Guide de l’analytics marketing
Pour les moyennes et grandes entreprises opérant dans des secteurs tels que l’industrie, la technologie et les services financiers, l’analytics marketing réduit la complexité, améliore l’allocation des ressources et produit des résultats mesurables.
Ce guide aborde les points suivants :
- Rôle de l’analytics marketing
- Importance de l’analytics marketing
- Composantes de l’analytics marketing
- Techniques d’analytics marketing
- Utilisation de l’analytics marketing
- Applications pratiques de l’analytics marketing
- Mise en œuvre de l’analytics marketing
Rôle de l’analytics marketing
L’analytics marketing évalue les données pour mesurer la performance marketing et cerner le comportement de la clientèle. À l’aide d’outils et de processus structurés, il identifie les facteurs déterminant les actions de la clientèle et l’efficacité des campagnes.
L’analytics marketing évalue ainsi différents indicateurs.
- Appels à l’action : identifiez les appels à l’action qui génèrent les taux de clics les plus élevés afin d’ajuster le message en conséquence.
- Interactions avec les articles de blog : repérez le contenu le plus efficace pour le répliquer et en améliorer la portée organique.
- Performances des canaux : allouez les budgets aux canaux générant le plus de leads qualifiés.
- Impact du leadership éclairé : déterminez les insights qui trouvent un écho auprès des décisionnaires et assoient l’autorité de la marque.
- Expérience client sur le site web : repérez les difficultés du parcours client pour augmenter le taux de conversions.
Collectivement, ces insights vous aident à adapter vos stratégies marketing aux comportements du public ciblé et à maximiser votre retour sur investissement. En évaluant ces éléments, les responsables marketing peuvent déterminer comment aligner leurs stratégies sur les besoins de leur audience et booster leur impact.
Importance de l’analytics marketing
Avec l’analytics marketing, les entreprises fondent leurs décisions sur des données, et non sur des hypothèses. Elles peuvent alors déployer des campagnes en phase avec les besoins de leur audience et aux résultats mesurables.
Principaux avantages :
- Identification de ce qui fonctionne ou non : repérez les campagnes efficaces afin de les reproduire et affinez les actions qui ne répondent pas aux attentes.
- Justification du retour sur investissement : identifiez les canaux et les initiatives marketing qui boostent le chiffre d’affaires.
- Optimisation des expériences client : améliorez les interactions en vous attaquant aux difficultés mises en lumière par l’analytics.
À titre d’exemple, grâce à l’attribution marketing, un industriel a découvert que les publicités LinkedIn ciblant les responsables des achats généraient le retour sur investissement le plus élevé. Il a donc réaffecté ses dépenses publicitaires et amélioré la performance de ses campagnes de 20 %.
Composantes de l’analytics marketing
Pour assurer une mise en œuvre efficace de l’analytics marketing, les entreprises s’appuient sur cinq éléments essentiels, qui permettent à leurs équipes d’améliorer leurs performances en collectant, analysant et exploitant des données marketing.
1. Base de données marketing centralisée
Ce type de base fait office de source unique de vérité pour la totalité des données relatives aux campagnes et à la clientèle. En regroupant ces informations, les responsables marketing obtiennent une vue unifiée des interactions de l’audience, de la performance des campagnes et des indicateurs de mesure des coûts.
Intérêt : en l’absence de référentiel centralisé, le cloisonnement des données risque d’occulter les insights et d’entraîner des prises de décisions et des allocations de ressources inefficaces.
Exemple : une entreprise industrielle B2B d’envergure mondiale réunit, dans une base de données unique, des données sur l’engagement client provenant de ses publicités LinkedIn payantes, de ses campagnes par e-mail, des contacts noués à l’occasion de salons professionnels et des interactions avec son site web. En unifiant ces informations, elle gagne en visibilité sur l’ensemble du parcours d’achat, ce qui lui permet de repérer les points de contact les plus propices aux conversions.
