Comment utiliser les méthodes et techniques d'analyse de données pour créer des campagnes marketing centrées sur le client

Il est passionnant de mettre sa créativité au service d'une nouvelle campagne marketing, mais ce qui fait que votre travail en vaut vraiment la peine, c'est qu'il trouve un écho auprès de votre audience et qu'il donne de bons résultats.

Si certains marketers ont la chance de trouver une formule gagnante du premier coup, vous devez utiliser des méthodes d'analyse de données pour orienter votre stratégie de campagne.

En plaçant les clients au centre de vos décisions grâce à l'analyse de données, vous créez des campagnes pertinentes qui touchent votre audience et atteignent vos objectifs de KPI. Ce guide passe en revue cinq méthodes d'analyse de données dont les marketers ont besoin pour prendre des décisions éclairées.

5 méthodes d'analyse de données populaires pour les marketers

Les marketers utilisent l'analyse de données pour évaluer les performances, prioriser les mises à jour de campagnes et comprendre les clients. Comme vous le verrez, la méthode choisie dépend de ce que vous apprenez et des données que vous collectez.

Parmi les types de données les plus couramment utilisés par les marketers :

• Données quantitatives. Les insights numériques issus de l'analyse web, des sondages à choix multiples, des enquêtes et des heatmaps vous livrent un résumé objectif des performances marketing et des réponses du client.

• Données qualitatives. Les insights textuels et observables issus des entretiens client, des questions ouvertes des sondages et des replays de sessions vous permettent d'apprendre ce que les clients font avec votre produit et ce qu'ils en pensent.

• Combinaison de types de données. Des points de données multiples issus de méthodes quantitatives et qualitatives vous donnent un aperçu bien équilibré des motivations, des objectifs et des défis des clients. 👉 Découvrez comment Sephora utilise des données qualitatives et quantitatives pour améliorer la satisfaction client.

Maintenant que vous connaissez les différents types d'informations collectés par les marketers, utilisez les méthodes ci-dessous dans votre processus d'analyse de données pour obtenir les meilleurs résultats, prioriser les mises à jour de produits et éclairer vos décisions commerciales.

1. Analyse descriptive

Si vous souhaitez mesurer les événements passés, utilisez l'analyse descriptive. Cette méthode d'analyse de données résume les résultats de données quantitatives, comme le nombre de likes d'un message sur les réseaux sociaux ou le taux d'inscription à votre newsletter. Les méthodes d'analyse descriptive les plus courantes sont la moyenne, la médiane, le mode et la simple comparaison des taux de réponse à une question à choix multiples.

Comment les marketers utilisent l'analyse descriptive :

• Analyse comparative du trafic organique chaque mois pour comprendre l'impact du marketing de contenu

• Comparer les résultats de la campagne en matière d'engagement et de conversion aux objectifs trimestriels

• Utilisez les sondages pour mesurer la prévalence d'un objectif parmi vos clients

Utilisez Surveys de Contentsquare pour lancer des sondages client plus rapidement. Nous proposons plus de 40 modèles personnalisables ou vous pouvez utiliser l'IA pour générer vos questions.

Avantages et défis de l'analyse descriptive :

• De nombreuses personnes ont une certaine expérience des méthodes d'analyse simples comme le calcul d'une moyenne ou le classement des réponses en pourcentage, ce qui rend cette méthode rapide à mettre en œuvre

• La collecte de données est facilitée par l'analyse de l'expérience existante ou par de courts sondages

• Les données quantitatives sont objectives, ce qui signifie qu'il n'y a pas de place pour des interprétations divergentes

L'analyse descriptive présente des limites :

• Le processus mesure un résultat mais ne décrit pas les raisons pour lesquelles les clients ont choisi la réponse qu'ils ont donnée ou se sont comportés d'une certaine façon

• Vous risquez de manquer de recul sur un problème si vous n'examinez qu'un seul point de données

• Vous devez disposer d'un nombre suffisant de points de données pour avoir une signification statistique si vous voulez appliquer des décisions à l'ensemble de votre audience en toute confiance

💡 Conseil de pro : utilisez l'IA de Contentsquare pour créer des sondages en quelques secondes et collecter facilement le feedback du client.

Poser des questions à votre audience à l'aide de sondages à choix multiples est un excellent moyen de collecter des données quantitatives (à condition de poser les bonnes questions). Vos questions de recherche doivent être suffisamment précises pour obtenir des données pertinentes, mais pas trop détaillées pour ne pas conduire accidentellement les clients à la réponse que vous souhaitez entendre.

