Comment une mesure appropriée peut aider les spécialistes du marketing à en faire plus avec leur argent

Comment une mesure appropriée peut aider les spécialistes du marketing à en faire plus avec leur argent 

Soyons honnêtes : les spécialistes du marketing ont besoin de mesurer l’efficacité de leurs stratégies principalement parce qu’ils et elles doivent justifier leur budget. 

Lorsque la directrice ou le directeur des finances demande « qu’as-tu fait avec tout l’argent que je t’ai donné? », la réponse de la directrice ou du directeur marketing doit démontrer le lien entre les stratégies utilisées par son service et les revenus. Les spécialistes du marketing veulent obtenir de meilleurs résultats au fil du temps, et une mesure exhaustive du marketing est le seul moyen de déterminer ce qui a fonctionné et de fournir des pistes pour améliorer le rendement des prochains investissements. 

Ça semble simple, mais ça ne l’est pas. 

Les principales solutions de mesure, l’attribution multipoint (MMA) et la modélisation du mix média (MMM), ont chacune leurs lacunes. Le problème est que la MMA tout comme la MMM sont plus efficaces pour suivre les résultats du marketing numérique alors que ces outils ont plus de difficulté à faire le suivi des publicités extérieures, à la radio ou de bouche à oreille. 

La MMM offre des informations du point de vue du canal, mais de façon statique, rétroactive et biaisée par rapport aux canaux mesurables, car elle nécessite deux années de données pour arriver à un résultat valable. La MTA, bien qu’elle fournisse des données sur les personnes, n’offre pas toujours un tour d’horizon complet et s’appuie trop sur les canaux numériques et les données d’identité; elle rend donc un portrait partiel du marché.

Qui plus est, le problème actuel est encore plus grand. Certain·e·s spécialistes croient qu’« il n’est possible de contrôler que ce que l’on peut mesurer ». Résultat? Ils et elles ignorent ce qui n’a pu être mesuré, ou pire, y vont aléatoirement et sous-investissent ou surinvestissent. Aucun de ces deux scénarios n’est idéal. 

Une nouvelle approche de mesure du marketing intégrant l’IA ouvre une voie sur l’avenir. AIOS exploite l’IA pour fournir aux spécialistes du marketing une vue d’ensemble de leur marketing et un aperçu des domaines d’activité marketing qui n’étaient pas visibles auparavant. 

MTA : ce que ça peut faire et ne pas faire 

L’attribution multipoint est un système de mesure qui évalue les points de contact tout au long du parcours client·e, ce qui aide les spécialistes du marketing à comprendre dans quelle mesure chaque point de contact conduit à une conversion. Par exemple, un·e client·e peut faire l’achat d’un produit après avoir vu des publicités dans plusieurs canaux de diffusion, comme les médias sociaux, la télévision et les bandeaux publicitaires en ligne. La MTA peut analyser dans quelle mesure chacun de ces points de contact a contribué à la conversion, plutôt que d’attribuer la vente uniquement à la première ou à la dernière interaction, ou à toute interaction intermédiaire. 

Les lacunes de la MTA proviennent de sa dépendance à l’égard des données basées sur l’identité. Si les données sous-jacentes sont incomplètes en raison d’une perte de signal ou de faibles taux de correspondance entre les identifiants, ces approches modélisées peuvent conduire à des conclusions inexactes, susceptibles de fausser l’attribution et d’induire en erreur les décisions de marketing. En outre, la MTA ne tient habituellement pas compte de l’incrémentalité, c’est-à-dire qu’elle ne mesure pas si les activités de marketing ont réellement entraîné des conversions supplémentaires. Cette lacune souligne l’importance d’avoir accès à des données complètes et de grande qualité pour déterminer l’allocation du budget et s’assurer que les stratégies de marketing sont non seulement déployées correctement, mais qu’elles peuvent véritablement générer une croissance incrémentielle.

MMM : informations passées, défis actuels 

La modélisation du mix média est basée sur l’analyse de l’historique des données de campagnes de marketing pour quantifier l’incidence des activités de marketing sur les ventes. Par exemple, si une entreprise investit dans la promotion publicitaire de ses produits en Californie, la MMM pourrait être utilisée pour évaluer l’impact des publicités sur les ventes dans cet État. La méthodologie repose sur des équations de régression linéaire qui supposent une relation directe entre les activités de marketing et les résultats des ventes. Cependant, cette approche peut s’avérer moins efficace pour tenir compte des mouvements nuancés et en temps réel du marché, et négliger certains facteurs comme les changements de comportement des consommateur·trice·s. 

Les MMM sont appliquées aux canaux plutôt qu’aux points de contact, et font une moyenne des différences individuelles en présumant que chaque personne réagit au marketing de la même manière. De plus, les MMM sont rétrospectives; il leur faut deux années de données pour être efficaces, et leur succès dépend beaucoup de l’expertise des scientifiques qui traitent les données. Cette dépendance à l’égard de talents spécialisés, combinée à la collecte et à l’analyse approfondies de données, fait des MMM une solution coûteuse. Étant donné le coût élevé et la longueur de ce procédé, plusieurs entreprises ne font qu’une seule analyse MMM par année, et prennent ainsi des décisions basées sur des données anciennes – une approche qui peut les mener à adopter des stratégies maladroites, en particulier dans des marchés qui évoluent rapidement. Imaginez baser vos décisions sur une année marquée par la COVID? 

