En bref : L'analyse des données marketing consiste à collecter, nettoyer et interpréter des données marketing afin d'orienter la prise de décision. Procédez en cinq étapes : définissez votre question et vos indicateurs clés de performance (KPI), centralisez vos données, nettoyez-les, recherchez des tendances, puis visualisez les résultats et agissez. Automatisez la création de rapports à l'aide d'un outil tel que Dashthis permet à la plupart des équipes marketing de gagner le plus de temps.
La plupart des équipes marketing ne manquent pas de données. Ce qui leur manque, c'est le temps nécessaire pour les analyser. Vos chiffres sont dispersés entre Google Analytics, vos plateformes publicitaires, votre outil de messagerie, votre CRM et une demi-douzaine d'autres onglets, et le temps que vous les rassembliez tous au même endroit, la réunion a déjà commencé.
L'analyse des données marketing vous permet de transformer cet ensemble disparate d'indicateurs en décisions claires quant aux prochaines étapes à suivre. Ce guide vous explique en quoi elle consiste, vous présente les quatre types d'analyse que vous utiliserez et vous propose un processus pratique en cinq étapes que vous pourrez mettre en œuvre à chaque cycle de reporting sans vous noyer sous les feuilles de calcul.
Qu'est-ce que l'analyse des données marketing ?
L'analyse des données marketing consiste à examiner les données issues de vos canaux marketing, de vos campagnes et de vos interactions avec les clients afin de mesurer les performances et d'étayer vos décisions. Elle permet de répondre à des questions telles que : quels sont les canaux qui génèrent le plus de chiffre d'affaires ? Pourquoi une campagne n'a-t-elle pas atteint ses objectifs ? Où investir votre prochain budget ?
Bien mise en œuvre, elle permet de relier les actions (clics, ouvertures, sessions) aux résultats (prospects, pipeline, chiffre d'affaires), ce qui vous permet de mettre en évidence ce qui fonctionne et d'éliminer ce qui ne fonctionne pas.
Analyse des données marketing, analytique marketing et reporting
Ces trois termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils ne désignent pas la même chose :
- Les données marketing constituent la matière première : les indicateurs et les dimensions issus de vos outils.
- L'analyse marketing est une discipline au sens large qui consiste à mesurer et à modéliser les performances marketing, y compris les plateformes et les méthodes que vous utilisez.
- Le reporting marketing consiste à présenter et à communiquer les résultats, généralement sous la forme d'un tableau de bord ou d'un rapport périodique.
L'analyse des données occupe une place centrale. Elle consiste à interpréter les données afin que vos rapports aient réellement du sens.
Vous n'êtes pas analyste de données ? Ne vous inquiétez pas. Votre processus d'analyse de données n'a pas besoin d'être accablant lorsque vous disposez des bons outils.
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Les 4 types d'analyse des données marketing
Chaque analyse que vous effectuez relève de l'un des quatre types suivants. La plupart des professionnels du marketing se cantonnent aux deux premiers et s'aventurent rarement dans les deux derniers, alors que c'est précisément là que réside l'avantage concurrentiel.
Vous n'avez pas besoin de les utiliser toutes les quatre chaque semaine. Commencez par l'analyse descriptive pour établir votre niveau de référence, recourez à l'analyse diagnostique dès qu'un changement se produit, puis intégrez progressivement l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive à mesure que vos données gagnent en qualité et en fiabilité.
Comment analyser les données marketing en 5 étapes
Voici le processus, du début à la fin. Il est identique, que vous analysiez une seule campagne ou l'ensemble de votre programme marketing.
Étape 1 : Définir la question et l'indicateur clé de performance (KPI)
Ne partez pas des données. Commencez par la décision que vous essayez de prendre.
Un objectif vague tel que « voir comment se porte le marketing » donne lieu à un rapport vague que personne ne lit. Une question précise telle que « quel canal nous a permis d'obtenir le coût par prospect qualifié le plus bas au cours du dernier trimestre ? » vous oriente directement vers les indicateurs qui comptent.
Pour chaque analyse, notez la question à laquelle vous souhaitez obtenir une réponse et l'indicateur clé de performance (KPI) qui y répond. Si vous ne parvenez pas à identifier ce KPI, cela signifie que vous n'êtes pas encore prêt à extraire les données.
Conseil de pro: La collecte de données pour vos indicateurs clés de performance représente un travail considérable. Pour gagner du temps, utilisez un modèle de rapport automatisé.
- Cliquez sur +Nouveau tableau de bord
- Sélectionner un modèle
- Donnez-lui un nom et cliquez sur Suivant
DashThis génère un rapport en quelques secondes. Récupérez automatiquement les données en sélectionnant les indicateurs de performance clés prédéfinis.
Étape 2 : Collectez et centralisez vos données
Rassemblez maintenant les données qui répondent à votre question et regroupez-les en un seul endroit.
C'est là que la plupart des équipes perdent des heures. Les données marketing sont dispersées entre les plateformes d'analyse, les comptes publicitaires, les outils de réseaux sociaux, les logiciels de messagerie électronique et votre CRM, chacun disposant de ses propres options d'exportation, de ses propres plages de dates et de sa propre définition de la « conversion ». Les transférer manuellement dans un tableur est un processus lent et source d'erreurs.
La solution la plus rapide consiste à connecter vos sources de données à un outil de reporting qui centralise automatiquement toutes les informations, de sorte que les chiffres soient toujours à jour et regroupés au même endroit. La collecte de données, qui représentait auparavant une corvée d'une demi-journée, devient ainsi une tâche s'exécutant en arrière-plan.