Utilisez Contentsquare pour créer un sondage avec l'IA. Décrivez simplement vos objectifs et l'IA générera des questions claires et impartiales pour vous aider à collecter les données dont vous avez besoin. Vous obtiendrez un sondage prêt à être lancé en quelques secondes.

L'IA de Contentsquare réduira considérablement le temps nécessaire à la création d'un sondage (et évitera les questions suggestives qui faussent les résultats)

2. Analyse déductive

Parfois, vous avez une intuition, mais vous souhaitez étayer vos idées par des données. L'analyse déductive vous permet d'émettre des hypothèses sur les préférences et les motivations de vos clients en utilisant un mélange de plusieurs points de données quantitatives ou qualitatives. Vous créez une déduction en empilant des insights observés au même moment.

Par exemple, l'outil Heatmaps de Contentsquare vous permet de visualiser les interactions de l'utilisateur avec les différentes zones de votre site web. Supposons qu'une heatmap révèle qu'une zone contenant un CTA important a un faible taux d'exposition (c'est-à-dire le pourcentage de pages vues où au moins la moitié de la zone était visible à l'écran), mais un taux de clic relativement élevé chez les utilisateurs et les utilisatrices qui la voient. Dans ce cas, on peut en déduire que le message et le style du CTA attirent les utilisateurs et les utilisatrices, mais qu'il obtiendrait plus de clics s'il était mieux placé.

Contentsquare vous propose cinq types de heatmaps : mouvement, clic, scroll, engagement et rage click

Comment les marketers utilisent l'analyse déductive :

• Posez plusieurs questions au cours d'un entretien client et reliez les thèmes communs pour créer un récit du produit

• Étudiez les préférences ou les priorités du client entre les catégories d'articles à l'aide de sondages

• Comparez le feedback du client sur la page d'accueil à partir de différentes sources de référence pour connaître votre audience provenant de chaque source de trafic

Avantages et défis de l'analyse déductive :

• La comparaison des réponses du client sur plusieurs questions ou points de contact vous permet de mieux comprendre le comportement de l'utilisateur

• L'évaluation des réponses du client sur la base de conditions spécifiques (comme les segments client ayant la valeur moyenne de commande la plus élevée) vous aide à prioriser le feedback et les suggestions à mettre en œuvre

• La création d'hypothèses à partir d'interactions réelles avec les clients fournit des idées de campagne auxquelles vous n'auriez peut-être pas pensé auparavant

L'analyse déductive présente des inconvénients :

• L'élaboration d'une hypothèse peut être subjective, il faut donc rechercher plusieurs réponses de clients ou points de données qui valident une hypothèse au lieu de s'appuyer sur une seule idée

• Vous devez collecter et gérer de multiples ensembles de données, ce qui peut prendre beaucoup de temps

• Une déduction est une supposition éclairée, vous devez donc toujours tester votre hypothèse à l'aide de tests A/B

📹 Conseil de pro : si Contentsquare est votre plateforme d'analyse comportementale, utilisez l'outil Journeys pour repérer les utilisateurs et utilisatrices qui quittent votre funnel de conversion (et en déduire les raisons).

Journey Analysis rassemble les données de tous vos parcours utilisateur et vous donne une visualisation colorée des pages visitées et de celles qui ont connu le plus d'abandons.

Si vous utilisez la visualisation pour émettre une hypothèse sur les raisons pour lesquelles une page particulière semble encourager les abandons, vous pouvez facilement obtenir des insights plus qualitatifs pour la tester. Il vous suffit de cliquer sur le graphique pour voir les replays de sessions pour la page concernée et vous pourrez voir ce que vos utilisateurs et utilisatrices ont vu au moment où ils ont décidé de ne pas convertir. Ainsi, vous aurez la certitude que les hypothèses de vos tests A/B ne reposent pas uniquement sur une bonne intuition !

Cliquez sur le bouton bleu "Voir les replays" pour visionner les enregistrements des curseurs de vos utilisateurs et utilisatrices au moment précis où vous avez besoin de comprendre leur processus de réflexion

3. Analyse de régression

L'analyse de régression est une méthode statistique puissante qui mesure la relation entre des points de données, par exemple si l'augmentation des dépenses de marketing est liée à l'augmentation des revenus. Le processus de base de l'analyse de régression consiste à tracer vos deux variables sur un graphique et à voir dans quelle mesure ces points s'écartent de la ligne de régression. Si les données sont proches de la ligne, il y a corrélation.

