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Un nouveau rapport de Snowflake définit le Marketing Data Stack moderne

Publication: 5 octobre

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Le Data Cloud fournit des informations sur les tendances clés utilisées par les spécialistes du marketing pour alimenter leurs meilleures stacks de données marketing et partage une liste complète des principales solutions utilisées...
 

Le Data Cloud Snowflake présente une analyse poussée de la manière dont les entreprises construisent leurs infrastructures de données marketing. Le rapport "The Modern Data Stack" se base sur une étude des outils et solutions les plus courantes mises en place par les clients de Snowflake pour traiter, analyser et activer leurs données marketing afin de générer de meilleurs résultats commerciaux et offrir des expériences client améliorées.

L’analyse réalisée a révélé comment les entreprises assemblent leurs stacks de données marketing et quelles sont les solutions les plus couramment utilisées. En conséquence, les équipes marketing peuvent utiliser leur budget d’analyse plus judicieusement, révéler de nouvelles perspectives de données, générer plus d’activité et démontrer une valeur significative aux entreprises. Ces entreprises utilisent le Snowflake Data Cloud comme base pour leur data stack de marketing moderne, ce qui donne à Snowflake un point de vue unique pour évaluer leur utilisation de technologies marketing complémentaires et quelles solutions sont les plus adoptées et utilisées.

"Pendant des années, les équipes marketing se sont efforcées de fonctionner à partir d’une vue unique du client et de son entreprise, essentielle pour alimenter des expériences personnalisées et mesurer l’impact sur les indicateurs clés de performance tels que les ventes, la croissance et la rentabilité," a déclaré Denise Persson, directrice marketing de Snowflake. "Aujourd’hui, les organisations utilisent un certain nombre d’outils et construisent des stacks de données modernes sur le Data Cloud pour tenir la promesse du marketing piloté par les données."

Les marketeurs les plus sophistiqués alimentent leurs stacks de données marketing en employant une approche best-of-breed au lieu de construire leurs propres solutions à partir de zéro. Plus de 500 des clients de Snowflake analysés dans ce rapport figurent dans le classement Forbes Global 2000. 95,2 % utilisent au moins un des outils présentés dans ce rapport, tandis que 71 % en utilisent trois ou plus.

En général, les entreprises investissent dans six groupes lorsqu’elles construisent leurs stacks de données marketing ; Une liste complète de solutions utilisées est incluse dans le rapport de Snowflake :

Analytique : Les solutions qui traitent un ensemble diversifié d’analyses de données sur le comportement, le produit, le mobile, le web et divers autres espaces, et les rendent disponibles pour le stockage dans la plate-forme d’une organisation (source unique de vérité), pour permettre de comprendre ce qui motive les actions des consommateurs et optimise le retour sur investissement.

- Intégration et modélisation : Cette catégorie regroupe les technologies et les outils qui nettoient et modélisent les données brutes afin qu’elles puissent être ingérées et organisées dans un référentiel unique avant d’être intégrées, analysées et partagées.

- Identité et enrichissement : Les solutions qui identifient les individus ou les groupes d’individus en mettant en correspondance des identifiants et des points de contact disparates, ou en utilisant des ensembles de données et des services analytiques tiers, pour enrichir les données existantes d’une organisation.

- Activation et mesure : Les solutions d’activation des données sont conçues pour prendre les données d’une organisation stockées dans leur référentiel central et les activer sur des canaux ou des applications utilisés par les équipes internes ou auxquels les clients ont accès.

- Business Intelligence : Outils d’analyse et de visualisation des données qui utilisent des rapports et des tableaux de bord pour démocratiser les principales mesures de performance pour de multiples types d’utilisateurs professionnels, y compris les cadres supérieurs, afin de prendre des décisions commerciales dynamiques,

- Data Science & Artificial Intelligence : Les plateformes qui aident les data scientists et les analystes à construire et à déployer des modèles de propension utilisés pour automatiser, assurer et accélérer l’analyse prédictive, ainsi que pour automatiser les moteurs de décision, les traitements et la sélection des audiences.

https://www.snowflake.com/

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