Aujourd’hui, les études de marché et les analyses marketing absorbent environ 13 à 16 % des budgets des opérations marketing. Cependant, les données de l’enquête Marketing Data and Analytics de Gartner (accès client requis) indiquent que ces investissements ne correspondent pas à leur production, ce qui présente un risque important pour l’investissement en cours.
Alors, que faire pour déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas – quelles activités de marketing devraient être doublées et lesquelles devraient être supprimées ?
Les outils et méthodes d’analyse standard suffiraient à compter les conversions, à rendre compte de ce qui s’est passé et à calculer les mesures de performance sur les canaux de manière isolée. Le résultat de cette simplicité est une vision myope de l’impact du marketing.
La frustration peut surgir au sein des équipes en raison d’une incapacité à articuler une image complète : quel a été l’impact cross-canal de notre marketing au niveau du client ? Lorsque les organisations maintiennent ce niveau d’analyse en raison de contraintes budgétaires, de compétences ou de technologie, un plafond d’informations les limite.
Ce n’est qu’en tirant parti des méthodes et technologies avancées d’analyse marketing que les organisations pourront dépasser ce plafond d’informations et développer une quantification et une compréhension plus précises de l’impact de leurs investissements marketing.
Pour y parvenir, les responsables marketing doivent envisager les quatre méthodes de mesure marketing suivantes :
Modélisation du mix marketing (MMM)
MMM est une méthodologie descendante qui utilise des données globales, telles que l’historique des ventes, les dépenses médiatiques par canal et des informations comparatives sur les concurrents pour générer des modèles.
L’utilisation de MMM révèle les relations entre l’objectif marketing, comme les ventes, et une série de facteurs contrôlables, tels que les dépenses marketing et la fréquence. Il peut être utilisé pour générer un large éventail d’informations, y compris les informations les plus importantes et parfois insaisissables, l’incrémentalité des ventes et des revenus – un frère du retour sur investissement.
Un modèle, une fois créé, permet aux spécialistes du marketing d’identifier les relations entre des canaux naturellement disjoints (comme la diffusion radio et la recherche en ligne) et des facteurs extérieurs pour quantifier ensuite de manière globale le retour sur investissement de divers investissements marketing. Grâce à ces données, il est possible de faire des prévisions plus précises sur les résultats des investissements médiatiques dans différents scénarios et conditions futures du marché.
Attribution multitouch (MTA)
Le MTA est une approche ascendante qui nécessite des données au niveau de l’utilisateur pour identifier les contributions relatives des points de contact des consommateurs tout au long du chemin vers un objectif.
La méthode prend en compte le parcours client traçable et attribue une contribution fractionnée – parfois appelée attribution basée sur les données – aux différents points de contact, permettant une plus grande granularité lors de l’identification des opportunités d’optimisation (que ce n’est possible avec l’attribution basée sur des règles).
Il s’agit d’une évolution directe de l’attribution au dernier clic, basée sur des règles, où la valeur est accordée aux canaux impliqués immédiatement avant la conversion, tels que le reciblage display ou les termes de marque de recherche payante.
En tant que tel, MTA attribue plus précisément la valeur (et, surtout, met en évidence les endroits où aucune valeur n’est fournie) aux points de contact individuels dans le parcours d’achat du client. Cela en fait une option intéressante pour rechercher des informations sur le parcours client d’achat et optimiser l’allocation budgétaire en vol.
Tests de résistance
Les tests de résistance, souvent appelés tests et contrôles, sont une méthode cruciale pour tester des hypothèses. Bien que courant dans le domaine du marketing numérique, il peut fournir une mesure statistiquement significative de l’effet d’une tactique marketing d’une manière relativement simple et rentable.
Les tests de résistance peuvent être effectués à la fois à long terme (avec des segments de résistance mondiaux « toujours actifs ») et à court terme pour obtenir des informations tactiques. Voici quelques scénarios courants :
- Prouver l’impact de l’investissement dans de nouveaux canaux de marketing. Par exemple, diviser l’audience du nouveau canal de marketing en groupes de test et de contrôle, puis mesurer les résultats des campagnes d’investissement spéculatif pour détecter tout effet significatif.
- Valider une hypothèse générée par le modèle d’attribution. Par exemple, un modèle d’attribution qui implique qu’un canal est plus efficace qu’un autre pour générer des clients potentiels, mais qui est incapable de quantifier l’impact incrémentiel du canal si aucune publicité n’avait été réalisée.
- Quantifier l’impact de l’investissement en ligne dans les magasins de détail avec un test géo-distribué. Par exemple, en utilisant une expérience de recherche payante dans des régions correspondantes, divisées au hasard en deux groupes : test et contrôle. Les régions du groupe test sont soumises à une augmentation des investissements dans la recherche payante, avec toutes les données en ligne et hors ligne ultérieures analysées pour identifier une augmentation statistiquement significative des ventes des magasins de détail par rapport au contrôle.
Une culture de test et d’apprentissage dans la mesure du marketing facilite l’innovation en fournissant un cadre pour prendre des risques calculés, tels que l’investissement dans de nouveaux canaux, et augmente les connaissances et la propriété intellectuelle des équipes d’analyse marketing.
Approches de mesure unifiées (UMA)
UMA répond à des questions qui couvrent à la fois les impacts tactiques et stratégiques du marketing. Ces approches tentent de résoudre les défis liés à l’utilisation et à la confiance dans des ensembles d’informations basés sur des méthodologies non liées. Si vous cherchez à comprendre l’impact combiné du marketing en ligne et hors ligne, ou à relier le contexte entre MMM et MTA, vous devriez vous tourner vers UMA.
L’UMA nécessite un engagement important, à la fois financier et opérationnel, car la complexité impliquée dans la réalisation de modèles unifiés entre MMM et MTA est élevée.
Le cœur du défi réside dans l’acquisition et l’exploitation des données au niveau de l’utilisateur qui peuvent assurer la continuité entre MMM et MTA. Si elles sont obtenues, les informations qui en résultent améliorent la capacité du spécialiste du marketing à mesurer l’impact de manière globale et à répondre de manière globale aux examens minutieux d’autres départements, tels que les finances, et les principales parties prenantes.
Utiliser un, aucun ou tous
L’approche d’un spécialiste du marketing en matière de méthodes de mesure sera basée sur différentes circonstances telles que la disponibilité et la qualité de ses données, le mix marketing existant, les compétences disponibles et le budget. Les spécialistes du marketing qui réussissent utilisent plusieurs méthodes, car chacune fournit des informations uniques et répond à des défis différents.
Cependant, quelle que soit la méthode choisie par un spécialiste du marketing, il est préférable de l’utiliser dans un écosystème de mesure plus large, et non de manière isolée.
Photo de Daniel Andrade sur Unsplash
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