Les tendances Data Marketing en 2025
Les équipes de myBRIEF ont compilé les principaux rapports sectoriels et les d'études de marché pour y dénicher les tendances du Data marketing pour 2025. Que pense une professionnelle du secteur de ces tendances ? Comment les exploiter ? Nous avons demandé son avis à Nadège Rokia, Responsable Marketing & CRM chez alinea.
En 2025, plusieurs tendances devraient marquer la Data marketing, à la fois en termes de technologies, de stratégies et d'approches. En voici quelques-unes des principales.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET MACHINE LEARNING
L'IA va continuer à jouer un rôle central, notamment dans la personnalisation des campagnes, l'optimisation des parcours clients et l'automatisation des processus. Les algorithmes de machine learning permettront une analyse plus poussée des données comportementales et une prédiction plus précise des intentions des consommateurs.
Exemple : NETFLIX est un excellent exemple de l’application de l’intelligence artificielle et du machine learning dans le data marketing. La plateforme utilise ces technologies pour personnaliser les recommandations, optimiser les campagnes marketing et maximiser l’engagement des utilisateurs.
L’avis de Nadège Rokia
"Ces enjeux sont particulièrement stratégiques pour alinea. Le machine learning est déjà intégré à nos processus et piloté par notre Data Scientist. En matière de personnalisation, nous l’exploitons principalement pour affiner notre ciblage et l’adapter aux préférences produits des consommateurs. Nous poursuivons également nos efforts afin d’optimiser nos recommandations personnalisées. Enfin, l’IA générative fait l’objet d’une exploration approfondie dans le but d’adapter et d’individualiser nos contenus."
DATA UNIFIÉE ET PLATEFORMES OMNICANAL
L'intégration des données de différentes sources (CRM, réseaux sociaux, e-commerce, etc.) dans une plateforme centralisée permettra de mieux comprendre les clients et de leur offrir des expériences plus cohérentes et personnalisées à chaque point de contact.
Exemple : STARBUCKS a réussi à créer une expérience client hyper-personnalisée en utilisant une plateforme centralisée qui intègre des données provenant de diverses sources : CRM, application mobile, réseaux sociaux, achats en ligne, et même les interactions en magasin. Toutes ces données sont intégrées dans une plateforme unifiée qui permet à Starbucks de mieux comprendre les préférences et comportements de ses clients.
L’avis de Nadège Rokia
"Cet objectif guide nos actions, notamment à travers le déploiement d’une Customer Data Platform (CDP). Toutefois, face à la multiplicité des outils disponibles, il n’est pas toujours aisé d’identifier les solutions les plus adaptées."
HYPERLOCALISATION ET GÉOMARKETING
L’exploitation des données géospatiales pour cibler des publics de manière plus précise selon leur emplacement devient un enjeu majeur. Le marketing géolocalisé, couplé à des technologies comme la réalité augmentée, offrira des expériences très ciblées et contextuelles.
Exemple : L'OREAL permet aux utilisateurs de tester virtuellement des produits cosmétiques en utilisant la réalité augmentée. De plus, selon la localisation géographique, des promotions et des événements exclusifs peuvent être envoyés aux utilisateurs, les incitant à visiter des points de vente physiques ou à effectuer un achat en ligne.
L’avis de Nadège Rokia
"Ce sujet fait partie de nos priorités, notamment pour atteindre nos audiences cibles. Nous menons, par exemple, des analyses géomarketing afin d’identifier les médias les plus pertinents pour diffuser nos publicités, en tenant compte des préférences de nos audiences au sein de nos zones de chalandise."
ANALYSE PRÉDICTIVE ET RECOMMANDATION HYPER-PERSONNALSÉE
L’analyse prédictive permettra de mieux anticiper les besoins et comportements des consommateurs. Les recommandations, basées sur des modèles d’IA, seront de plus en plus personnalisées, allant au-delà des simples achats passés pour intégrer des préférences complexes et des signaux comportementaux.
Exemple : AMAZON utilise l’analyse prédictive pour anticiper les besoins de ses clients et personnaliser ses recommandations, créant ainsi une expérience d'achat hyper-personnalisée. Grâce à des modèles d'IA, Amazon va au-delà de l’analyse des achats passés pour prédire les futurs comportements des consommateurs, en prenant en compte des facteurs complexes comme les préférences, l’historique de navigation, les comportements sur d’autres sites et même des signaux externes.
L’avis de Nadège Rokia
"Cette approche a été adoptée depuis plusieurs années chez alinea. Nous avons développé des modèles en interne et comptons poursuivre nos efforts dans cette direction."
DATA PRIVACY ET ÉTHIQUE
Avec les préoccupations croissantes autour de la protection des données personnelles, les marques devront redoubler d'efforts pour respecter les régulations (comme le RGPD en Europe) tout en gagnant la confiance des consommateurs. La transparence et l'éthique seront essentielles, et l'usage des données devra être plus responsable.
