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Optimiser le retargeting grâce à l'analyse visuelle de données

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Optimiser le retargeting grâce à l'analyse visuelle de données

L'analyse et la visualisation des données permettent non seulement aux marketeurs de mieux comprendre les informations liées au comportement des clients, mais également de suivre en temps réel, voire de prédire la variation de celui-ci. Autant d'atouts qui renforcent l'efficacité du retargeting.

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L'analyse visuelle des données permet à l'entreprise d'adapter sa stratégie de reconversion. Les équipes marketing disposent de deux moyens de visualisation:

  • La visualisation des données provenant de sources multiples: consultées séparément, les différentes sources de collecte de données (réseaux sociaux, sites web, moteurs de recherche, etc.) ne donnent qu'une vision partielle des tendances de comportement, de l'engagement et de l'intérêt des clients pour la marque. Croisées et classées par catégorie d'action du client (clic, commentaire, avis, etc.), elles donnent une vision panoramique du comportement, ce qui permet de savoir avec précision dans quelle action de retargeting investir.
  • La consultation détaillée des données: il est intéressant d'affiner l'analyse des données en s'intéressant à un type de comportement particulier (l'abandon fréquent d'un acte d'achat, par exemple). Cela permet de détecter un problème qui peut être lié à l'offre ou à la relation client de l'entreprise. Une fois le problème décelé, l'entreprise sera en mesure de prévoir une action plus ciblée vers la bonne personne, au bon endroit, et surtout, au bon moment. Une approche beaucoup plus efficace qu'un e-mailing générique sans analyse précise au préalable.

L'usage des stimuli cognitifs pour faciliter la prise de décision

Il n'est pas aisé pour tout le monde de comprendre l'information fournie par les données d'un graphique brut, où les chiffres sont présentés sans mise en forme. C'est pour cette raison qu'une organisation efficace des données devrait prendre en compte les fonctions cognitives, comme la réception des informations visuelles, le repérage dans l'espace ou la mémorisation visuelle. Organisées ainsi, les données sont comprises, analysées et interprétées plus aisément, ce qui facilite d'autant plus la détection des problèmes et, in fine, la prise de décision.

Mais l'analyse visuelle ne doit pas s'arrêter aux variations des comportements; elle a également son rôle à jouer dans l'estimation des résultats d'une stratégie, et dans la prédiction des comportements futurs. Les entreprises ont en effet la possibilité, une fois la trame des comportements décelée, de tester des actions en fonction des données récoltées et de prévoir la réaction des clients avant de lancer des campagnes de façon effective. L'anticipation est un autre atout de l'analyse visuelle des données, et constitue, avec l'aide à la réflexion stratégique, un puissant avantage concurrentiel.

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Une meilleure segmentation des profils clients

L'augmentation du nombre et des types de médias (réseaux sociaux, applications, sites web, blogs, etc.) a multiplié les canaux d'interaction entre entreprises et clients.

Les actions marketing ne sont efficaces qu'à condition de s'adapter au canal utilisé.

Mais la présence omnicanale est loin de suffire: encore faut-il adapter les actions marketing aux spécificités de chaque canal, et au profil des clients qui s'y rendent. Le retargeting ne sera efficace qu'à cette condition, car les comportements varient en fonction de l'application ou du site sur lequel on interagit.

Il faut donc établir des profils d'acheteurs, du plus récurrent au plus occasionnel, par exemple, du plus réactif au moins répondant, etc. L'analyse visuelle permet d'établir ces profils avec une grande précision, et d'être ainsi en mesure d'ajuster le retargeting en conséquence, en envoyant des publicités adaptées à la bonne personne, au moment opportun, et sur le bon canal. Un avantage qui s'étend au "lead nurturing", permettant de proposer à son public les informations qui l'intéressent directement.

Une plus grande qualité de la présence sur le web

En partant d'une pratique régulière de l'analyse visuelle, les marketeurs peuvent entrer dans un cercle vertueux: des leads plus concrets simplifient la prospection par les commerciaux, qui enrichit plus vite la base de données clients, au coeur de la performance de l'entreprise. Raison de plus pour que l'entreprise soit intransigeante sur la fiabilité des données.

Cette exigence implique plusieurs bonnes pratiques à mettre en place en amont, comme le fait d'inclure les bons éléments de tracking dans ses URL afin de lier chaque campagne aux leads qu'elle a générés, ce qui en facilite l'analyse. Les entreprises découvrent peu à peu l'utilité de l'analyse visuelle des données comme outil d'optimisation du retargeting, c'est par exemple le cas au sein de l'agence Criteo.

Par le gain de temps qu'elle génère, et son impact sur la productivité, l'analyse visuelle des données se révèle en effet un avantage de poids pour le succès d'une activité. Elle est toutefois encore peu utilisée: 14% des TPE/PME y ont recours, parmi lesquelles un tiers seulement au sein de leur service marketing (source: étude YouGov pour Tableau, juin 2017). Les entreprises gagneraient pourtant à y avoir recours, car elle joue assurément un rôle dans leur pérennité, dans un contexte où la donnée est une ressource réellement précieuse.

À propos de l'auteur

Diplômée en négociation internationale et passionnée de données, Eulalie Masson est experte dans le domaine du marketing des données et de l'engagement clients. Après avoir fait ses armes en tant que marketing executive chez CHD Expert et chez IPEDIS, elle est depuis deux ans spécialiste des campagnes marketing intégrées et de leur analyse chez Tableau.

Eulalie Masson, spécialiste en marketing digital, Tableau

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