Les 5 analyses de données incontournables pour la prise de décision en Marketing #DataChallenge2019


 Auteurs


Cet article est issu du data challenge Management & Data Science sur le thème « Service client, innovation et mobilité » sponsorisé par BIP&GO (un des leaders européens du télépéage) en partenariat avec l’Adetem dans le cadre du programme Share Marketing.


Entre 2016 et 2018, l’humanité a créé 9 fois plus de données que dans toute son histoire. Cette nouvelle ère de la donnée ouvre des opportunités pour les entreprises de suivi et d’optimisation des performances, en particulier pour les départements marketing pour qui il est souvent difficile de quantifier les bénéfices de leur gestion et de justifier leurs dépenses, étant donné l’intrication des différentes actions et de leurs effets indirects et différés sur les résultats.

Il est donc essentiel pour les directions marketing de déterminer les métriques importantes pour leur activité, de les suivre et d’analyser le retour sur investissement des différentes campagnes lancées, afin d’initier un cycle d’amélioration continue des pratiques.

Pour cela, 5 analyses incontournables pour la prise de décision en marketing sont mises en avant dans cet article : l’analyse du marché, du consommateur, des perceptions, l’analyse commerciale et l’analyse du parcours web.

L’analyse du marché

Que cela soit pour des stratégies de lancement ou de maintien de produits ou services, il est essentiel pour les décisionnaires d’évaluer leur marché. Avant toute chose il est important de définir en amont les types de marchés à évaluer. Prenons l’exemple du marché des bouteilles d’eau. Au-delà de ce marché principal, plusieurs marchés dits de “substitution” existent selon les besoins auxquels la marque prétend répondre et il est intéressants de les étudier. Voici quelques illustrations de besoins et de marchés de substitutions associés :

Données essentielles :

Une fois les types de marchés définis, il est nécessaire de collecter deux types de données :

  • Les données sur la demande : nombre de consommateurs actuels, mots clés recherchés pour connaître les besoins (Google Trends, Réseaux sociaux), panels de consommation…
  • Les données sur l’offre : consommation de la catégorie de produits (nombre d’unités vendues en montant et valeur), concurrence (nombre, revenus et positionnements) …

Métriques essentielles :

Pour estimer la part de marché d’une entreprise on connait son CA, mais il faut ensuite lister les concurrents et leur CA pour estimer le marché global. On peut l’évaluer en se basant sur la statistique publique, les registres de commerce, les données douanières d’import/export, les données de fournisseurs, etc. Les valeurs précises étant difficiles à trouver, des proxys peuvent être utilisés, comme les résultats agrégés par code “métier” ou des extrapolations géographiques.

Une fois le marché quantifié et la part de marché calculée pour une année donnée il est nécessaire d’en suivre l’évolution.

Enfin pour évaluer le marché, il faut étudier la demande en s’appuyant notamment sur la croissance de la population, l’évolution de la consommation des ménages, du pouvoir d’achat, des enquêtes de consommation, les tendances sur Google Trends, les achats en ligne… Avec ces sources, il est possible de prévoir la croissance du marché en calibrant des modèles sur des données historiques.

L’analyse du consommateur

Pour prendre des décisions sur son Marketing Mix, la marque doit connaître ses consommateurs afin de répondre au mieux à leurs attentes. Pour cela, la segmentation client est un outil efficace, qui consiste à diviser la population de clients en groupes cohérents, sur la base de caractéristiques communes. Généralement des méthodes de “clustering” sont utilisées, isolant des groupes d’individus en fonction de la distance qui les séparent dans l’espace des caractéristiques. Les algorithmes les plus souvent utilisés sont k-means, DBSCAN, ou encore le clustering hiérarchique.

Cette segmentation est un excellent moyen de repérer les groupes à fort potentiel, d’identifier des besoins non comblés ou de calibrer le positionnement et le pricing des produits en fonction des cibles. 

Données essentielles :

  • Données pour la segmentation : pour chaque client les caractéristiques socio-démographiques, comportements de consommation (volume, prix, ancienneté…), attitudes envers la marque (satisfaction, engagement…), etc.
  • Données pour estimer le potentiel client : taux d’attrition des clients, coûts d’acquisition, marges, coûts marketing liés à la rétention (coûts des promotions, campagnes, SAV…), etc.

