Digital Analytics : ce qu'ils sont et comment ils peuvent améliorer les activités marketing

Pour exploiter le capital de connaissances intégré dans les données, les entreprises doivent intégrer la puissance et la précision de l'analyse des données dans leur stratégie marketing.

Les technologies numériques et les systèmes de suivi des comportements et des interactions en ligne génèrent une énorme quantité d'informations que nous pouvons désormais analyser avec un degré de profondeur et de granularité jamais atteint auparavant. Ces activités de mesure, de collecte, d'analyse et de reporting sont des analyses numériques , des processus qui sont désormais devenus cruciaux pour le fonctionnement des entreprises et des institutions, en particulier dans des contextes d'information dans lesquels nous sommes tous, entreprises et consommateurs, littéralement inondés d'informations.

L'analyse numérique est utilisée pour résoudre différents types de problèmes commerciaux et affecte tous les aspects de l'entreprise : des finances aux opérations, des ressources humaines au marketing (en cascade dans tous les départements de l'entreprise). Aujourd'hui, toutes les parties qui interagissent à divers titres sur un marché (entreprises, particuliers, agences, intermédiaires) sont également des consommateurs (et des producteurs) d'analyse numérique.

Du côté des entreprises, l'analyse numérique joue désormais un rôle clé dans le développement de stratégies de gestion de l'expérience client . En fait, si l'expérience client est l'ensemble des interactions avec les clients, hors ligne et en ligne, du premier contact à la fidélisation , les analyses numériques permettent de comprendre et d'optimiser ces comportements individuellement et dans leur ensemble, fournissant les informations nécessaires à la conception personnalisée. expériences clients.

Avant d'expliquer l'impact de l'analyse numérique sur les initiatives marketing, donnons une définition de base pour clarifier tout doute.

Qu'est-ce que l'analyse numérique ?

Le terme « digital analytics » désigne l'ensemble des processus de collecte, d'organisation et d'interprétation de données nativement numériques ou traduites sous forme numérique, et qui sont produits au cours des interactions consommateur-marque tout au long du parcours client.

L'analyse numérique peut être utilisée pour mesurer et évaluer les performances de diverses activités de marketing et pour fournir aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour concevoir les actions de communication et de vente les plus efficaces. En ce sens, les digital analytics sont à la fois des activités d'analyse de données et les résultats de ces analyses.

L'analytique numérique rend les données compréhensibles en les renvoyant sous la forme de métriques , des chiffres grâce auxquels les entreprises (et les spécialistes du marketing en particulier) sont capables de mesurer, de quantifier et de donner un sens, y compris opérationnel, à leurs actions. Le contenu est-il efficace ? Quel canal offre les meilleures performances ? Les performances de la campagne sont-elles satisfaisantes ? L'analyse numérique permet de répondre à ces questions (et bien d'autres) et donne aux équipes marketing et commerciales une vue complète de la façon dont les prospects et les clients interagissent avec la marque.

Les activités d'analyse numérique fournissent des connaissances utiles aux entreprises, qui les utilisent pour donner force et précision à leurs stratégies marketing et rendre plus efficace et durable la relation établie avec leurs clients, profitant d'une tendance à la personnalisation qui s'est renforcée ces dernières années . ans.

Les méthodes et le contenu que les marques utilisent pour établir des relations avec les clients (vidéo en ligne, recherche, publicités display, médias sociaux) fournissent aux analystes une mine de données sur la façon dont les clients eux-mêmes utilisent les canaux numériques dans la poursuite de leurs programmes d'achat et de consommation spécifiques.

Savoir évaluer le succès d'une relation client-entreprise et comprendre le parcours client nécessite un cadre adapté à l'analyse des flux de données. C'est peut-être l'aspect le plus important de l'analyse des données dans les workflows de marketing numérique : la capacité de transformer les informations recueillies en un rapport complet, cohérent et significatif.

Alors que les opportunités d'analyse de données - et les attentes quant à ses avantages - ont augmenté à pas de géant avec l'évolution de la technologie, l'omniprésence de l'analyse de données dont nous bénéficions aujourd'hui est le produit original des changements technologiques au cours du dernier demi-siècle, mais il n'a pas pas se développer de nulle part et soudainement. Pour exprimer ses idées, l'humanité analyse et utilise des données depuis des millénaires.

Pour comprendre ce qu'est l'analyse numérique et comment elle peut améliorer les activités marketing, essayons de fournir une vision plus large de notre relation et de notre interaction avec les données, en les examinant d'un point de vue historique.

