Le marketing numérique, un monde de possibles 3/5

Valoriser les données de votre organisation

Identifier les questions ou les hypothèses à répondre grâce à vos données.

Selon vos données et votre niveau de confort dans le traitement de celles-ci, identifiez quelques questions réalistes à être abordées. Approchez vos données sous l’angle suivant : que peuvent-elles m’apprendre sur nous ou sur nos clients. De bonnes questions pourraient être : « Quel est le coût d’acquisition d’un nouveau client pour cette activité ? Est-ce que ce coût est le même dans tous les cas (scénario plus abordable ou plus dispendieux) ? Est-il intéressé à d’autres activités/offres ? » Faites attention à ne pas tomber dans le piège de travailler sur une stratégie précise ou à ne pas remettre en question vos a priori à cette étape. Veillez à chercher à obtenir une information neutre, identifiant les causes véritables et complètes de ce que vous questionnez.

Préparer vos données à l’analyse (efficacité, traçabilité et qualité)

Dans la valorisation de vos données, il faut faire attention à trois pièges.

Premièrement, ne vous noyez pas dans trop de données ou tirer des conclusions à partir de trop peu d’information. Les données traitées doivent être efficaces pour répondre à une question ou une hypothèse, si ce n’est pas le cas, ignorez les données inutiles. Faites attention également à ne pas tirer de conclusions trop hâtives avec un nombre de données limité.

Deuxièmement, lors de la préparation des données, gardez en tête la nature des données traitées, les personnes qui y auront accès et la traçabilité. En effet, des renseignements financiers ou personnels peuvent être très intéressants à utiliser en marketing, mais leur nature confidentielle doit être prise en compte dans la gestion de l’accès à ces renseignements. Dans le même ordre d’idée, le contexte est important si on souhaite comparer la performance de deux activités de l’organisation, l’une ayant fait l’objet d’investissements au fil des ans et l’autre n’ayant pas eu cet avantage.

Troisièmement, il faut se rappeler qu’une donnée peut exister et être disponible, et ne pas être pour autant de qualité suffisante pour être utile. Par exemple, le nombre de visites sur une page liée à une campagne marketing devrait être filtré pour retirer les « fausses visites » c.-à-d., les visites enregistrées par les employés et partenaires. De même, les visites provenant de robots ou hors marché (autre pays si votre marché est local) devraient être retirées des données traitées.

Pour ces raisons, il est important de préparer vos données avant de les utiliser dans vos analyses.

Mettre en relation les donnés pour leur donner un nouveau sens

Plus besoin de traiter les informations en silo. Par exemple, vous pouvez associer les visites de section de votre site internet avec le nombre de courriels envoyé par activité pour identifier une opportunité, par exemple, à l’effet de bonifier vos outils de communication. De plus en plus, des outils existent spécifiquement pour vous aider à analyser vos données et les mettre en relation et créer des variables dérivées mieux liées à vos questions. Rappelons que tout ce que vous faites devrait être lié avec vos questions et hypothèses. Il est tentant à cette étape de mettre temps et énergie sur des questions ou hypothèses nouvelles simplement car elles sont plus simples à répondre. Je vous conseille de répondre d’abord aux questions ciblées initialement. La perception de votre projet de valorisation en sera impactée, un outil présentant trop d’informations ou couvrant trop large aura tendance à être complexe et moins utile.