Un guide complet sur l'intelligence d'affaires

Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est l'intelligence économique et pourquoi elle est importante pour toute entreprise qui se fait connaître sur Internet. Ensuite, nous montrerons des exemples concrets de problèmes commerciaux qui peuvent être résolus à l'aide de l'intelligence d'affaires et décrirons les principales étapes de sa mise en œuvre.

Dans quels canaux publicitaires devriez-vous investir pour tirer le meilleur profit ? C'est le principal problème qui inquiète tous les spécialistes du marketing Internet. Obtenir une réponse à cette question, c'est comme trouver la pierre philosophale : ce n'est pas si facile, mais ça vaut le coup.

Pour découvrir le véritable retour sur investissement du marketing en ligne dans le contexte des canaux et des campagnes, vous devez suivre l'intégralité du parcours de l'utilisateur, du clic sur une annonce au paiement d'une commande. Et plus vous avez de sources publicitaires et de moyens pour effectuer un achat, plus cette tâche devient difficile et plus le besoin de mettre en place une intelligence économique s'impose.

Le système de Business Intelligence combine les données de tous les points de contact avec les clients et montre la rentabilité des investissements marketing, en tenant compte des ventes réalisées, et pas seulement des offres. Pour comprendre son importance, regardons l'entonnoir de vente de tout projet e-commerce sous une forme simplifiée :

Services publicitaires→ Site Web→ Passer une commande→ Votre profit

Les utilisateurs arrivent sur le site à partir de différents canaux, se familiarisent avec votre produit et passent une commande en remplissant un formulaire en ligne, en envoyant un message par chat ou par e-mail, en appelant ou en se rendant dans un magasin physique pour effectuer un achat. Comment comprendre quelle source de trafic a joué un rôle déterminant dans un achat effectué via l'un de ces modes de commande/paiement ? Quelle source devez-vous créditer pour la valeur de la commande si le client a interagi avec votre entreprise plus d'une fois et via différents canaux ?

Par défaut, Google Analytics donne toute la valeur à la dernière source indirecte (selon le modèle d'attribution au dernier clic non direct), ignorant les contributions des autres canaux qui ont participé à l'entonnoir de vente. Ce qui n'est pas tout à fait juste.

Pour connaître la valeur réelle des sources de trafic, vous devez déterminer la contribution de chaque session avant de passer une commande. Pour ce faire, vous devez prendre en compte tous les points d'interaction avec un client, y compris par téléphone, e-mail et hors ligne. L'intelligence d'affaires vous aide à résoudre ce problème.

La deuxième chose importante qui distingue l'intelligence d'affaires de l'analyse standard est la méthode de comptabilisation des ventes. Certaines personnes qui passent une commande sur le site peuvent ne pas finaliser l'achat ; c'est-à-dire qu'ils peuvent annuler la commande, simplement ne pas payer la commande (par exemple, s'ils ont choisi de payer à réception ou en utilisant un mode de paiement hors site) ou peuvent retourner les marchandises. Pour cette raison, le nombre de commandes dans le système d'analyse Web et le nombre de transactions dans le CRM peuvent varier considérablement. Il est plus précis d'évaluer la publicité en fonction des bénéfices et du nombre de ventes, et non en fonction des soumissions de commandes et des prospects.

Par exemple, supposons que vous meniez des campagnes publicitaires sur Google Ads et Facebook pour le même coût et que vous obteniez ces résultats :

À en juger par le nombre de commandes reçues, il semble que la campagne Facebook ait donné de bons résultats. Mais regardons les ventes réelles :

Google Ads a généré six fois plus de ventes que Facebook et le taux de conversion était plus élevé. Dans ce cas, il est plus rentable d'investir dans la campagne Google et non dans Facebook, comme cela semblait à première vue.

Pour déterminer l'efficacité réelle du marketing, vous devez voir combien d'argent vous dépensez sur chaque canal, campagne ou mot-clé et quel profit vous en tirez.

