Définir les mesures qui importent
Découvrez les mesures qui contribuent ou non à la réussite des campagnes et suivez la cadence de l’évolution des mesures numériques.
TABLE DES MATIÈRES
Le numéro de juin du Journal of Advertising Research a diffusé une lettre d’opinion rédigée par Brad Smallwood, vice-président des sciences du marketing chez Facebook. Nous avons compilé un résumé des sujets traités et mis en évidence ce que « définir les bonnes mesures » signifie pour les responsables marketing.
L’époque où les responsables marketing pouvaient simplement évaluer leur entreprise à l’aide de quelques rapports, des audimats et des chiffres des ventes est révolue. Aujourd’hui, le volume de données à parcourir peut être rébarbatif et pousser les responsables marketing à évaluer des mesures à disposition immédiate (comme les adeptes, les mentions J’aime, les commentaires, les partages et les clics) au lieu ou aux dépens de mesures qui génèrent des profits.
L’équipe Marketing Science de Facebook a été témoin de l’importante évolution du secteur et a étudié ce changement de manière à donner la priorité à des mesures exploitables en temps réel susceptibles d’avoir une incidence sur les objectifs commerciaux.
Brad Smallwood, vice-président de Marketing Science de Facebook, retrace notre parcours de mesure numérique dans le Journal of Advertising Research. Dans ce numéro, il discute de la façon dont nous avons fait évoluer les mesures qui définissent la réussite d’une campagne sur Facebook, décomposé les silos de données et transformé la perception de la fonction administrative que sont les analyses pour les amener sur le devant de la scène.
Redéfinir les mesures numériques
Au début des médias numériques et sociaux, les responsables marketing comprenaient mal la façon dont les plateformes numériques, comme Facebook, pouvaient leur permettre d’accroître leur activité. Les objectifs étaient à court terme et les responsables marketing se précipitaient pour obtenir des adeptes, des mentions J’aime, des partages, des publications et des clics. Dès que les responsables marketing ont cherché à élaborer des stratégies numériques à long terme basées sur le nombre d’adeptes, les mesures de croissance se sont stabilisées.
Grâce aux analyses, l’équipe Marketing Science de Facebook a réalisé que les adeptes ne contribuaient pas au profit d’un annonceur, mais ne l’entravaient pas non plus. En se concentrant sur les adeptes, les responsables marketing ne pensaient pas à déterminer les leviers qui scellent la relation entre l’activité des personnes sur Facebook et les actions que les annonceurs attendent d’elles pendant leur campagne, actions qui leur permettront d’atteindre leurs objectifs commerciaux.
L’équipe a utilisé des données pour établir un consensus avec des partenaires interfonctionnels au sein de Facebook et changer la façon dont les responsables marketing approchent la publicité sur notre plateforme. Ce changement a également été un catalyseur en interne, puisqu’il a permis de faire avancer la façon dont l’équipe Marketing Science de Facebook abordait les mesures des performances des campagnes et définissait la réussite pour un annonceur sur la plateforme.
Grâce à cela et à des recherches supplémentaires, nous avons réussi, à terme, à persuader les responsables marketing qu’utiliser les adeptes comme objectif marketing pour mesurer la réussite n’avait pas d’intérêt. Nous avons ensuite illustré la façon dont les interactions (mentions J’aime, commentaires, partages) peuvent être utilisées pour comprendre les comportements.
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Nous avons été en mesure d’établir une situation globale pour l’ensemble du parcours du consommateur et de comprendre l’incidence des activités des annonceurs sur Facebook à des stades de décision critiques… Ces efforts ont lentement transformé le dialogue avec le secteur quant aux mesures qui génèrent une vraie valeur commerciale, en tentant avant tout de toucher les bons auditoires grâce à une répétition significative et un contenu pertinent, pour aboutir à un achat ou tout autre résultat commercial souhaité (téléchargement d’une application, inscription à un service, etc.).
Brad Smallwood
« Resisting the Siren Call of Digital Metrics » (Résister à l’appel des mesures numériques), le Journal of Advertising Research, juin 2016
L’ascension des données propres à un sujet
Réfléchissez à votre propre fil de nouvelles et à la diversité du contenu que vous découvrez, partagez et consommez chaque jour. Le volume et l’ampleur des interactions dans le fil de nouvelles, quel que soit le sujet, ne ressemblent en rien à ce qui peut être tiré d’un sondage ou d’un groupe de réflexion. Ces interactions ont amené les responsables marketing à se demander quelles statistiques uniques pourraient être glanées en comprenant la façon dont les 1,65 milliard de personnes sur Facebook interagissent à travers le monde avec leurs amis, leur famille et les marques.
