jeu l’intelligence artificielle et le machine learning pour rechercher, extraire, gérer et accompagner la prise de décision… en temps réel.
