Comment rendre la data marketing digitale créatrice de valeur ?

Thibaut Leveillard

Les entreprises françaises ont pris conscience que les données marketing, avec la digitalisation de la société, devaient être au cœur de leur stratégies pour :

  • Mieux comprendre le comportement d’achat de leur consommateurs
  • Mesurer et optimiser l’impact de leurs actions média sur leur business 

Mais la disponibilité, l’abondance et l’hétérogénéité des données : média, CRM et PRM, issues de plusieurs réseaux, devices, sites web, voire objets connectés… rendent la tâche plus complexe qu’il n’y paraît. Une fois la data collectée, reste encore à la structurer pour la faire parler.

Pour vous aider à y voir plus clair, je vous propose un petit panorama consacré à la data, avec un focus sur le digital, de sa collecte jusqu’à son exploitation. Un seul objectif : vous partager les enjeux et les meilleures pratiques sur le sujet !

COLLECTER ET CENTRALISER

Le prérequis à toute exploitation de la donnée est la collecte. C’est plus que le début de l’histoire car, si celle-ci n’est pas qualitative, c’est toute la chaîne de valeur de son exploitation qui est remise en cause.

Pour être qualitative elle doit respecter 3 impératifs :

  • L’intégrité : la donnée doit être vraie - ce qui n’est pas toujours aussi simple qu’on le croit - pour éviter de construire sur du sable
  • L'exhaustivité : quand il s’agit d’analyser le parcours des consommateurs, chaque omission tronque la réalité biaisant inévitablement le résultat des analyses.
  • La granularité : il s’agit de la promesse de rendre les insights actionnables opérationnellement, afin de ne pas rester trop macro et trop vague.

Pour appréhender la réalité des consommateurs dans le digital, on recense 3 grandes catégories de données :

1- Données Ad-centric : elles sont composées de toutes les interactions entre le prospect / client et les messages publicitaires de l’annonceur. Elles permettent de réconcilier les parcours d’achat, de mesurer les performances globales et par levier, de comprendre les interactions et synergies entre les différents canaux de communication activés. Ces données sont clés pour piloter son mix média et établir ses budgets dans un objectif de performance. Il est essentiel d’apprendre à les tracker dans un environnement technologique en mutation avec des restrictions dues aux ad blockers, au respect de la vie privée et aux politiques des régies publicitaire comme le Walled Garden. 

Conseil : Que les campagnes média soient gérées en interne ou via un prestataire externe (agence ou régie), qu’ils s’agissent de campagne dites performances ou branding il est primordial qu’elles soient trackées. Perdre ces informations est fortement préjudiciable pour maximiser vos performances futures.  

2- Données site-centric : elles sont composées de toutes les interactions entre un consommateur et un site internet / une application mobile. Leurs analyses permettront de suivre les navigations : qualité et valeur de la visite, taux de conversions, panier moyen, CA, principales pages d’entrées et de sorties, A/B tester des landings pages afin de suivre des KPI’s, d’identifier les points d’amélioration et de rendre l’expérience utilisateur plus fluide et efficace.

Conseil : veillez à la qualité de votre plan de marquage qui doit refléter vos ambitions d’optimisations et la nature de vos KPI’s  

3- Données user-centric : elles sont composées des données de l’utilisateur qui peut appartenir à une audience particulière : suspect, prospect, client…. ou bien être identifié personnellement dans le respect de la RGPD. Elles sont trackées et stockées via l’utilisation de cookies mais peuvent être enrichies de données provenant de DMP, CDP ou CRM. Leur utilisation permet de distinguer les comportements de navigation ou d’achat en fonction de l’appartenance à une audience / segment donné (ex : nouveaux, anciens clients), de faire des analyses de cohorte, d’intégrer une vision “life time value”, de définir le coût d’acquisition d’un nouveau client, le coût de ré-acquisition d’un client et donc d'adapter les dispositif média et hors média en conséquence. 

