Tout ce que vous devez savoir pour commencer à en tirer parti dès aujourd'hui

À quand remonte la dernière fois que vous avez essayé de faire une recette dans le noir ? Je me risquerais à deviner que vous ne l'avez jamais fait. C'est inutile et imprudent. Seriez-vous surpris d'apprendre, alors, que plus de 60% des entreprises ont ignoré les données d'analyse marketing lors de la prise de décisions de campagne marketing ?

Tout comme faire une recette dans le noir est inutile et imprudent, il en va de même pour ignorer les données marketing inestimables lorsque vous prenez des décisions coûteuses et chronophages pour votre entreprise.

Dans cet article, nous présenterons l'analyse marketing et ses avantages. Nous couvrirons les types de données marketing et comment créer votre propre rapport. Enfin, nous mettrons en évidence trois exemples d'entreprises qui ont utilisé l'analyse du marketing numérique à leur avantage.

Qu'est-ce que l'analyse marketing ?

L'analyse marketing est l'utilisation de données pour évaluer les performances d'une activité marketing ou d'efforts marketing collectifs.

De 2012 à 2020, la part des projets où l'analyse marketing a été utilisée pour prendre une décision a varié de 29 % à 43,5 %. Bien que ce nombre semble faible, il montre que l'utilisation de l'analyse marketing pour piloter les campagnes de votre propre entreprise vous donnera un avantage sur la concurrence.

Pourquoi l'analyse marketing est-elle importante ?

Avant d'entrer dans les détails, il est utile de comprendre pourquoi l'analyse marketing est si importante. Alors que certaines entreprises peuvent affirmer que les données d'analyse ne sont pas cruciales pour leur activité, d'autres miseront leur succès uniquement sur leur capacité à suivre les données.

Le plus grand avantage de l'analyse du marketing numérique est peut-être la capacité des entreprises à comprendre les tendances marketing globales et à prévoir les résultats futurs.

Au niveau micro, l'analyse marketing peut aider une entreprise à comprendre le retour sur investissement de ses programmes individuels. Cela peut les aider à déterminer quels programmes couper et dans quels programmes investir. Cela leur apprendra également ce qu'ils doivent savoir pour de futurs projets.

Enfin, considérez que les spécialistes du marketing sophistiqués (ceux qui utilisent 5 outils d'analyse ou plus) sont 39 % plus susceptibles de constater une amélioration globale des performances de leurs programmes de marketing. Imaginez à quoi cette croissance pourrait ressembler dans votre portefeuille !

Types de données d'analyse marketing

En ce qui concerne les données d'analyse marketing, il existe trois catégories dans lesquelles elles peuvent appartenir. Voici une description de chacun, ainsi que des exemples des métriques utilisées.

Analyse descriptive

Les analyses descriptives fournissent des informations sur l'état actuel de votre entreprise. Ils répondent à la question « que se passe-t-il maintenant ?

Les types de mesures que vous verrez ici sont au niveau de la surface. Ils fournissent un aperçu rapide de l'entreprise telle qu'elle est aujourd'hui, mais sans aucune analyse ni raisonnement derrière. Ces mesures incluent les pages vues, les revenus, les unités vendues, le prix unitaire moyen et le taux de conversion.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique fournit une cause première quant à l'analyse descriptive. C'est-à-dire qu'ils répondent à la question "pourquoi cela se produit-il?"

Lorsque vous avez des questions sur vos métriques descriptives mentionnées ci-dessus, vous creuserez dans les métriques de diagnostic. Ceux-ci creusent plus profondément pour trouver la cause des métriques de diagnostic en examinant des éléments tels que les sources de trafic, les taux de rebond, les taux de sortie et les derniers canaux de contact.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive donne un aperçu de l'avenir de votre entreprise. Ils répondent à la question, "que se passera-t-il probablement à l'avenir sur la base des tendances passées et actuelles ?"

