Votre marketing est-il devenu une science ?

Le marketing est-il une science ou un art ? C’est une question récurrente depuis plusieurs années où la réponse est sans nul doute « un peu des deux ». Néanmoins, l’aspect scientifique prend une dimension particulière depuis quelques années et c’est cet aspect que nous allons développer dans cet article.

Lorsque j’ai commencé à travailler dans le marketing, mon 1^er emploi, il y a plus de 20 ans,  portait sur le pilotage des études marketing avec des études quantitatives et qualitatives, ainsi que des études statistiques sur l’activité du Centre de Contacts. Ayant travaillé avec quelques grands cabinets, les deux enjeux pour que les études soient fiables et prises en considération étaient la méthode et la qualité de l’équipe analysant les résultats (expérience, séniorité, profils…). Un échantillon statistique mal respecté ou une mauvaise formulation de question pouvaient par conséquent gâcher une étude.

L’arrivée du digital dans le marketing : un avant et un après ?

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Sur cette base, nous étions alors capables de mener des études de marché avant de lancer un nouveau produit, de mesurer l’impact d’une campagne et d’optimiser nos budgets de communication pour la prochaine campagne. Les équipes cumulaient donc des compétences en mathématique, en psychologie et en marketing,… avec déjà quelques outils informatiques relativement puissants pour les études statistiques et le géomarketing.

Aujourd’hui, cela a-t-il changé ? Pas vraiment, du moins sur le fond. En revanche, le digital a amplifié fortement deux éléments : la quantité de données disponibles et la facilité à faire des tests (je passe l’étape du web 2.0 pour simplifier…). Ainsi, si une Direction Marketing sait exploiter ces éléments, alors son approche peut être qualifiée de scientifique.

Des tests à l’intégration continue

Tester pour valider une hypothèse préalable est le cœur de la démarche scientifique, d’autant plus que le test doit être reproductible et, on l’espère,  toujours fournir le même résultat (à moins d’y découvrir une variable complémentaire).

Tester des achats de mots-clés, des libellés de titre, un jeu de couleurs ou bien encore la disposition d’un bouton sur un écran… Tout peut être testé avec des coûts de plus en plus bas, du moment que la taille et la structure des échantillons restent suffisants et cohérents.

A grande échelle, un tout petit gain de conversion sur un parcours d’acquisition ou un tunnel de conversion/vente en e-commerce peut rapporter beaucoup  à terme… C’est d’ailleurs la clé des études de ROI de très nombreuses solutions technologiques (affichage d’une fenêtre de chat, personnalisation des écrans et des produits présentés, petites variations sur les prix, délai avant l’envoi d’un email de relance…).

Cependant, plus on veut tester, plus on doit apprendre à abaisser le coût d’une erreur ou d’un échec pour les accepter. Et donc, plus il est nécessaire que les tests soient faciles à monter et à mesurer.

Si l’on ramène cela à un critère de choix entre plusieurs solutions technologiques, celle qui vous permettrait de mener des tests le plus facilement apparaît comme meilleure qu’une autre.  Combien de temps mettez-vous à construire une nouvelle campagne ? Combien de temps pour déployer une nouvelle fonctionnalité dans votre outil CRM ou votre plateforme e-commerce ?

Aujourd’hui, nous pensons qu’en matière de solutions technologiques, tout ce qui ne permet pas une intégration continue pour multiplier les déploiements et les tests mesurables doit être mis à jour ou remplacé dans les plus brefs délais. Il vous empêche de rendre votre marketing scientifique…

Comprendre les relations de cause à effet

Il nous semble également fondamental pour une Direction Marketing de comprendre les relations de cause à effet dans ses campagnes pour savoir ensuite les optimiser. L’analyse des données et les tests doivent pouvoir servir à cela.

Certes, par expérience, de nombreuses relations sont connues : c’est ce que l’on pourrait appeler des invariants pour reprendre le terme cher à Idriss Aberkane dans son exposé sur la géopolitique de la connaissance. De même qu’en géopolitique, l’énergie (ressources et capacité à déployer) et l’eau sont des invariants pour expliquer une motivation et/ou une conquête, l’emplacement est l’un des invariants pour le commerce (un hôtel, un restaurant…).

Découvrir un facteur complémentaire

Encore faut-il aller au-delà de cette idée pour affiner. Un même emplacement dans une rue sera-t-il aussi bon pour une boutique de vêtements que pour un restaurant ? En réalité, plus que l’emplacement, c’est le type de trafic circulant devant le commerce qui pourra expliquer le mieux un succès ou une faillite : quelle population, quels jours et à quelles heures, pourquoi ? (voir MyTraffic et Flux Vision pour en savoir plus). Cet exemple simple montre qu’il est possible de découvrir un facteur complémentaire, fortement explicatif (forte relation de cause à effet), avec des données extérieures à l’entreprise.

En conclusion – en complément de notre article précédent sur la performance liée à collecte des données -, les données contextuelles externes sont elles aussi également très utiles pour affiner la compréhension des phénomènes et améliorer la prise de décision en marketing.

C’est pourquoi, les projets sur lesquels nous travaillons comprennent un enrichissement des études de nos clients, leurs travaux en data science, voire même leurs catalogues de données par des données contextuelles telles que des indicateurs statistiques de fréquentation, de provenance et de déplacement ou le recensement depuis 2015 de tous les événements et manifestations en France.

Qui sait ce que vous pourriez découvrir si vous croisiez cela avec vos propres données ?