Skip to main content Skip to Footer

L’Analytique : Une pertinence d’échelle pour gagner en compétitivité

Découvrez dans cette étude d’Accenture Interactive comment une pertinence d’échelle peut vous aider à gagner en compétitivité.

Présentation

Aujourd’hui, trop nombreuses sont les entreprises qui tâtonnent dans leurs tentatives d’introduire de la pertinence et d’étendre la portée de leurs actions marketing, investissant toujours plus dans une gamme élargie de canaux ainsi que dans les ressources numériques.

L’apport d’un maximum de pertinence à chaque point de contact client ne demande pas plus – de publicités, de canaux, de dépenses – mais exige plutôt de repenser les modèles classiques, qui ont besoin d’être réinventés pour que soient tenues toutes les promesses de l’analytique. Les entreprises acceptant de reléguer les modèles classiques obtiendront une remarquable pertinence d’échelle et un avantage concurrentiel décisif.

Contexte

La pertinence d’échelle – situation dans laquelle les contenus les plus pertinents touchent les clients les plus prometteurs aux moments les plus déterminants sur des canaux et marchés multiples – ne demande pas nécessairement plus de campagnes, de sites internet et de dépenses pour séduire chaque segment. Il s’agit, en s’appuyant sur l’analytique, de faire en sorte que chaque campagne ou chaque visite sur un site corresponde avec précision et pertinence à chaque cible.

Cela implique de repenser les modèles, processus et structures classiques en matière de plans médias et d’achats d’espaces, de mesure, de gestion de données, ainsi que dans tous les domaines intermédiaires.

Recommandations

Un certain nombre de changements peuvent être apportés en matière de mesure et de ciblage, d’intégration et de partage des données pour aider les entreprises à obtenir une véritable pertinence d’échelle :

  • Mesure et ciblage : il est clairement démontré que, dans l’univers numérique, c’est le contenu auquel le consommateur est exposé durant la session en cours qui a le plus d’effet sur le taux de conversion. La capacité d’exploiter en temps réel les données comportementales afin d’en savoir plus sur les intentions du consommateur, aux côtés d’autres sources, va encore faire gagner en précision le réglage de la pertinence.

    Imaginons une entreprise sachant quelles recherches a effectué un acheteur potentiel avant son arrivée sur son site Web mais aussi si cette visite est sa première ou sa cinquième. Ces données comportementales spécifiques fournissent des indications sur le contenu le plus pertinent à afficher, susceptible d’inciter le consommateur à passer à l’étape suivante dans le processus de décision.

  • Intégration : le marketing intégré est le leitmotiv de la majorité des entreprises depuis des décennies. L’ère numérique vient ajouter encore un flux de données supplémentaire à évaluer pour déterminer la contribution d’une multitude de leviers, depuis les mass-mailings jusqu’à la publicité dans la presse en passant par les promotions en ligne.

En dépit de cet effort d’intégration, les organisations marketing se composent pour la plupart de silos employant chacun leurs propres techniques de mesure pour saisir le retour sur investissement (ROI).

Les entreprises intelligentes sont celles qui mettent en place une véritable intégration, utilisant les mêmes critères de mesure et les mêmes structures de reporting, le tout alimentant une vision globale qui traduit la valeur réelle obtenue grâce aux efforts d’intégration. Ceci résulte en des campagnes moins fragmentées, de la transparence sur le ROI du marketing et une meilleure planification du marketing, ainsi qu’une expérience client plus pertinente.

  • Partage des données : la pertinence d’échelle impose de repenser radicalement la gestion des données par l’informatique. L’heure n’est plus aux investissements massifs dans des datawarehouses regorgeant de données dont la plupart n’apporte aucun éclairement sur le comportement des consommateurs. Désormais les entreprises se tournent vers des solutions qui optimisent les prises de décisions en partageant en leur sein les données les plus pertinentes, qu’elles proviennent de sources numériques ou traditionnelles.

    Par conséquent, seules les informations ayant un pouvoir prédictif – d’où vient le consommateur ? pourquoi ? quelle est son intention ? – seront échangées. En outre, un volume croissant de ces « données de gestion d’audience » migre vers le cloud de sorte qu’elles deviennent accessibles en temps réel au lieu d’être isolées dans un datawarehouse.

Les entreprises qui observent et font évoluer proactivement leurs modèles d’exploitation en suivant les conseils ci-dessus peuvent s’attendre à des gains de compétitivité.