Résumons les principales tâches de l'intelligence d'affaires :

• Personnalisez la collecte de données complètes pour tous les points de contact avant la vente
• Compléter les données en ligne avec des informations sur les ventes réelles du CRM
• Évaluer le retour marketing pour chaque canal, en tenant compte de toutes les interactions avec l'acheteur (pas du dernier clic)
• Redistribuer le budget publicitaire

Le problème est que les données sur les différents points de contact client sont collectées dans des systèmes distincts :

• Dans chaque service publicitaire, vous ne pouvez voir que vos dépenses pour ce service.
• Dans les systèmes d'analyse Web populaires (Google Analytics, Yandex.Metrica, etc.), vous pouvez voir d'où viennent les utilisateurs sur votre site, ce qu'ils y font et combien de commandes ils passent.
• Les données sur les ventes et les retours sont stockées dans le système CRM interne de l'entreprise.

Pour mettre en place l'intelligence d'affaires, toutes ces informations doivent être combinées. De plus, si vous avez beaucoup de trafic et beaucoup de campagnes publicitaires, il est important d'automatiser le processus afin de recevoir rapidement les rapports nécessaires et ne pas avoir à les produire manuellement.

Pour faire une évaluation objective des efforts de marketing, vous devez avoir une vue d'ensemble :

• Combien d'argent vous dépensez pour attirer des utilisateurs
• Comment ces utilisateurs interagissent avec votre publicité et votre site Web
• Comment ils passent des commandes et paient
• Combien de bénéfices réels (pas seulement des clics ou des prospects) chaque canal vous rapporte

Où pouvez-vous obtenir toutes ces données ? Si un code de suivi Google Analytics est installé sur votre site Web, la moitié de la bataille est gagnée. Vous pouvez déjà découvrir :

• Combien d'utilisateurs chaque source de trafic apporte à votre site
• Ce que ces utilisateurs font sur votre site, y compris les produits qu'ils consultent et ajoutent au panier
• Le taux de conversion (le pourcentage de visiteurs du site qui accomplissent une action souhaitée, comme remplir un formulaire de commande)
• Le nombre de transactions en ligne
• Le nombre de sessions, le taux de rebond, le temps moyen passé sur une page et d'autres mesures utiles

Cependant, d'autres informations requises pour l'informatique décisionnelle ne sont pas disponibles dans Google Analytics :

1. Frais de publicité. Google Analytics ne collecte pas d'informations sur les dépenses des services publicitaires. Si vous n'importez pas ces données vous-même, vous ne pourrez pas calculer et comparer le ROAS pour chaque canal.

2. Comptabilisation de tous les points de contact avec les clients. Si les clients effectuaient toujours des transactions sur le site, ce serait parfait. Il serait facile de relier chaque commande à la source qui l'a apportée simplement en suivant le parcours complet de l'utilisateur. Mais en réalité, les gens appellent par téléphone pour clarifier des détails ou passer des commandes, envoient des messages par chat et par e-mail, se rendent dans des magasins hors ligne, etc. Google Analytics n'enregistre pas ces actions par lui-même. Pour obtenir ces données, vous devez vous intégrer à d'autres services : par exemple, avec un système de suivi des appels qui enregistre toutes les données d'appel et relie chacune à un canal et à un utilisateur spécifiques, puis transmet ces informations à Google Analytics.

3. Exécution des commandes. Dans Google Analytics, vous ne voyez que les enchères, pas les ventes réelles. Les clients peuvent passer une commande, puis changer d'avis, acheter le produit dans un autre magasin ou le retourner. De plus, Google Analytics enregistre souvent des commandes test. Par conséquent, les revenus et les transactions dans Google Analytics peuvent différer considérablement de l'image réelle de votre système CRM. Il est difficile de tirer une conclusion sur l'efficacité d'un canal publicitaire si vous ne savez pas quel genre de profit il a apporté.

