5 étapes pour optimiser la prise de décision marketing grâce aux données

Je parlais récemment lors d'une conférence pour l'un de nos clients, et j'ai demandé : "Quel est votre plus grand défi en matière de mesure ?" Voici quelques-unes des choses que j'ai entendues dans cette salle de plus de 150 spécialistes du marketing :

"Trop de choses à mesurer"

« Rendre les résultats compréhensibles et applicables »

"Facilité d'utilisation des plateformes d'analyse"

« Intégration entre outils »

"Ce qui a de la valeur maintenant n'aura peut-être plus de valeur à l'avenir"

S'agit-il de choses que vous avez ressenties ou pensées ? Avouons-le. Obtenir une image claire de la performance et de l'efficacité est quelque chose avec lequel la plupart des équipes marketing ont du mal dans une certaine mesure. En fait, dans la dernière édition de leur enquête annuelle sur le marketing de contenu, nos amis du Content Marketing Institute/MarketingProfs ont constaté que près de la moitié des spécialistes du marketing B2B ont du mal à intégrer/corréler les données sur les plates-formes et 45 % ont déclaré qu'ils n'avaient pas d'indicateurs de performance clés pour l'établissement d'objectifs organisationnels. mesurer contre. Ce sont des choses de base que nous savons que nous devrions faire, mais même en 2023, les spécialistes du marketing ont du mal à les faire.

Comment utiliser stratégiquement les données en tant que spécialistes du marketing

Pour être stratégiques dans nos efforts de marketing, nous devons connaître nos publics, nous devons avoir de la clarté autour de nos données, nous devons être capables de donner un sens à nos données et nous devons expérimenter avec nos données. Sans une approche réfléchie et stratégique de la collecte et de la mesure de nos données, nous ne pouvons pas alimenter efficacement notre moteur de prise de décision marketing.

Voici cinq choses que chaque équipe doit faire pour construire un cadre de mesure stratégique et agir en fonction de ce qui est mesuré.

1. Basez vos efforts sur 9 types de données d'audience

Dans une enquête menée auprès de 1 000 consommateurs, SmarterHQ a constaté que "72 % des consommateurs déclarent qu'ils ne s'engagent désormais qu'avec des messages marketing personnalisés et adaptés à leurs intérêts". Ils ont également constaté que le problème est encore plus aigu chez les acheteurs professionnels, "82 % d'entre eux affirment que le service client personnalisé influence la fidélité". Cela ne devrait pas être une surprise - n'avons-nous pas tous été frustrés lorsque nous recevions une annonce ou un e-mail totalement sans rapport avec nos besoins spécifiques ?

Pour nous assurer que nous avons une image claire de ce qui compte pour notre public, nous devons collecter des informations au-delà de l'essentiel. Votre organisation collecte-t-elle et conserve-t-elle des dossiers clients qui prennent en compte les 9 domaines suivants ?

• Démographique
• Géographique
• Comportemental
• Psychographique
• Relation client
• Préférence de canal
• Technographique
• Réseaux sociaux
• Consentement et préférence

2. Unifiez vos données

Nos amis de l'enquête "Data Unification & Management" d'Ascend2 ont révélé que 71 % des spécialistes du marketing s'accordent à dire que la mise en œuvre d'une stratégie d'unification et de gestion des données est quelque peu ou extrêmement compliquée. Nous l'avons vu chez nos propres clients, des grandes institutions financières aux marques de santé bien connues ; J'ai eu tellement de clients qui m'ont dit que leur processus d'unification des données est onéreux et implique trop d'équipes.

Et pourtant, la vérité est qu'il n'y aura jamais de meilleur moment qu'aujourd'hui pour unifier vos données. Nous nous dirigeons tous vers un avenir plus personnalisé et axé sur les données, et dans cet esprit, nous devons donner la priorité au processus de création d'une source de vérité qui aide nos équipes à être en mesure à la fois de rendre compte de l'impact et de fournir des informations plus personnalisées. expériences pour nos clients.

