Pourquoi la confiance des marketeurs dans la mesure est-elle en panne ?

La confiance des marketeurs dans la mesure des performances plafonne à 62%, freinée par des données fragmentées, des limites techniques et des doutes internes. Comprendre ces blocages est essentiel pour reprendre le contrôle de l’efficacité marketing.

3 principaux points à retenir.

• Données siloées et mesure incomplète minent la confiance.
• Les limites des technologies et multiplicité des canaux complexifient l’attribution.
• L’adoption de l’IA et l’investissement dans des modèles avancés sont des leviers clés pour redresser la situation.

Pourquoi la confiance en la mesure marketing stagne-t-elle malgré plus de données

La stagnation de la confiance des marketeurs dans les mesures de performance marketing interpelle, n’est-ce pas ? À peine 62 % d’entre eux expriment une certaine confiance, tandis que 54 % révèlent que leur niveau de confiance n’a pas bougé d’un pouce au cours de l’année écoulée. Pire encore, 14 % avouent qu’ils ont même perdu confiance. Pourquoi un tel phénomène alors qu’on nous bombarde de données à tout-va ?

La réponse se cache dans le dédale des canaux et des points de contact. Plus nous avons de données, moins nous sommes capables de les interpréter efficacement. C’est un peu comme avoir une bibliothèque pleine à craquer sans savoir où se trouve le livre que l’on cherche. Selon l’étude menée par TransUnion et eMarketer, les marketeurs font face à un véritable chaos, avec 49 % d’entre eux indiquant que leurs données sont cloisonnées et incomplètes. On pourrait dire que c’est un peu comme essayer de résoudre un puzzle dont il manque plusieurs pièces.

Cette surcharge informationnelle est loin d’être bénéfique. Au contraire, elle obstrue la clarté. Les conséquences sont majeures, notamment pour la gestion des campagnes. Près de 30 % des budgets marketing ont été réaffectés ou risquent de l’être en raison de doutes sur la précision des mesures. Les équipes marketing sont donc dans une boucle sans fin, essayant de prouver la performance alors qu’elles sont entravées par des obstacles qui devraient, théoriquement, enrichir leur stratégie.

Par exemple, lorsque des marketeurs sont confrontés à des problèmes de duplication de données entre les canaux (48 % des répondants le soulignent), comment peuvent-ils prétendre à une attribution précise ? En définitive, la confiance dans les mesures n’est pas seulement une question de volumes de données, mais une problématique de qualité et d’intégration. La clé réside dans la capacité à aligner ces données avec des résultats commerciaux tangibles.

Alors, qu’est-ce qu’on attend pour réagir face à ce déséquilibre ? La réponse pourrait bien passer par une meilleure utilisation de l’intelligence artificielle pour automatiser certaines tâches de reporting et d’analyse. Paradoxalement, c’est peut-être cette technologie qui pourrait redorer le blason des mesures marketing et rendre la confiance là où elle nage actuellement en eaux troubles.

Quelles sont les principales barrières à une mesure marketing fiable

La mesure marketing semble être en mode ‘pause’, et plusieurs barrières s’imposent comme des murs infranchissables. Trois obstacles clés émergent : les données cloisonnées, les problèmes de déduplication cross-canal et les limites des reportings en environnement fermé. Dans cet océan de données, la visibilité est vitale, mais ces problèmes entravent systématiquement la clarté qui devrait en découler.

Commençons par les données cloisonnées. Imaginez des équipes marketing qui collectent des données à partir de plateformes variées – réseaux sociaux, campagnes par e-mail, publicité en ligne – mais qui ne communiquent jamais entre elles. Chaque silo devient une île, et les insights potentiels se perdent dans les flots. Une étude de cas frappante montre qu’une entreprise de retail a dépensé 100 000 € en publicité en ligne sans jamais croiser les données d’achat en magasin, menant à des décisions stratégiques biaisées et finalement, à une perte de ventes. Avoir une vue d’ensemble des performances est essentiel pour ajuster ses stratégies.

• Problèmes de déduplication cross-canal : Cette question est tout aussi épineuse. Supposons qu’un consommateur clique sur une annonce sur Facebook, puis sur un lien d’e-mail avant d’acheter sur le site web. Sans une bonne stratégie de déduplication, le même achat peut être attribué à plusieurs canaux, ce qui donne une fausse image de l’efficacité de la dépense publicitaire. Encore une fois, une entreprise ayant omis de résoudre ce problème a investi massivement dans plusieurs canaux, convaincue d’un retour sur investissement spectaculaire, mais se retrouvant finalement à jongler avec des chiffres trompeurs.
• Limites des reportings en environnement fermé : Les systèmes de walled-garden, comme Facebook ou Google, gardent les données bien à l’abri. Pourquoi est-ce un problème ? Parce que ces plateformes vous offrent une vue très restreinte, sans vous donner les moyens de véritablement croiser ces données avec vos autres sources. En conséquence, les marketers sont souvent dans le flou, ce qui laisse les stakeholders internes sceptiques quant à la fiabilité des métriques. L’absence de transparence peut potentiellement affecter jusqu’à 20% des budgets marketing, redistribués ailleurs par crainte de perdre ces investissements.

Au final, ces barrières créent non seulement une méfiance croissante envers les mesures marketing, mais entraînent aussi des conséquences douloureuses sur la poursuite des investissements en marketing. Établir un lien solide avec les parties prenantes internes devient alors un défi majeur, car la confiance est en jeu, tout comme l’avenir financier des campagnes. Il s’agit de surmonter ces fléaux pour restaurer cette confiance tant désirée et ramener les budgets là où ils devraient aller. Pour aller plus loin, vous pouvez consulter cette étude.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider à restaurer la confiance en mesure

La confiance des marketeurs dans la mesure est à un tournant délicat. En effet, dans un monde où la data est devenue le nerf de la guerre, s’appuyer uniquement sur des outils traditionnels pour obtenir des analyses précises, c’est comme naviguer à la voile sans boussole. Et si c’était là que l’intelligence artificielle (IA) devenait le sauveur tant attendu ? Environ 50% des marketeurs ont déjà intégré ou envisagent d’intégrer l’IA pour automatiser leurs reportings. Cela veut dire quoi ? Finis les heures à éplucher des tableaux Excel !

