Mesurer les données marketing : que rechercher et comment commencer

Données, données, données… Il semble parfois que les spécialistes du marketing ne parlent que de cela. Mais comment pouvons-nous réellement tirer des informations utiles de la richesse des données dont nous disposons, et quel genre de choses devrions-nous rechercher en premier lieu ?

Le 18 juin, nous avons accueilli Sepi Pouryahya, Chief Data Science Officer chez Fospha, et Adam Broitman, Senior Expert, Digital Marketing chez McKinsey pour notre petit-déjeuner d'attribution new-yorkais à The Nomad.

Sepi a commencé par présenter Fospha , un fournisseur de technologie d'attribution marketing qui construit des MMM (modèles de marketing mixte) pour alimenter les CDP (plateformes de données client). Fospha travaille avec un grand nombre d'entreprises dans une gamme de secteurs verticaux - services financiers, commerce électronique, vente au détail - pour résoudre leurs problèmes d'attribution marketing.

Contenu réalisé en collaboration avec Fospha.

Tous les spécialistes du marketing veulent économiser de l'argent, gagner du temps et augmenter l'efficacité de ce qu'ils font

En fait, le marketing se résume généralement à deux questions principales :

1. Comment réduire mon CPA ?
2. Où dois-je dépenser mon budget de marketing numérique ?

Une mesure précise est essentielle pour répondre à ces questions. Si vous ne pouvez pas déterminer ce qui fonctionne réellement, vous ne savez pas quoi prioriser à l'avenir et ce qu'il faut éviter.

Simple, non ? Eh bien, pas tellement. Nous savons tous que les entreprises ont tendance à fonctionner en silos - il y a l'équipe marketing, l'équipe CRM, l'équipe commerciale et d'autres qui essaient de s'attribuer le mérite d'une conversion. En fait, il y avait une entreprise avec laquelle Sepi travaillait où, si vous comptiez toutes les « conversions » dont chaque équipe s'attribuait le mérite, cela représentait 5 fois le nombre de conversions réelles.

Mais ce n'est pas de leur faute - ils utilisent simplement les outils à leur disposition, qui leur montrent un point de contact puis une conversion ultérieure. Cependant, la mesure du marketing va bien au-delà de la simple identification du seul point de contact avant qu'un client ne se convertisse. À quelle fréquence les gens achètent-ils un produit la première fois qu'ils le découvrent ?

Alors, comment pouvons-nous réellement mesurer nos efforts marketing ?

Un récent rapport du BCG (Boston Consulting Group) cite trois étapes principales :

1. Connectez les données
2. Automatiser les intégrations
3. Avoir des mesures exploitables

Tout cela semble facile en principe, mais ces trois étapes ne se résument pas à ce qu'il paraît

Sepi a poursuivi en expliquant comment Fospha a abordé cela.

1. Assemblage et collecte des données clients

Ces dernières années, en particulier compte tenu de l'importance accordée aux données, les spécialistes du marketing oublient parfois qu'ils essaient en fait de parler à un client. Le marketing ne consiste pas à augmenter les métriques, il s'agit d'atteindre les clients à un niveau individuel et personnel. Cela signifie que Fospha aborde tout à partir d'une approche axée sur le client : en regardant comment le client se comporte, à quoi ressemblent ses parcours client et en travaillant en arrière à partir de là.

2. La mesure

La clé d'une mesure précise réside dans l'assemblage de tous vos points de contact marketing. Il peut être difficile de répartir une conversion de 100 $ sur plusieurs interactions différentes, surtout lorsque vous le faites en interne - chaque équipe veut s'attribuer le plus de mérite possible, pour des raisons évidentes. Par conséquent, avoir quelqu'un qui peut assembler indépendamment vos données est le meilleur moyen de mesurer vos efforts marketing.

3. Transformer ces mesures en recommandations exploitables

Comme mentionné précédemment, les métriques importent peu si vous ne savez pas quoi en faire. C'est pourquoi Fospha se concentre sur la fourniture de recommandations exploitables basées sur trois composants essentiels : les données client, les données en ligne et les données hors ligne (qui sont toutes transférées dans un magasin de données central, un CDP). Une fois qu'il est traité, vous devez déterminer les identifiants clés et faire des recommandations en fonction de ceux-ci.

4. Commencer petit et grandir

N'essayez pas de tout faire à la fois. Au lieu de cela, trouvez quelque chose d'utile et de précieux, et cherchez à changer cela avant d'essayer autre chose.

Sepi a ensuite été rejoint par Adam pour une session de questions-réponses où ils ont évoqué le fait que de nombreux spécialistes du marketing traitent actuellement l'apprentissage automatique et l'analyse de données simplement comme un mot à la mode, une "ligne dans une diapositive PowerPoint", plutôt que d'en tirer des informations utiles. Cependant, le vent tourne et les meilleurs spécialistes du marketing commencent à utiliser l'apprentissage automatique pour leur donner une véritable perspective à 360 degrés de n'importe quel client.

Et il ne s'agit pas seulement de données client : les données contextuelles peuvent également révéler des tendances utiles. Par exemple, si le prix du pétrole n'est pas nécessairement lié au produit de votre entreprise, il peut être représentatif des tendances économiques et politiques globales qui ont un impact sur vos ventes. Les algorithmes d'apprentissage automatique pourraient être en mesure de trouver un lien entre les deux que vous n'aviez pas envisagé auparavant !

Dans l'ensemble, ce fut un événement merveilleux et merci à Sepi et Adam pour leurs idées fascinantes. On attend le prochain avec impatience !