Comment un directeur marketing peut créer un système d'analyse marketing efficace

Les entreprises qui collectent des données, les analysent et prennent des décisions éclairées sur la base de ces données, croissent et se développent plus rapidement que celles qui ne le font pas. Cet article explique comment créer un système d'analyse pour votre entreprise et pourquoi les outils et les analystes martech sont essentiels.

Qu'est-ce que l'analytique ? C'est un outil par lequel une entreprise évalue ce qui génère du profit. Cependant, l'analyse elle-même n'apporte pas directement de revenus à l'entreprise. Avec l'analyse, le Chief Marketing Officer (CMO) ne peut obtenir que divers rapports afin de tirer des conclusions et de prendre des décisions.

Prenons un exemple tiré de notre pratique chez OWOX. La tâche habituelle d'un CMO est d'exécuter un plan de vente de publicité en ligne. Comment l'analyse peut-elle être utile dans ce cas ? Les analystes peuvent fournir des rapports Google Analytics, des données sur le coût des annonces provenant uniquement de Google Ads et des données sur les transactions en ligne sur le site Web qui ne correspondent pas aux données du CRM. Par conséquent, le calcul du ROAS sera difficile.

Supposons qu'une entreprise utilise l'analyse depuis longtemps, a collecté des données dans le stockage en nuage et a configuré des rapports qui sont créés automatiquement. Cela résout-il tous les problèmes de marketing de l'entreprise ? Pas vraiment. Après tout, les directeurs marketing ne s'intéressent pas seulement aux données, mais également aux données qui les aideront à comprendre les opportunités disponibles afin d'exécuter le plan du mois ou du trimestre suivant.

Afin d' exécuter le plan avec précision et d'atteindre tous leurs objectifs , les spécialistes du marketing ont besoin d'analyses pour identifier :

• zones de croissance (comment dépasser le plan)
• zones à risque (ce qui interfère avec la mise en œuvre du plan)

"Avant de penser à deux zones, je mettrais l'accent sur l'embauche des bonnes personnes pour aider à construire ce système.

Les CMO ne sont pas ceux qui devraient construire le système. Les CMO devraient faire plus de réflexion stratégique, choisir et contrôler la direction du marketing, etc. Vous savez, les "trucs de niveau supérieur".

En matière d'analyse, il y a trop de choses qui sont tout simplement trop techniques pour les CMO. Ainsi, les bons employés devraient combler cette lacune. Les directeurs marketing devraient consommer les données traitées et (espérons-le ?) visualisées, puis prendre des décisions."

Julius Fedorovicius, fondateur de analyticsmania.com.

Nous avons déjà admis que les rapports automatisés seuls ne suffisent pas à résoudre les problèmes de marketing. Les données doivent être interprétées pour obtenir des réponses, et le bouton Make Everything OK n'a pas encore été inventé. (Nous y travaillons !) Ainsi, le directeur marketing doit faire ces choses pour maintenir une productivité élevée :

1. Mettre en place un système d'analyse qui montre les risques et les zones de croissance
2. Embaucher des analystes qui traitent les données, ajoutent du contexte et fournissent des conclusions

Le fait que les CMO augmentent leurs budgets technologiques suggère que les services d'analyse marketing ne sont plus seulement un jouet coûteux. Ce sont de véritables outils de travail qui aident le service marketing à exécuter le plan et à obtenir des primes.

"Pour les petites entreprises, le processus peut être simplifié et il pourrait être suffisant de commencer par embaucher quelqu'un qui est bon avec l'écosystème de Google (GA, GTM, GDS, feuilles) mais idéalement, l'équipe devrait être composée d' au moins deux personnes .

1. La personne technique qui excelle dans la collecte de données (appelons-la ingénieur analytique).
2. Analyste de données qui peut ensuite nettoyer les données, jouer avec et analyser (d'après ce que j'ai vu, les personnes qui analysent les données ne sont généralement pas très compétentes avec la partie technique de la collecte de données, c'est pourquoi l'ingénieur en analyse aidera).

Les personnes que vous embauchez pourraient vous aider à choisir/construire la bonne pile d'analyse."

Julius Fedorovicius, fondateur de analyticsmania.com.

