Pour les spécialistes du marketing, maximiser le retour sur investissement de la publicité signifie généralement optimiser les programmes en tirant parti d'informations provenant de leurs ensembles de données sur les performances publicitaires - comme les impressions, les clics et les conversions - et de données commerciales internes, telles que les enquêtes auprès des clients et les performances de vente réelles. Mais avec les nouveaux développements de l'intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (NLP), la façon dont les spécialistes du marketing abordent la publicité et la stratégie de campagne est en train de changer radicalement.
Les spécialistes du marketing reconnaissent aujourd'hui que les outils et les approches traditionnels les empêchent d'être plus stratégiques et qu'il existe de nouvelles possibilités d'élever le niveau tactique et d'identifier de nouvelles opportunités pour capter les audiences croissantes du commerce électronique et des médias sociaux et répondre aux besoins changeants des consommateurs. De plus en plus, les spécialistes du marketing reconnaissent que pour être compétitifs, ils doivent être beaucoup plus à l'écoute de leur public et le rencontrer là où il se trouve, et relier cette connaissance aux performances marketing et aux objectifs commerciaux globaux.
Les données ont besoin d'un contexte pour être utiles
Une rupture est en train de se produire avec la martech et l'adtech et elle exige des spécialistes du marketing qu'ils aillent plus loin dans l'analyse afin de faire bouger l'aiguille de manière fiable. Pour compliquer encore les choses, les murs de protection de la vie privée des consommateurs continuent de s'élever, les données des plateformes médiatiques deviennent plus opaques et les consommateurs ne réagissent plus aux anciennes tactiques publicitaires. La seule façon de s'en sortir est de disposer d'informations contextuelles qui racontent l'histoire derrière les chiffres, qui font apparaître les tendances, les informations prédictives et le sentiment réel des consommateurs dans le contexte de ce qui se passe sur l'ensemble du marché.
Qu'est-ce que cela signifie exactement ? Qu'est-ce qui rend les informations plus pertinentes sur le plan contextuel pour les spécialistes du marketing ? Pour commencer, ils doivent être basés sur des données externes - diverses tendances du marché concernant la perception de la marque, les intérêts des consommateurs et les prévisions pour l'avenir - en plus du retour d'information direct dérivé des activités de marketing quotidiennes.
Ensuite, elles doivent être spécifiques, faire ressortir les signaux réels plutôt que le bruit, et se concentrer sur ce qui est significatif pour l'entreprise ou les objectifs spécifiques en question. Et, bien sûr, elles doivent être opportunes. Ce niveau d'accès et de capacité d'analyse doit être renforcé par l'intelligence artificielle et peut contribuer à générer des idées directrices pour les spécialistes du marketing. En tant que compétence organisationnelle affinée, il leur permettra de mieux se connecter avec les clients, de capitaliser sur les opportunités à venir et de prendre une longueur d'avance sur la concurrence au sein de leur catégorie.
Nombreux sont ceux qui pensent déjà ainsi. Dans un billet de blog de Gartner publié plus tôt cette annéeplus de 60 % des personnes interrogées dans le cadre d'un récent sondage ont déclaré qu'elles pensaient que l'analytique augmentée - celle induite par l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique - aurait un impact élevé ou transformationnel sur leur capacité à accroître la valeur de l'analytique dans leur organisation.
"Par exemple, une chaîne de restauration rapide n'a pas tenu compte de l'emplacement des boissons en fontaine, plus rentables que les boissons en bouteille. Lors de la rénovation d'un magasin, le restaurant a déplacé l'emplacement des boissons en fontaine et le système d'analyse augmentée a détecté une augmentation de 20 % des ventes de boissons en fontaine et de la rentabilité - ce qui a modifié les plans de conception des futurs magasins." extrait de Évaluer la valeur de l'analyse par Gartner.
Pour en savoir plus sur le potentiel des informations marketing, nous nous sommes entretenus avec le cofondateur et directeur de la recherche de Signals Analytics dont la plateforme d'analyse avancée configurable permet aux organisations d'atteindre des objectifs fondés sur les données, en transformant des ensembles de données déconnectés et disparates en informations exploitables, ce qui, à son tour, stimule une croissance durable.
Cinq questions à Kobi Gershoni, directeur de la recherche de Signals Analytics
Que fait Signals Analytics ?
Gershoni : Signals Analytics est une plateforme d'analyse avancée qui exploite les données externes pour dégager des tendances et des informations prédictives. Les principaux fabricants de produits de grande consommation et de produits pharmaceutiques utilisent Signals Analytics pour prendre des décisions stratégiques et tactiques en matière d'innovation de produits, d'optimisation du portefeuille, de positionnement des produits et de communication. Les entreprises qui exploitent les informations générées par la plateforme Signals Analytics bénéficient d'un temps de réponse plus court, d'une durée de vie plus longue pour les nouveaux produits, de moins de changements de produits après le lancement et de résultats durables en termes de croissance.
Les spécialistes du marketing utilisent Signals Analytics pour découvrir des tendances et des informations prédictives qui démystifient les obstacles au développement d'une stratégie d'audience, d'un positionnement de produit, de critères de performance, d'une combinaison de canaux et de médias, et d'une création pertinente.
Quelles sont les sources de données dans lesquelles Signals Analytics puise ?