Lorsque vous collectez des données de toutes les sources dans un seul système, vous pouvez analyser votre marketing plus en détail et augmenter son efficacité. L'intelligence d'affaires vous aidera à :

1. Automatisez la gestion des campagnes publicitaires. Vous pouvez ajuster les dépenses en tenant compte du ROAS de chaque canal, campagne et expression. En conséquence, vous pouvez réduire vos frais de publicité.
2. Créez un rapport automatisé pour analyser les KPI marketing qui sont importants pour vous : clics, dépenses, revenus, conversions, ventes, ROI, etc. Avec un rapport automatisé, vous pouvez surveiller les métriques des campagnes publicitaires en temps réel et mesurer l'efficacité de toutes canaux publicitaires sur différentes plateformes. Vous pouvez également comparer l'efficacité de la publicité à l'aide de différents modèles d'attribution afin de trouver des campagnes sous-évaluées ou surévaluées et de redistribuer votre budget.
3. Découvrez quels canaux, campagnes et mots clés génèrent des bénéfices et lesquels fonctionnent à perte. En fonction du retour sur investissement calculé, vous pouvez ensuite redistribuer votre budget pour augmenter vos revenus. C'est ce qu'Answear a fait.
4. Segmentez les clients en fonction de leur activité d'achat. Ensuite, vous pouvez personnaliser la communication avec ces segments de clientèle afin de réduire les coûts publicitaires, de prolonger le cycle de vie des clients et d'augmenter la valeur à vie (LTV) de votre clientèle dans son ensemble.
5. Effectuez une analyse ROPO pour découvrir comment votre marketing en ligne affecte les ventes hors ligne. L'intelligence économique vous aidera également à comprendre pourquoi vos clients consultent des produits sur le site et achètent dans un magasin physique et à découvrir ce qui les empêche de commander en ligne.
6. Effectuez une analyse de cohorte pour calculer la LTV et comprendre comment augmenter cet indicateur.
7. Effectuer des tests A/B de diverses campagnes et canaux publicitaires pour identifier les plus efficaces. Par exemple, notre client a mené une expérience pour comparer des offres individuelles par téléphone et par e-mail. En conséquence, ils ont réussi à augmenter leur taux de conversion pour les e-mails à 15 %.

Il existe de nombreuses façons de mettre en place un système de business intelligence, mais l'objectif est le même : combiner les données de Google Analytics, des services publicitaires, des systèmes de suivi des appels et un CRM. Vous pouvez y parvenir avec divers outils et en collectant vos données à divers endroits.

Choisissez une méthode en fonction des capacités et des objectifs commerciaux de votre entreprise : vous suffit-il de voir les dépenses, les revenus et le ROAS pour chaque canal ? Ou souhaitez-vous créer des rapports personnalisés dans le contexte de dizaines d'autres mesures importantes pour votre entreprise ?

Cette méthode est idéale pour les entreprises qui souhaitent analyser attentivement leurs données. OWOX BI intègre les données de toutes les sources dans le stockage cloud de Google BigQuery. Avec OWOX, vous pouvez créer des rapports sur des données complètes non échantillonnées en utilisant n'importe quelle combinaison de paramètres et d'indicateurs.

Vous pouvez créer un tableau de bord utile et informatif comme celui-ci :

Bénéfices de la business intelligence avec OWOX BI

• Toutes les actions des utilisateurs sont transmises à Google BigQuery directement depuis le site, en temps réel, sans traitement préalable, avec une précision au niveau des accès.
• Obtenez des données de session brutes simples, quel que soit le nombre de visites sur le site.
• Collecter et traiter les données personnelles des clients, y compris les adresses e-mail et les numéros de téléphone.
• Découvrez combien vous coûte chaque session : les dépenses publicitaires sont transférées quotidiennement de Google Analytics vers BigQuery et réparties en sessions en fonction des valeurs UTM.
• Avec l'ID utilisateur OWOX, vous pouvez analyser le comportement des utilisateurs sur vos sites, même s'ils ne sont pas directement liés. Un identifiant supplémentaire aidera à contourner les limitations associées à l'identifiant client, à l'identifiant utilisateur et à la durée de stockage des cookies de Google Analytics.
• Vous n'avez pas besoin d'acheter des logiciels, des licences ou des équipements coûteux. Les données sont stockées dans votre projet Google BigQuery et vous en contrôlez l'accès.

