Place au marketing 2.0

Publié le 11/10/2013 à 13:53

Place au marketing 2.0

Publié le 11/10/2013 à 13:53

Par Premium

Grâce au croisement des données et à une analyse plus fine, les responsables du marketing ont maintenant la capacité de rectifier le tir en temps réel.

Auteur : Wes Nichols, Harvard Business Review

Comme la plupart des entreprises le font encore aujourd’hui, un géant de l’électronique grand public, s’est longtemps contenté d’évaluer l’impact de ses publicités par type de média. L’entreprise mesurait indépendamment l’impact de ses publicités à la télévision, dans la presse écrite, à la radio et en ligne sur la croissance des ventes. À ce moment, l’entreprise n’avait pas encore compris que les annonces interagissent de plus en plus. Par exemple, une publicité télévisée peut inciter le consommateur à faire une recherche dans Google qui le mènera ensuite à cliquer sur une annonce publicitaire, et au final, à acheter. Afin de comprendre comment ses annonces interagissaient, cette entreprise a récemment adopté de nouvelles techniques analytiques perfectionnées. Les analyses ont révélé par exemple que la télévision représentait 85 % du budget de lancement d’un nouveau produit, tandis que les annonces sur YouTube, représentant pourtant un mince 6 % du budget, parvenaient presque deux fois plus souvent à amener le consommateur à faire des recherches en ligne qui aboutissaient à des achats. Par ailleurs, le référencement payant, à 4 % du budget publicitaire total de l’entreprise, générait 25 % des ventes. Fort de ces précieuses découvertes et des plus récentes analyses prévisionnelles, l’entreprise a revu la répartition de ses budgets publicitaires, et ce faisant, a accru son chiffre d’affaires de 9 % sans dépenser un sou de plus en publicité.

Savoir comment tous les éléments mobiles d’une campagne stimulent les ventes et ce qui arrive lorsqu’on les rajuste est l’équivalent du Saint-Graal en marketing. Trop souvent encore, une variété d’équipes, d’agences et d’acheteurs de publicité travaillent en vase clos et utilisent des méthodes de mesure différentes tout en s’arrachant les mêmes ressources. Cette pratique encore courante, que nous appelons « mesure par couloir d’activité » (swim-lane measurement), explique pourquoi les responsables-marketing attribuent souvent par erreur des résultats spécifiques à leurs activités de marketing et pourquoi les directions financières tendent à douter de la valeur du marketing.

Aujourd’hui, les consommateurs sont exposés à une palette fragmentée et en pleine expansion de points de contact marketing dans tous les médias et les réseaux de vente. Prenez par exemple le cas d’une consommatrice qui regarde la télévision et voit une annonce pour la Toyota Camry, elle utilise son téléphone cellulaire pour googler « berlines ». Un lien commandité pour la Camry et des critiques automobiles apparaissent alors à l’écran. Elle clique sur le lien qui la mène sur le site Web de Car and Driver’s pour y lire des critiques. Pendant qu’elle les consulte, la consommatrice remarque l’annonce d’un concessionnaire local en bandeau, mais ne clique pas sur elle. Par contre, une des critiques contient un lien à des vidéos sur YouTube que des gens ont tournées à propos de leur Camry. Une fois sur YouTube, elle visionne également l’annonce ingénieuse que Toyota a conçue pour le Super Bowl il y a huit mois. En route pour le travail cette semaine-là, elle voit un panneau publicitaire de Toyota qu’elle n’avait pas remarqué auparavant et reçoit ensuite de la société, par publipostage, une offre d’une durée limitée. Elle visite différents sites Web de concessionnaires locaux, dont ceux annoncés sur Car and Driver et dans le publipostage, et se rend finalement chez un concessionnaire, où elle fait un essai routier et achète la voiture.

Le chef du marketing de Toyota devrait se poser deux questions : comment ces annonces diffusées sur différents médias ont-elles interagi pour influencer cette consommatrice ? Toyota investit-elle les bons montants aux points appropriés du parcours décisionnel de la cliente pour l’inciter à passer à l’action ?

Déluge de données

Les bouleversements profonds tant dans la technologie que dans le comportement des consommateurs au cours des dix dernières années ont engendré un nombre pratiquement infini d’actions en ligne. Ajoutez à cela les données massives qui proviennent des enregistreurs et des décodeurs, des caisses des détaillants, des transactions par carte de crédit, des registres de centres d’appels et d’une myriade d’autres sources et vous constatez que les responsables-marketing ont maintenant accès à une mine de renseignements autrefois inimaginable sur ce que les consommateurs voient et font.

