Qu’est-ce que marketing analytic ou data driven marketing

Dans un environnement numérique dominé par la data (données marketing ) , les analytics marketing et les logiciels de marketing sont devenus des outils indispensables pour comprendre l’audience, optimiser les performances et piloter les décisions stratégiques. Les KPI (Key Performance Indicators) jouent un rôle central en analyse marketing, car ils permettent d’évaluer le comportement des utilisateurs, de détecter les points de friction dans le parcours client, et de mesurer l’efficacité globale des campagnes sur différents canaux. Dans cet article, nous allons explorer les indicateurs clés pour une analyse marketing efficace et comment un data analyst marketing peut en tirer des insights stratégiques.

Pourquoi les KPI sont essentiels en analyse marketing

Comprendre l’importance des KPI dans un logiciel de marketing

Un marketing data analyst utilise les KPI pour identifier ce qui fonctionne et ce qui doit être optimisé. Ces indicateurs facilitent la lecture des données provenant de multiples sources de trafic et permettent de centraliser les analyses sur un seul tableau de bord, améliorant ainsi l’accès à l’information pertinente.

Voici quelques KPI incontournables :

• Taux de conversion : mesure l’efficacité des campagnes.
• Coût d’acquisition client (CAC) : évalue l’investissement nécessaire pour obtenir un nouveau client.
• Retour sur investissement (ROI) : indicateur clé pour juger de la rentabilité.
• Engagement et trafic : analyse le comportement des visiteurs.
• Taux de clics : mesure le pourcentage d’utilisateurs interagissant avec un contenu.
• Taux de rebond : évalue la proportion de visiteurs quittant la page sans interaction.

Le rôle clé du data analyst marketing

Le data analyst en marketing est un acteur majeur de la transformation digitale. Il exploite des outils de reporting avancés (Google Analytics, HubSpot, SEMrush, Power BI) pour collecter, organiser et analyser des points de données multiples issus de logiciels de marketing. Il transforme ces données en insights ex

Le métier de data analyst marketing est crucial pour exploiter ces KPI et optimiser les performances. Grâce aux outils de marketing analytics , le marketing and data analyst peut :

✔ Collecter et traiter de grandes quantités de données

✔ Identifier des tendances du comportement des consommateurs et opportunités

✔ Optimiser les campagnes grâce à des insights précis

Les entreprises investissent de plus en plus dans des solutions de marketing data analysis afin d’affiner leur stratégie et d’obtenir un avantage concurrentiel avec une politique de confidentialité conforme RGPD

Objectif : optimiser la stratégie et la fidélisation des clients

Les entreprises qui mettent en place une analyse rigoureuse des canaux, en combinant les données comportementales, les KPIs et les retours clients, parviennent à améliorer la fidélisation des clients et à allouer leurs ressources de façon plus efficace.

L’analyse précise de l’audience et l’ajustement en temps réel des campagnes permettent non seulement de prévoir les tendances futures mais aussi de corriger les points de friction sur l’expérience en ligne.

Outils et stratégies pour une analyse marketing efficace

Un data marketing analyst utilise des plateformes comme Google Analytics, SEMrush, HubSpot ou encore Power BI pour exploiter au mieux les données. L’intégration de ces outils permet de :

•Automatiser la collecte et l’analyse des données

•Affiner les stratégies marketing en temps réel

•Personnaliser l’expérience utilisateur en fonction des insights collectés

L’objectif final est d’optimiser le marketing analytics pour maximiser le retour sur investissement et améliorer la prise de décision.

Qu’est-ce que l’analyse marketing (marketing analytics) ?

Chaque entreprise génère une masse de données précieuses – souvent inexploitées. De la répartition par tranche d’âge à l’historique d’achat, en passant par les préférences de navigation ou les canaux d’acquisition, chaque point de contact client alimente un gisement d’insights stratégiques.

Mais ces données n’ont de valeur que si elles sont collectées, organisées et analysées. C’est exactement ce que permet le marketing analytics : transformer un flot d’événements numériques en décisions éclairées.

Visualisez un tableau de bord actualisé en temps réel avec vos sources de trafic, vos performances emailing et vos taux de conversion e-commerce. C’est une réalité grâce à des outils tels que Google Analytics 4 ou HubSpot Marketing Hub.

Le but du marketing analytics n’est pas juste de mesurer, mais aussi de guider les décisions en évitant les suppositions.

Dans un environnement concurrentiel, savoir d’où viennent vos meilleurs clients, quels leviers activent l’engagement, ou pourquoi certaines pages souffrent d’un taux de rebond élevé, devient un avantage compétitif.

Les données en ligne sont essentielles pour comprendre les consommateurs et améliorer la performance de votre entreprise. Apprenez comment les transformer en décisions stratégiques grâce aux KPI.

Chaque interaction en ligne laisse des données utilisées en marketing. Ces données sont essentielles pour analyser le comportement des clients, qu’elles soient quantitatives (comme le montant d’achat ou l’âge) ou qualitatives (comme la provenance ou le type de produit consulté).