C’est en mixant ces différentes catégories de données que l’on peut appréhender et comprendre la réalité de la performance. Pour les esprits synthétiques, cela peut se résumer à cette équation :

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Cette équation peut être enrichie et détaillée un peu plus en intégrant la dimension user :

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Ces données permettent donc, à terme, de définir plus précisément les composantes de la performance pour pouvoir agir sur sa chaîne de valeur de votre business 

Conseil : Commencez par définir des segments d’audience assez “macro” avant de vouloir vous lancer dans une segmentation trop fine qui pourrait se révéler être une usine à gaz à gérer. Cela vous permettra d’appréhender cette nouvelle dimension dans vos analyses. Vous affinerez vos segments plus tard en fonction des feed back et de leur importance stratégique.

ENRICHIR ET UNIFIER LES DONNEES

Deuxième prérequis avant l’analyse des données : leur unicité. En effet, collecter les données digitales c’est bien, mais les enrichir avec d’autres données média ou conversions : exposition TV, exposition radio, mobiles, conversion en magasin ou call center… c’est mieux ! Et cela est possible et nécessaire pour prendre en compte le comportement omnicanal des consommateurs.

Une question se pose néanmoins : ces données additionnelles sont-elles réellement créatrices de valeur si l’on ne peut pas les réconcilier avec la data digitale ? D'où l’enjeu de la centralisation et de l'unification de la donnée qui nécessitera des clés de réconciliations issues des données collectées : adresse mail, numéro de téléphone… c’est là qu'interviennent les programmes de fidélité, les tickets virtuels en magasin, les outils technologiques de gestion des call center. Cette unification, c’est pouvoir savoir précisément qu’un spot TV a incité un prospect à visiter tel site, qu’un lead online a généré une conversion au call center, que le mix média on line a permis des ventes magasins ….

Il convient donc : 

  • De centraliser les données des levier digitaux, pour ne plus optimiser uniquement en silos, mais avoir une vision réelle de l’impact et des synergies de chaque campagne / levier dans les parcours d’achats des consommateurs pour comprendre la performance globale.
  • De réconcilier les données On line et Off line, dans la mesure du possible, qui permettront de rapprocher encore un peu plus l’impact et les liens entre le budget de marketing / communication et la génération de chiffre d'affaire. 

Cette unification est clé pour comprendre le comportement des consommateurs et optimiser le mix media global. Sans cela, vous risquez de couper une campagne qui ne génère pas ou peu de CA online, mais qui participe à une hausse de ventes globale. Une erreur stratégique qui peut être évitée avec une vision complète et exhaustive du mix média et des transactions.

La collecte de la donnée est donc l’affaire de tous dans les organisations, quels que soient les services ou prestataire en jeu. Elle doit être partagée et unifiée pour être exploiter.

Conseil : tout centraliser d’un coup est souvent illusoire, surtout si votre organisation est importante. A chaque fois que vous agréger de nouvelles données, veillez à en faire un case study pour démontrer l’utilité de votre démarche. Rome ne s’est pas faite en un jour… 

TRAITER LA DONNÉE

La digitalisation de notre société se manifeste aujourd’hui par une donnée qui est à la fois pléthorique, multi source et hétérogène. Mais comment exploiter ces montagnes de données, comprendre leur signification, leurs relations, leurs interactions sans se noyer et y passer de longues journées ?

C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle ! Aujourd’hui les techniques de machine learning sont rodées et ils existent de grandes bibliothèques d’algorithmes disponibles sur internet en fonction des traitements que l’on souhaite appliquer aux données. Beaucoup d’outils technologiques dans le domaine des médias utilisent des algorithmes pour optimiser l’analyse et l’exploitation de la donnée :

  • Optimisation des enchères dans le search en intégrant les probabilités de transformation
  • Optimisation des audiences dans le display en donnant une probabilité d’appartenance à une audience définie en fonction des parcours de navigation
  • Réconciliation probabiliste cross device pour unifier les parcours d’achat

Dans notre cas - le média digital - l'intelligence artificielle qui nous intéresse est celle embarquée par les solutions d’attribution / contribution qui utilisent des algorithmes pour déterminer objectivement quel a été l’impact d’un point de touche média dans le parcours d’achat d’un consommateur sur la base d’analyses effectuées sur des millions de données et de combinaisons.  

