Les données et l'analyse sont la voie vers la vérité

Dans une histoire précédente, nous avons examiné l'importance pour l'analyse des données d'éviter les biais et de choisir les bonnes mesures. Dans ce suivi, nous discutons de l'importance de confronter la « réalité analytique ».

L'analyse des données est censée remplacer les intuitions par des faits. Les marques ne veulent pas risquer des millions de dollars de campagne sur l'instinct de quelqu'un. Le marketeur, idéalement, a un objectif, un seuil de réussite clair qu'il doit franchir pour obtenir des résultats. Alors, comment y arrivez-vous?

L'analyse des données est le « GPS ». Le but de l'analyse des données est de comprendre ce qui se passe et d'utiliser ces informations pour prendre la bonne décision. C'est « à vos marques, visez, tirez » (données, analyse, action). Mais parfois, l'ordre est mélangé, ce qui fait que les gens tirent de mauvaises conclusions et agissent sur cette base. Le processus devient alors "prêt, feu, viser", ou encore plus comique, "feu, viser, prêt".

"Le plus grand test de données est l'analyse", a déclaré Mark Stouse, président-directeur général de Proof Analytics. "Il contextualise les données, ce qui rend extrêmement difficile la fabrication de conclusions, alors que la visualisation des données à elle seule le rend facile."

Les données peuvent-elles identifier ce qui cause quelque chose ?

Peut-on évaluer la causalité à partir des seules données ? Stouse ne le croit pas. Les spécialistes du marketing peuvent essayer d'extrapoler à partir des données historiques, puis vérifier si cette extrapolation était correcte. « Si tout est stable, l'extrapolation peut fonctionner. Mais lorsque la variété, la volatilité et la vitesse du changement sont grandes, l'extrapolation n'a aucune valeur.

"Les données concernent en effet toujours le passé et n'ont aucune capacité innée de prévision. Le passé n'est pas un prologue », a-t-il poursuivi. "Mais la régression multivariable est l'approche éprouvée pour prendre des données représentant les facteurs pertinents (les connus connus) - ainsi que des éléments potentiellement importants (inconnus connus) - et les transformer en un portrait historique calculé de la causalité. Cela, à son tour, crée une prévision par rapport à laquelle vous pouvez comprendre la précision du modèle par rapport à une comparaison entre les prévisions et les chiffres réels. »

Erica Magnotto, directrice du SEM chez Accelerated Digital Media, voit la valeur des données historiques, mais seulement s'il y a de la place pour une perspective rétroactive et une planification prédictive. "La prévision du succès d'une campagne doit être basée sur des données et des performances de tendance, comme d'une année sur l'autre et d'un mois sur l'autre. Cela devrait créer des prédictions proches de la précision sur le succès futur. Si les données prévues indiquent un mois plus lent ou un ralentissement potentiel du marché, des optimisations peuvent être effectuées en temps réel pour favoriser l'efficacité et une échelle conservatrice. Si les prévisions indiquent un mois plus fort, il est temps de commencer à planifier la mise à l'échelle, les tests et les lancements de campagnes supplémentaires. »

Les spécialistes du marketing doivent également être conscients des problèmes du modèle. Magnotto a noté qu'il y a une différence entre le "flux et le reflux" normaux des performances par rapport à un crash/pic. "Les données se produisant en dehors de la marge normale de flux et reflux pourraient indiquer qu'une action immédiate dans le compte est nécessaire. Les spécialistes du marketing ne doivent pas non plus supposer que le comportement des utilisateurs sera toujours cohérent. Il est donc important de comprendre les performances de référence afin de détecter un comportement anormal des utilisateurs (ou des campagnes) », a-t-elle déclaré.

Approfondir : Marketing analytique : Qu'est-ce que c'est et pourquoi les spécialistes du marketing devraient s'en soucier

Que peuvent faire les marketeurs ?

Les spécialistes du marketing doivent être à la fois analytiques, ouverts d'esprit et humbles. Cela seul peut être un défi quand il y a toujours des gens qui peuvent être trop sûrs d'eux, ou obsédés par le trivial au détriment du substantiel. Pourtant, il existe des approches pour vérifier les erreurs avant qu'elles ne surviennent.

Magnotto s'est concentré sur la connaissance des données, le client et la reconnaissance de la réalité. Elle a proposé cette liste de contrôle pour les agences, mais les points principaux s'appliquent également aux marques :

1. Comprendre les principes de base d'Excel/feuilles et comment faire pivoter de grands ensembles de données téléchargées à partir de n'importe quelle plate-forme.

2. Comprendre les formules de comparaison de base et les méthodes par défaut pour examiner les tendances des données (mois sur mois, année sur année, période sur période, semaine sur semaine).

3. Avoir convenu des KPI primaires et des KPI secondaires avec le client.

4. Parlez toujours la langue du client et intégrez la source de données de vérité du client dans les rapports. Cela garantira des conversations plus productives et aidera les spécialistes du marketing à éviter de faire des erreurs ou de mal interpréter les performances.

5) Sachez quand admettre la défaite dans une stratégie de campagne. Si une « grande idée » ne fonctionne pas, soyez à l'aise de laisser les données parler d'elles-mêmes et de changer de stratégie.

6) Toujours des rapports d'assurance qualité. Appliquez l'assurance qualité aux formules, aux délais, aux chiffres, etc. Si quelque chose semble trop beau pour être vrai lors de l'analyse des données, c'est probablement le cas. QA pour les erreurs qui peuvent conduire à cette anomalie.

Stouse a insisté pour éviter un état d'esprit fixe. "La cécité à la réalité analytique consiste à choisir de ne pas voir, car ce qui est là offre un défi à ce que vous croyez." il a dit. « Le contraire de l'analyse est une certitude que vous avez choisie et justifiée sans autre fondement réel que votre propre intérêt. Plus d'erreurs ont été commises au nom de la certitude que tout ce à quoi je peux penser.