La culture croissante de l'expérimentation marketing

Le rôle des données, de la mesure et de l'analyse dans le marketing a augmenté en influence et en impact au cours des deux dernières décennies. Plus récemment, l'expérimentation est réapparue comme un important outil de mesure du marketing.

Cette réémergence est due en partie à des problèmes de confidentialité, qui ont rendu de plus en plus difficile la collecte de données cohérentes et l'application d'algorithmes d'attribution au niveau de l'utilisateur.

Plus largement, il s'agit d'un produit du désir des spécialistes du marketing de tester activement des hypothèses sur le marché en utilisant l'expérimentation pour créer les meilleurs programmes de marketing.

Construire cette discipline ne nécessite vraiment que deux choses : (1) reconnaître que tout programme de mesure ou d'analyse est incomplet sans expérimentation active et (2) comprendre comment construire et déployer des tests contre des hypothèses clés.

Dans la pratique, il faut s'engager à ne pas tenir pour acquis les réponses de Google Analytics, les rapports des fournisseurs, les études d'impact, la modélisation du mix média ou l'attribution multi-touch.

Que ces méthodes concordent ou, plus important encore, lorsqu'elles ne sont pas d'accord, les organisations doivent considérer ces résultats comme un point de départ pour développer des questions et des hypothèses clés pour les programmes d'expérimentation.

La plupart des marketeurs commencent par les mêmes questions

Les spécialistes du marketing s'interrogent constamment sur les mêmes choses :

• Les tactiques de réduction de l'entonnoir, telles que la recherche de marque et le reciblage, produisent-elles des conversions incrémentielles ?
• Existe-t-il des synergies entre les véhicules marketing ?
• Le marketing est-il déployé plus efficacement contre les clients existants ou l'acquisition de nouveaux clients ?
• Quelles tactiques de prospection font vraiment croître mes nouvelles acquisitions ?
• Quelles tactiques de marketing client ajoutent de la valeur et ai-je besoin de toutes ?

Ce sont des questions fondamentales pour toute marque, et il existe des moyens efficaces de construire un programme d'apprentissage expérimental contre elles. Lors de l'élaboration initiale d'un programme expérimental, commencez par mettre en œuvre des tests d'incrémentalité au niveau du canal pour les principales tactiques de marketing.

Sur la base des dépenses, des priorités stratégiques ou des évaluations de performances actuelles, les marques peuvent donner la priorité à la conception et à la mise en œuvre de tests d'incrémentalité pour les canaux marketing clés tels que le reciblage, les réseaux sociaux, la recherche payante ou le publipostage/catalogue.

Limites de l'attribution de l'entonnoir inférieur

Chaque canal de commercialisation nécessite une approche soigneusement conçue pour garantir que les audiences sont segmentées en groupes de test et de contrôle. Le marketing doit ensuite être retiré du groupe de contrôle pour servir de référence pour mesurer l'incrémentalité au sein du groupe de test.

Souvent, ces tests au niveau des canaux confirment des soupçons de longue date, fournissant les données sur le marché nécessaires pour réaffecter les budgets.

De nombreux spécialistes du marketing soupçonnent que les programmes de reciblage de l'entonnoir inférieur « volent » du crédit en s'attachant aux voies de conversion, et les tests d'incrémentalité quantifient cet effet et informent les niveaux de budget optimaux pour ces programmes.

Soft Surroundings, un détaillant de mode et de beauté, a récemment déployé des tests d'incrémentalité de reciblage avec l'hypothèse qu'ils dépensaient trop pour le reciblage.

Des tests approfondis ont révélé que c'était effectivement le cas, permettant à l'équipe de réduire immédiatement le budget de reciblage de 30 % et d'allouer plus de 120 000 $ par mois à des tactiques plus performantes sans constater de baisse significative du reciblage ou de la conversion de site.

Se faire une idée plus précise de la prospection Facebook

Parfois, les tests d'incrémentalité révèlent des opportunités que d'autres approches de mesure n'ont pas encore identifiées.

J'ai récemment travaillé avec un détaillant qui a mesuré la publicité sur Facebook avec une combinaison de mesures de Google Analytics et de Facebook, limitées à un clic d'un jour et à une fenêtre d'affichage d'un jour.

Les tests d'incrémentalité ont découvert que même si ces méthodes étaient raisonnablement précises pour évaluer Facebook dans son ensemble, elles sous-évaluaient considérablement l'impact des tactiques de prospection de Facebook.

