Analytique marketing

L'objectif est de transformer les données en informations, et les informations en idées."

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Table des mateères

    - Carly Fiorina

    Les analyses marketing jouent un rôle clé dans la compréhension des activités marketing. Cependant, si les responsables marketing ne savent pas comment interpréter les données et les indicateurs marketing, ils se retrouvent coincés avec un vaste ensemble de données quantitatives et/ou qualitatives potentiellement non corrélées. C'est pourquoi il est essentiel de transformer les données brutes en informations exploitables. Le rôle des analystes marketing ne se limite pas à regarder des chiffres et des formules dans une feuille de calcul. Ils doivent comprendre comment transformer ces mesures en informations managériales utiles pour prendre des décisions marketing efficaces. Lis ce qui suit pour apprendre comment transformer les données en stratégies marketing efficaces !

    Définition de l'analyse marketing

    L'analyse marketing est une forme d'étude de marché. C'est un processus utilisé pour aider les spécialistes du marketing et la direction à prendre des décisions marketing éclairées.

    En termes simples, l'analyse marketing consiste à utiliser des modèles et des mesures pour fournir aux spécialistes du marketing des informations utiles qui facilitent la prise de décision.

    Cependant, il est essentiel de noter que l'analyse marketing comprend la mesure, l'analyse et la gestion des performances marketing. Les informations obtenues grâce à l'analyse marketing ne tombent pas du ciel. Les analystes doivent utiliser divers outils statistiques, méthodes, mesures et logiciels pour analyser les données afin de comprendre le comportement des clients et d'améliorer les stratégies de marketing.

    Par conséquent, il existe différents groupes dans lesquels l'analyse marketing peut être classée. Les quatre types d'analyse marketing sont les suivants :

    1. L'analytiquedescriptive - utilisée pour comprendre ce qui s'est déjà passé (en regardant le passé). Il s'agit d'une technique exploratoire utilisée pour résumer et visualiser les données.

    2. L'analyseprédictive - utilisée pour comprendre ce qui pourrait se produire (en regardant vers l'avenir). Il s'agit d'une technique permettant de prévoir un résultat probable en fonction de données spécifiques.

    3. L'analytiqueprescriptif - guide ce qu'une organisation devrait faire dans une situation particulière. Cette technique analyse les données disponibles pour faire des recommandations et suggérer des améliorations.

    4. Analyse diagnostique - utilisée pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit. Elle utilise différents modèles statistiques et des tests d'hypothèses pour explorer les relations entre les variables.

    Objectif de l'analyse marketing

    Globalement, l'analyse marketing vise à comprendre les situations marketing et à utiliser les connaissances acquises pour optimiser la stratégie marketing. Au niveau microéconomique, les spécialistes du marketing doivent comprendre le rôle des mesures. Les indicateurs sont essentiels pour évaluer la réussite et les performances globales d'une organisation. Parmi les exemples de mesures, on peut citer la fidélisation des clients, l'engagement, le retour sur investissement (ROI), le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS), etc.

    Les indicateurs clés deperformance (ICP) sont des mesures spécifiques liées aux objectifs de l'organisation.

    Globalement, l'objectif des métriques d'analyse marketing est de :

    • Suivre la progression des campagnes marketing,

    • Améliorer les performances marketing,

    • Contrôler le processus de marketing,

    • Détecter et comprendre les problèmes,

    • Évaluer si les objectifs marketing ont été atteints.

    En outre, l'objectif de l'analyse marketing est de créer de la valeur, non seulement pour l'organisation, mais aussi pour les clients. Par conséquent, le processus d'analyse marketing peut être considéré comme une chaîne de valeur, dont les étapes (pour créer de la valeur) sont les suivantes :

    1. Collecte des données,

    2. Rapports (transformation des données en informations),

    3. Analyse (transformation des informations en idées),

    4. Décision,

    5. Action (création d'un plan d'action basé sur les décisions qui ont été prises),

    6. Valeur (pour l'entreprise et les clients).

    Différents types d'analyse marketing

    Comme indiqué précédemment, il existe différents types d'analyses marketing. L'analyse marketing se répand dans un large éventail de secteurs, et diverses technologies peuvent être utilisées pour recueillir des informations sur le marché. Examinons de plus près certaines d'entre elles.