Une entreprise peut utiliser avec succès des produits prêts à l'emploi ou ses propres solutions. Pour éviter des dépenses inutiles en argent et en temps, une entreprise doit clairement comprendre ce dont elle a besoin.

Lorsqu'il s'agit de développer vos propres solutions, vous devez prêter attention à l'équipe de développement et de support ainsi qu'à la documentation.

Si votre spécialiste qui écrit les scripts de collecte de données et est responsable de la configuration de l'ensemble du système quitte, vous devez vous assurer que l'employé qui le remplacera sera en mesure de prendre en charge les projets.

Si vous souhaitez acheter une solution prête à l'emploi, évaluez d'abord la quantité de données que vous devez traiter. Si vous réalisez 10 ventes par jour grâce à la publicité en ligne, vous n'avez pas besoin d'investir dans des services puissants et coûteux. Pour cette somme de travail, il suffira d'utiliser Google Analytics ou Excel.

Alors que votre chiffre d'affaires et vos besoins augmentent, il existe un besoin croissant de mesures supplémentaires, d'automatisation et de vitesses de traitement des données plus élevées. Par exemple, dans le domaine SaaS (solutions informatiques avec frais d'abonnement), vous pouvez commencer à tirer une valeur réelle de votre propre entrepôt de données ou de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique si votre chiffre d'affaires annuel dépasse 200 000 $.

Cependant, notez que même un service prêt à l'emploi qui peut collecter, traiter, calculer, prédire et visualiser des données doit être adapté à une entreprise spécifique. De nombreuses entreprises ont une logique unique et des paramètres de planification clés. Par conséquent, la structure des données importées et des visualisations de données sera différente. De plus, d'après notre expérience, les clients n'aiment pas apprendre à travailler dans de nouvelles interfaces mais souhaitent que leurs données soient présentées de manière commune.

Pour résumer, notre recette sur laquelle nous nous appuyons chez OWOX pour créer des systèmes d'analyse marketing est la suivante :

• Les entreprises doivent avoir un accès complet à leurs données
• Les données doivent être livrées dans une interface familière au décideur

Il existe de nombreuses fonctionnalités et différences entre les entreprises, même au sein d'un créneau. Par exemple, dans le commerce de détail, le commerce de l'électronique est conceptuellement différent de celui de la vente de vêtements ou d'articles ménagers. Disons qu'il y a une fréquence d'achat différente et un accent différent sur le travail avec les clients nouveaux et actuels.

Autre exemple, de nombreuses entreprises mettent l'accent sur le développement d'applications mobiles et l'analyse des clients. Ces entreprises ont des modèles de marketing, des méthodes de performance des plans et des mesures complètement différents de ceux des entreprises basées sur des applications Web. C'est pourquoi il est difficile de combiner et de traiter les données.

Par conséquent, il est important pour une entreprise d'avoir un accès direct à ses données marketing et produit et de ne pas se fier aux capacités d'un service particulier et de son système de visualisation.

Les entreprises recherchent des analystes pour les besoins et les douleurs qui se sont développés dans l'entreprise en ce moment. Et s'il y a beaucoup de douleurs (et il y en a toujours), alors la recherche d'un analyste peut prendre des mois voire des années. Et au bout du compte, il y a de fortes chances que le spécialiste embauché ne soit pas en mesure de s'occuper de toutes les tâches.

Il est important de séparer et de systématiser les domaines de responsabilité des analystes . De nos jours, de nombreuses entreprises recherchent des analystes qui mettront en place des métriques, fusionneront des données, établiront des hypothèses basées sur ces données, fourniront des recommandations, s'assureront que le taux de conversion augmente immédiatement et s'assureront que les campagnes publicitaires commencent à porter leurs fruits. C'est un analyste; ils peuvent s'en charger !

Dans la vraie vie, ça ne marche pas comme ça . Vos analystes n'auront soit pas assez de temps, soit pas assez de compétences. Par example:

• Un spécialiste peut être un excellent technicien (mise en place de la collecte de données, rédaction des demandes et préparation des données pour l'analyse) mais ne pas savoir comment évaluer de manière significative les données obtenues.
• Une entreprise peut être grande et tout peut être organisé pour qu'un seul analyste puisse fournir des données. Tout au long de la journée, cet analyste sera essentiellement une interface vocale avec les données.