2. Analytics de séries temporelles
Cette technique consiste à analyser les points de données collectés à intervalles réguliers pour dégager des tendances, des variations saisonnières et des perspectives de croissance à long terme. Cette approche permet aux responsables marketing d’anticiper le comportement de la clientèle et de planifier les campagnes en conséquence.
Intérêt : n état des lieux statique, à un instant t, ne rend pas compte des tendances intéressantes. Au contraire, l’analytics de séries temporelles révèle des insights permettant de prendre des décisions proactives, comme la planification des stocks saisonniers ou l’ajustement des campagnes.
Exemple : grâce au suivi des tendances trimestrielles en matière de génération de leads et de ventes, cette même entreprise industrielle B2B observe que les salons professionnels entraînent systématiquement une augmentation des chiffres. À partir de ces insights, l’équipe marketing coordonne les lancements de produits, les campagnes publicitaires et le suivi afin de tirer parti des périodes de forte demande, améliorant ainsi les taux de conversion de leads.
3. Attribution avancée
Les modèles d’attribution avancés, comme l’attribution multipoint ou data-driven, affectent une valeur à chaque point de contact d’un parcours client, et pas uniquement à la première ou à la dernière interaction. Les responsables marketing saisissent ainsi la complémentarité des canaux et son impact sur les conversions.
Intérêt : les modèles d’attribution simples risquent de sous-estimer des interactions décisives, aboutissant à une analyse erronée du retour sur investissement et à des dépenses publicitaires inutiles. L’attribution avancée fait, en revanche, ressortir les campagnes et les canaux offrant la plus forte valeur ajoutée.
Exemple : après avoir mis en œuvre l’attribution avancée pour analyser son pipeline de vente, l’entreprise industrielle B2B découvre que les leads générés à partir de publicités LinkedIn se convertissent souvent après avoir participé à un webinaire de suivi et reçu des e-mails ciblés. En déterminant la contribution de chaque point de contact, le fabricant affine sa répartition budgétaire pour donner la priorité aux canaux les plus performants.
4. Tableaux de bord intuitifs
Ils présentent les insights et tendances clés en matière de données dans un format accessible, permettant aux spécialistes marketing de surveiller les performances d’un coup d’œil. Conçus pour des profils non techniques, ils simplifient l’analytics et accélèrent la prise de décisions data-driven.
Intérêt : la plupart des responsables marketing ne sont pas data scientists. Ces tableaux de bord intuitifs comblent ces lacunes en permettant aux équipes d’accéder à des insights sans devoir s’appuyer sur des outils complexes ou une expertise technique.
Exemple : l’entreprise industrielle B2B utilise des tableaux de bord en temps réel pour suivre les performances de ses campagnes dans différents pays. Son équipe, qui détecte rapidement un recul des interactions des comptes de taille moyenne, recentre son message sur le rapport coût-efficacité et le retour sur investissement. Résultat : 15 % d’augmentation des conversions de leads sur le segment des entreprises de taille intermédiaire.
5. Reporting ad hoc
Cette méthode permet aux analystes de générer des rapports détaillés personnalisés à partir de requêtes ou de campagnes spécifiques. Elle se prête à une exploration des données plus approfondie qu’avec des rapports préconfigurés.
Intérêt : si les tableaux de bord fournissent des insights complets, le reporting ad hoc met en évidence des détails précis permettant d’affiner les changements de stratégie et de déceler des opportunités cachées.
Exemple : pour améliorer sa dernière campagne de lancement de produits, l’entreprise industrielle B2B fait appel au reporting ad hoc afin d’analyser les métriques d’engagement sur LinkedIn par région et par fonction. Les résultats font état d’une forte mobilisation des responsables des achats en Europe, ce qui pousse l’équipe à intensifier les messages et les webinaires visant expressément ce continent.
Techniques d’analytics marketing
Les responsables marketing et les analystes ont recours à diverses techniques pour obtenir des insights exploitables. Voici plus en détail les principales méthodes employées :
1. Analyse de régression
Cette technique permet d’identifier les relations entre des variables dépendantes et indépendantes, et aide les responsables marketing à prévoir les résultats futurs à partir de tendances historiques.