    Analyse des Big Data

    Le Big Data fait référence à d'énormes ensembles de données qui doivent être analysés par le biais de logiciels spécifiques, car les logiciels traditionnels ne peuvent souvent pas faire face à leur volume et à leur complexité. Le Big Data est analysé pour découvrir des modèles, des tendances et des informations sur le marché et le comportement des consommateurs.

    Divers secteurs utilisent le Big Data, des soins de santé à l'éducation en passant par la vente au détail et la banque.

    Par conséquent, le Big Data peut être utilisé par les organisations pour :

    Par conséquent, le Big Data se caractérise par les sept caractéristiques suivantes (7V) :

    1. Volume - des ensembles de données extrêmement volumineux.

    2. Variété - le grand volume de données ne suit aucun ordre/forme, autrement dit, il est incohérent.

    3. Vélocité - les nouvelles données et les mises à jour de données se produisent à un rythme élevé.

    4. Véracité - certaines données peuvent être imprécises et biaisées.

    5. Variabilité - les données changent constamment.

    6. Valeur - les données doivent être systématisées pour apporter de la valeur aux organisations.

    7. Visualisation - les big data doivent être transformées en une forme compréhensible.

    L'analyse par exploration de texte

    Le text mining a également joué un rôle important dans l'analytique marketing. La numérisation des données a récemment entraîné un afflux de données textuelles numériques sous la forme de données textuelles des clients (par exemple, les avis en ligne, les chats des clients avec des chatbots IA intégrés, etc.) et de données textuelles organisationnelles (par exemple, les campagnes de marketing sur les médias sociaux, les communications avec les clients, etc.) Cependant, l'entreprise doit utiliser le text mining pour traduire ce vaste ensemble de données en informations utiles.

    L'un des avantages de l'utilisation du text mining est sa capacité à interpréter les données non structurées (c'est-à-dire les données textuelles) à l'aide d'une technologie assistée par ordinateur et à les transformer en informations marketing exploitables.

    En mesurant la fréquence de certains mots ou de certaines phrases, l'analyste peut découvrir s'il existe des similitudes entre des milliers d'avis de clients en ligne et quelles sont ces similitudes.

    Le processus utilisé pour l'exploration de texte est le suivant :

    1. Prétraitement des données

    2. Extraction

    3. Conversion du texte en métriques textuelles

    4. Évaluation de la validité des résultats

    Segmentation et ciblage grâce à l'analyse marketing

    La segmentation peut être abordée d'un point de vue analytique. Avant de voir comment cela est possible, examinons pourquoi la segmentation est essentielle.

    La segmentation du marché est nécessaire pour cibler des groupes de clients homogènes avec les activités marketing de l'organisation. Elle aide les entreprises à comprendre quels clients ont des désirs et des besoins similaires et facilite ainsi la création d'un mix marketing adapté (y compris un programme de communication). La segmentation permet également aux spécialistes du marketing d'identifier les opportunités et les menaces du marché.

    Les deux approches analytiques de la segmentation comprennent :

    1. L'analyse factorielle - réduire un grand nombre de variables en un nombre plus restreint de variables primordiales. Elle permet aux analystes de réduire un grand nombre de variables observables, souvent fortement corrélées, en un plus petit nombre de variables composites.

    2. L'analyse par grappes - utiliser les données pour trouver systématiquement des groupes de clients en classant les cas en groupes homogènes (grappes).

    Par conséquent, le processus de segmentation peut inclure une analyse factorielle suivie d'une analyse de grappes, ce qui peut aider les spécialistes du marketing à trouver des groupes de consommateurs homogènes(segmentation), à découvrir de nouvelles opportunités de produits(positionnement) et à comprendre le comportement des consommateurs(ciblage).

    Analyse marketing prédictive

    L'analyse prédictive est utilisée dans les situations de marketing pour prédire un résultat compte tenu de certains facteurs (entrées). Elle sert à prévoir une variable particulière qui intéresse le spécialiste du marketing. Il existe deux types de modèles prédictifs utilisés pour les analyses :

    1. Les modèles d'estimation - utilisés pour prédire la valeur d'une variable (par exemple, la régression linéaire). Par exemple, étudier si un concessionnaire automobile a une relation significative entre la qualité du service et la satisfaction des clients.

