Comment devenir une agence axée sur les données et prouver le retour sur investissement social

Votre agence est-elle axée sur les données ou plutôt sur les émotions et les intuitions ? Dans l'économie d'aujourd'hui, vous voudrez être en mesure de prouver que vos campagnes sur les réseaux sociaux fonctionnent en examinant le retour sur investissement des réseaux sociaux.

Mais comment?

Lors d'un récent sommet des agences, Christopher Penn a donné un exposé perspicace sur la manière dont les agences peuvent fournir des rapports à leurs clients et démontrer de manière tangible la valeur de leur activité de marketing sur les réseaux sociaux.

Christopher Penn est une autorité en matière d'analyse, de marketing numérique et de technologie marketing. En plus d'être l'un des 100 meilleurs spécialistes du marketing numérique, un entrepreneur à succès, l'auteur à succès de plus de deux douzaines de livres sur le marketing et un conférencier prolifique, il est également connu pour son leadership éclairé et son développement dans quatre domaines clés de l'industrie :

• Adoption de Google Analytics
• Marketing et relations publiques axés sur les données
• Marketing par e-mail moderne
• IA et apprentissage automatique dans le marketing

Vous trouverez ci-dessous les principaux points saillants de sa session au Sommet des agences.

Le plus gros problème permanent pour les agences : prouver le retour sur investissement des médias sociaux

La seule question que presque toutes les agences se verront poser, au moins une fois par mois, est : qu'est-ce que j'obtiens pour mon argent ?

Et c'est une question difficile à répondre, n'est-ce pas ?

Démontrer l'impact de votre activité de marketing sur les résultats financiers de votre client est un défi.

Par exemple:

• 95 % des agences déclarent avoir besoin d'accéder aux données sur les préférences et les besoins de leurs clients.
• 92 % disent avoir besoin de prévisions et de projections financières.
• 92 % déclarent avoir besoin de données sur leur marque et leur réputation.

Mais 15 à 20 % du temps, ils ne peuvent pas accéder à ces données, c'est pourquoi moins de la moitié des agences peuvent prouver le retour sur investissement des médias sociaux.

Au lieu de cela, le mieux que les agences puissent faire est de créer des rapports automatisés indiquant le nombre de clics, de likes, d'impressions, de portée et d'engagement qu'elles ont obtenus.

Ce qui, naturellement, soulève alors la question : qu'est-ce que j'obtiens pour mon argent ? Car comment le nombre de likes d'une publication Instagram affecte-t-il les revenus qu'elle génère ?

Le problème, c'est que nous confondons activité et résultats . Et ce sont deux choses très différentes.

Alors, comment résoudre ce problème ?

Nous devons devenir data-driven .

Que signifie être axé sur les données ?

Axé sur les données signifie que vous prenez des décisions basées sur des données froides et concrètes, et non sur l'instinct ou l'intuition.

Vous êtes probablement déjà plus axé sur les données que vous ne le pensez. Chaque fois que vous utilisez Google Maps, par exemple, vous entrez une destination, il calcule le meilleur itinéraire et vous le suivez. Les décisions que vous prenez sont basées sur les données de Google Maps, pas sur une intuition.

Si vous n'utilisez pas de données pour prendre des décisions, vous ne faites que deviner.

Mais comment devient-on une agence data-driven ?

Pour le moment, soit vous prenez des décisions en utilisant des données, soit vous ne le faites pas. Il n'y a pas de juste milieu.

Mais voici le choc : malgré ce que vous pourriez penser, devenir une agence axée sur les données n'est pas une question de technologie.

Il s'agit de personnes.

Il s'agit de persuader les gens de changer la façon dont ils ont toujours fait les choses. Il s'agit d'amener les gens à apprendre à récolter les bons ensembles de données, à extrapoler les informations clés et à prendre des décisions solides fondées sur des faits et non sur des sentiments instinctifs.

Il y a quatre composants que vous et le personnel de votre agence devez adopter si vous voulez devenir une agence axée sur les données qui peut prouver le retour sur investissement des médias sociaux aux clients et devenir un centre de profit, pas un centre de coûts.

Les 4 composants des décisions basées sur les données

Prendre des décisions en utilisant des données, et non des sentiments instinctifs, c'est comme faire un gâteau.

Vous ne pouvez pas le faire sans les quatre composants suivants :

• Ingrédients
• Une recette
• Compétences
• Outils

Prise de décision basée sur les données : les ingrédients

Avant de faire un gâteau, il faut s'assurer d'avoir tous les ingrédients nécessaires, non ?

C'est la même chose lorsque vous commencez le voyage pour devenir axé sur les données. Mais au lieu de vous assurer que vous avez de la farine, des œufs, du sucre et du beurre, le seul ingrédient que vous devez avoir, prêt à l'emploi, ce sont des données de haute qualité qui reflètent les KPI par rapport auxquels vous et votre client êtes mesurés.