Exemple : Dans un contexte où les régulations sur la protection des données (RGPD en Europe, CCPA en Californie) limitent l’exploitation des données personnelles, Sephora a su s’adapter en misant sur une approche responsable et transparente du data marketing. Plutôt que de s’appuyer sur des cookies tiers et du tracking intrusif, Sephora capitalise sur la first-party data, c’est-à-dire les informations que les clients acceptent volontairement de partager en échange d’une expérience personnalisée.
L’avis de Nadège Rokia
"La réglementation évolue en permanence, rendant certaines pratiques autrefois acceptées désormais obsolètes. Il est donc essentiel de nous adapter et d’ajuster nos processus, notamment en ce qui concerne la collecte des consentements."
SUSTAINABILITY ET MARKETING RESPONSABLE
Les consommateurs sont de plus en plus sensibles aux enjeux environnementaux et sociaux. Les données marketing devront refléter des initiatives durables et des pratiques responsables, que ce soit dans les produits eux-mêmes ou dans la manière dont les entreprises utilisent les données.
Les entreprises devront donc être plus agiles et adaptables pour tirer parti de ces tendances, tout en assurant une utilisation éthique et respectueuse des données.
Exemple : IKEA démontre que les entreprises peuvent allier data marketing et responsabilité sociale et environnementale. Grâce à l’analyse des données et la personnalisation des campagnes, IKEA parvient à sensibiliser ses clients à des pratiques de consommation durables tout en renforçant son image de marque écoresponsable
L’avis de Nadège Rokia
"Ces enjeux sont essentiels pour une marque comme la nôtre. Nous avons consacré d'importants efforts à notre communication afin de valoriser le Made in France ainsi que la provenance de nos produits, issus d’Europe et du bassin méditerranéen. Désormais, notre priorité est de mettre en avant leur durabilité."
MARLETING CONVERSATIONNEL ET CHATBOTS AVANCÉS
L’utilisation de l’IA dans le marketing conversationnel, notamment à travers les chatbots ou les assistants virtuels, se renforcera. Ces outils permettront d’interagir en temps réel avec les consommateurs, de répondre à leurs questions, de recommander des produits ou d’assurer un support client de manière fluide.
Exemple : H&M a mis en place une solution de chatbot sur son site web et ses plateformes sociales, intégrant de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning pour interagir en temps réel avec ses clients. Ce chatbot, nommé Ada, améliore l’expérience client en répondant à des questions courantes, en recommandant des produits et en fournissant un service personnalisé.
L’avis de Nadège Rokia
"Nous avons déployé un chatbot pour gérer la relation client. En revanche, le marketing conversationnel ne constitue pas une priorité pour notre marque. Cela semble encore prématuré, notamment au regard de la moyenne d’âge de notre clientèle. En revanche, les quelques tests initiés sur le marketing conversationnel n’ont pas été concluants à ce jour. Le coût plus élevé ne permet pas une rentabilité suffisante”.
ANALYSE DES ÉMOTIONS ET DE L'ENGAGEMENT
Les marques utiliseront de plus en plus de technologies pour analyser les émotions des consommateurs à travers les interactions en ligne, que ce soit par l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux ou via l'intelligence émotionnelle intégrée dans les interfaces utilisateurs.
Exemple : Dans le secteur automobile, TESLA et BMW testent des interfaces intelligentes capables de détecter l’humeur du conducteur pour adapter l’ambiance de l’habitacle.
Voix et recherche vocale : l’optimisation pour la recherche vocale et les assistants vocaux deviendra essentielle. Le marketing de contenu s’adaptera pour intégrer des formats et des structures optimisées pour ces technologies de recherche.
Exemple : UBER a intégré des assistants vocaux tels que Siri et Google Assistant pour permettre aux utilisateurs de commander un trajet en utilisant uniquement leur voix. Cela simplifie considérablement le processus de réservation et rend l’expérience beaucoup plus rapide et fluide.
L’avis de Nadège Rokia
"Nous exploitons plutôt la voix dans une approche visant à accompagner nos clients en magasin. Nous surveillons ce sujet sur la partie digitale et testerons avant déploiement”.
WEB3 ET DONNÉES DÉCENTRALISÉES
L’émergence du Web3 pourrait transformer la gestion des données, avec des utilisateurs ayant plus de contrôle sur leurs informations personnelles et de nouvelles opportunités pour les marques de les utiliser de manière décentralisée, par exemple via la blockchain.
Exemple : Le navigateur BRAVE illustre parfaitement l’impact du Web3 sur la gestion des données et le marketing digital. Contrairement aux modèles traditionnels où les géants du web (Google, Meta) collectent et monétisent les données des utilisateurs à leur insu, Brave propose un système publicitaire basé sur la blockchain, où les internautes ont un contrôle total sur leurs données personnelles et sont rémunérés pour leur attention.
À propos d’alinea
alinea est une marque française spécialisée dans l’ameublement et la décoration de la maison. L’enseigne compte aujourd'hui 35 magasins en France et un site web dédié au e-commerce
Les enjeux Data Marketing d’alinea en 2025 :
- Mieux exploiter la donnée à des fins d'application business
- Améliorer la connaissance client
- Augmenter le trafic sur internet et le CA de manière globale