Ce que vous devez faire, c'est déterminer quels domaines de responsabilité l'analyse peut renforcer en mesurant les données et les points de croissance. Par exemple, dans le commerce de détail, il s'agit du marketing, du produit et de l'expérience client.

Si les spécialistes sont surchargés de préparation de données et de rapports, il vaut la peine d'attribuer cette fonction d'analyse technique à une unité distincte ou de la transférer à un partenaire.

C'est plus rentable pour une entreprise lorsque l'analyse est une fonction de travail et n'est pas limitée par les capacités d'un spécialiste. Sinon, l'entreprise se heurtera à un plafond de fer.

Par exemple, supposons qu'un analyste décide soudainement d'abandonner certaines solutions tierces et de les recréer lui-même après avoir étudié et s'être intéressé au langage R. L'idée est que l'entreprise cessera de payer trop cher pour des solutions externes. Mais en fait, l'analyste développe son propre intérêt au lieu d'être engagé dans ses tâches directes.

L'entreprise, en retour, recevra une solution instable sans support si l'analyste quitte. Les avantages sont discutables. Toute entreprise ne devrait pas se limiter à ce que l'analyste peut faire.

Une autre chose est lorsqu'une entreprise forme un département d'analyse et de données interne à part entière qui soutient les objectifs de croissance de différents départements. Dans ce cas, l'entreprise peut être sûre de la qualité des données et des ressources qui évaluent le développement du marketing, des produits et des autres divisions.

Le Chief Data Officer (CDO) ou Head of Analytics détermine quelles solutions basées sur les données doivent être développées et prises en charge en premier.

Par exemple, considérons un cas réel d'un client : une banque a automatisé la sélection d'un gestionnaire de clientèle sur la base d'informations collectées sur les intérêts et les actions des clients. En outre, la banque a commencé à envisager la conversion de ce gestionnaire pour conclure des transactions avec des profils de clients similaires.

Lors du développement d'une solution pour l'entreprise, il est important que les analystes obtiennent des réponses aux questions suivantes :

• Quels sont les objectifs stratégiques du client analytique ?
• Quelles décisions seront prises et quelles responsabilités seront assignées pour atteindre les objectifs stratégiques ?
• À quelles questions les clients doivent-ils répondre pour prendre une décision ?
• Quels graphiques, rapports et recommandations peuvent aider à répondre aux questions ?
• Quelles métriques doivent être utilisées dans la solution ?

Il est important d'élaborer les tâches des analystes afin de ne pas manquer de détails importants et, par conséquent, de donner au client une solution fonctionnelle et utile.

Résumons. Pour que les données fonctionnent pour l'entreprise, vos analystes doivent :

1. savoir quels objectifs et solutions clients dépendent réellement des données
2. considérez le profit que ces décisions affectent
3. surveiller régulièrement la qualité des données et signaler rapidement les écarts par rapport à la norme

Et bien sûr, il est dans l'intérêt du CDO d'augmenter la proportion d'employés qui utilisent eux-mêmes les données plutôt que d'avoir besoin de l'assistance constante d'une équipe d'analystes.

"Je pense que les analyses en marketing devraient être considérées comme des compléments pour un athlète déjà expérimenté/fort. Elles peuvent le rendre plus rapide/plus fort/etc. Si vous vous débrouillez déjà plutôt bien, alors les analyses peuvent vous aider à améliorer cela.

En parlant d'exemples plus concrets (concernant les deux zones citées précédemment), en voici quelques-uns.

Zones de croissance :

• Trouver 20% des produits qui rapportent 80% des revenus. Vérifiez leurs sources de trafic, leurs données démographiques, etc. et essayez d'identifier les segments qui fonctionnent mieux que les autres. Cela peut vous aider à identifier les opportunités d'augmenter les budgets (par exemple pour apporter des ajustements à votre publicité payante).

Zones à risques :

• Suivi des erreurs (et autres actions négatives, erreurs de paiement, erreurs d'inscription, etc.). Ce sont les principaux combats des clients/clients. En les identifiant et en les réparant, vous pouvez réduire les frictions et ainsi augmenter le volume de conversion."

