Le marketing basé de base de données : pas de données, pas de ventes

Les grands portails tels que Google, Facebook, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok, LinkedIn ou XING sont gratuits. Ils proposent des services supplémentaires qui sont alors payants. Tu peux néanmoins utiliser les plateformes gratuitement sans plus attendre. 

Le produit est en effet toi ! Toutes ces grandes plateformes et d'autres telles qu'Apple, Amazon ou Netflix maîtrisent une chose en particulier : le recueil et l'utilisation des données. La question est maintenant de savoir comment tu peux utiliser ces données pour ton entreprise.

Pourquoi les données sont-elles si importantes ?

À notre époque, nous générons une quantité extrêmement importante de données. Même une voiture génère beaucoup de données (comme le démontre cette source). L'utilisation de diverses plateformes telles que Google, Facebook, Amazon, Apple, Netflix, YouTube, Pinterest et d'autres réseaux sociaux bien connus génère encore plus de données. 

Celles et ceux qui maîtrisent le recueil et l'utilisation des données sont particulièrement doué·e·s pour une chose : mieux comprendre leurs propres client·e·s, leur faire de meilleures offres et répondre beaucoup plus précisément à leurs besoins.

Ainsi, pour nous les annonceurs, les données sont également extrêmement importantes. Elles peuvent faire la différence entre une campagne rentable et une très rentable. En effet, les données te permettent, en tant que spécialiste du marketing en ligne, de savoir exactement ce que les client·e·s préfèrent dans une région donnée, comment les personnes concernées réagissent à certaines choses, et ce qu'elles aiment particulièrement.

La particularité du marketing numérique est que chaque visite sur le site web, chaque demande et chaque achat peuvent être suivis avec précision et utilisés à des fins de marketing ultérieur. La cerise sur le gateau est que chaque participant·e sur Internet, toi y compris, dispose généralement déjà d'un grand nombre de données qui pourraient être utilisées.

Qu'est-ce que le data driven marketing ?

Les données sont importantes car elles peuvent être utilisées pour atteindre différents objectifs de manière particulièrement efficace. Il existe différentes variantes et niveaux de détail dans la signification et la définition du marketing basé sur les données. Fondamentalement, le marketing basé sur les données signifie que les données sont recueillies. Elle doit être utilisée pour comprendre beaucoup mieux les besoins des client·e·s potentiel·le·s (généralement du propre groupe cible). Si le consentement est donné, il est possible de s'adresser à ces personnes immédiatement ou lors de la deuxième étape, plus facilement et plus efficacement.

Les données peuvent provenir de différents domaines. Elles peuvent être structurées, mais aussi non structurées. Tout cela est résumé sous le terme technique désormais courant de "Big Data". 

Cependant, le Big Data est surtout utilisé dans les grandes entreprises comme Amazon, Google et Netflix. La plupart des petites entreprises utilisent alors le "produit fini", en ce sens que les données ont déjà été triées, filtrées et structurées.

Grâce au marketing piloté par les données, il est possible de prédire le comportement futur des parties intéressées à partir des nombreuses données, interactions et engagements, comportements d'achat et autres informations, ou du moins de les interpréter beaucoup mieux. 

Pendant tout le recueil de données, il est important non seulement de recueillir les données, mais aussi de les évaluer et de les structurer correctement. Ce n'est que lorsque les données sont correctement structurées et mises en forme qu'elles peuvent être beaucoup mieux lues et interprétées. Chaque scénario peut nécessiter des données différentes.

Où les données peuvent-elles être recueillies ?

Si des données doivent être recueillies pour ta propre utilisation à des fins de marketing, il existe de nombreuses façons de le faire. Les possibilités du recueil de données peuvent varier en fonction de la taille de l'entreprise.  

Qu'il s'agisse d'un nombre limité ou quasi illimité, il faut dans tous les cas définir un objectif pour lequel les données sont nécessaires. Cela simplifiera le recueil, la structure et les capacités des données. Une fois que l'objectif est défini, et donc que l'on sait à quoi servent les données, il est temps de définir les canaux de recueil des données.

Buyer persona 

Avant cela, il faut créer le buyer persona. Les buyer personas sont l'image de la ou du client·e idéal·e, également appelé avatar client·e. 

Un buyer persona comprend notamment les éléments suivants :

• Âge
• Genre
• Éducation
• Situation familiale
• Revenu
• Difficultés
• Besoins
• Souhaits
• Adresse

Il est recommandé de créer un tel avatar client·e de manière très détaillée et de donner à cette personne un nom ainsi qu'une photo. Plus la recherche est précise, plus il te sera facile de t'adresser à ta clientèle idéale, quelle que soit la plateforme.

