Vous en savez maintenant un peu plus sur les analytics et l’analyse marketing.
Mais avant de nous attaquer aux incontournables, prenons le temps de reprendre les fondamentaux. Et pour cela, commençons par quelques définitions. Si vous êtes déjà à l’aise avec celles-ci, sentez-vous libre de passer plus vite dessus.
Différenciez KPI et modèle
Le modèle
Vous avez certainement entendu parler de KPI et de modèle.
Quelle est la différence entre les deux ?
Il permet de :
mieux la comprendre,
anticiper les impacts de certains facteurs,
prendre des décisions.
Par exemple, imaginez que vous travaillez pour une entreprise de prêt-à-porter féminin et que vous remarquez que des items similaires (des jupes courtes classiques par exemple) n'ont pas les mêmes performances. En y regardant de plus près, ces items similaires ont été proposés à prix différents. Vous souhaiteriez donc comprendre à plus grande échelle comment les ventes évoluent selon les prix. Un modèle de ventes pourra vous aider à y arriver.
Avec un tel modèle, après avoir analysé les impacts de prix sur les ventes, vous allez représenter différentes lignes de produits ainsi que leur prix et leurs ventes (les ventes seront liées au prix grâce à la relation mise en relief dans votre analyse) et ainsi prévoir les ventes après une hausse ou une baisse des prix et donc décider d’appliquer ou non une modification des prix.
Les KPIs
Dans notre exemple de prêt-à-porter, les KPIs de l'entreprise pourront ainsi être les ventes par magasin, le nombre de visites ou le panier moyen. Dans le cadre du modèle de prix, un nouveau KPI va également émerger : le niveau de prix et l’augmentation des ventes sur une période donnée et plus précisément le pourcentage d'augmentation des ventes versus la variation des prix.
Les KPIs sont donc comparables au tableau de bord d’un avion qui sert à indiquer si tout va bien sur la route choisie.
Les modèles et les KPI sont pertinents pour analyser une situation globale, sur la durée.
Intéressons-nous maintenant à l’un des indicateurs les plus répandus dans le monde des marketing analytics : le ROI.
Le ROI ou Return on Investment
Le ROI est le retour sur investissement.
En effet, il s’agit des revenus créés par rapport aux montants dépensés. En marketing analytics, l’objectif est comme nous l’avons dit au chapitre précédent, « d’optimiser les résultats de manière efficace financièrement » et c'est en cela que le ROI va nous aider. L'objectif ? Utiliser le moindre euro de la meilleure façon possible.
Souvent exprimé en pour cent, le ROI sera considéré comme étant positif s’il est supérieur à 100 %. On considérera alors que l’opération marketing a créé de la valeur.
Plus concrètement, une campagne de publicité qui a couté 50 K€ et dont les revenus incrémentaux sont de 150 K€ aura le ROI suivant :
(150 – 50) / 50 = 2 d'où un ROI de 200 % !
Remarquez ici qu’on ne prend en compte que les ventes incrémentales c’est-à-dire les ventes supplémentaires liées à notre action marketing. Voyons comment les déterminer avec 2 méthodes.
Déterminez les ventes incrémentales
L’analyse Pré-Post
Si nous reprenons notre exemple de campagne de publicité, cette analyse consistera à comparer l’indicateur dont vous voulez évaluer la progression à deux moments : avant et après la campagne, le contexte restant constant par ailleurs (pas de saisonnalité, pas de lancement de nouveau produit…). Si l’indicateur choisi est les ventes, l’incrémental sera la différence du chiffre d’affaires entre après et avant la campagne.
En règle générale afin de conduire une analyse pré/post, vous pourrez suivre les étapes suivantes :
Détermination des indicateurs à analyser (un ou plusieurs)
Détermination des périodes d'analyse, l'avant et l'après. Il est plus prudent de prendre des périodes adjacentes de durée égale. Par exemple, si on étudie l'impact d'un changement de nom de marque ayant été effectué début août, les périodes de juillet (avant) et d'août (après) feront bien l'affaire.
Analyse, c'est-à-dire récolte des données, calculs des indicateurs choisis sur les périodes d'analyse, comparaison des indicateurs entre les 2 périodes puis conclusion.
Ce type d'analyse plutôt simple et facile à appliquer est très courant en entreprise.
Le groupe de contrôle
Imaginez maintenant que votre département marketing veuille lancer une opération de fidélisation sur vos clients.
La méthode pressentie est d’envoyer une réduction de 20 % sur le prochain achat à tous les clients. C’est ici que nous aurons besoin d’utiliser ce qu’on appelle un groupe de contrôle.
Sans groupe de contrôle, impossible de pouvoir de faire ce tri et conclure sur l’efficacité d’une action sur une population ciblée : c’est donc votre meilleur ami.
En général, il est commun de créer un groupe de contrôle de façon aléatoire. Certains outils marketing disposent de cette fonctionnalité, notamment les outils de CRM (type Selligent, Adobe Campaign) ou des outils d'analytics (tels que SAS). Si vous ne disposez pas de tels outils, vous pouvez déterminer votre groupe de contrôle en prenant par exemple tous les 10 clients basés sur l'ordre alphabétique.
Par ailleurs, en termes de taille, sans rentrer dans des débats statistiques, votre groupe de contrôle sera solide s’il représente 10 % du total. Si toutefois vous avez des statisticiens à votre disposition, vous pouvez leur demander d'affiner ce taux afin qu'il soit le plus significatif et optimisé possible pour votre campagne ( temps de collecte, total d'individus exposés...).