Notre outil de reporting marketing automatisé est axé sur la visualisation des données (imaginez des tableaux et des graphiques accrocheurs). Vos clients comprendront en un clin d'œil les points essentiels, même s'ils ne disposent pas d'une expertise en analyse de données.
Étape 3 : Nettoyer et valider les données
Avant de vous fier à un chiffre, vérifiez-le.
Des données « propres » signifient l'absence de lignes en double, des plages de dates cohérentes entre les différentes sources, des définitions d'indicateurs harmonisées (le terme « clic » doit avoir la même signification d'un canal à l'autre) et l'absence de lacunes manifestes dans le suivi. Un seul paramètre UTM mal libellé ou une balise défectueuse peut fausser discrètement l'ensemble d'un rapport.
Prenez quelques minutes pour vérifier : le total est-il correct ? Les chiffres de ce mois-ci semblent-ils cohérents par rapport à ceux du mois dernier ? Si un chiffre semble trop beau pour être vrai ou trop mauvais, c'est généralement le cas, et cela relève presque toujours d'un problème de données, et non d'un miracle marketing.
Étape 4 : Analyser et mettre en lumière l'histoire
Une fois que vous disposez de données fiables regroupées en un seul endroit, cherchez à en tirer des conclusions.
Comparez les périodes pour identifier les tendances. Segmentez vos données par canal, campagne, audience ou appareil pour déterminer ce qui influence réellement les résultats globaux. Recherchez les corrélations (la campagne d'e-mailing a-t-elle réellement stimulé les inscriptions, ou est-ce la publicité payante qui a fait le gros du travail ?). C'est là que vous passez d'une analyse descriptive (« le trafic a augmenté de 12 % ») à une analyse diagnostique (« le trafic a augmenté parce que le trafic organique a progressé, tandis que le trafic payant a diminué »).
L'objectif n'est pas d'obtenir davantage de chiffres. Il s'agit d'apporter une réponse claire et défendable à la question que vous avez formulée à l'étape 1.
Étape 5 : Visualiser, établir des rapports et agir
Une idée que personne ne remarque ne change rien. Présentez votre conclusion de manière à ce que le décideur la comprenne en quelques secondes.
Utilisez le graphique le plus adapté à votre objectif : des graphiques linéaires pour illustrer les tendances au fil du temps, des graphiques à barres pour les comparaisons, et des tableaux pour les détails. Placez le chiffre clé et la conclusion en haut du document. Puis, et c'est le plus important, établissez un lien avec une action concrète : ce que vous allez mettre en place, arrêter ou modifier en fonction de ce que révèlent les données.
Si vous effectuez ce cycle tous les mois (ou plus souvent), configurez-le une seule fois sous forme de tableau de bord automatisé afin que le rapport s'actualise automatiquement et que vous n'ayez plus qu'à réexaminer l'analyse, sans avoir à refaire les tâches répétitives.
"Compiler des données pour le plaisir d'avoir des chiffres ne sert à rien si vous ne passez pas à l'action. Approfondissez vos indicateurs clés de performance les plus importants pour découvrir le "pourquoi" des chiffres. Vous découvrirez que vous pouvez utiliser vos données pour créer des résultats cohérents et reproductibles de manière plus efficace."
Grant Effinger, stratège SEO senior chez SocialSEO
Erreurs courantes dans l'analyse des données marketing (et comment les éviter)
- Rendre compte des activités plutôt que des résultats. Les impressions et les clics sont des données d'entrée. Reliez-les aux prospects, au pipeline et au chiffre d'affaires afin que ces chiffres aient un sens pour la direction.
- C'est comme comparer des pommes et des oranges. Les écarts entre les plages de dates et les définitions des indicateurs d'un outil à l'autre constituent la principale source de rapports « erronés ». Harmonisez vos données avant de les analyser.
- La paralysie de l'analyse. Le suivi de 40 indicateurs occulte les 4 qui comptent vraiment. Choisissez les indicateurs clés de performance (KPI) liés à votre objectif et considérez les autres comme des détails complémentaires.
- Analyse ponctuelle. Si vous recréez manuellement le même rapport chaque mois, vous finirez par ne plus le faire. Automatisez les tâches récurrentes.
- Aucune recommandation n'est formulée. Un rapport qui se termine par un graphique et ne contient aucune recommandation est un simple point de situation, et non une analyse. Terminez toujours en indiquant ce qui va changer.
Outils d'analyse des données marketing et rapports
Vous pouvez mener à bien l'ensemble de ce processus à l'aide de tableurs, et de nombreuses équipes commencent d'ailleurs par là. Le goulot d'étranglement est toujours le même : la collecte et la mise à jour manuelles des données.
Un outil de reporting marketing élimine ce goulot d'étranglement en se connectant à vos sources de données, en regroupant toutes les informations dans un tableau de bord unique et en s'actualisant automatiquement. Ainsi, les étapes 2, 3 et 5 se déroulent en grande partie d'elles-mêmes, ce qui vous permet de consacrer votre temps à l'étape 4, à savoir l'analyse proprement dite. Si vous comparez différentes options, consultez notre tour d'horizon des meilleurs logiciels d'analyse des données marketing.
Questions fréquemment posées
Transformez automatiquement vos données marketing en rapports
Vous devriez consacrer votre temps à l'analyse, et non à copier des chiffres d'un onglet à l'autre. DashThis se connecte à vos outils marketing et crée des tableaux de bord automatisés qui regroupent toutes vos données en un seul endroit et se mettent à jour automatiquement, afin que chaque cycle de reporting commence avec des données propres et à jour.
