Comment les marketeurs peuvent prendre le contrôle de leur pile de données

« Prenez le contrôle de vos données marketing. » Si vous êtes un spécialiste du marketing aujourd'hui, vous avez entendu ce conseil plusieurs fois. Vos pairs, les consultants que vous embauchez, les sociétés d'études de marché, les fournisseurs, votre patron - à peu près tout le monde pense que c'est une sagesse commune. Ce qui est également courant, ce sont les projets d'entreposage de données marketing qui ont échoué et qui parsèment l'industrie.

Aussi incrédule que cela puisse paraître, les rapports consolidés quotidiens sur toutes les dépenses médias sur Facebook, Google, TV, Catalogue et autres chaînes restent un défi non résolu.

La gestion des données marketing et les données d'exploitation de la marque ne sont pas les mêmes

De nombreuses marques modernes ont des natifs de la technologie qui gèrent le marketing. Construire des bases de données massives, des pipelines de données et des systèmes de traitement de données avancés sont pour eux une seconde nature. Ils sont passés maîtres dans la gestion de leurs données opérationnelles de base, comme l'historique des commandes des clients, le surfaçage pour simplifier la commande à nouveau de la même chose ou la personnalisation de l'expérience client pour recommander des articles similaires.

Toutes ces données sont au cœur de leur expérience de base et bien les gérer est obligatoire pour les opérations de la marque. D'un autre côté, une pile de données qui indique où et comment ils font la publicité de leurs produits n'est pas au cœur des opérations d'une marque et n'est donc pas gérée avec le même niveau de diligence.

Cependant, chaque canal de commercialisation est un flocon de neige unique et les nuances de sa chaîne d'approvisionnement finissent toutes par façonner l'apparence de la pile de données et, plus important encore, la façon dont elle doit être soumise à un contrôle qualité.

En bref, les données marketing sont une bête différente, et c'est certainement une bête.

La qualité des données « Source de vérité » est très difficile

Dans le monde de l'analyse marketing, « source de vérité » (SOT) est une expression chargée. Cela signifie que les données consommées sont de la plus haute qualité et peuvent être traitées comme la vérité comme les données de qualité comptable sur lesquelles les directeurs financiers s'appuient. En règle générale, les systèmes les plus proches des données sont la « source de la vérité ». Par exemple, Google Analytics serait le SOT pour les rapports d'analyse Web. Shopify peut être SOT pour les rapports de commandes de commerce électronique. Les rapports Facebook seraient SOT pour les dépenses, la portée et les mesures de performance de Facebook. Les rapports de publipostage de catalogue seraient SOT pour la circulation du catalogue et ainsi de suite.

Imaginez maintenant rassembler tous ces ensembles de données et être le SOT cross-canal d'une marque.

Imaginez maintenant que le PDG, le directeur financier, le directeur marketing, les parties prenantes du marketing et de l'analyse se connectent tous pour utiliser cet actif de données consolidé à toutes leurs fins opérationnelles quotidiennes.

Laissons cela pénétrer. Si vous êtes dans l'espace depuis un moment, vous devriez sentir une boule dans la gorge à peu près maintenant.

Qualité de la pile de données, le ravin

La qualité des données est le fossé entre les « données dans une base de données » et une organisation marketing axée sur les données. Compte tenu de la fragmentation de chaque source de données, déterminer comment collecter, transformer, conserver et contrôler correctement la qualité de chaque source de données en flocon de neige est un effort colossal.

Voici certaines choses que vous rencontrerez en cours de route :

Les choses se cassent tout le temps

Les API, y compris Google Ads, Facebook et d'autres systèmes massifs, ne sont pas parfaites. Les mêmes demandes de données d'API pourraient avoir fonctionné pendant plusieurs mois et commenceraient à échouer "au hasard". Si l'instrumentation appropriée n'est pas en place, ce ne sera que des trous dans les données de votre base de données et vous ne le saurez jamais jusqu'à ce que vous l'ayez vérifiée. Il existe de nombreux autres cas d'utilisation, notamment la limitation de l'API, les modifications de rupture de l'API, la modification des spécifications et d'autres comportements légitimes pouvant entraîner une « casse » de vos données. Tous ces défis se multiplient avec des sources de données qui ne sont pas pilotées par API.

Pommes vs oranges vs chou frisé

Pour affirmer l'évidence, toutes les données ne sont pas égales. Les données de rapports sur les commandes et les revenus de Shopify ont une dynamique différente des rapports sur les dépenses et les clics Facebook ou les rapports sur la portée Facebook ou les journaux d'accès du site. Chaque source de données est destinée à servir un objectif spécifique et doit donc être collectée, stockée et contrôlée de manière très spécifique.

Le simple fait d'envoyer des données dans une table de base de données sans appliquer une réflexion critique sur la façon dont les données vont être consommées rend généralement les données inutiles. De plus, définir des règles de contrôle qualité appropriées et très spécifiques à chaque source nécessite une compréhension intime des données et de ce avec quoi elles peuvent être raisonnablement comparées.

Taxonomie de la campagne

Il existe généralement des centaines de campagnes sur tous les canaux, des milliers d'ensembles de publicités, de mots clés et d'éléments de campagne, et des centaines de milliers d'itérations créatives sur tous les canaux. Il s'agit généralement d'une montagne de données, et le fait de ne pas classer correctement les données dans des groupes significatifs alignés sur la prise de décision rend également toutes ces données inutiles.

Il existe de nombreux autres angles, tels que différentes fenêtres d'attribution, différentes définitions de conversion et de revenus au sein de Facebook par rapport à Google Ads et d'autres problèmes qui affectent la qualité des données.

Un framework cross-canal holistique est une nécessité

Rassembler toutes ces données nécessite un cadre de données marketing cross-canal bien planifié qui spécifie clairement où chacun de ces ensembles de données s'intègre et comment les réunir pour éclairer de manière significative les investissements marketing et la prise de décision opérationnelle.

Les données marketing sont le plus grand atout inexploité des marques B2C

Alors, où cela laisse-t-il les spécialistes du marketing ? Est-ce une cause perdue ? Le jus vaut-il la peine d'être pressé ?

Les premiers utilisateurs avant-gardistes voient les avantages transformationnels des données marketing consolidées. Il alimente une pratique marketing de test-apprentissage-développement, rationalise la planification cross-canal, alimente la responsabilité des canaux et alimente les rapports quotidiens sur le mix média. Les marques réalisent tous les avantages de la promesse marketing basée sur les données.

Les données marketing inutilisées sont un atout géant inexploité au sein des marques B2C. Nous ne nous contentons pas de laisser le soleil et le vent souffler, nous les mettons au travail. Rassemblons-nous et mettons ces données marketing à profit.

Madan Bharadwaj est co-fondateur et CTO de Measured.