Impact commercial : quantifie le retour sur investissement des campagnes et permet d’allouer des budgets en toute confiance.
Exemple : un acteur technologique B2B utilise l’analyse de régression afin de d’identifier la corrélation entre la hausse des dépenses publicitaires sur LinkedIn et le nombre de leads qualifiés par les ventes (SQL). Cet insight lui permet d’affiner ses budgets publicitaires et de disposer de 15 % de SQL supplémentaires sans dépenses excessives.
2. Analyse des cohortes
Cette méthode regroupe les membres de la clientèle en fonction de caractéristiques communes, comme la date d’acquisition ou l’historique des achats, pour dégager des tendances au fil du temps.
Impact commercial : améliore les stratégies de fidélisation et détermine la valeur à long terme des campagnes d’acquisition.
Exemple : un prestataire de services SaaS segmente la clientèle acquise via les promotions proposées lors de salons professionnels et le référencement naturel afin de comparer les taux de rétention. Il constate que la valeur vie client des cohortes orientées évènements se révèle nettement supérieure.
3. Analyse de séries temporelles
Ce type d’analyse évalue les points de données collectés à intervalles réguliers pour mettre en évidence des tendances, des variations saisonnières et des perspectives de croissance.
Impact commercial : permet aux entreprises d’anticiper la demande et d’adapter leurs campagnes au comportement de la clientèle.
Exemple : un grand groupe industriel constate des pics de demande saisonniers pour ses équipements industriels. Il programme alors des campagnes publicitaires et des suivis sur ces périodes et augmente ainsi les conversions de 20 %.
4. Analyse factorielle
Cette méthode condense de vastes jeux de données en variables ou en facteurs agissant comme autant de déterminants du comportement.
Impact commercial : simplifie la prise de décisions en précisant les principales influences.
Exemple : un établissement de services financiers constate que la satisfaction client est le premier facteur à l’origine des reconductions de contrats. Pour accroître ses taux de fidélisation, il améliore la qualité de son accompagnement.
5. Méthode de Monte-Carlo
Cette méthode de simulation utilise la modélisation de probabilité pour prévoir des résultats dans des conditions incertaines.
Impact commercial : limite les risques et permet de prendre des décisions stratégiques dans des scénarios complexes.
Exemple : un prestataire logistique recourt à la simulation de Monte-Carlo pour modéliser l’impact de la fluctuation des coûts de carburant sur les tarifs de livraison. Il peut ainsi adapter préventivement ses prix et protéger ses marges bénéficiaires.
Utilisation de l’analytics marketing
Les entreprises se servent de l’analytics marketing dans diverses fonctions pour améliorer la prise de décisions, accroître les performances et conserver un avantage concurrentiel, principalement dans les cas d’usage suivants :
- Analyse des tendances : face à la demande croissante d’outils optimisés par l’IA, un éditeur de logiciels réoriente son message afin de tenir compte de cette évolution.
- Placement média : un établissement de services financiers analyse sa performance publicitaire sur différents canaux (référencement payant, display et réseaux sociaux) afin de ventiler ses dépenses sur les supports les plus rentables.
- Évaluation comparative de la concurrence : un grand groupe industriel analyse la part de marché de la concurrence et adapte ses stratégies de tarification pour préserver sa compétitivité.
- Optimisation de l’expérience client : en utilisant des cartes thermiques et des mesures de l’engagement pour identifier les difficultés rencontrées par sa clientèle, un prestataire de services SaaS réduit les abandons de panier et augmente les conversions de 15 %.
- Campagnes prédictives : une marque automobile internationale élabore des modèles prédictifs pour affiner le ciblage publicitaire de la campagne de lancement d’un nouveau véhicule électrique et enregistre un nombre record de précommandes.
Cinq méthodes pour analyser votre programme marketing
Ces cinq méthodes aident les responsables marketing à évaluer efficacement la performance des campagnes, l’attribution et le retour sur investissement.