La recherche de données est facile. Mais trouver le bon type de données ne l'est pas.

Nous devons collecter des données centrées sur les KPI.

Tout d'abord, demandez à vos clients quels sont leurs KPI : par exemple, sont-ils mesurés sur le nombre de prospects qu'ils génèrent, ou s'agit-il de ventes ? Ont-ils des cibles autour des prospects, ou s'agit-il de SQL ?

Deuxièmement, établissez les systèmes de données qu'ils utilisent pour mesurer les progrès vers les KPI et demandez l'accès. Vous constaterez probablement que la plupart d'entre eux utilisent Google Analytics pour collecter ces données.

Mais tous les clients n'aiment pas donner accès à leurs comptes. C'est là que vous devez présenter des arguments solides : quel que soit le type d'agence que vous êtes, vous devez avoir accès à Google Analytics et à d'autres outils de collecte de données.

Une fois que vous y avez accès, vous devez ensuite évaluer la qualité des données. Les données doivent être six éléments pour être considérées comme utiles :

1. Faire le ménage. Il doit être exempt d'erreurs, sans entrées en double.
2. Complet. S'il manque des données, c'est un gros problème que vous devez résoudre.
3. Complet. Déterminez si les données vous fournissent les informations dont vous avez besoin. Suit-il les bons indicateurs ? Certes, la collecte de données pour prouver le retour sur investissement des médias sociaux est difficile, car des facteurs tels que les frais d'agence, la valeur à vie des clients et les coûts internes affecteront le retour sur investissement. Prenez le temps de les considérer.
4. Choisi. Choisissez les métriques que vous souhaitez suivre. Dans Google Analytics, il existe plus de 510 mesures que vous pouvez suivre, mais vous n'avez pas besoin de la plupart d'entre elles. Vous ne voulez pas que des données non pertinentes perturbent le mélange. Utilisez la règle 80/20 et choisissez les métriques qui comptent.
5. Crédible. Les données doivent être collectées de manière valable. Cela peut souvent être un problème pour les agences qui mènent des enquêtes, des sondages ou des études de marché, car les données peuvent être biaisées et, par conséquent, non valides.
6. Calculable. Enfin et surtout, les données doivent être utilisables.

Faites confiance à Christopher Penn quand il dit : « Si leurs données sont de mauvaise qualité, vous devez y remédier. Ça vaut le temps . »

En résumé : Assurez-vous d'avoir accès aux bons ingrédients de haute qualité qui sont liés aux KPI sur lesquels votre client est mesuré.

Prise de décision basée sur les données : la recette

La prochaine étape, lors de la fabrication d'un gâteau, consiste à trouver et à suivre une recette pour s'assurer que les ingrédients que vous avez trouvés font un délicieux gâteau.

Il en va de même pour le traitement des données que vous avez collectées. Vous devez suivre une recette pour vous assurer que les données que vous présentez signifient quelque chose pour le client. Vous avez des recettes pour l'intégration, vous en avez également besoin pour le traitement des données.

De nombreuses agences commettent l'erreur de présenter les données dans une série de diapositives. Ces diapositives sont remplies de captures d'écran d'annonces, d'exemples de travail qu'ils ont effectués, ainsi que de graphiques et de tableaux qui affichent des mesures que le client est censé interpréter lui-même.

Mais ce n'est pas leur travail, c'est le vôtre.

C'est pourquoi vous avez besoin d'une recette pour traiter et présenter les données afin de fournir des résultats significatifs, d'une manière facile à comprendre.

Votre recette doit garantir que chaque bit de données que vous traitez et présentez fait deux choses :

• Cela leur dit quelque chose qu'ils ne savent pas.
• Il leur demande une décision.

Les données sans décisions sont une distraction.

Vous pouvez inclure tous les tableaux, graphiques et tableaux que vous aimez, mais si vous ne demandez pas au client de prendre une décision, vous perdez son temps… et le vôtre. Par exemple, si les performances des annonces ont baissé de 23 % sur un mois, vous devez les informer, suggérer de mettre en pause ou d'arrêter la campagne et demander au client de prendre une décision.

Votre recette informatique doit toujours répondre aux Trois Quoi :

1. Ce qui s'est passé? Tout d'abord, vous devez décrire ce qui s'est passé. Par exemple, nous avons dépensé X $ pour cette campagne publicitaire et nous avons obtenu X clics, impressions et conversions.
2. Qu'est-ce que cela signifie? Ensuite, vous devez expliquer pourquoi ces données sont importantes. Pourquoi le client devrait-il s'en soucier ? Par exemple, nous avons obtenu un nombre X de clics, d'impressions et de conversions, ce qui signifie que cette campagne publicitaire fonctionne X % mieux que prévu.
3. Et maintenant? Ensuite, vous devez établir les décisions que vous souhaitez que le client prenne. Par exemple, parce que la campagne publicitaire a obtenu de meilleurs résultats que prévu, nous aimerions augmenter nos dépenses budgétaires de X $ : oui ou non ?

