Découvrir l’analytics marketing

Pour comprendre véritablement les comportements, créer des profils cohérents et obtenir une vue d’ensemble unifiée de leur clientèle, les équipes marketing doivent intégrer toutes leurs sources de données au sein d’une plateforme unique. L’analytics marketing ne doit donc plus se limiter aux canaux. Il est nécessaire qu’il s’attache désormais à étudier le parcours complet des personnes. Cette évolution traduit un changement profond : les interactions ne sont plus restreintes à quelques points de contact prévisibles, mais s’étendent à une multitude de canaux, de points d’entrée et de plateformes en ligne.

L’analytics marketing consiste à étudier les données afin d’évaluer les performances du marketing. Il implique l’analyse de données marketing provenant de plusieurs systèmes pour obtenir des insights et prendre des décisions éclairées. Cette approche permet aux entreprises de comprendre ce qui motive les comportements de la clientèle, d’affiner leurs campagnes marketing et d’optimiser leur retour sur investissement.

Fait essentiel, l’analytics marketing va au-delà de la description de ce qui s’est passé (analytics descriptif : « Combien de prospects avons-nous acquis au dernier trimestre ? »). Il cherche à comprendre pourquoi les évènements se sont produits (analytics diagnostique : « Quelle est la cause de la baisse du trafic sur notre site ? »). L’analytics marketing vise ainsi à prévoir les résultats futurs et à recommander les meilleures actions à entreprendre.

La mise en œuvre de l’analytics marketing repose sur plusieurs processus clés :

• Collecte et intégration des données : le processus commence par la collecte de données issues de divers systèmes marketing en ligne et hors ligne : plateformes publicitaires, CRM, outils d’automatisation du marketing, solutions d’analytics web, données d’utilisation des produits, journaux des centres d’appels ou historiques d’achats en magasin. L’objectif est de rassembler ces données pour générer des insights client pertinents en temps réel et supprimer les silos.
• Gestion et centralisation des données : une fois collectées, ces données disparates doivent être extraites, transformées (nettoyées, standardisées et structurées), puis regroupées dans un référentiel central. Ce dernier est souvent un entrepôt de données ou un lac de données, généralement hébergé dans le cloud. Cette étape est essentielle pour créer une vue unifiée et complète de la clientèle, nécessaire à une analyse globale.
• Analyse et visualisation : une fois les données agrégées et prêtes à l’emploi, les outils d’analytics marketing permettent d’effectuer divers types d’analyses : descriptives, diagnostiques, prédictives, prescriptives. Les insights générés sont présentés sous forme de visualisations interactives, de tableaux de bord ou de rapports. Ils aident les spécialistes marketing à identifier des modèles et des tendances, notamment autour de KPI tels que la valeur client, le coût d’acquisition client et les taux de conversion.

• Customer Journey Analytics offre un aperçu exhaustif du comportement client sur tous les appareils et canaux, ce qui aide les équipes marketing à mieux comprendre leur clientèle. La création de profils unifiés simplifie la génération d’insights exploitables et offre les avantages suivants :
• Démontrer le retour sur investissement : l’une des fonctions principales consiste à suivre l’impact des efforts marketing sur la création de pipeline et le chiffre d’affaires, à l’aide d’une attribution précise des campagnes. Elle est essentielle pour positionner le marketing comme un générateur de résultats démontrables plutôt que comme un pôle de coûts.
• Optimiser l’investissement et les dépenses en ressources : les entreprises peuvent allouer les moyens de manière plus stratégique en identifiant les canaux et campagnes les plus performants. Les modèles d’attribution multipoint sont particulièrement essentiels dans ce contexte.
• Améliorer la planification, la performance et le calendrier des campagnes : l’analyse data-driven facilite la conception de campagnes plus pertinentes en s’appuyant sur des données solides, pour un ciblage, un message et un calendrier optimisés.
• Renforcer l’efficacité opérationnelle : la productivité peut être améliorée grâce à l’identification des goulots d’étranglement et des inefficacités dans les processus, systèmes et workflows marketing.
• Affiner les prévisions et le suivi des KPI : des tableaux de bord automatisés qui réduisent le temps de reporting facilitent une prédiction plus précise des résultats des campagnes et des performances par rapport aux indicateurs clés (KPI).
• Approfondir la compréhension de la clientèle : l’analytics révèle les facteurs qui motivent les actions des consommateurs et des consommatrices, leurs préférences, leurs schémas d’engagement et les points de friction qui les freinent, offrant ainsi une compréhension plus riche de l’audience cible.
• Optimiser l’expérience client : les insights tirés de l’analytics permettent de diffuser des messages et des expériences plus ciblés, pertinents et personnalisés, ce qui améliore l’engagement client et les taux de conversion.