1. Attribution unique – Premier et dernier points de contact
Principe : crédite toute la valeur à la première interaction (génération de leads) ou à la dernière (conversion).
Impact commercial : simplifie le suivi du retour sur investissement, mais risque de sous-estimer d’autres points de contact influents.
Exemple : un acteur industriel inscrit une vente au crédit du salon professionnel à l’origine du lead (premier contact) ou au webinaire de suivi qui a scellé la transaction (dernier contact).
2. Attribution unique avec prévisions de chiffre d’affaires
Principe : intègre les données historiques des campagnes afin de prévoir les résultats à plus long terme.
Impact commercial : rend compte du rendement différé des actions marketing, en particulier dans les cycles d’achat B2B.
Exemple : sur la base de résultats précédents, un prestataire de services SaaS estime que les campagnes de maturation par e-mail ciblant les décisionnaires IT engendreront une hausse de 15 % du chiffre d’affaires en l’espace de deux trimestres.
3. Attribution à l’échelle de plusieurs programmes
Principe : attribue une valeur proportionnelle à chaque point de contact du parcours client.
Impact commercial : offre une vue globale de l’influence des campagnes, en améliorant l’allocation des ressources entre les différents canaux.
Exemple : un établissement de services financiers pondère ses webinaires, ses campagnes par e-mail et ses publicités LinkedIn afin de déterminer leur rôle collectif dans la signature de contrats avec des entreprises.
4. Groupes test et témoin
Principe : mesure la performance des campagnes en comparant les résultats entre les groupes d’audience exposé (test) et non exposé (témoin).
Impact commercial : procure des insights précis sur l’efficacité des campagnes.
Exemple : un prestataire de services SaaS compare ses campagnes par e-mail personnalisées à ses communications génériques, et constate une hausse de 20 % des interactions du groupe destinataire des messages personnalisés.
5. Modélisation du marketing mix (MMM)
Principe : utilise des modèles statistiques pour évaluer l’impact des actions marketing comparé aux facteurs non marketing, comme les conditions économiques et les prix pratiqués.
Impact commercial : permet aux entreprises d’optimiser leurs budgets en fonction de différents canaux et variables.
Exemple : une entreprise technologique B2B fait appel à la modélisation du marketing mix pour évaluer l’impact global des publicités LinkedIn, des salons professionnels et du marketing de contenu, tout en tenant compte des fluctuations de la demande dans l’ensemble du secteur.
Mise en œuvre de l’analytics marketing
L’analytics marketing clarifie ce qui fonctionne ou non. Il vous indique où concentrer vos efforts pour obtenir des résultats quantifiables. Toutefois, la mise en œuvre d’un programme réussi débute par une stratégie bien définie et des outils adaptés.
Étapes à suivre :
- Fixez des objectifs clairs : définissez ce qu’il convient de mesurer, comme le retour sur investissement, les taux de conversion ou encore la fidélisation.
- Centralisez vos données : regroupez les données issues de la totalité des canaux, des campagnes et des interactions client au sein d’une même source.
- Adoptez les outils adéquats : tirez parti de plateformes d’analytics avancées comme Customer Journey Analytics pour suivre, visualiser et analyser les données de performance.
- Appliquez des techniques éprouvées : utilisez des méthodes telles que l’analyse de régression, les modèles d’attribution et l’analyse des cohortes pour dégager des insights exploitables.
- Exploitez les insights : transformez les informations obtenues en actions stratégiques, en réallouant les budgets, en améliorant les parcours client ou en optimisant les messages, par exemple.
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Customer Journey Analytics simplifie la collecte et l’analyse des données sur plusieurs canaux, en aidant vos équipes à :
- assurer un suivi des performances sur le web, les appareils mobiles et les sources hors ligne ;
- appréhender les comportements de la clientèle au moyen d’une segmentation et d’une attribution avancées ;
- déployer des expériences personnalisées avec des insights exploitables.
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