Analytique marketing

Définition de l'analyse marketing

L'analyse marketing est une forme d'étude de marché. C'est un processus utilisé pour aider les spécialistes du marketing et la direction à prendre des décisions marketing éclairées.

Cependant, il est essentiel de noter que l'analyse marketing comprend la mesure, l'analyse et la gestion des performances marketing. Les informations obtenues grâce à l'analyse marketing ne tombent pas du ciel. Les analystes doivent utiliser divers outils statistiques, méthodes, mesures et logiciels pour analyser les données afin de comprendre le comportement des clients et d'améliorer les stratégies de marketing.

Par conséquent, il existe différents groupes dans lesquels l'analyse marketing peut être classée. Les quatre types d'analyse marketing sont les suivants :

1. L'analytiquedescriptive - utilisée pour comprendre ce qui s'est déjà passé (en regardant le passé). Il s'agit d'une technique exploratoire utilisée pour résumer et visualiser les données.

2. L'analyseprédictive - utilisée pour comprendre ce qui pourrait se produire (en regardant vers l'avenir). Il s'agit d'une technique permettant de prévoir un résultat probable en fonction de données spécifiques.

3. L'analytiqueprescriptif - guide ce qu'une organisation devrait faire dans une situation particulière. Cette technique analyse les données disponibles pour faire des recommandations et suggérer des améliorations.

4. Analyse diagnostique - utilisée pour comprendre pourquoi quelque chose s'est produit. Elle utilise différents modèles statistiques et des tests d'hypothèses pour explorer les relations entre les variables.

Objectif de l'analyse marketing

Globalement, l'analyse marketing vise à comprendre les situations marketing et à utiliser les connaissances acquises pour optimiser la stratégie marketing. Au niveau microéconomique, les spécialistes du marketing doivent comprendre le rôle des mesures. Les indicateurs sont essentiels pour évaluer la réussite et les performances globales d'une organisation. Parmi les exemples de mesures, on peut citer la fidélisation des clients, l'engagement, le retour sur investissement (ROI), le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS), etc.

Globalement, l'objectif des métriques d'analyse marketing est de :

• Suivre la progression des campagnes marketing,

• Améliorer les performances marketing,

• Contrôler le processus de marketing,

• Détecter et comprendre les problèmes,

• Évaluer si les objectifs marketing ont été atteints.

En outre, l'objectif de l'analyse marketing est de créer de la valeur, non seulement pour l'organisation, mais aussi pour les clients. Par conséquent, le processus d'analyse marketing peut être considéré comme une chaîne de valeur, dont les étapes (pour créer de la valeur) sont les suivantes :

1. Collecte des données,

2. Rapports (transformation des données en informations),

3. Analyse (transformation des informations en idées),

4. Décision,

5. Action (création d'un plan d'action basé sur les décisions qui ont été prises),

6. Valeur (pour l'entreprise et les clients).

Différents types d'analyse marketing

Comme indiqué précédemment, il existe différents types d'analyses marketing. L'analyse marketing se répand dans un large éventail de secteurs, et diverses technologies peuvent être utilisées pour recueillir des informations sur le marché. Examinons de plus près certaines d'entre elles.

Analyse des Big Data

Le Big Data fait référence à d'énormes ensembles de données qui doivent être analysés par le biais de logiciels spécifiques, car les logiciels traditionnels ne peuvent souvent pas faire face à leur volume et à leur complexité. Le Big Data est analysé pour découvrir des modèles, des tendances et des informations sur le marché et le comportement des consommateurs.

Par conséquent, le Big Data peut être utilisé par les organisations pour :

• Obtenir des informations sur les consommateurs et le marché,

• Améliorer les processus de marketing,

• Améliorer l'efficacité opérationnelle et la gestion de la chaîne d'approvisionnement,

• Améliorer la segmentation et le ciblage,

• Susciter l'innovation.

Par conséquent, le Big Data se caractérise par les sept caractéristiques suivantes (7V) :

1. Volume - des ensembles de données extrêmement volumineux.

2. Variété - le grand volume de données ne suit aucun ordre/forme, autrement dit, il est incohérent.

3. Vélocité - les nouvelles données et les mises à jour de données se produisent à un rythme élevé.

4. Véracité - certaines données peuvent être imprécises et biaisées.

5. Variabilité - les données changent constamment.

6. Valeur - les données doivent être systématisées pour apporter de la valeur aux organisations.

7. Visualisation - les big data doivent être transformées en une forme compréhensible.

L'analyse par exploration de texte

Le text mining a également joué un rôle important dans l'analytique marketing. La numérisation des données a récemment entraîné un afflux de données textuelles numériques sous la forme de données textuelles des clients (par exemple, les avis en ligne, les chats des clients avec des chatbots IA intégrés, etc.) et de données textuelles organisationnelles (par exemple, les campagnes de marketing sur les médias sociaux, les communications avec les clients, etc.) Cependant, l'entreprise doit utiliser le text mining pour traduire ce vaste ensemble de données en informations utiles.

L'un des avantages de l'utilisation du text mining est sa capacité à interpréter les données non structurées (c'est-à-dire les données textuelles) à l'aide d'une technologie assistée par ordinateur et à les transformer en informations marketing exploitables.

Le processus utilisé pour l'exploration de texte est le suivant :

1. Prétraitement des données

2. Extraction

3. Conversion du texte en métriques textuelles

4. Évaluation de la validité des résultats

Segmentation et ciblage grâce à l'analyse marketing

La segmentation peut être abordée d'un point de vue analytique. Avant de voir comment cela est possible, examinons pourquoi la segmentation est essentielle.