Étant donné que l'analyse de régression comprend plusieurs variables et certaines équations, il est courant d'utiliser un complément au tableur ou un outil comme Tableau ou The R Project.

L'analyse de régression linéaire peut aider à répondre à la question "un investissement accru dans le référencement conduit-il à une augmentation des ventes ?" Image via PracticalEcommerce

Comment les marketers utilisent l'analyse de régression :

• Découvrez quels blogs partagés sur quels canaux de réseaux sociaux ont généré le plus de trafic sur le site web pour mettre à jour votre stratégie de partage social

• Comparez les métriques d'engagement par e-mail aux ventes sur le site web pour mesurer l'impact potentiel du canal

• Découvrez quel segment client est le plus satisfait de votre entreprise et de vos produits grâce à un sondage, afin d'affiner votre ciblage et vos messages

Avantages et défis de l'analyse de régression :

• Mesurez la relation entre les variables pour prouver l'impact du marketing

• Évaluez sur quels points travailler davantage (par exemple, si vous constatez une corrélation entre un investissement ou une campagne et l'augmentation des ventes)

• Analysez de grands ensembles de données à l'aide d'outils d'analyse de régression et de feuilles de calcul

L'analyse de régression présente des inconvénients :

• Le processus est un peu plus compliqué que la simple consultation de votre dashboard Google Analytics. Vous aurez donc besoin d'un outil spécialisé ou d'une feuille de calcul

• Corrélation n'est pas causalité et il se peut que vous ne teniez pas compte de toutes les variables potentielles qui influent sur un résultat

• Quelques données aberrantes peuvent facilement fausser les résultats

Conseil de pro : Sense AI de Contentsquare propose un raccourci pour créer une visualisation de données d'analyse de régression. Demandez à l'IA, à l'aide d'une commande de type chat, de tracer les deux variables que vous pensez être corrélées l'une à l'autre. Elle le fera pour vous et vous expliquera même où elle a puisé les données.

Par exemple, vous pouvez demander à l'outil de répondre à la requête : "créez un graphique qui montre la relation entre la taille moyenne du panier et la fréquence d'achat du client. Je veux voir si les clients qui achètent plus souvent ont aussi tendance à dépenser plus par transaction."

Si vous avez l'intuition que deux de vos métriques peuvent s'influencer mutuellement, vous obtiendrez une visualisation de données pour le prouver ou l'infirmer en quelques secondes seulement.

Chat with Sense de Contentsquare peut vous aider à vérifier s'il y a des tendances dans vos données sans avoir besoin de passer beaucoup de temps à faire des calculs

4. Analyse de contenu

L'analyse de contenu transforme les insights qualitatifs en résultats quantifiables pour vous aider à tirer des conclusions sur les perspectives, les perceptions et les motivations du client. Par exemple, vous pouvez compter le nombre de réponses aux questions ouvertes du sondage qui mentionnent des thèmes particuliers pour classer leur importance pour votre audience (ou, si vous utilisez Contentsquare, vous pouvez permettre à la plateforme de le faire pour vous).

Obtenez des données d'analyse de contenu à partir de sondages ouverts, de replays de sessions d'interactions réelles sur le site web, d'entretiens, d'évaluations, de témoignages, de commentaires sociaux et de mentions de la marque. Vous pouvez même mener une analyse de contenu sur les avis de vos concurrents pour trouver ce que leurs clients n'aiment pas et positionner votre marque par rapport à eux.

Comment les marketers utilisent l'analyse de contenu :

• Comparez les thèmes récurrents dans les entretiens client

• Cartographiez les étapes les plus courantes du parcours client en regardant les replays de sessions ou en examinant les visualisations de l'analyse du parcours client

• Examinez les témoignages pour découvrir ce qui a été retenu par les clients afin de vous en servir dans de futures campagnes

Avantages et défis de l'analyse de contenu :

• Vous pouvez puiser dans une large gamme de sources de données, en fonction de ce à quoi vous avez déjà accès et du temps dont vous disposez pour effectuer des recherches

• La quantification des réponses transforme les réponses subjectives en chiffres objectifs

• Il est plus facile de partager les résumés des réponses des clients avec les parties prenantes que de partager de nombreux clips ou de grands ensembles de données qualitatives

L'analyse de contenu se heurte à certains obstacles :

• L'analyse de texte manuelle est lente, mais il existe des outils comme Lexalytics pour vous aider

• Une part de subjectivité subsiste puisque c'est vous qui décidez comment regrouper les réponses (ou, si un algorithme les regroupe pour vous, les biais algorithmiques peuvent influencer ce qui est étiqueté)

• Réduire les réponses longues à de simples idées peut laisser de précieux insights

Conseil de pro : utilisez Contentsquare pour éviter le travail manuel de traitement des résultats de sondages ouverts en données quantitatives.