Prenons deux exemples:

• Un chiffre : 85 % des utilisateurs visitent le site depuis un mobile (source : Google Analytics).
• Un constat : les visiteurs de LinkedIn se convertissent mieux que ceux de l’emailing, selon les données de HubSpot CRM.

Mais une donnée brute ne suffit pas. Pour qu’elle ait de la valeur stratégique, il faut l’interpréter. En lui donnant du contexte, elle devient une information. Et si vous y appliquez vos compétences métier (UX, SEO, CRM, etc.), vous obtenez une connaissance exploitable.

Exemple : Un taux de rebond de 78 % sur mobile est une donnée. Savoir qu’il concerne la landing page « /demo » est une information. Comprendre que la page ne s’affiche pas correctement sur iPhone 13 et réagir : c’est de la connaissance en action.

Cette logique, simple en apparence, est la base de toute analyse de performance marketing. Que vous utilisiez un tableur, un tableau de bord Google Data Studio ou un pipeline automatisé dans HubSpot, votre but reste le même : relier les KPI à des décisions concrètes. Par exemple :

• Améliorer le taux de conversion sur mobile via l’A/B testing (GA4 + Optimize)
• Réduire le CAC en identifiant les canaux les plus rentables
• Augmenter la fidélisation grâce à une meilleure segmentation comportementale

Comprendre cette chaîne – donnée → information → connaissance → action – est ce qui différencie un simple observateur d’un analyste marketing performant..

Pensez comme un analyste marketing et adoptez cette approche.

Pour répondre aux questions sur votre entreprise, vous devez avoir un état d’esprit curieux, ouvert, persévérant et prêt à remettre en question les évidences lors de l’analyse des données.

Le specialiste du marketing doit connaître et comprendre ses clients et les mécanismes commerciaux de son entreprise de manière à pouvoir agir dans le meilleur intérêt des deux parties.

Par conséquent, toute recommandation doit se fonder sur des éléments réels et passés observés, dont les analystes doivent estimer les inconnues de manière rigoureuse, aussi scientifiquement que possible, sans recourir à des conjectures.

C’est cette attitude envers la vie et les affaires, en plus des compétences de base du métier de marketeur, que je vais vous montrer

Quelle est la différence entre un KPI et modèle

Le modèle

Vous avez certainement entendu parler de KPI et de modèle.

Quelle est la différence ?

Un modèle est une simplification d’une situation réelle.

Il permet de :

• Mieux la comprendre,
• D’anticiper l’impact de certains facteurs,
• Prendre des décisions.

Imaginez que vous travaillez dans un magasin de vêtements pour femmes et que vous remarquez que des produits similaires (par exemple, des jupes courtes) ne se vendent pas au même rythme. Après une enquête plus approfondie, vous découvrez que ces produits similaires sont vendus à des prix différents. Vous aimeriez savoir, globalement, comment les ventes varient en fonction du prix. Un modèle de prévision des ventes peut vous y aider.

Vous analyserez l’effet des prix sur les recettes, vous représenterez donc divers produits et leurs prix, puis vous relierez les ventes aux prix grâce aux relations mises en évidence dans vos analyses. Ce faisant, vous prédirez les ventes à la suite d’un changement de prix et déciderez si vous souhaitez mettre en œuvre un changement de prix.

Par conséquent, un modèle vous aidera à simuler, à projeter et à vous guider dans vos décisions.

Apprenez-en plus sur les données web et les KPI

C’est par exemple une observation ou une mesure. Une donnée peut être quantitative (numérique telle que l’âge du client ou le montant des achats) ou qualitative (telle que le nom du client ou la catégorie du produit acheté).

Pour pouvoir utiliser vos données, vous allez devoir les transformer en connaissance.

En effet, une donnée brute ne vous permettra pas de prendre une décision. Vous allez devoir interpréter vos données. En lui donnant du sens, une donnée interprétée devient une information. Des informations analysées donnent ensuite lieu à une réflexion et si vous associez votre expérience, vos compétences et les échanges d’avis de vos collaborateurs, vous pourrez transformer ces informations en connaissances.

Les analytics sont un domaine très vaste, mais ici, je vais vous donner les bases pour que vous puissiez y naviguer aisément et savoir éventuellement comment travailler avec ou diriger des équipes de spécialistes tels que des data analyst.

Adoptez l’attitude de l’analyste marketing

Analyser des données afin de répondre à des questions sur votre entreprise nécessite d’adopter un certain état d’esprit. Vous découvrirez que les réponses ne sont pas toujours évidentes et que vous devez faire preuve de curiosité, d’ouverture d’esprit, de ténacité et ne pas craindre de remettre en question les évidences.

En outre, le spécialiste du marketing doit connaître et comprendre ses clients et les mécanismes commerciaux de son entreprise de manière à pouvoir agir dans le meilleur intérêt des deux parties.

