Il est indéniable que l’analyse des données est devenue une pratique courante au sein de toutes les entreprises, de la TPE au grand groupe international, en B2B comme en B2C.

Notre rapport L’analyse de données marketing au service de votre performance démontre que l’analyse de données fait maintenant partie des essentiels des responsables marketing puisque : 

• 90 % l’utilisent de façon régulière.
• 80% déclarent que l’analyse de données marketing est importante ou très importante.

Aujourd’hui, en 2023, nous pouvons affirmer que les entreprises se basent en majorité sur des données plutôt que sur des instincts et les départements marketing font appel à la data pour l’ensemble de leurs missions, de la génération de leads à la rétention client.

Et pourtant, plus de 65 % d’entre eux admettent se baser uniquement sur des fichiers Excel élémentaires et les rapports standards fournis par leurs logiciels et applications marketing pour l’analyse de données.

Or, cela pose un premier problème : les rapports standards ne permettent pas d’avoir une vision d’ensemble et ne permettent pas de réaliser une véritable analyse de données. Et les marketeurs le savent puisque 55 % d’entre eux estiment que leurs process et outils d’analyse de données, et par conséquents, les données qui en découlent, ne sont pas fiables.

Ainsi, malgré une démocratisation du marketing analytics (analyse de données), celui-ci n’apporte pas la valeur attendue. Dans cet article, nous détaillons les causes principales de l’échec des stratégies marketing analytics ainsi que des solutions pour y remédier.

Quel est l’impact sur les entreprises de l’amélioration de l’accès à l’analyse des données ?

En quoi l’accessibilité aux données a-t-elle impacté les entreprises ?

La réponse courte est : la capacité à prendre des décisions basées sur des données, tout simplement. La possibilité de prendre des décisions data driven.

Le covid a largement contribué à cela. Par la force des choses, les consommateurs se sont massivement tournés vers des canaux en ligne, traditionnellement plus orientés data que le off line. Les entreprises ont saisi cette opportunité pour s’équiper massivement, et cela a accéléré une transformation digitale amorcée il y a de nombreuses années. Une étude du cabinet McKinsey sortie en 2020 annonçait que la crise sanitaire avait accéléré la transformation digitale des entreprises d’environ 7 ans.

Il y a donc une vraie différence entre l‘approche pré covid et post covid. Depuis la covid, la priorité a été donnée aux marketing analytics et à l’expérience digitale.

Il y a eu un changement stratégique et systémique, intentionnel, visant à améliorer l’expérience client non seulement pour les pure players e-commerce qui avaient déjà pris de l’avance sur ce sujet, mais aussi chez d’autres entreprises pour qui tout cela était relativement nouveau.

L’idée est de mieux comprendre les consommateurs en analysant leurs parcours et leurs actions.

 Les défis de l’analyse de données

Nous savons que le département marketing est l’un des principaux consommateurs de données en entreprise, avec des cas d’utilisation variés.

L’analyse des données sera bien sûr différente d’une organisation à l’autre mais une base commune existe.

En se basant sur notre étude et les projets de nos clients, nous pouvons affirmer que l’objectif premier est d’adopter une approche customer-centric grâce aux données. Les entreprises ont compris que les clients attendaient que leurs données soient utilisées à bon escient pour améliorer l’expérience client.

Mais ce travail est rendu ardu par le manque de confiance des consommateurs. De peur d’être spammées, de nombreuses personnes ont des adresses emails dédiées aux communications commerciales et communiquent de fausses coordonnées lorsque cela est possible.

Pour récupérer cette confiance, la solution est d’analyser les données à disposition afin de partager uniquement du contenu pertinent. Cette approche a l’avantage de satisfaire tout le monde. Les consommateurs prennent plaisir à consommer le contenu des marques, et les marques obtiennent un meilleur engagement et une meilleure conversion.

Cela est, malheureusement, juste une partie du problème. 

Manque d’accessibilité et de fiabilité des données

Les participants que nous avons interrogés ont fait état de difficultés d’accès aux données et de personnalisation, d’une grande complexité de mise en place, d’utilisation, de mise à jour et de partage, de sorte que beaucoup d’entreprises parlent de marketing analytics sans avoir les moyens de le faire.

60 % des responsables marketing que nous avons interrogés confient ne pas faire confiance aux données mises à leur disposition.

Comment expliquer ce gap entre la reconnaissance de la puissance de l’analyse de données et le manque de confiance envers ses propres données ?

Cette dissonance résonnera chez beaucoup de responsables marketing car c’est un problème largement répandu. En effet, au moment de prendre une décision, de nombreux marketeurs ne font pas confiance à leurs données qu’ils estiment peu fiables, obsolètes, incomplètes ou hors contexte.