Dans les chapitres suivants, nous examinerons différents canaux et ce que les données pour ces canaux signifient en pratique.

Données pour l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO)

L'optimisation pour les moteurs de recherche est très importante de nos jours. En Allemagne, on entend généralement par là uniquement l'optimisation pour Google, mais le SEO a une portée plus large. Néanmoins, nous nous concentrons également ici sur le moteur de recherche Google. 

Si une personne arrive sur le site web et navigue vers d'autres sous-pages, cela - et bien plus encore - peut être suivi. Tout d'abord, bien sûr, le site web doit être optimisé pour que les visiteur·euse·s puissent le trouver dans le moteur de recherche et se rendre sur le site. 

Il y a vraiment beaucoup de facteurs de classement pour ce faire ; pour ne citer que quelques aspects :

• le fonctionnement général du site web, les zones et les liens défectueux
• Vitesse de chargement du site (PageSpeed), elle doit être la plus faible possible
• la facilité d'utilisation et l'expérience de l'utilisateur·rice (par exemple, la navigation)
• la qualité du texte
• le nombre de liens, y compris le texte du lien

En utilisant les outils de référencement, tu peux savoir si et où le site web doit encore être optimisé. Tu peux découvrir à quoi ressemblent les sites web de tes concurrent·e·s, quels liens ils ont de quels autres sites web, et bien plus encore. 

L'utilisation d'outils de référencement peut apporter beaucoup de clarté et éviter beaucoup de (mauvais) travail. Il est également important d'analyser le comportement des utilisateur·rice·s sur le site web. Si le site web a maintenant été optimisé et que de nombreux·ses utilisateur·rice·s viennent sur le site, il est bon de savoir comment iels se comportent sur la page.

Ainsi, différents outils de suivi tels que Google Analytics, Matomo et autres peuvent révéler beaucoup de choses sur l'utilisateur·rice individuel·le ainsi que sur le groupe cible. 

On y découvre, entre autres, ce qui suit :

• l'origine/le lieu/la région (le pays)
• la résolution
• le système d'exploitation et l'appareil utilisé
• la ou les page(s) visitée(s), y compris les actions qui y sont menées
• le temps total passé sur le site web
• sur quelle page le site a été à nouveau quitté

Si tu utilises également un outil de carte thermique, tu peux analyser le comportement de défilement de tes utilisateur·rice·s. Cela signifie que tu sais à quel point les utilisateur·rice·s font défiler la page, où iels cliquent et bien d'autres informations précieuses. Sur la base de ces informations, d'autres optimisations peuvent être effectuées.

J'ai pu optimiser l'une de mes pages de renvoi à l'aide de la carte thermique car les utilisateur·rice·s ont cliqué sur un champ où il n'y avait pas de bouton, mais iels pensaient qu'il y en avait un. Par la suite, j'ai rendu cet endroit cliquable et j'ai ainsi considérablement augmenté ma conversion. 

Référencement payant (SEA) et données

Sur la base de ces mots-clés, différentes campagnes peuvent être créées avec différents formats de contenu ainsi que des titres ou des descriptions. Il est même possible de l'élargir et de le doter d'images appropriées ou de le soutenir par des vidéos correspondantes. 

Ce qui est intéressant, c'est qu'en raison de la conception différente des annonces, il est possible de s'adresser à différent·e·s utilisateur·rice·s. À l'aide d'un test A/B, il est possible de déterminer quel groupe cible, ou quelle partie de celui-ci, réagit le mieux à tel ou tel type ou variante de publicité. 

Dans un test A/B, un seul élément doit être modifié puis testé. Cela contribue à rendre l'annonce encore meilleure et plus lucrative. Ainsi, si le mot-clé est le même, le titre, la description et peut-être même l'image peuvent être différents. 

On peut non seulement tester l'annonce, mais aussi la page de renvoi. Cela te permet de créer la meilleure combinaison possible d'annonce et de page de renvoi pour cibler au mieux tes visiteur·euse·s. 

Il y a tellement de possibilités et de combinaisons qui peuvent être testées que tout ne peut être énuméré dans cet article. Ce que tu dois absolument retenir, c'est que tu dois absolument effectuer de nombreux tests afin de t'adresser encore mieux à ton groupe cible. Cela peut très bien augmenter la rentabilité de manière significative.