Les possibilités sont évidentes, mais les embûches le sont également. Les responsables du marketing qui s’en tiennent aux méthodes de mesures traditionnelles, l’analytique 1.0, le font à leurs risques et périls. Ces méthodes, qui consistent à corréler rétrospectivement les ventes avec quelques douzaines de variables quelques fois par année, sont dangereusement dépassées. Bon nombre des plus grandes multinationales ont maintenant recours à l’analytique 2.0, une série d’outils qui permet de traiter des téraoctets de données et des centaines de variables en temps réel. Elles permettent à ces entreprises de dresser un portrait en très haute définition de l’efficacité de leur marketing, de vérifier des scénarios et de changer des stratégies publicitaires instantanément. Rendus possibles par des bonds exponentiels des capacités informatiques, l’analytique dans les nuages et le stockage de données peu coûteux, ces outils de prévision mesurent l’interaction des publicités dans tous les médias et canaux de ventes, et révèlent avec précision comment des variables exogènes (y compris l’économie en général, les offres de la concurrence, voire la météo) influent sur les résultats publicitaires. Autrement dit, les données qui en découlent révèlent ce qui fonctionne réellement. Compte tenu de l’information fournie par ces données, les entreprises peuvent souvent respecter leurs budgets existants, tout en gagnant de 10 à 30 % (parfois plus) en efficacité marketing.

Le passage à l’analytique 2.0

Propulsée par l’intégration des mégadonnées, par l’infonuagique et par de nouvelles méthodes analytiques, l’analytique 2.0 offre un éclairage fondamentalement nouveau sur les répercussions du marketing sur les revenus. Il comprend trois grandes activités : l’attribution, le processus qui consiste à quantifier la contribution de chaque élément de la publicité, l’optimisation ou les « jeux de guerre », qui utilisent des outils analytiques de prévision pour vérifier des scénarios pour la planification de l’entreprise, et la répartition, soit la redistribution des ressources en temps réel dans toutes les activités de marketing selon les scénarios d’optimisation. Bien que ces activités soient décrites dans cet article comme des étapes séquentielles, elles peuvent en pratique avoir lieu simultanément. Les données tirées d’une activité en alimentent une autre de façon itérative, de sorte que la capacité d’analyse s’améliore continuellement.

• Attribution. Pour déterminer comment vos activités publicitaires interagissent, commencez par collecter des données. De nombreuses entreprises avec lesquelles Marketshare a travaillé prétendaient au début qu’elles n’avaient pas les données maison requises. C’est rarement le cas. Les entreprises regorgent de données, même si celles-ci sont dispersées, et souvent, cachées involontairement. Les données pertinentes se trouvent habituellement aux services des ventes, des finances, au service à la clientèle, au service de la distribution et dans d’autres fonctions hors marketing.

Savoir sur quoi se concentrer — le signal plutôt que le bruit — est un élément essentiel du processus. Pour bien choisir leur modèle d’affaires, les entreprises doivent collecter des données dans cinq grandes catégories : conditions du marché, activités concurrentielles, actions marketing, réactions des consommateurs et résultats.

Grâce aux données détaillées qui répartissent les ventes de produits et les paramètres publicitaires par média et par emplacement, les analyses avancées peuvent révéler l’impact des activités de marketing dans tous les couloirs d’activité — par exemple entre un média, disons la télévision, et un autre, les médias sociaux. Nous appelons ces effets indirects « effets d’aide ». La reconnaissance de ces effets dépend de la capacité de suivre les changements de comportement des consommateurs en réaction aux investissements en publicité et aux activités de vente. Autrement dit, une analyse pourrait relever une forte hausse du nombre de clics sur une bannière publicitaire en ligne après la télédiffusion d’un nouveau message publicitaire et lier cet effet à des changements dans les comportements d’achat. Cette analyse saisirait l’effet d’aide de la publicité télévisée sur la bannière publicitaire et offrirait un portrait plus juste du rendement du capital investi de la publicité télévisée. De façon plus subtile, les analyses peuvent révéler les effets d’aide des annonces même si elles n’induisent pas d’interaction avec les consommateurs : par exemple, une augmentation de 12 % des activités de recherche pour un produit après l’affichage d’une bannière sur laquelle seulement 0,1 % des consommateurs cliquent.