Brève histoire humaine de l'analyse des données : exprimer des idées avec des données

Si les données ont toujours existé, on peut identifier une longue phase précoce qui s'est achevée il y a quelques décennies avec la création des données numériques. Une histoire de 7 000 ans qui a commencé sous les formes les plus humbles - de simples cartes utilisées pour documenter et décrire le monde - et a évolué vers la pratique moderne que nous connaissons aujourd'hui et s'étend aux statistiques, à la médecine, à la politique et à de nombreux autres domaines. Une discipline qui, au fil des siècles, a progressivement ajouté de nouvelles fonctionnalités, abordé des problèmes critiques en constante évolution et a finalement émergé, selon les mots de Kevin Hartman (qui était directeur de l'analyse chez Google et est maintenant Chief Analytics Evangelist également chez Google), comme " un mélange équilibré d'art et de science.

• Même avant 1600 , des diagrammes géométriques et des cartes facilitaient la navigation et l'exploration. Le XVIIe siècle a vu le développement de la géométrie analytique, des théories de la mesure des probabilités et de l'arithmétique politique. Dans les années 1700, les artistes ont créé de nouvelles formes graphiques pour exprimer des notions et décrire des phénomènes, même les plus complexes.
• Entre 1800 et 1849 , les innovations industrielles ont produit des flux croissants d'informations qui devaient être restituées sous une forme visuelle ordonnée et compréhensible. La dernière partie du XIXe siècle est considérée par beaucoup comme un âge d'or dans l'analyse des données, avec ses innovations graphiques d'une beauté sans pareille.
• Les premières décennies des années 1900 ont été les « âges sombres » de l'analyse des données, au cours desquels l'enthousiasme du siècle précédent a été supplanté par une attitude de respect générique de la formalité.
• Un nouvel élan dans la recherche sur les outils et les méthodologies d'analyse des données est enregistré à partir de 1950 , notamment sur les techniques de visualisation qui permettent une démocratisation progressive des données. Le développement de systèmes informatiques interactifs et de données de grande dimension s'est poursuivi sans relâche jusqu'en 1994 : les ordinateurs et les applications ont créé des images efficaces et extraordinairement puissantes en traitant des quantités toujours croissantes d'informations et en exploitant les connaissances déjà acquises sur la façon de visualiser les données.
• Après 1994 , lorsque la première bannière publicitaire numérique a été introduite, l'utilisation d'Internet s'est développée de manière impétueuse. Alors qu'aux États-Unis, moins de 5 % des utilisateurs naviguaient sur le Web en 1994, en 2014, ce chiffre était passé à 75 % et à près de 90 % en 2019 (Sources : Nielsen Online, ITU, PEW Research et Internet World Stats). Les 20 années entre 1994 et 2014 (quand Internet et les grandes plateformes avaient atteint leur pleine maturité) n'ont pas simplement vu l'ajout d'un autre canal de communication : la transformation technologique a produit un changement dans la structure même de la relation entre les marques et les consommateurs , permettant aux consommateurs de interagir en ligne d'une manière strictement exclue hors ligne. C'est au cours de cette période qu'a eu lieu le passage de la diffusion dans les médias traditionnels à la diffusion ciblée dans les canaux numériques . Les entreprises ont pu se doter d'outils analytiques capables de recueillir des informations sur le comportement des consommateurs comme jamais auparavant et ont pu s'appuyer sur des méthodes innovantes de mesure et d'évaluation des initiatives marketing.

Il est important de savoir comment l'analyse des données a évolué, car cela donne un aperçu de l'évolution des applications informatiques qui génèrent aujourd'hui du contenu et des images basés sur des données. L'histoire des débuts de l'analyse des données se termine avec la création de l'analyse numérique, qui à son tour inaugure la phase de l'ère de l'information dans laquelle nous vivons aujourd'hui (Source : Digital Marketing Analytics : In Theory And In Practice, Kevin Hartman).

Comment utiliser pleinement l'analyse numérique dans le marketing : du ZMOT de Google au CDJ de McKinsey

Aujourd'hui, nous vivons à un moment historique où une phase de l'histoire de l'analyse de données s'est concrétisée et une autre a été inaugurée, où l'analyse numérique et l'analyse de données ont désormais pris une importance absolue dans les communications, le marketing et la publicité d'entreprise.

La prolifération des points de contact tout au long de l'entonnoir a multiplié les opportunités d'interaction, faisant monter en flèche la demande d'analyses de plus en plus précises. L'accès à l'information s'est développé, tout comme la disponibilité des appareils mobiles. Les entreprises ont poursuivi la transformation numérique de leurs activités en investissant dans l'analyse numérique, dans le but de mettre de l'ordre dans des environnements d'information extrêmement chaotiques et d'optimiser les processus commerciaux.