Métriques essentielles :

Une fois les groupes effectués par analyses de clusters, plusieurs métriques telles que la taille du groupe, son ancienneté, ou ses dépenses moyennes permettent d’identifier les segments à fort potentiel sur lesquels il faudra miser à l’aide de différentes stratégies marketing.

En plus de ces analyses, deux métriques essentielles permettent d’évaluer la valeur d’un consommateur : la CLV (Customer Lifetime Value) et le CAC (Customer Acquisition Cost).

La CLV permet d’estimer le revenu généré par un client, depuis son acquisition, en tenant compte de tous les flux financiers actualisés engendrés. Si on lui soustrait le coût d’acquisition (CAC) on peut calculer le revenu net généré.

La mesure de la CLV est souvent approximée grossièrement avec des taux d’attrition, coûts de rétention et marges moyens sur la base client, mais avec un apprentissage statistique adéquat sur une base clients suffisamment précise, cette mesure peut être évaluée pour chaque individu et son impact devient alors largement supérieur car elle peut être agrégée sur n’importe quel segment, et même utilisée à l’échelle du client.

L’analyse des perceptions

L’analyse des perceptions des consommateurs est essentielle pour la prise de décision en marketing. Elle s’obtient traditionnellement par l’envoi d’enquêtes pour comprendre ce que pensent les consommateurs de la marque et des produits/services.

Ces enquêtes sont souvent assez couteuses et spécifiques, il est donc intéressant d’enrichir leurs résultats avec du texte mentionnant la marque, collecté sur Internet puis analysé avec des outils de Natural Language Processing (une branche de l’intelligence artificielle) afin d’en extraire du sens (analyse de sentiments, identification de problèmes récurrents, etc…)

Sur la base de ces analyses, des métriques spécifiques permettront de déclencher des actions concrètes : stratégies de fidélisation, création de communautés clients et incitations positives pour les scores les plus favorables, ou politiques de management de l’insatisfaction et d’amélioration de l’offre pour les scores les plus défavorables.

Données essentielles :

Deux sources principales existent :

  • Les enquêtes d’opinions avec des échelles de notations ou des questions ouvertes.
  • Les données textuelles émises sur internet (Réseaux sociaux, blogs, forums spécialisés).

Métriques essentielles :

Pour les enquêtes d’opinion, il existe des exemples de questions standards permettant d’évaluer certaines métriques clés :

  • L’item : “Pour un [produit/service] quelle est la première marque à laquelle vous pensez?” permet de mesurer la notoriété de la marque. Cette métrique peut être complétée par le nombre d’abonnés twitter, de fans Facebook, de mentions de la marque sur Internet, etc.
  • L’item : “Quelle est la probabilité que vous recommandiez notre service/produit à un proche ?” s’évalue sur une échelle en 10 points, et permet de calculer le Net Promoter Score (NPS) ainsi :

NPS=((nombre notes de 9 à 10)(nombre notes de 1 à 6)) / nombre note total 

  • L’item : “Etes-vous satisfait du produit/service ?” s’évalue sur une échelle en 5 points et permet de définir un score de satisfaction, le CSAT:

CSAT=(nombre réponses positives / nombre réponses total)x100%

  • L’item : “Notre entreprise a rendu simple votre [achat/démarche]” permet de mesurer le Customer Effort Score (CES). Cette métrique doit être évaluée à la suite d’une expérience de consommation du client.

Concernant l’analyse des sentiments issue de données web, plusieurs métriques peuvent être étudiées telles que la polarisation des avis, la répartition par type de sentiment, l’intensité de chaque sentiment

L’analyse commerciale

Pour une marque, il est essentiel d’évaluer sa force commerciale afin d’améliorer ses stratégies de distribution et de vente. Qu’elle passe par un réseau de distribution ou non, elle peut avoir accès à un certain nombre d’informations sur ce qu’il se passe en magasin.

Données essentielles :

Plusieurs données sont à la disposition des marques telles que les panels de consommation avec notamment les achats en volume et valeur, les CA et fréquentation des magasins, les flux de passage devant les enseignes, la position géographique des points de ventes et ceux des concurrents, la géolocalisation des consommateurs via leurs données mobiles…

Métriques essentielles

Dans la grande distribution, deux ratios sont fréquemment utilisés : le taux de DN (Distribution Numérique) qui évalue le taux de présence d’un produit (part des magasins qui le proposent) et le taux de DV (Distribution Valeur) qui évalue si le produit est présent dans les magasins qui génèrent du CA dans sa catégorie de produits.