Il en va ainsi de toute publicité vue par les consommateurs, mais à laquelle ils ne réagissent pas nécessairement, notamment les annonces télévisées, les publicités dans les médias sociaux, les relations publiques, les affiches extérieures et intérieures, les annonces sur appareils mobiles et les promotions en magasin. Pensez au panneau d’affichage aperçu par l’acheteuse de la Toyota alors qu’elle se rendait au travail. Ce n’est probablement pas l’affiche elle-même qui l’a incitée à se rendre chez le concessionnaire et à acheter une voiture. Toutefois, cette affiche l’a peut-être menée à jeter un coup d’œil au publipostage qu’elle a reçu, ce qui au final l’a convaincue de se rendre chez le concessionnaire. Il est difficile ou impossible de quantifier de tels effets d’aide à un niveau individuel, surtout dans le cas des annonces hors ligne. L’analytique fait appel à une série complexe de modèles statistiques à équations simultanées qui réassemblent les divers effets croisés dans un tableau qui explique avec précision le comportement du marché.

Dans des analyses concrètes effectuées par une grande entreprise, les modèles statistiques peuvent tenir compte de centaines ou de milliers de permutations de tactiques publicitaires et de ventes, de même que des variables exogènes telles que la zone géographique, les taux d’emploi, les prix, la périodes de l’année, les offres rivales, etc. Lorsqu’on analyse chaque permutation d’une campagne publicitaire en fonction de ces variables, la complexité de la tâche et la nécessité de l’informatique et du stockage en nuage deviennent évidentes. On se rend compte également que ces analyses permettent par exemple de voir instantanément comment une nouvelle publicité télévisée influe sur les comportements de recherche en ligne des consommateurs, et ensuite, de changer sa stratégie de référencement payant pour acheter des mots-clés pertinents durant la période de diffusion de l’annonce. Elles peuvent également aider à cerner l’effet réel de Facebook, tant sur les revenus à court terme que sur la valeur de la marque à long terme.

• Optimisation. Une fois que le responsable du marketing a quantifié la contribution relative de chaque composante de ses activités de marketing et l’influence des grands facteurs exogènes, il passe à l’étape suivante : l’optimisation que nous qualifions également de « jeux de guerre ». Il utilise alors des outils d’analyse prévisionnelle pour vérifier des scénarios de planification. Peut-être voudrez-vous savoir ce qu’il adviendra de vos revenus si vous sabrez l’affichage publicitaire extérieur de 10 % pour une certaine gamme de produits à San Diego ou si vous transférez 15 % de vos dépenses en publicité télévisée au référencement payant et à l’affichage en ligne. Peut-être avez-vous besoin de cerner les répercussions pour votre publicité de la réduction des prix d’un concurrent à Tokyo ou de l’augmentation des prix du carburant à Sydney.

Grâce aux énormes quantités de données collectées et analysées lors de l’étape de l’attribution, vous pouvez associer une « élasticité » à chaque facteur déterminant, de la publicité télévisée au référencement payant jusqu’aux prix du carburant et à la météo locale. (L’élasticité est le ratio du taux de variation en pourcentage d’une variable par rapport au taux de variation d’une autre.) La connaissance des élasticités de vos facteurs déterminants vous aide à prédire comment les changements que vous apportez entraîneront des résultats. Si l’élasticité de vos annonces télévisées par rapport aux ventes est de 0,03 par exemple, le fait de doubler votre budget de publicité télévisée fera augmenter vos ventes de 3 %, à condition que toutes les autres variables restent constantes. En résumé, l’analytique 2.0 révèle comment toutes les élasticités des facteurs déterminants interagissent pour influer sur les ventes (voir la figure expliquant comment les interactions entre publicités propulsent les ventes).

Pour l’optimisation, les véritables élasticités de vos facteurs déterminants sont utilisées pour vérifier des centaines ou des milliers de scénarios en quelques minutes. Dans un exercice typique, les membres de l’équipe définissent les objectifs du marketing (tels qu’une certaine cible de revenus, un objectif de partage ou un objectif lié à la marge de profit), souvent dans une multitude de produits et de marchés. En passant au crible les vastes bases de données permettant de connaître l’élasticité des facteurs déterminants, le logiciel d’optimisation génère une série de scénarios les plus probables et des recommandations de marketing pour les atteindre. Le logiciel peut également mettre à l’épreuve des scénarios hypothétiques particuliers. Par exemple, comment les ventes de notre camionnette compacte à Denver seraient-elles touchées si les prix de l’essence augmentaient de 5 % et si nous lancions une campagne publicitaire à la télévision et en ligne annonçant un rabais de 300 dollars ?