Julius Fedorovicius, fondateur de analyticsmania.com.

Cela peut prendre six mois pour fermer un poste vacant pour un analyste fort. C'est une longue période. Un partenaire est une excellente solution pour commencer tout de suite et ne pas attendre si longtemps pour obtenir de la valeur. Il y a deux cas où travailler avec un partenaire aide vraiment à développer l'analytique dans une entreprise.

1. Le partenaire possède une expertise nettement plus solide que celle dont dispose actuellement l'entreprise. Par exemple, supposons qu'une entreprise souhaite déjà travailler avec des données ou au moins commencer à les collecter, et qu'il n'y a pas d'analystes dans l'entreprise ou qu'ils se concentrent sur d'autres tâches. Dans ce cas, l'entreprise doit trouver un partenaire qui a déjà une expérience de travail avec des cas similaires dans la niche.
2. L'équipe du partenaire est embauchée pour une certaine fonction . Par exemple, il peut s'agir de mettre en œuvre des analyses, de fournir une assistance Google Tag Manager ou de générer des rapports sur le marketing. Cette approche fonctionne lorsque les entreprises ont besoin d'une équipe nombreuse et qualifiée pour effectuer des tâches spécifiques et que les employés internes sont plus utiles lorsqu'ils se concentrent sur l'analyse et l'interprétation des données.

Important! Quelle que soit l'approche, il vaut la peine d'établir des relations avec un partenaire transparent dans sa prise de décision. En d'autres termes, votre partenaire doit comprendre les buts et objectifs stratégiques de votre entreprise ainsi que vos exigences en matière d'analyse afin de travailler de manière proactive.

Quels sont vos objectifs stratégiques, votre calendrier et votre budget ? Par exemple, lors de la conférence annuelle Go Analytics! conférence, les gens parlent régulièrement de la façon d'utiliser des produits d'analyse payants d'une valeur de centaines de milliers de dollars. Mais il y a aussi des orateurs qui disent que l'analyse peut être construite pour 130 $ par mois. Les deux cas sont vrais et réels.

Les grandes entreprises qui utilisent activement les produits Google Marketing Platform et combinent les données publicitaires avec les données de vente utilisent Google Analytics 360. Pour les autres entreprises avec des volumes plus petits, il suffit d'utiliser les fonctionnalités de la version gratuite de Google Analytics.

En termes simples, si votre chiffre d'affaires annuel se situe entre 200 000 et 1 million de dollars, il est temps de collecter des données dans votre base de données, mais il est trop tôt pour investir des efforts dans l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique. Vous n'aurez pas encore assez d'informations sur vos clients.

Concentrez-vous sur les fonctionnalités d'analyse et la rentabilité de votre entreprise . Tout d'abord, l'analyse doit aider à répondre aux questions Où sont mes risques ? et Où sont mes zones de croissance ? lors de la mise en œuvre de votre plan. S'il ne répond pas à ces questions, il vous enlève simplement du temps et de l'argent.

"L'analytique est quelque chose qui relie le passé, le présent et le futur. Nous analysons les données créées et collectées dans le passé. Dans le présent, nous essayons de prédire ce qui se passerait dans le futur. Et enfin, nous essayons d'influencer le futur. en réaffectant nos efforts d'une nouvelle manière."

Mikko Piippo, consultant en analyse et optimisation numériques, co-fondateur et partenaire de Hopkins.

• Commencez à créer des analyses à partir de la définition du niveau de développement de l'entreprise.
• Il n'est pas nécessaire d'attendre une grande quantité de données ou de chercher un super analyste pendant six mois. Commencez par contacter des partenaires qui ont de l'expérience dans la création de modèles d'analyse marketing dans votre région.
• Choisissez le modèle approprié : un produit prêt à l'emploi modifié pour votre entreprise ou un système développé à partir de zéro juste pour vous.
• Envisagez d'embaucher un analyste qui connaît bien le contexte de votre entreprise, même s'il ne possède pas les compétences les plus avancées. Ils pourront s'approprier l'infrastructure dès le début, la faire évoluer et l'améliorer.