3. Investir dans la qualité des données

J'ai récemment reçu un e-mail de Twitter annonçant son changement de nom en X Corp. Sauf qu'il ne m'était pas adressé, il était adressé à une "Stacy K". J'ai ensuite reçu un e-mail de suivi m'informant que le premier e-mail était une erreur et que mes informations n'étaientpascompromises. Notez (ci-dessous) qu'ils n'ont même pas pris la peine d'inclure la personnalisation dans cet e-mail (il dit simplement "Bonjour") :

Ce type d'erreur humaine peut nuire à la réputation car, au mieux, cela rend votre marque ridicule et, au pire, cela sape la confiance. Pour prendre de meilleures décisions grâce aux données, nous devons nous assurer que la qualité de nos données est élevée. Pour cela, dans un premier temps, nous devons réaliser régulièrement des audits de nos données :

• Examinez constamment nos processus et nos normes de saisie/importation de données.
• Vérifiez régulièrement la qualité des données.
• Examinez comment nos données sont utilisées/améliorées par nos divers groupes de parties prenantes.

De plus, la gouvernance et la formation des équipes sont essentielles au maintien de la qualité des données ; il ne s'agit pas seulement de l'infrastructure ou des données elles-mêmes, mais aussi des personnes qui supervisent leur création et leur utilisation.

4. Tirez parti de l'IA et de l'apprentissage automatique

Vous vous souvenez peut-être de l'article influent de Charles Duhigg pour le New York Times en 2012, dans lequel il a révélé comment l'équipe de science des données de Target a pu déterminer quelles clientes étaient probablement enceintes, avant même qu'elles ne fassent des achats explicitement liés au bébé. Ils l'ont fait grâce à la ténacité et à de nombreuses expérimentations, mais de nos jours, des outils augmentés par l'IA comme Optimizely ou Persado peuvent faciliter plus que jamais l'identification des cohortes de clients, les recibler et même diffuser des copies de pages Web ou des publicités de manière dynamique en fonction de ce qui est connu. Ce type de prise de décision marketing ne nécessite même pas d'intervention humaine une fois les systèmes mis en place.

Mais même les petites équipes peuvent utiliser des outils d'IA accessibles au public pour effectuer des recherches afin de mieux comprendre leur public. Vous pouvez accéder à ChatGPT et saisir des questions telles que : "Quels sont les facteurs les plus importants lorsque [votre public cible] envisage d'acheter [votre produit] ?" L'astuce ici est d'être précis; les réponses que vous pourriez obtenir pour les "Millennials" seront nettement moins spécifiques que pour les "Propriétaires d'entreprise de la génération Y avec un budget limité".

5. Testez vos hypothèses

De plus, les données ne doivent pas être statiques. Pour continuer à vous améliorer et à apprendre de vos données, vous devez créer des hypothèses et mettre en place des tests pour voir ce qui est vrai et ce qui ne l'est pas.

Quand je parle aux équipes marketing, ce n'est pas qu'elles n'ont pas envie de tester. Souvent, ils n'ont tout simplement pas mis en place les mécanismes nécessaires pour effectuer des tests de manière cohérente.

Intégrez des tests à vos calendriers de contenu . Si chaque élément de contenu et chaque campagne est associé à un test et que la création d'actifs pour prendre en charge ce test est intégrée au processus de production, vous serez en mesure d'apprendre rapidement et de manière cohérente à chaque exécution marketing.

Pour prendre de meilleures décisions en utilisant vos données, vous devez en fin de compte vous assurer que vous disposez des données qui correspondent à vos objectifs. Cela ne va pas nécessairement être des choses comme le nombre d'abonnés ou le nombre d'abonnés. Il peut plutôt s'agir d'un résumé holistique de la façon dont l'engagement et la conversion regardent chaque étape du client dans son ensemble.

Plutôt que de rechercher la clarté dans les chiffres individuels ou les performances de notre contenu, nous devons rechercher des changements dans la performance globale et l'approche stratégique du développement marketing. Cela nous oblige à disposer de plus de données, mais également d'outils pour nous aider à donner un sens à la vue d'ensemble, en nous permettant de relier les données à nos objectifs.

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