Si vous avez des dizaines, des centaines ou des milliers de réponses à des sondages ouverts, le processus d'analyse de contenu devient rapidement ingérable (et vos résultats peuvent être criblés d'erreurs humaines).

Avec Contentsquare, vous pouvez automatiser le processus. En quelques clics, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments sur les réponses aux sondages ouverts, en les classant en "positives", "négatives" et "neutres".

La plateforme peut aussi étiqueter automatiquement les réponses avec des étiquettes qui les classent par thèmes et même utiliser l'IA pour rédiger un bref rapport sur les conclusions générales. L'analyse de contenu à la vitesse grand V !

Avec Contentsquare, l'IA synthétisera les principaux résultats de votre sondage dans un rapport, vous épargnant ainsi des heures de travail sur des feuilles de calcul

5. Analyse prédictive

L'analyse prédictive anticipe les tendances futures ou analyse les comportements du client à l'aide d'ensembles de données volumineuses, de modèles prédictifs, de l'intelligence artificielle (IA) et d'outils d'apprentissage automatique. Autrement dit, il s'agit d'une approche un peu plus avancée. Cependant, les marketers peuvent déverrouiller de puissants insights, comme lorsque L'Oréal et Synthesio ont utilisé l'IA pour prévoir les tendances de beauté.

Si vous ne voulez pas travailler avec une agence ou un consultant spécialisé, il existe des outils d'analyse prédictive qui aident les marketers sans compétences avancées d'analyse de données à extraire des insights des données client.

Comment les marketers utilisent l'analyse prédictive :

• Découvrez de nouveaux segments client sur la base de comportements et de données psychographiques peu différenciés

• Trouvez des produits connexes à recommander aux clients sur la base de leurs achats passés pour des expériences personnalisées

• Anticipez les tendances de votre secteur d'activité pour créer des campagnes innovantes

Avantages et défis de l'analyse prédictive :

• Vous pouvez examiner de grandes quantités de données quantitatives plus vite qu'avant grâce à des technologies comme l'apprentissage automatique et l'IA

• Les insights client détaillés et les données sur les tendances vous donnent un avantage concurrentiel

• Analysez facilement le comportement du client à grande échelle, plutôt que d'examiner manuellement quelques transcriptions d'entretiens

L'analyse prédictive présente des inconvénients :

• La qualité des résultats dépend de celle des données brutes, ce qui signifie que des données incomplètes ou inexactes parmi un vaste ensemble de données peuvent fausser les résultats

• La collecte du volume et de la variété des données dont vous avez besoin pour l'analyse prédictive peut prendre beaucoup de temps

• Vous devrez probablement utiliser un outil spécialisé ou travailler avec un data analyst

🚦 Conseil de pro : suivez le comportement du client avec des dashboards personnalisés.

Avec Contentsquare, vous pouvez créer un nombre illimité de dashboards qui rendent compte des métriques pertinentes pour un projet particulier. Vous pouvez partager ces dashboards avec votre équipe et même vous y abonner pour recevoir des notifications sur les points de données clés chaque jour, chaque semaine ou chaque mois.

Ainsi, vous aurez suffisamment de visibilité pour vous rappeler où vos données de KPI se trouvaient et pour prédire où elles pourraient aller.

Avec Contentsquare, vous pouvez créer autant de dashboards que vous le souhaitez, en vous basant sur des modèles personnalisables ou en partant de zéro

Combinez l'analyse de données et l'empathie pour créer des campagnes efficaces

Lorsque vous croulez sous les feuilles de calcul et que vous vous noyez dans les statistiques, il est facile de considérer les clients comme de simples chiffres sur l'écran. Faire preuve d'empathie et de curiosité vous donnera une nouvelle perspective sur les méthodes d'analyse de données.

Si vous avez une question, posez-la à vos clients dans le cadre d'un sondage. Si vous voulez comprendre leurs motivations, discutez avec eux dans le cadre d'un entretien. Si vous voulez voir comment ils se déplacent dans le funnel marketing de votre site web, regardez un replay de session de leur comportement.

Vos meilleures stratégies et campagnes sont le fruit d'un mélange de données et d'humanité. Il suffit de partir d'une question ou d'une hypothèse et de commencer à enquêter et à analyser.

FAQ sur les méthodes d'analyse de données pour les marketers