La segmentation du marché est nécessaire pour cibler des groupes de clients homogènes avec les activités marketing de l'organisation. Elle aide les entreprises à comprendre quels clients ont des désirs et des besoins similaires et facilite ainsi la création d'un mix marketing adapté (y compris un programme de communication). La segmentation permet également aux spécialistes du marketing d'identifier les opportunités et les menaces du marché.

Les deux approches analytiques de la segmentation comprennent :

1. L'analyse factorielle - réduire un grand nombre de variables en un nombre plus restreint de variables primordiales. Elle permet aux analystes de réduire un grand nombre de variables observables, souvent fortement corrélées, en un plus petit nombre de variables composites.

2. L'analyse par grappes - utiliser les données pour trouver systématiquement des groupes de clients en classant les cas en groupes homogènes (grappes).

Par conséquent, le processus de segmentation peut inclure une analyse factorielle suivie d'une analyse de grappes, ce qui peut aider les spécialistes du marketing à trouver des groupes de consommateurs homogènes(segmentation), à découvrir de nouvelles opportunités de produits(positionnement) et à comprendre le comportement des consommateurs(ciblage).

Analyse marketing prédictive

L'analyse prédictive est utilisée dans les situations de marketing pour prédire un résultat compte tenu de certains facteurs (entrées). Elle sert à prévoir une variable particulière qui intéresse le spécialiste du marketing. Il existe deux types de modèles prédictifs utilisés pour les analyses :

1. Les modèles d'estimation - utilisés pour prédire la valeur d'une variable (par exemple, la régression linéaire). Par exemple, étudier si un concessionnaire automobile a une relation significative entre la qualité du service et la satisfaction des clients.

2. Modèles declassification - utilisés pour comprendre comment certaines variables contribuent aux résultats (par exemple, régression logistique). Par exemple, rechercher si un achat récent de vêtements pour femmes est un facteur prédictif significatif pour savoir si un individu répondra à une promotion sur les vêtements.

Analyse du marketing numérique

L'analyse marketing numérique est un outil précieux pour les spécialistes du marketing afin de comprendre le comportement des clients.

Jetons un coup d'œil à quelques-unes des principales métriques de marketing numérique utilisées pour analyser le comportement des clients sur une page Web :

• Mesures dutrafic - quelles sont les sources qui amènent des visiteurs sur ton site web.

  • Métriques de trafic web - combien d'utilisateurs ont visité la page, le temps passé sur la page, d'où vient le trafic (par exemple, mobile ou ordinateur de bureau), etc.

  • Mesures des publicités sur le Web - impression, taux de clics (CTR), impressions, etc.

• Métriques de comportement - comment les visiteurs utilisent-ils ta page web. Il peut s'agir de mesures telles que :

  • Taux de rebond - nombre de personnes qui quittent la page de destination sans effectuer d'autre action.

  • Taux d'abandon de caisse - combien de personnes ont quitté leur panier numérique sans passer à la caisse.

  • Les métriques de fidélité - combien de fois un individu a visité une page sur une certaine période.

• Mesures de conversion - évaluer si le programme de marketing aboutit au résultat souhaité (par exemple, le nombre de prospects générés ou le nombre de nouvelles commandes passées).

• Mesures d'efficacité - évaluer si les activités de marketing sont rentables ou non (par exemple, le retour sur investissement (ROI) ou le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) pourraient être utilisés).

Un autre outil vital pour l'analyse du marketing numérique est l'analyse des réseaux sociaux.

Cette forme d'analyse peut donc être appliquée aux canaux de médias sociaux. Par exemple, elle peut être utilisée pour comprendre l'impact des avis des clients sur les décisions d'achat ou la façon dont les structures sociales sont connectées en ligne.

L'analyse des réseaux sociaux peut également être utilisée pour le marketing d'influence. L'analyse des réseaux sociaux peut aider les organisations à prédire quel influenceur sur Instagram serait le plus efficace pour une campagne marketing ou une promotion spécifique en identifiant l'individu qui a le plus d'influence au sein du réseau social.

Exemples d'analyses marketing

À titre d'exemple d'analyse marketing, examinons l'analyse du magasin de marchandises de Google.

Sur le plan démographique, une majorité d'utilisateurs se situe dans la tranche d'âge 25-34 ans (33,80 %), suivie par la tranche d'âge 18-24 ans (29,53 %), les 65 ans et plus constituant le plus petit segment d'utilisateurs (3,04 %).

Démonstration de Google Analytics (âge), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration de Google Analytics

La plupart des utilisateurs (58,95 %) sont des hommes, et les utilisateurs s'intéressent principalement à la technologie, aux médias et au divertissement, ainsi qu'aux voyages.

Démonstration de Google Analytics (sexe), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics

Sur le plan géographique, la plupart des utilisateurs se trouvent aux États-Unis (50,10 %) - 46,67 % des nouveaux utilisateurs viennent des États-Unis - suivis par l'Inde (8,23 %), le Royaume-Uni (4,86 %), le Canada (4,37 %) et le Japon (2,32 %).

Démonstration de Google Analytics (localisation), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration de Google Analytics

Ces mesures démographiques et géographiques pourraient être utilisées pouridentifier des segments de clientèle.

D'autre part, si l'on regarde le trafic de conversion, le trafic provient principalement du canal direct, suivi des canaux de recherche payante, d'affichage et d'affiliation.

Démonstration de Google Analytics (trafic), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics

La page compte environ 56 200 vues uniques. Le temps moyen passé sur la page est de 49 secondes, ce qui est relativement faible. Le taux de rebond (nombre de personnes qui quittent la page d'atterrissage sans effectuer d'autre action) est de 46,55 %, et le taux d'abandon (nombre de personnes qui abandonnent leur panier) est de 40,91 %.

Démonstration de Google Analytics (pages vues), StudySmarter Originals. Source : Compte de démonstration Google Analytics