Cela s’explique en partie par le manque de stratégie autour de la donnée. Si cette conclusion parait basique, c’est pourtant ce qui fait défaut dans la majorité des entreprises. En effet, plus de deux tiers des personnes interrogées s’appuient sur des feuilles de calcul et des reporting simplistes fournis par leurs outils marketing, et moins de 20 % utilisent une plateforme intégrée.

La donnée est alors répartie dans divers logiciels et applications qui ne communiquent pas, ce qui crée des silos et l’impossibilité d’analyser la donnée dans son ensemble.

Pour que le marketing (et les autres services de l’entreprise) puissent tirer parti des données collectées par l’entreprise, il faut se demander: “de quelle données ai-je besoin pour atteindre mes objectifs ?” avant de collecter la data. Trop souvent, c’est l’inverse qui se produit. Nous analysons les données que nous avons, sans même nous demander si c’est bien celles dont nous avons besoin ou d’où elles proviennent. Il faut ensuite penser l’analyse de données comme un stratégie globale. Finance, marketing, achats… Tout le monde est concerné par l’analyse de données, et chaque département a besoin des données des autres départements pour une analyse globale.

Le manque de temps

Luke, notre directeur commercial USA fait le constat suivante “les marketeurs sont très occupés. Ils le sont vraiment car ils sont sollicités par l’ensemble de l’organisation.”

Ainsi, les responsables marketing sont sans cesse en train de gérer des tâches opérationnelles urgentes, et la réflexion stratégique passe souvent au second plan, même si elle est importante. Lorsqu’un marketeur a le choix entre améliorer l’analyse de données ou atteindre l’objectif de leads à générer, il opte pour la seconde option.

Et lorsque le temps manque, mettre en place de nouveaux processus est compliqué, même si la promesse est le gain de temps. Ce qui nous amène au point suivant : la peur de se retrouver face à une usine à gaz.

Une technologie trop complexe

Le problème du temps est lié à la complexité technologique. L’un des plus grands défis dans le cadre de l’implémentation d’un outil de marketing analytics est celui de l’adoption, qui est un véritable parcours du combattant. Les raisons sont nombreuses : formations, mise en œuvre ou tout simplement… manque d’intérêt de la part des utilisateurs.

Le marché des logiciels d’analyse de données est en croissance, les dirigeants sont convaincus de l’importance d’avoir un logiciel de marketing analytics, mais ceux-ci ne correspondent pas toujours aux attentes des utilisateurs.

Les marketeurs n’ont pas le temps de prendre en main un nouvel outil qui va paralyser le service plusieurs jours alors qu’ils sont déjà sous l’eau. Ils vont alors rester sur leur fichier Excel, qui répond à des besoins standards mais suffisants.

Lors de l’implémentation d’un nouvel outil, il faut s’assurer que l’ensemble de l’organisation perçoit la valeur de l’outil de l’analyse de données, et que les bonnes données arrivent aux bonnes personnes.

Contrairement à ce que l’on pourrait penser, la jeune génération n’est pas plus tech que les autres. Elle utilise des outils technologiques au quotidien, mais ceux-ci ne nécessitent pas de connaissances techniques. La gen z est aussi à la recherche d’outils simples à appréhender.

Il faut donc se demander: sur quels outils va reposer la stratégie de marketing analytics ? Comment cet outil sera exploité, et par qui ?  La réponse à ses questions permettra de choisir le bon logiciel BI pour votre stratégie de marketing analytics.

Un mauvais usage de l’analyse de données

Malgré un intérêt pour l’analyse de données, de nombreux marketeurs se retrouve avec des données et des rapports qui ne les intéressent pas.

La première question à se poser est donc : quel est l’impact commercial des analyses que nous menons ? Quel est le besoin de l’entreprise ?

Faire des prédictions fiables à 98 % n’a pas d’utilité si ces prédictions ne sont pas orientées business. L’analyse de données doit répondre aux besoins de l’entreprise. Dans le cadre du marketing, le marketing analytics doit faciliter la prise de décisions des équipes et les aider à améliorer leurs performances.

Les analyses doivent donc porter sur des stratégies existantes ou qui peuvent être mises en place .

Par exemple, une analyse sur les bénéfices du lancement d’un nouveau programme de fidélité n’aura pas d’intérêt si le service marketing n’a pas les moyens de mettre ce programme en place.

Il faut donc être très spécifique avec l’analyse de données,

L’analyse de données marketing : plus complexe qu’il n’y parait ?

En voyant les nombreux problèmes que posent l’analyse de données marketing, il est normal de se demander si cette pratique est réellement accessible à toutes les entreprises. La réponse est oui, à condition de voir l’analyse de données comme une stratégie globale. D’un point de vue tech, ClicData propose un outil de BI répondant aux besoins de simplicité des entreprises qui soutient, sans alourdir, leurs stratégies d’analyse de données. Créez votre compte d’essai.

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