Les données en martech : comment mieux les mesurer, les attribuer et les gérer

Comment les entreprises mesurent-elles, attribuent-elles et gèrent-elles actuellement leurs données dans martech ? Et comment peuvent-ils le faire plus efficacement ?

Dans notre récent rapport de recherche avec Fospha, nous avons constaté que l'état actuel de la gestion des données dans l'industrie martech est (à la surprise de peu de gens) plutôt terne.

Découvrez ces résultats :

• Sur mesure :
  • 34 % des personnes interrogées ont déclaré que leur entreprise analyse actuellement moins de 20 % de toutes les données sur les consommateurs à leur disposition.
  • 43 % sont « susceptibles » ou « très susceptibles » d' investir dans une nouvelle technologie de mesure au cours de la prochaine année.
• A l'attribution :
  • Seulement 33 % ont déclaré que leurs solutions actuelles leur donnent une attribution précise de tous les médias et données.
  • Seulement 9 % des spécialistes du marketing ont déclaré que leur organisation avait une « excellente » compréhension de l'attribution multi-touch.

• Sur la gestion :
  • Les entreprises utilisent en moyenne sept technologies distinctes pour obtenir des informations à partir de leurs données.

Pourquoi une meilleure gestion des données dans martech est-elle un tel défi ?

Eh bien pour commencer, il y a beaucoup de données là-bas.

On estime que 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour.

Pour être clair, un quintillion est 1 suivi de 18 zéros (pensez milliard, billion, quadrillion, quintillion). C'est-à-dire un grand nombre.

Ces octets de données contiennent tout, des publications Instagram aux chansons Spotify, des profils LinkedIn aux ventes Amazon. Tous ceux d'entre nous qui font quoi que ce soit en ligne participent à la création de cette énorme quantité de données chaque jour.

Et comme c'est le cas pour de nombreuses choses apparemment impressionnantes, cet énorme potentiel n'a de sens que si nous pouvons le rendre utile.

Malheureusement, de nombreux spécialistes du marketing - et de nombreuses plates-formes technologiques de marketing - n'ont tout simplement pas maîtrisé l'art d'utiliser au mieux ces 2,5 quintillions d'octets de données.

Quel est le potentiel d'utilisation de ces données ?

Préparez-vous, ça devient un peu sauvage.

En théorie, le fait d'avoir autant de données à notre disposition crée un monde vertigineux où tout devient mesurable.

Nous pouvons voir des informations choquantes avec une précision extrême. Quel est l'impact de la météo dans une ville sur les performances marketing ? Comment les clients se classent-ils en fonction de leur retour sur investissement individuel et de leur probabilité de conversion ? Quelle est l'efficacité des impressions publicitaires display ?

Toutes ces questions peuvent être résolues avec des données - alimentant en fin de compte des décisions commerciales et des engagements clients meilleurs et plus rentables.

Qu'est-ce qui fait obstacle? Dans notre enquête, 33 % des marques ont cité la « complexité des données » comme leur plus grand défi aujourd'hui.

De nombreuses entreprises sont déjà conscientes du vaste potentiel de leurs données, mais ne savent tout simplement pas comment en tirer le meilleur parti.

À chaque nouvelle technologie que les spécialistes du marketing ajoutent à leur pile, ils ajoutent souvent un tout nouvel ensemble de points de données. Et ces données sont souvent piégées ou cachées dans leur silo.

La bonne nouvelle? Pendant longtemps, le coût de l'exécution de modèles d'attribution multi-touch basés sur les données ne valait pas le retour sur investissement pour les entreprises. Maintenant, cependant, les réalités de ce qui peut être fait avec l'IA rattrapent enfin les attentes.

Comment les spécialistes du marketing peuvent-ils commencer à mieux utiliser leurs données ?

Inutile de dire qu'il s'agit d'un processus continu. Mais ces quatre conseils peuvent vous aider à démarrer :

1. Concentrez-vous sur la valeur

Il faudrait des années pour passer au crible toutes les informations potentielles que nous pourrions trouver. Et évidemment, aucun d'entre nous qui fait un travail régulier n'a ce genre de temps.

Tout d'abord, demandez à quelle question vous voulez répondre. Si vous pouviez savoir une nouvelle chose sur votre public, votre produit, votre contenu, vos ventes, etc., quelle serait-elle ? Choisissez une question à laquelle vous souhaitez répondre ou un problème que vous souhaitez résoudre. Et commencez par là.

Penser à toutes les idées potentielles à obtenir devient accablant. Vous n'avez pas à tout résoudre, vous avez juste besoin de commencer. Choisissez une mesure de réussite pour commencer et assommez-vous.

2. Soyez directif avec votre stratégie technologique

Vous avez donc clairement identifié et articulé vos défis particuliers qui doivent être résolus. La prochaine étape consiste à déterminer quelles plateformes vous aideront à trouver ces réponses.

Quelles que soient les sociétés de données avec lesquelles vous travaillez, qu'il s'agisse de fournisseurs d'attribution, de DMP, de fournisseurs de CRM ou autres, assurez-vous qu'elles vous aident à trouver les réponses que vous cherchez. Sinon, vous ne ferez qu'ajouter au bruit avec des faits plus disparates, plutôt que d'obtenir des informations exploitables.

N'oubliez pas que 44% des entreprises de notre enquête ont déclaré qu'elles prévoyaient d'investir dans au moins une nouvelle technologie au cours de la prochaine année et qu'elles utilisent déjà en moyenne sept plates-formes. Tous ces éléments vous aident-ils à trouver les informations que vous recherchez ?

3. Trouvez des partenaires qui vous facilitent la vie

Encore une fois, toute solution de données que vous envisagez devrait ajouter de la valeur, et non vous donner plus de travail.

Nous recherchons des partenaires qui simplifient la complexité, consolident les parties fragmentées et s'intègrent à ce que vous avez déjà. Tout ce qui n'est pas accessible et pratique ne fait qu'ajouter au bruit.

Au-delà de cela, recherchez des partenaires qui peuvent vous renseigner sur ce qu'ils font réellement.

N'oubliez pas que seulement 9 % des spécialistes du marketing pensent que leur organisation a une « excellente » compréhension de cette discipline.

Science des données, attribution multi-touch — ce ne sont pas des choses que vous apprenez en lisant un seul article. Et vous n'avez pas besoin d'en être vous-même un expert - c'est à cela que servent les partenaires - mais il y a toujours un avantage concurrentiel à avoir pour comprendre l'essentiel.

4. Nommez les mesures appropriées pour réussir

La mesure du marketing ne doit pas être une contrainte sur votre travail. Au contraire, il devrait fournir une perspective saine sur le succès de la stratégie de marketing au fil du temps.

Par exemple, l'une des meilleures approches en général consiste à travailler sur des mesures axées sur le client, telles que la valeur à vie du client (CLV).

Notez ici que seulement 32,5% des entreprises de notre enquête avaient une vision claire de CLV dans leur ensemble de données.

Encore une fois, à quoi servent vos données si ce n'est pour vous rapprocher du succès ? Si une partie du succès de votre entreprise peut être liée à CLV, alors c'est une mesure que vous devez nommer et garder un œil sur.

Unir les efforts de votre équipe autour de mesures de réussite telles que CLV permet à chacun de se concentrer sur la santé à long terme de l'entreprise, plutôt que sur les performances de son canal.

Pour en savoir plus sur l'état de la mesure, de l'attribution et de la gestion des données marketing, téléchargez notre récent rapport de recherche ici.