AIOS : le système tout-en-un pour le marketing

À la base, AIOS est un système d’intelligence prédictive en temps réel qui analyse les interactions des consommateur·trice·s à tous les points de contact avec la marque. Il évalue la performance marketing et fournit des recommandations à mettre en œuvre pour optimiser les investissements dans les médias et la création afin de mesurer et d’améliorer les résultats du marketing au fil du temps.

AIOS dresse un portrait complet du marché en modélisant les consommateur·trice·s comme un univers d’utilisateur·trice·s virtuel·le·s à l’aide de données de crédit à la consommation, de recensement et d’autres données d’enquêtes. Cette approche, qui inclut des détails géographiques, socioéconomiques et psychographiques, permet à AIOS de prendre en compte les facteurs spécifiques qui influencent le comportement des consommateur·trice·s, sans traiter d’informations personnelles. De cette façon, AIOS peut saisir la totalité des consommateur·trice·s d’un marché et leur parcours, et pas seulement les personnes qui « correspondent ». 

La plateforme fait appel à des algorithmes d’augmentation des données imbriqués pour récupérer les niveaux d’exposition à la publicité tout en corrigeant les lacunes dans les données sur le parcours des acheteur·euse·s causés par les médias hors ligne, les refus liés à confidentialité ou la duplication des données. Ce jeu de données enrichi permet à AIOS de récupérer les points de contact dans chaque parcours et de réaliser une attribution incrémentielle en simulant l’impact de chaque point de contact sur le marketing. En intégrant l’incrémentalité dans chaque analyse et recommandation, AIOS garantit le meilleur ROMI possible pour les spécialistes du marketing.

MTA vs MMM vs AIOS

Les stratégies MMM et MTA ont des lacunes qui diminuent leur efficacité dans le marketing moderne. La MMM offre des informations sur les canaux, mais elle est statique, rétrospective et axée sur les canaux mesurables, nécessitant deux années de données pour être utilisable. Bien qu’elle fournisse des détails relatifs aux personnes, la MTA est souvent incomplète et trop fondée sur les canaux numériques et les données d’identité, ce qui ne donne qu’une vision partielle du marché. En revanche, AIOS utilise un noyau de population résistant à la divulgation de données sur la vie privée et des algorithmes d’augmentation des données pour reconstituer les parcours, comprendre les préférences des consommateur·trice·s en matière de médias et de communication, et fournir des informations sur les personnes susceptibles d’une conversion. Le système AIOS travaille en continu et fournit des informations en temps réel et une aide à la décision en regard des tactiques à employer à tous les niveaux de l’entonnoir, y compris pour les activités en cours, et ce, avec seulement deux mois de données.

Conclusion : une compréhension globale du paysage marketing mène au succès 

Pour optimiser leurs revenus, les spécialistes du marketing doivent adopter des méthodes nouvelles et plus efficaces pour mesurer l’impact de leurs campagnes de marketing et comprendre le cheminement de leurs client·e·s jusqu’à la conversion. Les stratégies MTA et MMM fournissent une mesure rétrospective du succès d’une campagne et ont un pouvoir prédictif limité.  

Elles ne fournissent pas une vision suffisamment large ou profonde du marché, ce qui peut amener les spécialistes du marketing à prendre des décisions erronées. Grâce à son utilisation innovante de l’IA pour tracer le parcours client·e, AIOS offre aux spécialistes du marketing une vue globale sur le paysage et les activités des consommateur·trice·s dans l’ensemble des canaux, et ce, jusqu’au niveau stratégique. En fournissant des informations en temps réel et une aide à la décision pour la planification, la mesure et l’optimisation, AIOS aide les spécialistes du marketing à tirer le meilleur parti de leurs campagnes.

Conclusion : une compréhension globale du paysage marketing mène au succès 

Pour optimiser leurs revenus, les spécialistes du marketing doivent adopter des méthodes nouvelles et plus efficaces pour mesurer l’impact de leurs campagnes de marketing et comprendre le cheminement de leurs client·e·s jusqu’à la conversion. Les stratégies MTA et MMM fournissent une mesure rétrospective du succès d’une campagne et ont un pouvoir prédictif limité.  

Elles ne fournissent pas une vision suffisamment large ou profonde du marché, ce qui peut amener les spécialistes du marketing à prendre des décisions erronées. Grâce à son utilisation innovante de l’IA pour tracer le parcours client·e, AIOS offre aux spécialistes du marketing une vue globale sur le paysage et les activités des consommateur·trice·s dans l’ensemble des canaux, et ce, jusqu’au niveau stratégique. En fournissant des informations en temps réel et une aide à la décision pour la planification, la mesure et l’optimisation, AIOS aide les spécialistes du marketing à tirer le meilleur parti de leurs campagnes.