Comme vous pouvez l'imaginer, l'analyse prédictive nécessite des données plus sophistiquées. Bien que vous puissiez extraire des analyses descriptives et diagnostiques et établir des liens, vous ne pouvez pas le faire facilement avec l'analyse prédictive. Au lieu de cela, vous aurez généralement besoin de l'aide d'un outil de modélisation prédictive ou d'un analyste de données.

Comment créer un rapport d'analyse marketing

Si vous avez été chargé de créer un rapport d'analyse de marketing numérique pour votre entreprise, les étapes ci-dessous vous aideront à démarrer.

1. Tirez les données brutes

Où tout commence ? Avec les données brutes.

La façon dont vous extrayez vos données dépendra des outils et des plateformes que vous utilisez. Il existe de nombreuses options gratuites et payantes disponibles et vous pouvez vous retrouver à en utiliser plusieurs pour obtenir une image plus complète.

Google Analytics est un outil gratuit qui vous fournit des analyses de site Web approfondies. Si vous utilisez une plate-forme de commerce électronique comme Shopify, vous pouvez également avoir accès à des analyses gratuites dans votre compte. Les options payantes incluent HubSpot, Domo et Tableau.

2. Comprendre votre public

Vous devez répondre à deux questions importantes avant de compiler vos données. Elles sont:

1. Quel est l'objectif de votre rapport marketing ?
2. À qui s'adresse votre rapport marketing ?

Pour répondre à ces questions, vous devrez approfondir en répondant aux questions suivantes :

Extrayez-vous les données uniquement pour obtenir un aperçu de l'entreprise, ou avez-vous quelque chose de plus spécifique à l'esprit ? Livrez-vous le rapport à des cadres supérieurs ou à un responsable direct ? Comment ces données seront-elles utilisées ? À quelle fréquence ce rapport de données devra-t-il être compilé ?

Un rapport hebdomadaire sur l'état de l'entreprise à votre responsable direct sera complètement différent d'une analyse d'une unité commerciale au directeur financier de l'entreprise.

3. Mettez en évidence les KPI qui comptent

Vous disposez des données et vous connaissez l'objectif et le public de votre rapport. Il est maintenant temps de vous assurer que vous mettez en évidence les bonnes données dans votre rapport. Cela revient à comprendre le type d'analyse de données dont vous aurez besoin pour répondre à votre public (par exemple, descriptive, diagnostique, prédictive).

Disons que vous êtes chargé de faire rapport sur le lancement du dernier produit de votre entreprise. Il est arrivé sur les étagères virtuelles il y a deux semaines et il est temps d'évaluer son succès initial. À quoi cela ressemble-t-il ?

Ici, vous tirerez des analyses descriptives. Cela inclut des mesures telles que les vues de pages de produits, l'ajout aux paniers, les revenus et le taux de conversion.

Cela ne s'arrête pas là, cependant, car votre public voudra probablement savoir pourquoi les mesures ci-dessus sont ce qu'elles sont. Qu'ils soient en dessous ou au-dessus des objectifs cibles, il est bon de comprendre ce qui s'est passé pour vous amener là où vous êtes.

Cela signifie que vous extrayez également des métriques de diagnostic telles que le dernier canal de contact et la source de trafic. Vous pouvez également creuser dans les données démographiques et les comportements des clients.

Avec ces données, votre rapport commencera à se transformer en plus d'une histoire qu'un simple tas de KPI et de graphiques.

4. Utilisez des visuels pour décomposer les données

Vous avez les données, vous connaissez votre public et vous avez votre histoire. Il est maintenant temps de réfléchir à la meilleure façon de raconter votre histoire pour qu'elle ait un sens pour l'ensemble de votre public. Les visuels sont un moyen crucial de le faire.

Les visuels incluent des graphiques, des diagrammes, des cartes, des entonnoirs et des diagrammes de Venn. Ils sont un excellent moyen de vous aider à voir vos données sous un nouveau jour et à raconter votre histoire plus efficacement.