C’est grâce à ce type de solutions, nourries de données riches, qualitatives et centralisées que l’on peut aujourd’hui exploiter la donnée pour optimiser son mix média et booster les performances de l’entreprise.

Conseil : tous les algorithmes ne se valent pas. Pour commencer, ils ne se justifient que si vous avez un gros volume de données à traiter. N’hésitez donc pas à être curieux et à demander aux éditeurs de solutions comment les algorithmes qu’ils emploient fonctionnent, sur quels types de données ils s’appuient pour apprendre et comment ils prennent ces dernières en compte. En résumé : fuyez les “black box” !

EXPLOITER LA DONNÉE POUR ALIMENTER LES PRISES DE DÉCISION A TOUS LES NIVEAUX DE L’ENTREPRISE

Voilà, jusqu’ici vous avez tout exécuté à la perfection : de la collecte au traitement de vos données. Il vous reste maintenant le meilleur : les exploiter dans une optique business.

En pratique, nous savons tous que ce ne sont pas les mêmes équipes, services ou directions, qui exploitent vos données ou les activent pour piloter des différentes actions media. C’est pour cela qu’il est important d’exploiter les données collectées à plusieurs niveaux :

  • Au niveau opérationnel : avec un niveau de granularité campagne, voire mot clé, dans le but d’optimiser quotidiennement les campagnes onlines par les équipes internes ou les agences média
  • Au sein des directions marketing et communication : avec une vision plus macro pour optimiser la répartition des investissements globaux entre les différentes stratégies (performances et branding) et les différents leviers dans une optique de conquête clients ou de life time value sur les clients existant... ou mieux encore : en combinant les deux !

Conseil : un mix média est sans cesse en train d’évoluer : croissance des investissements, suppression ou ajout de nouveau leviers... Il en va de même du comportement de vos consommateurs en fonction de votre saisonnalité et du plan d'animation commerciale : soldes, back to school, black Friday, fêtes des mères… Aussi, veillez à faire des analyses régulièrement à un rythme et une granularité que vous aurez définis sur des périodes cohérentes. Chacune étant une photo de votre mix média sur une période donnée, l'enchaînement de ces analyses vous donnera le film de l’évolution de votre mix média et de ses performances. De la même manière, pour les optimisations, faites évoluer votre mix média progressivement ce qui vous permettra d’identifier plus facilement le moteur de votre croissance lors de la prochaine analyse. Une solution de marché vous permettant d’automatiser ces analyses sera un vrai plus. Certaines solutions disposent même d'interfaçage avec les outils de gestion de campagnes du marché (Google, DMP…) pour automatiser les optimisations.

CONCLUSION

Si la plupart des entreprises françaises déclarent déjà collecter la data, force est de constater qu’agir en fonction des enseignements basés sur les données reste encore aujourd’hui marginal. En effet, les organisations sont aujourd’hui, dans la grande majorité, silotées. Chaque département dispose de ses propres données, budgets, KPI’s et stratégie sans qu’il y ait de cohérence globale. Il importe donc que les directions générales prennent conscience des enjeux et s’emparent de ces sujets pour impulser les changements nécessaires au sein de leur entreprise, et ainsi être en capacité de performer dans la durée. 

Il n’y a aucun doute : la donnée est le pétrole de demain, pour ne pas dire aujourd’hui… Sa collecte, sa structuration et son exploitation sont devenues les fondamentaux de la création de valeur pour l’entreprise, un avantage concurrentiel non négligeable et durable. Google, Amazon, Facebook, Apple et Microsoft en sont l’illustration parfaite : ces entreprises trustent aujourd’hui les principales capitalisations boursières mondiales sur un actif principal qui fonde leur valeur : LA DONNÉE.