Laurent Bouteiller, Regional Sales Manager de Sitecore
Aujourd’hui, les spécialistes du marketing sont confrontés aux mêmes problèmes qu’au début du siècle, lorsque John Wanamaker, un éminent pionnier américain du monde des affaires, prononça ces paroles, souvent répétées : « La moitié de l’argent que je dépense en publicité est gaspillé ; le problème, c’est que je ne sais pas de quelle moitié il s’agit. »
C’est évidemment très curieux, car dans le monde numérique, tout est mesurable jusque dans les plus infimes détails. Alors, quel est le problème ?
Tout d’abord, nous n’interconnectons pas les informations dont nous disposons. Les e-mails sont suivis indépendamment du Web, qui est suivi indépendamment du Web mobile, des médias sociaux et des applications mobiles.
Par ailleurs, nous mélangeons les torchons et les serviettes et les mouchoirs, et aucune des mesures quantitatives ne révèle quoi que ce soit quant à la contribution de chaque « tissu» aux objectifs de l’entreprise. Lorsque vous rencontrez un client en ligne, fondamentalement, vous engagez une conversation. C’est un échange de communications et d’interactions. Les données analytiques Web traditionnelles n’offrent aucun indicateur de mesure permettant de mesurer la qualité de l’expérience du visiteur en fonction du comportement du client.
La transition de l'analyse de la quantité vers la qualité
Ce que nous devons retenir, c’est que nous devrions mesurer la qualité, et non seulement la quantité. Toutefois, les outils actuels dédiés aux données analytiques Web visent à mesurer et accroître le nombre de personnes fréquentant un site Web ou un autre canal sur lequel ils interagissent avec une enseigne.
Les données analytiques Web servent à mesurer des quantités moyennes agrégées ; par exemple, le nombre de visites, le pourcentage de nouveaux visiteurs, les consultations de pages, les taux de rebond, les principales ressources téléchargées, les pages d’accès les plus prisées, les pages les plus fréquemment consultées, et ainsi de suite.
Alors, comment mesurer la qualité, en plus de la quantité ?
Le mot-clé, c’est l’engagement. Le niveau d’engagement manifesté par votre client est l’ingrédient secret de la qualité, que nous appelons la « valeur d’engagement », et elle constitue le fondement même de ce que j’appelle les « données analytiques d’expérience ». Les données analytiques d’expérience donnent aux spécialistes du marketing le pouvoir de comprendre quels contenus dynamisent l’engagement et génèrent des résultats financiers, et les différencier de ceux qui attirent les foules et dilapident inutilement de l’argent.
L’intérêt des données analytiques d’expérience
Les données analytiques d’expérience mesurent la quantité et la qualité, ainsi que la relation entre ces deux paramètres. La quantité, c’est tout ce que vous apprennent les données analytiques Web actuelles. La qualité, c’est le niveau d’engagement que manifestent vos clients et son incidence sur vos principaux objectifs métier. En associant ces deux paramètres, les données analytiques d’expérience permettent de mesurer la pertinence du marketing pour le client. Elles offrent également une représentation des objectifs stratégiques, car elles reposent fortement sur la corrélation entre la valeur de l’engagement (un indicateur de mesure utilisé dans les données analytiques d’expérience) et la réalisation de l’objectif principal. Les données analytiques d’expérience soutiennent efficacement le marketing lorsqu’elles sont utilisées pour améliorer l’expérience client et atteindre un objectif stratégique essentiel.
Contrairement aux données analytiques Web traditionnelles, les données analytiques d’expérience des indicateurs de mesure résultant du comportement des clients, en fonction de leur interaction avec les objectifs numériques tels que les enregistrements, les réponses aux enquêtes ou d’autres résultats de marketing.
Les outils dédiés aux données analytiques du marketing numérique expriment, d’une certaine manière, la qualité sous la forme de taux de conversions ; par exemple, le nombre de visiteurs qui se sont enregistrés pour recevoir une newsletter. Le problème de cette approche est que dès que vous devez gérer plus de trois conversions, la complexité devient délirante. Gérer simultanément un aussi grand nombre de conversions pour un aussi grand nombre de campagnes devient une tâche ardue, même pour une équipe de spécialistes chevronnés des données analytiques du marketing numérique.
Cependant, si vous n’êtes pas en mesure de déterminer où et comment engager les visiteurs à valeur élevée, vous faites de l’arrosage, plutôt que du marketing : vous gaspillez votre argent en diffusant des campagnes auprès du plus grand nombre dans l’espoir d’atteindre une cible hypothétique. Dans le monde rapide du marketing numérique, vous ne pouvez pas espérer survivre avec cette approche.
Pour les spécialistes du marketing numérique, ce véritable mur de données complexe doit être réduit jusqu’à obtenir une simple mesure de la qualité ; la valeur d’engagement. Les spécialistes du marketing utilisant la valeur d’engagement peuvent alors identifier précisément quelle partie de leur panel d’actions marketing génère le plus grand impact, quelle partie de leurs canaux attire les visiteurs à valeur élevée et où ils doivent investir leur budget de marketing.