Avec l’IA et le machine learning à la manœuvre, ces professionnels peuvent désormais passer leur temps à analyser des données consolidées plutôt qu’à les collecter. L’objectif est clair : améliorer la précision des attributs marketing via des modèles prédictifs. Par exemple, l’IA peut identifier des tendances émergentes en temps réel, affinant ainsi les campagnes en cours. Fini l’enfumage des chiffres ! D’ailleurs, pour que ces outils soient réellement dignes de confiance, il faut qu’ils soient conçus dans une optique éthique et transparente.

Pour rendre l’analyse et la prise de décision encore plus efficaces, les entreprises investissent massivement dans le marketing mix modeling (MMM) et l’attribution multitouch (MTA). Pourquoi ces deux-là en particulier ? Le MMM permet d’évaluer l’efficacité de chaque canal marketing en tenant compte de multiples variables. En revanche, le MTA offre une vue d’ensemble des multiples points de contact d’un client avec une marque. Conséquence ? Une meilleure allocation des budgets, mais attention aux limites qui subsistent. Les modèles de MMM peuvent parfois manquer de granularité, tandis que le MTA peut être ébloui par le bruit des données. Il faut donc jongler avec ces outils en somme, entre promesses et réalités.

En conclusion, l’IA n’est pas qu’un gadget à la mode ; elle s’impose comme un levier incontournable pour restaurer cette confiance en mesure, en rendant les analyses plus précises et accessibles. Génial, non ? Mais encore faut-il l’adopter intelligemment.

Quels outils ou stratégies amélioreront la mesure marketing à court terme

Dans un contexte où la confiance envers les mesures marketing bat de l’aile, il est crucial de s’interroger : quels outils et stratégies pourraient redresser la barre à court terme ? De plus en plus de marketeurs envisagent des investissements substantiels dans deux approches qui prennent de l’ampleur : le Marketing Mix Modeling (MMM) et la Multi-Touch Attribution (MTA). Mais pourquoi un tel engouement ? Ces méthodes permettent de transcender les silos de données, offrant une vue d’ensemble sur l’impact réel des campagnes sur les résultats business.

Le MMM fonctionne en analysant les performances passées des différentes initiatives marketing et en intégrant des données externes pour évaluer leur efficacité. En d’autres termes, il modélise l’impact des investissements marketing sur des indicateurs comme le chiffre d’affaires ou la part de marché. Grâce à cela, il devient possible de déterminer la contribution réelle de chaque canal marketing, et ainsi d’aligner les KPIs avec les objectifs globaux de l’entreprise.

À l’inverse, la MTA se concentre sur le parcours client, attribuant des conversions à plusieurs points de contact dans une campagne. Cette approche permet de reconnaître que chaque interaction a son importance, ce qui favorise une allocation budgétaire plus précise et efficace. En facilitant l’évaluation des performances de chaque canal, la MTA aide les entreprises à optimiser leurs investissements en fonction de résultats tangibles.

Voici un tableau qui résume les différences entre le MMM, MTA et les technologies classiques en matière d’efficacité, de complexité et de coût :

• Efficacité :
  • MMM : Haute, modélisation approfondie des impacts.
  • MTA : Haute, attribution fine à chaque point de contact.
  • Classique : Faible, dépendance aux méthodes traditionnelles.
• Complexité :
  • MMM : Élevée, nécessite des données complètes et des analyses avancées.
  • MTA : Modérée, nécessite seulement des données de parcours clients.
  • Classique : Faible, mais souvent inexacte.
• Coût :
  • MMM : Élevé, investissements importants en ressources humaines et techniques.
  • MTA : Modéré, outils existants souvent adaptés.
  • Classique : Faible, cependant inadapté aux besoins modernes.

À travers l’adoption de ces outils avancés, les marketeurs peuvent non seulement naviguer dans le brouhaha des données modernes, mais également renforcer la légitimité de leurs métriques. Ainsi, ils deviennent non seulement des gardiens de la performance, mais également des stratèges à même de piloter des changements significatifs au sein de leurs organisations.

Comment retrouver enfin une mesure marketing fiable et respectée ?

La confiance dans la mesure marketing a atteint un palier, pas par hasard mais en raison d’obstacles techniques et organisationnels venant brouiller les données. Pourtant, l’urgence de prouver la valeur réelle aux décideurs force à évoluer. L’adoption raisonnée de l’IA, combinée à des méthodes avancées comme le marketing mix modeling et l’attribution multitouch, offre une voie claire pour relever ce défi. Pour le marketeur aguerri, il s’agit de conjuguer finesse analytique et pragmatisme business afin d’instaurer une confiance solide et durable. On sait désormais ce qui coince et comment agir, c’est un avantage décisif pour gagner en impact.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera évolue depuis plus de dix ans dans l’univers du Web Analytics et de l’automatisation marketing. Analyste confirmé et formateur reconnu, il dirige l’agence webAnalyste et ‘Formations Analytics’, où il accompagne les professionnels à structurer leurs données, automatiser leur reporting et intégrer l’intelligence artificielle avec rigueur et conformité. Son expertise technique pointue et son expérience de terrain lui permettent de déchiffrer les freins et solutions liées aux mesures marketing, pour transformer des données complexes en insights fiables et actionnables.