Tu peux également diviser le groupe cible et créer des groupes d'âge. Par exemple, 24 - 34 ans, 35 - 44 ans, 45 - 54 ans, etc., puis tu les testes les uns contre les autres. Tu peux faire de même avec marié·e, célibataire, divorcé·e, non-mariée, avec les intérêts, le niveau d'éducation et d'autres éléments encore. 

Cela te permet également de diviser tes annonces et de cibler plus précisément ton public. Tu peux ainsi voir quel groupe de personnes réagit le mieux à telle ou telle annonce ou offre afin de les optimiser davantage.

En bref, en s'adressant à nouveau à la personne, il est possible de lui répondre de manière plus ciblée. Ainsi, le prix d'une nouvelle demande (lead) ou d'une nouvelle ou d'un nouveau client·e peut être réduit, parfois même de manière très significative ! 

Publicité payante sur Facebook et Instagram

Surtout sur les réseaux sociaux, les données sont énormément importantes, notamment sur Facebook et Instagram. La raison est simple : on peut s'adresser beaucoup mieux aux personnes qui utilisent les réseaux sociaux car elles révèlent leurs intérêts et en disent beaucoup plus sur elles-mêmes. 

La recherche appropriée du groupe cible, y compris les intérêts et les images, les vidéos, les textes, les titres et le langage des client·e·s correspondant·e·s, peut déterminer le succès ou l'échec d'une campagne. Bien entendu, la page de renvoi correspondante doit également correspondre et refléter le message et les mots de l'annonce. 

Plus la recherche sur les groupes cibles et les tests, y compris les analyses et les évaluations, sont précis, plus les résultats de la campagne de marketing correspondante seront bons. Cet effort se reflétera dans le prix par lead et donc aussi dans le coût par client·e acquis·e. 

Cependant, il est important que chaque étape du processus puisse être suivie afin qu'il soit possible de savoir exactement quand une personne a cliqué sur le lien, est arrivée sur la page de renvoi et s'est inscrite. 

Toutes ces informations sont très importantes pour le remarketing et l'élargissement des groupes cibles (Custom Audience et Lookalike Audience). En conséquence, il est maintenant possible de faire ce qui suit sur la base de ces données :

• Indiquer à l'algorithme de Facebook que tu souhaites que ces personnes cliquent sur ton site web et visitent la page de renvoi.
• Indiquer à l'algorithme de Facebook que tu aimerais avoir plus de ces personnes qui sont plus disposées à prendre rendez-vous avec toi.

Tu peux faire de même si tu souhaites toucher davantage de personnes qui ont interagi avec ton profil ou ta page. Si tu utilises une vidéo pour ton annonce, tu peux recibler celles et ceux qui ont regardé 90 % de la vidéo, par exemple. 

Tu vois, sur la base des données, tu peux en apprendre davantage sur ton groupe cible et tes client·e·s et leur présenter des offres encore plus pertinentes. C'est également de cette manière que nous travaillons dans notre agence, DIVA Consulting, afin d'atteindre les résultats le plus rapidement possible et surtout avec une haute qualité, au prix le plus bas possible pour les leads et les client·e·s. Notre offre spéciale est que nous garantissons les résultats, sinon le service est gratuit.

Ces dépenses élevées sont-elles justifiées ?

Même si ce n'est pas tout, cela peut sembler beaucoup d'efforts et on peut se demander s'ils sont bien justifiés. Tu pourrais simplement aller de l'avant et sélectionner les intérêts du groupe cible prétendument connu pour la campagne. 

Bien sûr, l'effort est relativement élevé, mais seulement relativement. En effet, tout doit toujours être mis en perspective. Si tu te lances dans l'aventure, tu risques de gaspiller beaucoup d'argent, ce qui peut facilement arriver dans le domaine du paiement par clic (PPC).

Pour cette raison, cet effort est définitivement justifié de notre point de vue. Les données ont ceci de particulier qu'elles sont brutalement honnêtes. Un taux de clics (CTR) de 3 % et un taux de conversion de 10 % sont exactement ce qu'ils sont. Ces données t'aident à déterminer combien d'argent tu dois investir dans les publicités pour obtenir un retour sur investissement (ROI) de X.