Une recette commune que de nombreuses agences utilisent, qui intègre les trois éléments du cadre de reporting SAINT :

• Résumé
• Analyse
• Connaissances
• Prochaines étapes
• Calendrier

Lorsque vous modifiez le format de traitement et de rapport de vos données, cela modifie toute la conversation et la relation entre vous et le client. Ce type d'approche vous permet de devenir plus proactif et vous commencez à les diriger plutôt qu'eux ne vous dirigent.

Alors, développez le livre de recettes de votre agence : collectez et écrivez différents processus et cadres d'utilisation des données afin que vous puissiez adapter votre approche à chaque client et les aider à comprendre ce qui s'est passé, pourquoi cela s'est produit et ce que les prochaines étapes doivent faire. être.

Prise de décision basée sur les données : les compétences

Vous ne pouvez pas faire cuire un gâteau décent sans un certain degré de compétence. Il en va de même pour la prise de décisions basées sur les données.

Établissez les compétences dont vous avez besoin et évaluez chaque membre de votre agence, de haut en bas, pour voir où ils en sont avec leurs compétences en matière de données et leur maturité.

Vous avez besoin de personnes capables de récolter des données pertinentes et de bonne qualité, de les interpréter et de les présenter aux clients. Vous avez besoin d'eux pour examiner les données, comprendre le contexte, prévoir ce qui est susceptible de se produire à l'avenir et utiliser ces informations pour planifier des stratégies.

Par exemple, les personnes ayant des compétences analytiques peuvent prédire quel serait le meilleur moment pour lancer une campagne par e-mail, en fonction de facteurs tels que les jours fériés, la météo ou les changements économiques.

Ce type d'insight vous permet d'être proactif et de démontrer une valeur ajoutée.

Si vous manquez de personnel ayant des compétences en matière de données, embauchez quelqu'un. Normalement, au sein des agences, vous souhaitez embaucher des penseurs créatifs et brillants. Mais envisagez plutôt d'embaucher une personne ayant une formation en analyse et des compétences qualitatives et diagnostiques.

Prise de décision basée sur les données : les outils

Encore une fois, vous ne pouvez pas faire un gâteau sans outils. À tout le moins, vous avez besoin d'un bol, d'une cuillère et d'une balance. De même, vous ne pouvez pas devenir axé sur les données sans outils.

Mais lesquels utilisez-vous ?

Le meilleur conseil que Christopher Penn a donné lors de son allocution au Sommet des agences était : n'achetez pas plus d'outils pour vous aider à devenir axé sur les données. Utilisez ceux que vous avez.

Comme en cuisine. Supposons que vous ayez besoin d'un rouleau à pâtisserie mais que vous n'en possédiez pas, vous improviseriez et utiliseriez ce que vous avez, n'est-ce pas ? (Par expérience, une bouteille de vin vide fonctionne bien.)

Vous avez accès à une grande variété d'outils d'analyse et de données gratuits, alors tirez-en tout ce que vous pouvez ou embauchez des personnes qui le peuvent.

La plupart des outils font la même chose, de toute façon. Par exemple, des outils comme Ahrefs, SEMRush et Moz Keyword Explorer vous donnent tous des données de mots clés et des suggestions de mots clés. Alors, économisez vos sous et utilisez ce que vous avez.

Ou si vous voulez payer pour un outil, assurez-vous d'avoir un outil complet qui rend la collecte, le traitement et la création de rapports super rapides et faciles.

Comme Agorapulse, par exemple.

Agorapulse est un outil de gestion des médias sociaux avec une différence : c'est la seule plateforme qui vous permet de prouver le retour sur investissement des médias sociaux. Vous pouvez ajouter automatiquement des paramètres UTM à votre contenu, connecter votre compte à Google Analytics et extraire des données que vous pouvez utiliser pour créer des rapports de retour sur investissement complets pour vos clients. Cela permet de prouver le retour sur investissement sans effort.

Résumé

Prendre des décisions proactives et basées sur les données vous permettra de démontrer la valeur ajoutée à vos clients, leur permettra de vous voir comme un expert et d'arrêter la question "qu'est-ce que j'obtiens pour mon argent".

Vous deviendrez un atout plutôt qu'un drain.

Pour devenir data-driven, vous devez :

• Soyez clair sur les KPI que vous essayez d'atteindre.
• Utilisez des données de haute qualité pour diriger plutôt que suivre.
• Construisez votre livre de recettes d'agence pour vous aider à traiter des données significatives.
• Pressez le jus des outils que vous utilisez déjà.

C'est ainsi que vous passez d'un centre de coûts à un centre de valeur.

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