La bonne nouvelle est que la plupart des outils d'analyse offrent une suite d'outils de visualisation afin que vous n'ayez pas à réinventer la roue. Cependant, des programmes comme Microsoft Excel facilitent également la transformation de données brutes en visualisations.

Exemples d'analyses marketing

Il peut être inspirant de voir comment d'autres entreprises utilisent l'analyse marketing pour éclairer leurs décisions. Voici trois exemples à considérer.

Marketing Analytics Exemple #1 : Vacances au Costa Rica

Les moyennes sont fréquemment utilisées lors de l'évaluation des analyses marketing. Il n'y a rien de mal en soi avec cette approche, mais comme nous le verrons ci-dessous, il peut être bon d'examiner ces valeurs aberrantes pour déterminer la véritable efficacité de la moyenne.

Regarder au-delà du client moyen pour Costa Rican Vacations a entraîné une augmentation de 40% de la conversion du site Web.

Selon Casey Halloran, co-fondateur et PDG de Costa Rican Vacations, leur équipe se base fréquemment sur des moyennes pour éclairer leurs décisions : dépenses moyennes, durée moyenne du séjour et nombre moyen de voyageurs.

En approfondissant les données, ils ont réalisé que le nombre moyen était si éloigné des mesures réelles des clients en raison des extrêmes des valeurs aberrantes. C'est-à-dire que la majorité de leurs clients se situaient à une extrémité ou à l'autre du spectre, très peu se situant réellement au milieu.

Grâce à ces informations, Costa Rican Vacations a modifié son offre de produits. Pour ce faire, ils ont notamment ajusté le curseur du budget total sur leur page d'accueil pour qu'il atteigne 20 000 $.

Ce faisant, ils ont ouvert leur offre à une nouvelle clientèle plus dépensière et ont augmenté les conversions de sites Web de 40 %.

D'autres entreprises peuvent également bénéficier de cet exemple. Après tout, à quelle fréquence examinons-nous les moyennes et les médianes sans tenir compte de l'impact de nos décisions marketing sur les valeurs aberrantes ? Dans cet esprit, prenez le temps de vraiment comprendre à quel point votre client moyen est vraiment moyen, ou s'il est simplement le produit d'extrêmes à chaque extrémité.

Exemple d'analyse marketing n° 2 : Allrecipes

Allrecipes est la plus grande marque alimentaire numérique au monde. Il compte 18 sites Web dans 23 pays et plus de 85 millions d'utilisateurs. Quelle que soit la taille de votre marque, il y a toujours la concurrence à prendre en compte. Pour conserver son avantage concurrentiel, Allrecipes a travaillé avec Tableau pour mieux comprendre chaque étape du parcours client.

La marque avait plusieurs objectifs principaux, notamment :

• améliorer l'expérience utilisateur
• augmenter l'engagement vidéo
• stimuler l'engagement mobile
• éclairer la stratégie produit
• élargir la base d'utilisateurs
• augmenter les revenus publicitaires

Allrecipes a utilisé Tableau, une plate-forme d'informatique décisionnelle pour visualiser toutes les données en un seul endroit. Avec des tableaux de bord personnalisés et une collaboration organisationnelle, la marque a pu atteindre de nombreux objectifs. En particulier, regardons comment les analyses au niveau de l'appareil de Tableau leur ont permis de stimuler l'engagement mobile.

Selon Esmee Williams, vice-présidente de la stratégie des consommateurs et des marques, l'utilisation du mobile est passée de 8 % à trois quarts de toutes les visites ces dernières années.

L'objectif était d'augmenter l'utilisation du mobile tout en offrant une expérience continue sur tous les appareils. Ils ont effectué un test A/B qui a montré le site mobile sur tous les appareils comme un moyen d'en savoir plus sur la façon dont les utilisateurs interagissaient avec les éléments du site mobile.