Étapes de configuration de base

1. Configurez la collection de sites dans Google BigQuery à l'aide du pipeline OWOX BI.
2. Combinez les données de coût de divers services publicitaires dans Google Analytics, puis importez ces données dans Google BigQuery.
3. Importez les données d'appels et d'e-mails de votre système de suivi des appels et de votre système de newsletter par e-mail vers Google BigQuery. Certains services prennent en charge l'intégration directe avec OWOX BI.
4. Importez des données sur les revenus, les achats et les retours dans BigQuery depuis votre système CRM.
5. Créez des rapports dans Google BigQuery à l'aide de requêtes SQL ou utilisez des rapports prêts à l'emploi dans OWOX BI Smart Data en saisissant simplement des métriques dans la barre de recherche :

6. Visualisez les données dans une interface pratique pour vous : OWOX BI Smart Data, Google Data Studio, Tableau, Microsoft Power BI, Google Sheets ou autre chose.

Un schéma de collecte de données utilisant OWOX BI ressemble à ceci :

OWOX BI a une version d'essai gratuite. Abonnez-vous et configurez votre système d'intelligence d'affaires.

Cette méthode convient aux entreprises qui ont un trafic relativement faible, peu de commandes passées par téléphone et des différences mineures entre le nombre d'achats dans le CRM et dans Google Analytics.

En plus d'économiser de l'argent, cette approche est facile à mettre en œuvre. Dans l'aide de Google Analytics, vous trouverez des instructions complètes sur la façon d'importer des données sur les dépenses, les produits, les ventes et les retours.

L'inconvénient de cette méthode est que les données de vos rapports peuvent être échantillonnées et qu'il existe des restrictions sur le nombre et la combinaison de paramètres et d'indicateurs dans un rapport. De plus, si vous téléchargez manuellement des données sur les dépenses et les revenus dans Google Analytics, vous devez le faire chaque fois que vous avez besoin d'un rapport. Ce n'est pas critique si vous avez deux ou trois canaux publicitaires et que vous avez besoin de données une fois par mois, mais cela devient un problème lorsque vous devez analyser quotidiennement des centaines de campagnes.

Étapes de configuration de base

1. Insérez des balises UTM dans tous les liens de vos campagnes publicitaires afin que Google Analytics collecte des informations précises sur les sources de trafic.
2. Configurez un suivi avancé du commerce électronique.
3. Installez un système de suivi des appels sur votre site et intégrez-le à Google Analytics.
4. Transférez l'ID client vers votre système CRM avec un événement, par exemple lorsqu'un client remplit un formulaire sur le site Web, passe un appel ou écrit dans un chat. Vous pouvez lier toutes vos données à l'aide de cet identifiant.
5. Importez les dépenses de toutes vos sources dans Google Analytics. Cela peut être fait manuellement ou automatiquement en utilisant OWOX BI.
6. Configurez le transfert des données sur les revenus, les ventes et les retours avec l'ID client vers Google Analytics via le protocole de mesure.

En conséquence, vous obtiendrez quelque chose comme ce rapport :

Le coût de la mise en œuvre d'un système d'analyse et de reporting marketing cross-canal dépend de nombreux facteurs : trafic sur le site ; le nombre de services publicitaires que vous utilisez ; outils et méthodes de réglage.

Vous pouvez choisir une option de configuration de shareware et essayer de fusionner les données par vous-même dans Google Analytics ou Google Sheets. C'est un shareware car vous devez consacrer des ressources aux développeurs, créer vos propres connecteurs, des traitements réguliers, des mises à jour de données, etc. Ou vous pouvez confier ce travail à des professionnels ayant une vaste expérience et expertise dans cette industrie.

D'après notre expérience, les entreprises qui utilisent l'aide de spécialistes au tout début commencent à recevoir une valeur ajoutée beaucoup plus rapidement. L'équipe OWOX BI comprend bien les tâches commerciales et partagera volontiers ses connaissances et son expérience pour résoudre n'importe quelle tâche.

Une sélection des exemples de réussite les plus intéressants de clients OWOX BI mettant en œuvre un système d'analyse et de reporting marketing cross-canal :

• Découvrez comment MatahariMall a combiné toutes ses données dans un seul rapport automatisé pour gagner du temps et réallouer correctement son budget marketing.
• Comment identifier le ROPO : influence en ligne sur les achats hors ligne
• Boodmo et OWOX BI : comment évaluer les canaux d'acquisition de clients à l'aide de l'analyse de cohorte
• 9 étapes pour tout savoir : créer des analyses marketing pour Comfy
• Étude de cas : Comment automatiser les rapports marketing dans le secteur de la restauration