Un exemple de calcul

Je voudrais montrer la rentabilité et la justification de cet effort par un exemple :

• 100 000 impressions avec un CPM (Coût par Mille / Coût par 1 000 impressions) = 25 € => 2 500 euros de budget publicitaire
• Dont 1 % CTR = 1 000 personnes qui cliquent sur ton site web
• Parmi celles-ci, 5 % (= 50 personnes) s'inscrivent à un entretien
• Le taux de clôture de l'entretien est de 20 % et donc de 10 nouvelles ou nouveaux client·e·s
• Valeur client·e = 2 500 euros, donc 25 000 euros de chiffre d'affaires et 2 500 euros de coûts. Cela correspond à un retour sur investissement de 10, et il reste 22 500 euros après déduction des frais de publicité.

Si nous optimisons maintenant l'annonce et appliquons les résultats suivants :

• 100 000 impressions avec un CPM (Coût par Mille / Coût par 1 000 impressions) = 25 € => 2 500 euros de budget publicitaire
• Dont 3 % de CTR = 3 000 personnes cliquent sur ton site web
• Parmi celles-ci, 15 % (= 450 personnes) s'inscrivent à un entretien
• Le taux de clôture reste à 20 %, ce qui signifie que 45 nouvelles et nouveaux client·e·s ont été acquis·es
• Valeur client·e = 2 500 euros, donc 112 500 euros de chiffre d'affaires ont été générés et 2 500 euros de coûts. Cela correspond à un retour sur investissement de 45 et il reste 109 000 euros après déduction des frais de publicité.

Cela signifie que dans cet exemple, 87 500 euros de recettes supplémentaires ont été réalisés alors que les autres paramètres sont restés les mêmes. Seules la page de renvoi et l'annonce comprenant le texte, l'image et la vidéo ont contribué aux meilleurs résultats. Si le budget était plus élevé, on pourrait probablement enregistrer des ventes plus importantes.

Il en va de même pour un meilleur taux de clôture. Même si cet exemple a été créé purement pour cet article, les chiffres montrent ce que font une analyse et une optimisation préalables. Nous t'invitons donc à répondre toi-même à la question de savoir si cet effort est rentable.

Quels outils utiliser pour le data driven marketing ?

En général, les plateformes respectives offrent déjà de bons outils. Pour le référencement, tu peux également utiliser Google Analytics (ou alternativement matomo) en plus de Google Search Console. D'autres bons outils de référencement sont Searchmetrics, Ryte et Sistrix. 

Pour les petits sites et les débutant·e·s, il existe également des outils de référencement gratuits qui peuvent être envisagés pour les premières étapes. Pour le référencement payant (SEA), Google Data Studio, Google Analytics ainsi que le planificateur de mots-clés de Google conviennent parfaitement. 

Pour les publicités Facebook et Instagram, tu peux également utiliser Audience Insights et la bibliothèque publicitaire de Facebook. Ce sont de bons points de départ pour faire des recherches et s'inspirer. Quelle que soit la plateforme que tu utilises, le pixel et le code de suivi doivent être installés dans tous les cas afin que toutes les actions soient suivies en conséquence et que les données soient recueillies.

En conclusion, sans données de qualité, aucun marketing en ligne efficace n'est possible.

Après cette multitude d'informations, il devrait maintenant être clair que sans données décentes, aucun marketing en ligne efficace n'est possible aujourd'hui. Comme les publicités payantes sont de plus en plus chères, les gens sont de plus en plus insensibles aux publicités et savent qu'il s'agit d'une publicité.

C'est pourquoi il est aujourd'hui impossible de se passer des données et de ne pas les utiliser. Cela peut bien sûr aller beaucoup plus loin avec le Big Data, mais ce serait mener trop loin à ce stade. Ensuite, grâce au Big Data, d'autres informations telles que le changement hormonal sous l'influence de la météo, l'actionnisme pendant les week-ends ou les vacances, etc. pourraient être prises en compte. À ce propos, j'ai une recommendation de film pour toi : Cambridge Analytica.

Le fait est que les données sont incroyablement importantes et que tu dois absolument les utiliser si tu veux atteindre ton groupe cible et placer des annonces lucratives. Cependant, tu dois également garder à l'esprit la protection des données et recueillir les données ainsi que les analyser de manière approfondie et de la bonne façon selon le RGPD. Celles et ceux qui ne le font pas délaissent un potentiel inexploité. 

Comme je l'ai expliqué dans cet article, le recueil, l'analyse et l'utilisation des données pourraient bien aller beaucoup plus loin, comme le montre le film Cambridge Analytica, mais beaucoup n'utilisent déjà pas les options décrites dans cet article. Est-ce l'ignorance, la peur ou la paresse ? C'est probablement une bonne question pour un sondage. Qu'en penses-tu ?