La mesure marketing en 3 étapes : concevoir, collecter et améliorer

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Nous voulons mener des actions et mesurer leur impact - de manière scientifique. Pour évaluer la vitesse moyenne (d'une voiture) à mi-chemin d'une distance donnée, nous devrions marquer le point médian et utiliser un chronomètre. Pour mesurer la conversion générée par un catalogue imprimé et la comparer à celle d'un catalogue numérique, il faudrait concevoir chacune des versions de façon à pouvoir identifier la source de conversion et différencier l'imprimé et le numérique. Bien que ces activités puissent être élaborées et exécutées de nombreuses façons, il est essentiel de tenir compte des objectifs de mesure à chaque étape.

Pour mesurer la vitesse moyenne d'une voiture à mi-chemin d'une distance donnée, il est essentiel de concevoir des activités qui tiennent compte de cet objectif de mesure. Nous voulons mener des actions et mesurer leur impact - scientifiquement.

Concevoir pour collecter

Dans certains cas, un client peut lire un catalogue imprimé et passer ensuite à un canal numérique (par ex. une application pour acheter en ligne). Idéalement, les activités marketing devraient faciliter ce parcours client. Mais cela sèmerait le doute quant à l’activité à l’origine de la conversion (dans cet exemple, le catalogue imprimé ou numérique). Ceci introduit le concept d'activités séquencées pour orienter le comportement d'un client dans une certaine direction, également connu sous le nom de " parcours client ".

Le rôle de l'analytique dans l’élaboration de ces activités est crucial. La phase de conception doit inclure les variables de mesure. Autrement dit, le troisième segment de la construction (mesure) conditionne le premier (conception).

Des raccourcis URL et des numéros 0800 uniques peuvent être utilisés pour mesurer plus facilement les performances. Mais cela soulèverait d'autres problèmes - par exemple, le coût d'enregistrement de différents numéros 0800, le manque de clarté pour les clients dû à l’utilisation de plusieurs numéros 0800/URL, la perte d'attractivité et de simplicité, etc.

Avec les innovations numériques modernes, la collecte de paramètres sur les canaux digitaux à des fins de marketing direct n'est plus un défi. De nombreux supports technologiques (logiciels/plateformes) intègrent cette fonctionnalité par défaut. Il y a d'autres aspects à considérer, mais restons-en là jusqu’à notre troisième volet.

Collecter pour mesurer

Mener efficacement la première étape de cette construction rendrait la phase de collecte simple et purement opérationnelle. Il suffirait en effet de remplir une table avec des données pour lesquelles une structure a été créée au cours de la première étape. Hélas, les choses ne sont jamais aussi simples. La phase de conception manque souvent de précision, principalement en raison de l'évolution constante des priorités et de la dynamique du marché, ce qui amène généralement à revoir et ajuster le projet de départ. Comme ces activités pourraient être tactiques et opportunistes, nous n'en parlerons pas plus en détail ici, mais nous devons tenir compte du fait que la granularité des informations et des données recueillies est essentielle pour assurer l'adaptabilité requise par des mesures exigeant de potentiels changements.

Cependant, une question plus large serait de savoir si ce processus de conception et de déploiement (collecte) s’intègrerait dans un délai de commercialisation raisonnable ? Cet objectif peut être atteint de manière substantielle en réduisant le temps nécessaire à la conception et en comblant l'écart entre la conception et le déploiement. Idéalement, le projet devrait être conçu rapidement en phase avec les objectifs, puis déployé immédiatement. (https://www.sas.com/sv_se/customers/ica-banken.html)

Mesurer pour améliorer

Voici la pièce du casse-tête qui a fait l'objet de recherches considérables et qui a beaucoup évolué au cours des dernières années. Aujourd'hui, l'IA et les algorithmes basés sur l'apprentissage automatique peuvent également être utilisés pour l'analyse d'attribution. La capacité de stockage et la vitesse de traitement ne sont plus de véritables contraintes. Les méthodes traditionnelles comme l'attribution au premier ou au dernier contact ne sont plus assez lucratives pour les marketeurs ; ils sont maintenant à la recherche d'une approche algorithmique. Et pourquoi pas : les attentes des clients changent plus vite que jamais et les entreprises rivalisent d’imagination pour attirer leur attention. Toute information supplémentaire permettant de recalibrer le processus d'engagement du client apporterait une valeur ajoutée significative. Mon collègue Suneel Grover a posté un article sur les récents progrès de la mesure de l'attribution.

La quête de sophistication amène de nouveaux défis dans la conception d’activités mesurables (et attractives). Les data scientists ont mis au point des algorithmes d'attribution qui vont au-delà des méthodes traditionnelles fondées sur des règles et prêtes à l'emploi. Disposer d’algorithmes plus sophistiqués pour mesurer l'attribution nécessite d’incorporer les éléments à collecter lors de la conception des actions.

Tout ce cycle de notre construction à trois volets exige également que nous suivions le principe d'agilité et que nous respections le délai de mise sur le marché. J'aurais tendance à appeler cela quelque chose comme "PEAM" - principes efficaces d'attribution marketing (rappelez-vous RGPD), qui, en conjonction avec le concept à trois volets mentionné ci-dessus, serait décrit comme suit :

1. Flexibilité pour modifier les activités et les métriques.

2. Flexibilité pour étendre la mesure et l'analyse a posteriori.

3. Rapidité du cycle global pour pouvoir réagir en fonction des résultats de l'analyse.

Le « test and learn » est un autre aspect qui exige beaucoup de rapidité dans la conception et l'exécution de la mesure marketing, mais qui peut ne pas réellement être classé dans la catégorie de l'analyse d'attribution. Traditionnellement, on supposait que seules les méthodes de mesure de base pouvaient être adoptées dans ces cas-là, car une sophistication accrue retarderait l'obtention de résultats. Alors que c'était le cas il y a encore quelques années, les progrès technologiques ont permis aux marketeurs d'effectuer des analyses plus rapides, plus détaillées, plus sophistiquées. La balle est désormais partiellement dans le camp des marketeurs, alors qu’elle n’était possédée que par les équipes technologiques. Ces technologies doivent être en place pour permettre une mesure (et une attribution) automatisées à l'aide de méthodes analytiques. En outre les actions peuvent également être automatisées sur la base des résultats, qui conditionneraient par exemple le choix du contenu ou message le plus efficace.

Il est essentiel de concevoir des actions marketing qui tiennent compte des objectifs de mesure spécifiques. #mesure de marketing #attribution Click To Tweet

Analyse d'attribution dans le cadre d'un parcours client multicanal

Ce sujet peut être considéré comme une suite à cet article de blog. Bien que ce qui précède ne se limite pas nécessairement aux activités de marketing monocanal, les parcours clients intégrant divers canaux et activités complexifient largement la mesure de l’efficacité de l'attribution, et cet article ne s’attarde pas sur cet aspect. J'explorerai ce sujet dans un prochain blog.

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Ashutosh Kumar

Advisory Business Solution Manager at SAS North EMEA

Ashutosh Kumar is a seasoned professional with more than 15 years of industry experience in the space of marketing analytics and consulting. Currently working with SAS Institute North EMEA region to help organisations in planning their marketing communication processes and strategy with SAS Customer Intelligence technologies. His experience in marketing consulting and data science covers customer journey design and analysis, econometric and time-series modelling, and constrained optimization. He has rich academics with double masters M.Phil, Economics and MBA, Finance and also has a strong quantitative research background with published research papers in reputed journals.

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