Les données sont devenues la ressource la plus précieuse pour quiconque prend ou tente d'influencer une décision, y compris pour les consommateurs qui recherchent activement en ligne des informations pour étayer leurs choix.

De l'utilisation des ordinateurs personnels dans les années 1980, à la diffusion du web dans les années 1990, en passant par l'incroyable succès des smartphones dans les années 2000, les trajectoires suivies par les individus lors de leurs parcours d'acquisition et les manières dont les marques interagissent avec leurs clients ont radicalement modifié. Pour cadrer ces nouvelles dynamiques, les entreprises ont commencé à s'approprier des cadres particuliers comme cadres théoriques dans lesquels inscrire le digital analytics, grâce auquel ils peuvent donner du sens à des comportements de moins en moins catégorisables.

Zero Moment of Truth : comment Google capture le moment du choix du consommateur

En 2011, Google a introduit le concept de "Zero Moment of Truth" pour désigner l'intervalle de temps entre l'apparition d'un besoin et l'incitation à rechercher des solutions pour le satisfaire, et le "First Moment Of Truth", la situation qui, selon au modèle en trois étapes de P&G, se produit chaque fois que les consommateurs sont confrontés à un choix entre des propositions alternatives. Avec ZMOT, Google a voulu capter le caractère erratique et ramifié de la logique qui anime les choix d'achat contemporains, les consommateurs arrivant en rayon armés de beaucoup plus d'informations : des avis produits lus sur un site spécialisé au compte Facebook d'une expérience personnelle avec ce produit, du tweet d'une célébrité sur le fait de tomber amoureux de cette marque et de ses services, aux milliers de publicités et de recommandations auxquelles nous sommes exposés chaque jour.

Le Zero Moment of Truth est un instantané de ce chevauchement désordonné et largement imprévisible des flux d'informations que les consommateurs naviguent pour gouverner afin d'atteindre leurs objectifs spécifiques, passant rapidement d'une source à une autre et se déplaçant de manière fluide entre les mondes en ligne et hors ligne. L' analyse numérique est essentielle pour rendre compte de ces trajets non linéaires.

Le Customer Decision Journey de McKinsey : la prise de décision au microscope

Le Customer Decision Journey (CDJ) de McKinsey cherche à restituer l'ensemble des influences qui s'exercent sur les consommateurs au cours de leur processus d'achat. Plus précisément, il identifie les moments critiques vécus par les consommateurs avant d'acheter. L'analyse numérique permet de traduire cette situation d'indécision et d'essais et d'erreurs en une série d'entrées qui fourniront aux spécialistes du marketing des informations utiles pour concevoir et mettre en œuvre leurs stratégies. Le Customer Decision Journey se compose de plusieurs étapes, chacune représentant une étape distincte du processus de prise de décision. À chaque étape, les marques obtiennent des informations de plus en plus précises sur leur relation avec les consommateurs, que les analystes peuvent utiliser pour élargir et articuler leur connaissance de leur public cible. Le CDJ permet de reconnaître la logique du parcours de chaque client, quel que soit le produit évalué.

L'analyse numérique permet de créer des expériences client profilées et significatives

Si les cadres théoriques sont désormais largement connus des praticiens, les technologies d'analyse de données deviennent également de plus en plus accessibles , à la fois grâce aux avancées des outils open-source et grâce à la présence de partenaires qualifiés pouvant aider les entreprises à mettre en place et à exploiter de manière rentable des solutions informatiques complexes et rigoureuses.

Outre l'élément technologique, l'environnement économique, social et culturel a également exercé une profonde influence sur la demande d'analyse de données. La recherche de solutions capables de réduire les conditions d'incertitude et la nécessité d'une plus grande responsabilisation des entreprises ont contribué à l'émergence de modèles commerciaux basés sur le numérique et donné une impulsion considérable à l'utilisation de l'analyse numérique.

Un spécialiste du marketing basé sur l'analyse numérique, capable de jongler avec différents médias et canaux, opère désormais en utilisant l' énorme quantité d'informations auxquelles les organisations ont accès , des informations provenant d'une multitude de sources différentes, à la fois propriétaires et tierces. Des données comportementales, contextuelles, psychographiques, démographiques, géographiques et les résultats de mesures moins immédiates telles que la satisfaction client à l'égard d'une marque, permettent d' attribuer un sens opérationnel à chaque interaction avec la marque et de construire, à partir de cette interprétation, des informations plus profilées et signifiantes. expériences.