Nous sommes donc bien aujourd’hui à l’ère des données analytiques d’expérience.
C’est évidemment très curieux, car dans le monde numérique, tout est mesurable jusque dans les plus infimes détails. Alors, quel est le problème ?
Tout d’abord, nous n’interconnectons pas les informations dont nous disposons. Les e-mails sont suivis indépendamment du Web, qui est suivi indépendamment du Web mobile, des médias sociaux et des applications mobiles.
Par ailleurs, nous mélangeons les torchons et les serviettes et les mouchoirs, et aucune des mesures quantitatives ne révèle quoi que ce soit quant à la contribution de chaque « tissu» aux objectifs de l’entreprise. Lorsque vous rencontrez un client en ligne, fondamentalement, vous engagez une conversation. C’est un échange de communications et d’interactions. Les données analytiques Web traditionnelles n’offrent aucun indicateur de mesure permettant de mesurer la qualité de l’expérience du visiteur en fonction du comportement du client.
La transition de l'analyse de la quantité vers la qualité
Ce que nous devons retenir, c’est que nous devrions mesurer la qualité, et non seulement la quantité. Toutefois, les outils actuels dédiés aux données analytiques Web visent à mesurer et accroître le nombre de personnes fréquentant un site Web ou un autre canal sur lequel ils interagissent avec une enseigne.
Les données analytiques Web servent à mesurer des quantités moyennes agrégées ; par exemple, le nombre de visites, le pourcentage de nouveaux visiteurs, les consultations de pages, les taux de rebond, les principales ressources téléchargées, les pages d’accès les plus prisées, les pages les plus fréquemment consultées, et ainsi de suite.
Alors, comment mesurer la qualité, en plus de la quantité ?
Le mot-clé, c’est l’engagement. Le niveau d’engagement manifesté par votre client est l’ingrédient secret de la qualité, que nous appelons la « valeur d’engagement », et elle constitue le fondement même de ce que j’appelle les « données analytiques d’expérience ». Les données analytiques d’expérience donnent aux spécialistes du marketing le pouvoir de comprendre quels contenus dynamisent l’engagement et génèrent des résultats financiers, et les différencier de ceux qui attirent les foules et dilapident inutilement de l’argent.
L’intérêt des données analytiques d’expérience
Les données analytiques d’expérience mesurent la quantité et la qualité, ainsi que la relation entre ces deux paramètres. La quantité, c’est tout ce que vous apprennent les données analytiques Web actuelles. La qualité, c’est le niveau d’engagement que manifestent vos clients et son incidence sur vos principaux objectifs métier. En associant ces deux paramètres, les données analytiques d’expérience permettent de mesurer la pertinence du marketing pour le client. Elles offrent également une représentation des objectifs stratégiques, car elles reposent fortement sur la corrélation entre la valeur de l’engagement (un indicateur de mesure utilisé dans les données analytiques d’expérience) et la réalisation de l’objectif principal. Les données analytiques d’expérience soutiennent efficacement le marketing lorsqu’elles sont utilisées pour améliorer l’expérience client et atteindre un objectif stratégique essentiel.
Contrairement aux données analytiques Web traditionnelles, les données analytiques d’expérience des indicateurs de mesure résultant du comportement des clients, en fonction de leur interaction avec les objectifs numériques tels que les enregistrements, les réponses aux enquêtes ou d’autres résultats de marketing.
Les outils dédiés aux données analytiques du marketing numérique expriment, d’une certaine manière, la qualité sous la forme de taux de conversions ; par exemple, le nombre de visiteurs qui se sont enregistrés pour recevoir une newsletter. Le problème de cette approche est que dès que vous devez gérer plus de trois conversions, la complexité devient délirante. Gérer simultanément un aussi grand nombre de conversions pour un aussi grand nombre de campagnes devient une tâche ardue, même pour une équipe de spécialistes chevronnés des données analytiques du marketing numérique.
Cependant, si vous n’êtes pas en mesure de déterminer où et comment engager les visiteurs à valeur élevée, vous faites de l’arrosage, plutôt que du marketing : vous gaspillez votre argent en diffusant des campagnes auprès du plus grand nombre dans l’espoir d’atteindre une cible hypothétique. Dans le monde rapide du marketing numérique, vous ne pouvez pas espérer survivre avec cette approche.
Pour les spécialistes du marketing numérique, ce véritable mur de données complexe doit être réduit jusqu’à obtenir une simple mesure de la qualité ; la valeur d’engagement. Les spécialistes du marketing utilisant la valeur d’engagement peuvent alors identifier précisément quelle partie de leur panel d’actions marketing génère le plus grand impact, quelle partie de leurs canaux attire les visiteurs à valeur élevée et où ils doivent investir leur budget de marketing.
Nous sommes donc bien aujourd’hui à l’ère des données analytiques d’expérience.