Chez Ford, le directeur du marketing et des communications, Matthew VanDyke, dirige une équipe interfonctionnelle qui réunit des employés des TI, des finances, du marketing et d’autres fonctions. L’équipe a pour mandat d’optimiser le budget publicitaire d’un milliard de dollars de Ford. Au moyen de méthodes analytiques avancées, l’équipe vérifie systématiquement des milliers de scénarios mettant en jeu des centaines de variables pour évaluer les effets probables des différentes stratégies publicitaires dans une série de circonstances complexes. Les analyses incorporent des renseignements obtenus à l’étape de l’attribution, ce qui permet à Ford de prédire d’un scénario à l’autre comment les changements dans les investissements en publicité dans un média sont susceptibles d’influer sur l’efficacité de la publicité dans d’autres médias, et comment des facteurs exogènes pourraient influencer les résultats.

Par exemple, compte tenu de la croissance de l’intérêt des consommateurs pour les véhicules écologiques, le directeur du marketing de Ford, Mike Macri, et son équipe ont utilisé l’optimisation pour évaluer rapidement quels marchés seraient réceptifs aux messages créatifs sur l’efficacité énergétique et ont réattribué des ressources publicitaires en conséquence par l’entremise de leurs partenaires. Cette optimisation est à l’origine de plusieurs campagnes multimédias actuelles de Ford.

Les analyses prévisionnelles permettent également à Ford d’apporter des changements stratégiques dans la planification et l’achat de publicités, tant à l’échelle nationale que locale, après avoir organisé des « jeux de guerre ». Par exemple, l’entreprise a découvert que bien que ses dépenses globales dans les médias électroniques aient été appropriées, une trop grande part allait à l’affichage, et une part insuffisante au référencement payant. Par ailleurs, avant que l’entreprise utilise les jeux de guerre pour ses scénarios de planification, les budgets de marketing nationaux et locaux étaient traités séparément et rarement coordonnés. Ford avait eu de la difficulté à déterminer par exemple combien l’entreprise devrait offrir aux concessionnaires, si les niveaux d’incitation des consommateurs variaient selon les différents modèles de voitures et les différentes régions de son portefeuille, et comment l’augmentation des dépenses dans les médias sociaux et la réduction des achats de publicité dans les médias traditionnels influeraient sur les ventes aux jeunes conducteurs. Ces jeux de guerre ont permis à Ford de prédire comment ces scénarios se réaliseraient avant d’apporter les changements. Résultat : les transferts des budgets nationaux aux budgets locaux ont engendré des millions de dollars en nouveaux revenus, sans aucun changement net dans le budget publicitaire global.

• Répartition. L’époque où on établissait un plan marketing et on le laissait suivre son cours est révolue. Alors que la technologie, les sociétés médiatiques et les acheteurs de publicité continuent d’éliminer les frictions générées par ce processus, il est devenu plus facile d’acheter de la publicité, de la placer, de la mesurer et de l’étendre ou de l’éliminer. Les responsables du marketing peuvent maintenant facilement rajuster ou allouer la publicité dans différents marchés sur une base mensuelle, hebdomadaire ou quotidienne — et en ligne, d’une fraction de seconde à une autre. La répartition consiste à mettre les résultats de vos efforts d’attribution et de jeux de guerre dans le marché, à mesurer les effets, à valider les modèles (c’est-à-dire effectuer des expériences dans le marché pour confirmer les résultats d’une analyse) et à rectifier le tir.

Dans une importante entreprise de logiciels, la haute direction s’est rendu compte que ses activités de marketing nécessitaient plus de responsabilisation et de précision, car ses décisions de répartition n’avaient jamais été fondées sur des analyses scientifiques. Pour comprendre quelles activités de marketing attiraient les consommateurs sur son site Web, vers des revendeurs et des partenaires du marché de détail — et du coup généraient des ventes — la direction du marketing a utilisé l’analytique 2.0 pour révéler les interactions entre toutes ses composantes marketing.