    2. Modèles declassification - utilisés pour comprendre comment certaines variables contribuent aux résultats (par exemple, régression logistique). Par exemple, rechercher si un achat récent de vêtements pour femmes est un facteur prédictif significatif pour savoir si un individu répondra à une promotion sur les vêtements.

    Analyse du marketing numérique

    L'analyse marketing numérique est un outil précieux pour les spécialistes du marketing afin de comprendre le comportement des clients.

    L'analyse marketing numérique consiste à analyser les données numériques pour comprendre comment les clients se comportent en ligne et comment ils expérimentent les canaux numériques (par exemple, le site Web, les médias sociaux, etc.).

    Jetons un coup d'œil à quelques-unes des principales métriques de marketing numérique utilisées pour analyser le comportement des clients sur une page Web :

    • Mesures dutrafic - quelles sont les sources qui amènent des visiteurs sur ton site web.

      • Métriques de trafic web - combien d'utilisateurs ont visité la page, le temps passé sur la page, d'où vient le trafic (par exemple, mobile ou ordinateur de bureau), etc.

      • Mesures des publicités sur le Web - impression, taux de clics (CTR), impressions, etc.

    • Métriques de comportement - comment les visiteurs utilisent-ils ta page web. Il peut s'agir de mesures telles que :

      • Taux de rebond - nombre de personnes qui quittent la page de destination sans effectuer d'autre action.

      • Taux d'abandon de caisse - combien de personnes ont quitté leur panier numérique sans passer à la caisse.

      • Les métriques de fidélité - combien de fois un individu a visité une page sur une certaine période.

    • Mesures de conversion - évaluer si le programme de marketing aboutit au résultat souhaité (par exemple, le nombre de prospects générés ou le nombre de nouvelles commandes passées).

    • Mesures d'efficacité - évaluer si les activités de marketing sont rentables ou non (par exemple, le retour sur investissement (ROI) ou le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) pourraient être utilisés).

    Un autre outil vital pour l'analyse du marketing numérique est l'analyse des réseaux sociaux.

    L'analyse des réseaux sociaux (ARS) étudie la structure, les caractéristiques et les relations entre les individus dans les systèmes sociaux.

    Cette forme d'analyse peut donc être appliquée aux canaux de médias sociaux. Par exemple, elle peut être utilisée pour comprendre l'impact des avis des clients sur les décisions d'achat ou la façon dont les structures sociales sont connectées en ligne.

    Par exemple, LinkedIn s'appuie sur des algorithmes qui détectent les connexions et les structures sociales entre les utilisateurs.

    L'analyse des réseaux sociaux peut également être utilisée pour le marketing d'influence. L'analyse des réseaux sociaux peut aider les organisations à prédire quel influenceur sur Instagram serait le plus efficace pour une campagne marketing ou une promotion spécifique en identifiant l'individu qui a le plus d'influence au sein du réseau social.

    Chiptole s'est associé à des influenceurs des médias sociaux comme David Dobrik, le chanteur Shawn Mendes et la drag star Trixie Mattel pour promouvoir ses produits. L'entreprise a même lancé une " classe de créateurs Chiptole ", qui comprenait 15 influenceurs de TikTok faisant la promotion des différents aliments de son menu.¹ En s'associant à des influenceurs TikTok viraux, Chipotle engage un large éventail de publics et encourage tous les utilisateurs de TikTok à publier des messages sur les plats viraux et les combinaisons d'aliments qu'ils ont essayés, ce qui entraîne une augmentation de l'engagement et de l'exposition de la chaîne de restaurants en ligne.

    Exemples d'analyses marketing

    À titre d'exemple d'analyse marketing, examinons l'analyse du magasin de marchandises de Google.

    Tu peux l'essayer en cherchant le compte de démonstration de Google Analytics !

    Sur le plan démographique, une majorité d'utilisateurs se situe dans la tranche d'âge 25-34 ans (33,80 %), suivie par la tranche d'âge 18-24 ans (29,53 %), les 65 ans et plus constituant le plus petit segment d'utilisateurs (3,04 %).