Avant que Facebook puisse indiquer aux responsables marketing comment utiliser au mieux les données propres à un sujet, nous devions nous-mêmes comprendre leur valeur et leurs limites. Cette fois-ci, l’équipe Marketing Science et d’autres équipes d’analyse interne à Facebook ont eu leur place dans les discussions autour de la planification stratégique éclairée par nos données. Nous avons alors constaté que toutes les publications n’étaient pas équivalentes et que la définition des normes et l’interprétation des comportements étaient encore plus importantes pour un responsable marketing s’il comptait utiliser efficacement les données propres à un sujet. Nous avons également découvert que même si les données propres à un sujet pouvaient inspirer des stratégies créatives pour les stratégies de développement de messages marketing et de produits, elles pouvaient tromper les responsables marketing si elles étaient utilisées pour déterminer les performances de campagnes.
Il était impératif de communiquer les résultats de notre analyse à nos partenaires interfonctionnels pour garantir que les données non structurées propres à un sujet ne deviennent pas une mesure « attrayante », comme les adeptes. Ce que nous avons appris façonne non seulement notre approche des mesures, mais cela a également une incidence sur la façon dont les équipes produit conçoivent nos outils internes et dont nos équipes dédiées aux clients conseillent ces derniers.
Associer les données aux objectifs commerciaux au sein des organisations
À mesure que les données deviennent un moteur pour comprendre le comportement des gens en ligne et hors ligne et éclairer les décisions commerciales, s’aligner sur les mesures qui contribuent au profit d’une entreprise est essentiel. L’information et la transparence interfonctionnelles quant aux mesures sources de valeur et de réussite pour une organisation doivent être largement partagées. Il est nécessaire de changer l’idée que les données et les analyses occupent seulement une fonction administrative. Les cadres et les analystes doivent indifféremment communiquer sur la disponibilité et la fiabilité des données à disposition.
En décomposant les silos, les responsables marketing peuvent garantir que les indicateurs clés de performance sont filtrés pour tous les employés. Au lieu de privilégier les mesures liées au jargon d’un secteur, comme les clics et le coût, les mesures qui importent pour un directeur financier (celles qui ont une incidence sur les profits d’une entreprise) deviennent essentielles pour tout le personnel d’une organisation. Cette clarté revêt une importance grandissante tandis que le paysage médiatique continue de changer et que le marché évolue; les données ne resteront pas statiques. Adopter la nature dynamique de l’information, mais aussi vérifier régulièrement et remettre en question les idées établies pour améliorer les modèles de mesure à l’aide de nouvelles données est bénéfique pour une entreprise et pour un secteur dans son ensemble.
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En tant que responsables marketing, nous sommes chargés de nous assurer que nous n’effectuons pas des mesures simplement parce qu’il faut le faire, mais que nous aidons les organisations à s’aligner et à réussir.
Brad Smallwood
« Resisting the siren call of popular digital metrics » (Résister à l’appel des mesures numériques populaires), le Journal of Advertising Research, juin 2016.
Ce que cela signifie pour les responsables marketing
Nous encourageons les responsables marketing et le secteur de la publicité à procéder à un examen interne pour étudier les relations avec les données et la valeur des mesures.
Se méfier des mesures attrayantes
Changer les comportements n’est pas une mince affaire. Les responsables marketing veulent toujours savoir combien de clics une vidéo a générés ou comprendre s’il y a corrélation entre les clics et les ventes. (Un indice : il n’y en a pas.) Même si les mesures basées sur la valeur ne sont pas si faciles à évaluer, Facebook est convaincu d’offrir aux responsables marketing les outils permettant de générer une croissance organique et l’autorité nécessaire pour faire progresser les organisations.
Se concentrer sur la valeur avant tout
La valeur peut être définie différemment en fonction du responsable marketing et de la marque. Nous sommes déterminés à aider les responsables marketing à explorer les véritables mesures qui comptent pour eux, plutôt que des mesures variables, et passer de l’économie de CPM à l’économie de valeur.
Nous avons vu des responsables marketing réussir à mieux comprendre leurs campagnes en s’alignant sur des mesures qui renvoient aux résultats commerciaux, comme la notoriété de la marque, les conversions en ligne et hors ligne, et les installations d’applications.
Renforcer le rôle des analyses
Les mesures comptent. Les équipes d’analyse sont prêtes à aider leur organisation à définir les mesures adéquates s’ils sont capables de contribuer aux conversations sur la planification stratégique. En posant les bonnes questions, ces équipes peuvent aider une organisation à déterminer les mesures qui génèrent des résultats commerciaux et à s’aligner avec celles-ci et ne plus être distraites par des mesures fugaces.
Avoir pour partenaire stratégique une équipe d’analyse permettra de décomposer les silos qui se forment traditionnellement entre les analyses et les organisations commerciales et encouragera le type de partage de connaissances interfonctionnel qui aura une incidence positive sur le profit de l’organisation.
Source :« Resisting the siren call of popular digital metrics » (Résister à l’appel des mesures numériques populaires), le Journal of Advertising Research (JAR), juin 2016 (vol. 56, numéro 2).