En utilisant des modèles qui, au final, tenaient compte de centaines de variables, la société a quantifié la combinaison précise d’annonces qui avaient le plus stimulé l’essai de ses logiciels, les activités des revendeurs qui avaient généré le plus de profits et l’impact de la publicité dans une catégorie de produits sur les achats dans d’autres catégories. S’appuyant sur ces données, l’entreprise a réalloué des budgets de marketing à ses divers produits de commerce électronique interentreprises (B2B) et de commerce électronique de détail (B2C). La réorientation des dépenses des activités hors ligne vers les activités en ligne, de même que les investissements dans la valorisation de la marque, ont progressivement gonflé le chiffre d’affaires de millions de dollars.

Le système d’analytique 2.0 de cette entreprise a gagné en crédibilité auprès de la haute direction, oriente maintenant les décisions d’allocation ponctuelles et est mis en œuvre à l’échelle mondiale. Du coup, le rendement de l’investissement de l’entreprise a presque doublé au cours des trois dernières années.

Les cinq étapes de l’implantation

Fonction de recherche autrefois reléguée à l’arrière-plan, l’analytique est de plus en plus imbriquée dans les activités et le développement stratégique au quotidien. Le cabinet d’experts-conseils en technologie Gartner estime que d’ici cinq ans, la plupart des chefs du marketing disposeront de budgets liés aux technologies supérieurs à ceux des chefs de la technologie.

La technologie est nécessaire, mais ne suffit pas pour qu’une organisation adopte l’analytique 2.0. D’après notre expérience, ces initiatives exigent cinq étapes, que même les petites entreprises peuvent implanter :

Premièrement, faites de l’analytique 2.0 une initiative à l’échelle de l’organisation et pilotée par un haut dirigeant de l’entreprise. L’engagement de la haute direction est essentiel pour aider à promouvoir la clarté de vision et l’harmonisation dès le début.

Deuxièmement, demandez à un directeur ou à un gestionnaire ouvert à l’analytique de devenir la personne-ressource pour cette initiative. Cette personne devrait avoir de solides capacités d’analyse et une réputation d’objectivité. Elle peut rendre des comptes au chef du marketing ou faire partie d’un comité interfonctionnel réunissant des gens du marketing et des finances. Au fur et à mesure que le projet prendra de l’expansion, il ou elle pourra aider à orienter la planification de l’entreprise et la répartition des ressources aux unités.

Troisièmement, armé d’une liste de questions auxquelles vous voulez répondre, faites un inventaire des données dans toute l’entreprise. Les renseignements essentiels pour mener à bien des efforts d’analytique 2.0 se trouvent souvent dans de nombreuses autres fonctions que le marketing, des finances au service à la clientèle. Repérez et consolidez ces séries de données disparates et créez des systèmes de collecte continue. Compte tenu de leur valeur d’actif, traitez ces données comme vous le feriez de la propriété intellectuelle.

Quatrièmement, commencez modestement avec des validations de concept liées à un secteur d’activité, à une zone géographique ou à un groupe de produits. Créez des modèles d’application limitée qui visent à marquer des points rapidement.

Cinquièmement, faites des tests très rigoureux et entrez les résultats dans le modèle. Par exemple, si votre analyse d’optimisation semble indiquer que le transfert de dépenses publicitaires de la publicité télévisée à l’affichage en ligne stimulera les ventes, faites un petit test local et utilisez les résultats pour affiner vos calculs. Les tests de mise en marché n’ont rien de nouveau. Ce qui l’est, c’est de bien réussir la répartition des dépenses aux divers médias afin d’accroître l’efficacité de vos tests.

Lorsque les entreprises ont de multiples canaux de vente tels que le commerce de détail, le commerce électronique, les revendeurs à valeur ajoutée ou de multiples produits et zones géographiques, l’analytique 2.0 devient complexe au point qu’elle dépasse la capacité des équipes internes. C’est alors qu’il faut faire appel à des fournisseurs qui possèdent des capacités d’analyse et de calcul particulières. Cependant, toute entreprise peut s’engager dans ce processus et mettre sur pied à l’interne l’essentiel de l’infrastructure nécessaire pour l’analytique — et pour la culture de marketing adaptatif. Le défi est tout autant de nature organisationnelle qu’informatique. D’une façon comme d’une autre, il faut se rendre à l’évidence : le marketing est rapidement en train de devenir une guerre de savoir-faire, de connaissances et d’avantages asymétriques obtenus grâce à l’analytique 2.0. Les entreprises qui n’adoptent pas la prochaine génération d’analytique seront dépassées par celles qui le font.

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