Gershoni : Nous connectons plus de treize mille sources de données externes, telles que les médias sociaux, les sites de commerce électronique, les actualités, les blogs et les forums (Facebook, Amazon, Walmart, fils de presse, etc.) et utilisons des capacités brevetées de NLP et d'apprentissage automatique pour obtenir des informations sur la voix du consommateur, les revendications et les attributs des produits, les mises à jour et les annonces commerciales, ainsi que d'autres signaux d'innovation sur le marché tels que les dépôts de brevets. Le lac de données de Signals Analytics est également capable d'ingérer des sources de données appartenant à des tiers, comme Nielsen, Informa, Brandwatch, IRI et d'autres, ainsi que des sources de données internes.
Ces sources de données sont continuellement injectées dans le lac de données, ce qui permet de générer des informations en temps voulu.
Pourquoi les informations trouvées en dehors de l'ensemble des données relatives aux performances publicitaires sont-elles précieuses pour les spécialistes du marketing ?
Gershoni : Pour réussir dans le domaine du marketing aujourd'hui, il faut adopter une approche constante, toujours en phase avec les sentiments et les désirs des consommateurs. Le problème est que les analyses marketing standard ne fournissent que des mesures de performance (après coup) sans tous les éléments qualitatifs qui sont essentiels pour influencer le succès des campagnes de marketing.
Certaines plateformes de données ne fournissent que le point de vue de l'écoute sociale, mais il existe de très nombreuses autres sources de données qui, une fois connectées, fournissent une image holistique de ce qui se passe réellement sur le marché et de l'opinion des consommateurs sur des produits spécifiques ou de leur désir de nouveaux produits.
Disposer de ces informations signifie :
- La capacité d'optimiser de manière opportuniste les campagnes de recherche ou les campagnes sociales en fonction de mots clés, d'images et de messages spécifiques.
- Comprendre les différences de clientèle et de tendances entre les détaillants et entre les canaux de commercialisation afin de positionner et de fixer le prix des produits de la manière la plus efficace possible par canal.
- Une vision des initiatives, des performances et de la santé de la marque des concurrents qui permet de définir des indicateurs de performance clés réalistes et de procéder à des analyses comparatives.
- Une meilleure compréhension de l'interaction des canaux au sein et en dehors de votre mix média existant et une optimisation de l'allocation des budgets publicitaires entre les canaux.
En d'autres termes, le marketing basé uniquement sur des données internes est incomplet et donc toujours quelque peu inefficace. Mais lorsque vous comblez l'écart entre vos données internes et la bonne combinaison de données externes, votre marketing peut être plus visionnaire, basé sur des informations plus pertinentes sur le plan contextuel, et devenir une fonction véritablement stratégique pour votre entreprise.
Qu'est-ce qu'une vision transformatrice ? Comment la définir et comment un spécialiste du marketing peut-elle la reconnaître ?
Gershoni : La différence entre les idées et les idées transformatrices est triple : la possibilité d'action, le potentiel d'impact et l'ampleur du changement. Tout d'abord, l'insight doit se prêter à l'action. Le spécialiste du marketing doit avoir la possibilité de mettre en œuvre des mesures pour en tirer profit. Si l'idée sort trop des sentiers battus - ou est tout simplement trop complexe ou coûteuse à mettre en œuvre - il s'agit d'une information intéressante, mais pas d'un élément de transformation.
Le potentiel d'impact doit également être élevé pour qu'une idée soit vraiment valable. Si la mise en œuvre de l'idée fait à peine bouger l'aiguille, il peut s'agir d'une idée solide, mais elle n'apportera pas le changement dynamique souhaité par l'organisation. Enfin, l'ampleur du changement doit être prise en compte. S'agit-il d'une nouvelle orientation pour votre entreprise ou d'une simple validation d'un élément sur la voie que vous avez déjà empruntée ? Les connaissances transformatrices, par définition, doivent permettre à votre entreprise de s'aventurer dans des domaines qu'elle n'avait jamais explorés auparavant et lui ouvrir de nouvelles voies pour en tirer profit.
Personne ne sait vraiment si une idée va être transformatrice tant qu'elle n'est pas mise en œuvre et que les résultats ne sont pas mesurés. Cependant, voici quelques-uns des traits communs que j'ai observés - a posteriori - et qui font que les idées ont l'effet le plus transformateur.
Comment un spécialiste du marketing applique-t-il une idée transformatrice pour la rendre exploitable et obtenir un impact maximal ?
Gershoni : C'est une question difficile parce que chaque idée est unique et que la manière d'agir dépend d'un grand nombre de variables. D'après mon expérience, les entreprises qui sont parvenues à transformer des idées novatrices en résultats novateurs sont celles qui ont été capables de s'engager le plus pour tirer parti de l'information à leur avantage. Bien qu'il soit toujours recommandé de procéder à des essais et à des apprentissages méthodiques, ce sont les spécialistes du marketing qui décident de s'appuyer sur les nouvelles informations et de procéder à des changements radicaux sur la base de la manière dont ils pensent que l'information devrait être utilisée au mieux qui semblent récolter le plus de bénéfices. Pour obtenir de grands résultats, il faut s'engager à fond.
Il peut être un peu angoissant de s'aventurer dans de nouveaux domaines et de parier sur de nouvelles idées. Cependant, si vous êtes vraiment convaincu que l'information offre une valeur réelle, la seule façon de l'exploiter est de l'utiliser pour changer la façon dont votre organisation perçoit le monde. Cela peut être très inconfortable, car le changement est toujours difficile, mais c'est ainsi que j'ai vu les idées passer à l'action fonctionner le mieux.
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