À l'aide des outils de collecte et de visualisation d'analyses de marketing numérique de Tableau, Allrecipes a utilisé les données collectées pour améliorer le site mobile. Cela comprenait l'optimisation du contenu et l'encouragement des téléchargements de photos avec une interface facile à utiliser.

Bien que vous n'ayez pas besoin d'effectuer un test A/B multi-appareils pour obtenir ces mêmes résultats, votre entreprise doit également évaluer l'engagement des appareils mobiles pour comprendre le comportement des clients. Ce n'est qu'alors que vous pourrez mettre en œuvre des changements qui ont un impact mesurable sur les mesures d'engagement client.

Exemple d'analyse marketing n° 3 : Netflix

Terminons nos exemples avec un titan de l'industrie, Netflix.

Netflix a un taux de fidélisation de la clientèle de 90 %, ce qui est bien supérieur aux 75 % d'Amazon Prime et aux 64 % de Hulu. Qu'est-ce qui fait le succès de Netflix ? Selon Netflix, son succès est largement dû à la collecte et à l'utilisation d'analyses du comportement des clients.

Quels types de données Netflix collecte-t-il et alimente-t-il en algorithme ? Voici quelques exemples:

• À quelle heure et à quelle date un utilisateur a-t-il regardé une émission ?
• Quel appareil a été utilisé pour regarder l'émission ?
• Si l'utilisateur interrompt l'émission, reprend-il la lecture ?
• L'utilisateur regarde-t-il une saison entière d'une émission de télévision ?
• S'ils le font, combien de temps faut-il pour le regarder en rafale ?

Bien sûr, Netflix se penche également sur les interactions que le client a avec ses émissions et ses films. Si un utilisateur sélectionne une émission basée sur le taux recommandé de 96 % par Netflix, le client termine-t-il la série ? Est-ce qu'ils évaluent bien la série?

Avec plus de 150 millions d'abonnés, Netflix dispose d'un vaste pool de données à partir duquel recueillir des informations. Ceci est essentiel à leur succès étant donné que 80% de l'activité des téléspectateurs est déclenchée par des recommandations personnalisées algorithmiques.

Foire aux questions sur l'analyse marketing

Voici les réponses à certaines des questions les plus fréquemment posées sur l'analyse marketing.

Existe-t-il d'autres types de données d'analyse marketing ?

Outre les trois types de données d'analyse marketing répertoriés ci-dessus (descriptifs, diagnostiques et prédictifs), il existe également des analyses prescriptives et des analyses cognitives.

Quels sont les trois principaux composants d'une campagne d'analyse marketing ?

Votre campagne d'analyse de marketing numérique doit être évolutive, durable et abordable.

Quels sont les meilleurs outils d'analyse marketing du marché ?

Les besoins de votre entreprise éclaireront en grande partie votre décision sur les outils d'analyse marketing. Cependant, quelques outils à considérer sont Tableau, Power BI et Adobe Reporting.

Mon entreprise a-t-elle besoin d'un analyste de données pour déchiffrer nos analyses marketing ?

Un analyste de données peut certainement offrir des informations importantes pour votre entreprise. Pour les petites et moyennes entreprises, cependant, ils ne sont probablement pas nécessaires.

Conclusion de l'analyse marketing

L'analyse marketing est plus qu'une simple collection de données. Il fournit des informations précieuses qui, autrement, auraient pu passer inaperçues.

Après tout, lorsque vous prenez des décisions importantes concernant les campagnes et programmes marketing de votre entreprise, vous devez évaluer toutes les données dont vous disposez. Ce n'est qu'avec une analyse appropriée des données précédentes et des tendances actuelles que vous pouvez vous assurer que vous prenez les meilleures décisions pour les résultats de votre entreprise.

Quel pourcentage des décisions marketing de votre entreprise sont prises à l'aide d'analyses ?

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