DN=(Nombre magasins où la marque est présente / Nombre magains où la catégorie produit est présente)x100%

DV=(CA catégorie produit des magasins où la marques est présente / CA catégorie de produits des magasins) x 100%

D’autres métriques sont également pertinentes. Le taux de capture qui correspond au ratio entre le nombre de visiteurs et le flux de passants, et qui permet d’évaluer la capacité à attirer des consommateurs d’une enseigne. Le taux de conversion correspondant au ratio entre le nombre d’acheteurs et le nombre de visiteurs, ainsi que le panier moyen correspondant au ratio entre le chiffre d’affaire réalisé et le nombre d’acheteurs. Enfin des analyses géomarketing permettent de calculer des métriques sur la zone de chalandise déterminée par la position des enseignes, celle des concurrents et celle des clients via leurs données GPS acquises auprès des opérateurs mobiles.

Analyse du parcours web

Lorsque les marques sont présentes sur le web, elles ont l’avantage de pouvoir suivre le parcours du consommateur dans son intégralité à l’aide d’un grand nombre de données. L’analyse du Customer Path ou Customer Funnel se décompose en cinq étapes principales.  

Données essentielles Les Web Analytics (via Google Analytics, gestionnaires de publicités, site de e-commerce), les réseaux sociaux…

Métriques essentielles : Voici pour chaque étape du Customer Path les principales métriques à utiliser :

  • La connaissance du site : Deux métriques principales sont utilisées en prenant en considération le budget publicitaire, le nombre de clics sur la pub ainsi que le nombre d’impressions, à savoir le nombre de fois où la publicité est affichée à un internaute. Ces métriques permettent de calculer le Pay Per Click (PPC) et le Click Through Rate (CTR)

PPC=budget dépensé en pub / nombre de clics sur la pub      CTR=nombre de clics sur la pub / nombre impressions

  • La considération de l’offre : Le taux de rebond permet d’évaluer l’intérêt des visiteurs pour le produit puisqu’il s’agit du taux de visiteurs quittant la première page visitée. D’autres indicateurs permettent d’évaluer cet intérêt comme le nombre de clics sur la page produit, le nombre de mises en paniers, le nombre d’ajout aux favoris, les questions posées, le temps moyen passé sur le site…etc.
  • L’achat : On peut regarder le taux de conversion ou le taux de transformation globale qui correspondent au ratio du nombre de clients sur le nombre de prospects ou visiteurs. Il est également nécessaire à cette étape d’évaluer le ROI ou le coût par acquisition qui correspond au ratio du coût total de la campagne sur le nombre de conversions.
  • La rétention : Dans cette phase le marketeur analyse le taux de visiteurs qui reviennent et le compare aux nouveaux visiteurs. Une métrique importante est le taux de rétention qui s’évalue grâce à la formule:

Taux de rentention=(clients à la fin du mois clients acquis sur le mois) / clients au début mois 

  • La promotion : Grâce à l’analyse de perceptions décrite précédemment et à ses indicateurs, les marketeurs peuvent évaluer cette dernière étape du parcours.

 Tableau récapitulatif

5 ANALYSES MARKETING

MÉTRIQUES

L’analyse du marché

  • Taille du marché
  • Taux de croissance
  •  Parts de marché
  • Consommation globale

L’analyse du consommateur

  • La taille des clusters
  • Ancienneté des clusters
  • Dépenses moyennes des clusters
  • CLV
  • CAC

L’analyse des perceptions

  • NPS
  • CSAT
  • CES
  • Analyse sémantique et textuelle

L’analyse commerciale

  • DN
  • DV
  • Le taux de capture
  • Le taux de conversion
  • Le panier moyen
  • Géomarketing

L’analyse du parcours web

  • PPC
  • CTR
  •  Taux de rebond, temps passé sur le site, nombre de clics…
  • Coût par acquisition
  • Taux de conversion
  • Taux de transformation globale
  • Taux de rétention

 

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