    Analyse marketing Âge de l'analyse démo StudySmarterDémonstration de Google Analytics (âge), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration de Google Analytics

    La plupart des utilisateurs (58,95 %) sont des hommes, et les utilisateurs s'intéressent principalement à la technologie, aux médias et au divertissement, ainsi qu'aux voyages.

    Analyse marketing Demo analytics gender StudySmarterDémonstration de Google Analytics (sexe), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics

    Sur le plan géographique, la plupart des utilisateurs se trouvent aux États-Unis (50,10 %) - 46,67 % des nouveaux utilisateurs viennent des États-Unis - suivis par l'Inde (8,23 %), le Royaume-Uni (4,86 %), le Canada (4,37 %) et le Japon (2,32 %).

    Analyse marketing Démonstration de l'emplacement de l'analyse StudySmarterDémonstration de Google Analytics (localisation), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration de Google Analytics

    Ces mesures démographiques et géographiques pourraient être utilisées pouridentifier des segments de clientèle.

    D'autre part, si l'on regarde le trafic de conversion, le trafic provient principalement du canal direct, suivi des canaux de recherche payante, d'affichage et d'affiliation.

    Analyse marketing Analyse démo Trafic StudySmarterDémonstration de Google Analytics (trafic), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics

    La page compte environ 56 200 vues uniques. Le temps moyen passé sur la page est de 49 secondes, ce qui est relativement faible. Le taux de rebond (nombre de personnes qui quittent la page d'atterrissage sans effectuer d'autre action) est de 46,55 %, et le taux d'abandon (nombre de personnes qui abandonnent leur panier) est de 40,91 %.

    Analyse marketing Analyse démo Pages vues StudySmarterDémonstration de Google Analytics (pages vues), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics

    Marketing Analytics - Principaux enseignements

    • Marketing L'analyse utilise des modèles et des mesures pour fournir aux spécialistes du marketing des informations utiles qui facilitent la prise de décision.
    • Il existe quatre types d'analyse marketing : prédictive, prescriptive, descriptive et diagnostique.
    • Les mesures sont essentielles pour évaluer la réussite et les performances globales d'une organisation. Les indicateurs clés de performance (ICP) sont des métriques spécifiques liées aux objectifs de l'organisation.
    • Le Big Data fait référence à d'énormes ensembles de données qui doivent être analysés à l'aide de logiciels spécifiques. Les 7V du Big Data sont le volume, la variété, la vélocité, la véracité, la variabilité, la valeur et la visualisation.
    • Les deux approches analytiques de la segmentation comprennent l'analyse factorielle et l'analyse de cluster.
    • Il existe deux types de modèles prédictifs utilisés pour l'analytique - l'estimation et la classification.
    • L'analytique du marketing numérique consiste à analyser les données numériques pour comprendre le comportement des clients en ligne et leur expérience des canaux numériques (par exemple, le site Web, les médias sociaux, etc.).
    • L'analyse des réseaux sociaux (SNA) étudie la structure, les caractéristiques et les relations entre les individus dans les systèmes sociaux.

    Références

    1. Ruby Zheng. Les 10 meilleures campagnes de marketing d'influence en 2021. Pas bon. 2021.
    Questions fréquemment posées en Analytique marketing
    Qu'est-ce que l'analytique marketing?
    L'analytique marketing est l'utilisation de données pour mesurer, gérer et analyser les performances des campagnes marketing.
    Quels sont les avantages de l'analytique marketing?
    Les avantages incluent une meilleure compréhension des clients, l'optimisation des dépenses marketing, et l'amélioration des taux de conversion.
    Quelles sont les principales techniques d'analytique marketing?
    Les techniques principales incluent l'analyse des données, le tracking des KPI, l'A/B testing, et le machine learning.
    Comment implémenter l'analytique marketing?
    Pour implémenter, définissez des objectifs clairs, collectez des données pertinentes, utilisez des outils analytiques, et ajustez les stratégies en fonction des insights.

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    ______ Les analyses sont utilisées pour comprendre ce qui s'est déjà passé (en regardant le passé).

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