Des tests d'incrémentalité actifs ont montré que les conversions après affichage non suivies par Google Analytics et en dehors de leur fenêtre d'affichage d'un jour entraînaient des conversions incrémentielles et auparavant non créditées. Sur la base de cette vue actualisée, la société a réaffecté des fonds à la prospection.

L'apprentissage expérimental ne s'arrête pas à ces expériences au niveau du canal. Souvent, ceux-ci jettent les bases en identifiant des opportunités pour une conception expérimentale plus sophistiquée.

Pour Soft Surroundings, les tests d'incrémentalité ont identifié que la prospection Facebook conduisait de nouveaux clients incrémentiels bien en deçà des objectifs d'acquisition internes.

Plutôt que d'augmenter les dépenses à tous les niveaux et d'attendre et de voir, Soft Surroundings a utilisé une expérience pour explorer l'échelle au niveau de l'ensemble de publicités pour tous les ensembles de publicités de prospection Facebook fonctionnant en deçà des objectifs d'acquisition.

Le test d'échelle a été conçu pour simuler des dépenses, une fréquence et une pénétration d'audience élevées pour chacun de ces ensembles de publicités par rapport à un sous-ensemble plus restreint de leurs audiences de prospection.

En quelques semaines, ils sont passés à 1,5x, 2x, 3x et plus au niveau de l'ensemble de publicités pour tracer efficacement la courbe des rendements décroissants pour chaque ensemble.

Sur la base de tests à grande échelle menés en septembre, Soft Surroundings a pu augmenter les budgets de prospection Facebook de 61 % en octobre tout en n'enregistrant qu'une augmentation de 22 % du coût par acquisition, bien dans la limite des objectifs.

Sans conception de test active, les mêmes augmentations de budget peuvent avoir pris plusieurs mois à atteindre tandis que l'équipe a déployé des augmentations de budget plus petites et a attendu d'observer leur impact sur le coût d'acquisition.

L'expérimentation d'incrémentalité de l'AARP

Dans un autre exemple, l'AARP a utilisé les résultats d'incrémentalité au niveau du canal pour tester activement si les budgets de recherche payante de marque seraient mieux dépensés sur les réseaux sociaux payants.

Ce changement radical a été considéré avec scepticisme en dehors de l'organisation marketing, et l'équipe a voulu vérifier que ses observations au niveau du canal se tenaient lorsqu'elles sont passées aux réseaux sociaux payants.

Une expérience basée sur la géolocalisation soigneusement conçue a confirmé l'hypothèse, mais a également révélé des résultats supplémentaires. Il y avait plus d'avantages sur les réseaux sociaux payants, mais cela a été mieux accompli avec des réductions légères (plutôt que majeures) de la recherche payante en raison des synergies entre les canaux.

Les zones géographiques avec des réductions légères de la recherche payante et de fortes augmentations des réseaux sociaux payants ont affiché une croissance à deux chiffres de l'acquisition du chiffre d'affaires, tandis que les zones géographiques avec des réductions importantes de la recherche payante ont vu une diminution de 19% de l'efficacité des canaux sociaux payants.

Le résultat net était qu'il y avait des économies de coûts à réaliser dans la recherche payante, mais la principale opportunité à la hausse était de garantir des budgets supplémentaires pour les réseaux sociaux payants.

Il n'y a pas de formule copier-coller pour développer une culture d'expérimentation et il n'y a pas non plus de programme d'apprentissage unique adapté à chaque marque. Une culture d'expérimentation nécessite un engagement organisationnel pour tester constamment les hypothèses et valider les croyances de longue date par rapport à des tests soigneusement conçus.

Un programme d'apprentissage percutant nécessite la contribution des dirigeants, des spécialistes du marketing et des scientifiques des données et doit être revu régulièrement afin de continuer à générer de la valeur, mais l'avantage est réel et percutant.

Appliquer une philosophie de test, d'apprentissage et de croissance au marketing est le moyen le plus rapide de conduire un changement qui affecte de manière significative les résultats.

Nick Stoltz est directeur de l'exploitation chez Measured . Il est un hacker de croissance expérimenté qui crée le succès pour les entreprises, les équipes et les produits technologiques en croissance grâce à une combinaison de leadership, de vision stratégique, de marketing, d'opérations, de commercialisation de produits et de développement commercial.