Par conséquent, toute recommandation doit se fonder sur des éléments réels et passés observés, dont les analystes doivent estimer les inconnues de manière rigoureuse, aussi scientifiquement que possible, sans recourir à des conjectures.

C’est cette attitude envers la vie et les affaires, en plus des compétences de base du métier de marketeur, que je vais vous montrer

Quelle est la différence entre un KPI et modèle

Le modèle

Vous avez certainement entendu parler de KPI et de modèle.

Quelle est la différence ?

Un modèle est une simplification d’une situation réelle.

Il permet de :

• Mieux la comprendre,
• D’anticiper l’impact de certains facteurs,
• Prendre des décisions.

Imaginez que vous travaillez dans un magasin de vêtements pour femmes et que vous remarquez que des produits similaires (par exemple, des jupes courtes) ne se vendent pas au même rythme. Après une enquête plus approfondie, vous découvrez que ces produits similaires sont vendus à des prix différents. Vous aimeriez savoir, globalement, comment les ventes varient en fonction du prix. Un modèle de prévision des ventes peut vous y aider.

Vous analyserez l’effet des prix sur les recettes, vous représenterez donc divers produits et leurs prix, puis vous relierez les ventes aux prix grâce aux relations mises en évidence dans vos analyses. Ce faisant, vous prédirez les ventes à la suite d’un changement de prix et déciderez si vous souhaitez mettre en œuvre un changement de prix.

Par conséquent, un modèle vous aidera à simuler, à projeter et à vous guider dans vos décisions.

Les Key Performance Indicateurs ou indicateurs clés

Les KPI (Key Performance Indicators) vous aideront à vous évaluer à tout moment.

Pour notre exemple du prêt-à-porter, nous pourrions considérer les KPI suivants : les ventes par magasin, le nombre total de visiteurs, le montant du panier moyen, etc. Dans le contexte des modèles de prix, un autre KPI apparaîtrait : le niveau de prix (ou le prix moyen) et l’augmentation des ventes par rapport aux variations de prix.

Les KPIs sont donc comparables au tableau de bord d’un avion qui sert à indiquer si tout va bien sur la route choisie.

Les modèles et les KPI sont pertinents pour analyser une situation globale, sur la durée.

Intéressons-nous maintenant à l’un des indicateurs les plus répandus dans le monde des marketing analytics : le ROI.

Le ROI ou Return on Investment

Le retour sur investissement est le rapport entre le coût d’une activité et ses bénéfices.

Il est utilisé pour mesurer si une campagne de marketing a été un succès.

En fait, il s’agit du revenu créé par rapport à ce qui a été dépensé. Dans l’analyse marketing (comme nous l’avons vu au chapitre 2), l’objectif est de maximiser l’efficacité financière. Et c’est là que le ROI peut nous aider. L’objectif est de faire le meilleur usage possible de chaque euro.

Le ROI se calcule ainsi :

(Revenus générés – coûts de l’opération) / coûts de l’opération

Souvent exprimé en pour cent, le ROI sera considéré comme étant positif s’il est supérieur à 100 %. On considérera alors que l’opération marketing a créé de la valeur.

Plus concrètement, une campagne de publicité qui a couté 50 K€ et dont les revenus incrémentaux sont de 150 K€ aura le ROI suivant :

(150 – 50)/50 = 2 ce qui donne un retour sur investissement moyen de 200%.

N’oubliez pas que le retour sur investissement est uniquement financier. Il est donc important de définir clairement vos objectifs avant de commencer tout projet. Vous pouvez envisager de fixer des objectifs à la fois financiers et non financiers. Par exemple, si vous cherchez à augmenter le trafic sur votre site, vous pourriez vous fixer comme objectif d’augmenter le nombre de visiteurs de votre site de 10 % dans les 6 mois.

Nous ne considérons que les ventes incrémentales, c’est-à-dire les ventes supplémentaires liées aux actions de marketing que nous avons menées. Voyons comment calculer ces deux types de ventes à l’aide de deux méthodes différentes.

Comment determiner les ventes incrémentales

Definition : ventes incrémentales

Les ventes supplémentaires désignent les ventes additionnelles causées par une promotion, une publicité ou une autre forme d’activité marketing. Il s’agit donc d’une mesure de l’efficacité d’un type particulier d’effort marketing.

Incrémental signifie principalement des études et des rapports marketing basés sur des panels ou des chiffres de vente de l’entreprise. Il n’est pas toujours facile de dire si une augmentation du volume des ventes a été causée par une chose ou une autre.

L’analyse Pré-Post

Si nous reprenons l’exemple de notre campagne publicitaire, cette analyse permettra de comparer les performances de la campagne en comparant les résultats avant et après la campagne. Par exemple, si nous choisissons comme métrique de comparaison les ventes, l’augmentation sera la différence entre les ventes avant et après la campagne publicitaire.

En règle générale afin de conduire une analyse pré/post, vous pourrez suivre les étapes suivantes :

• Déterminer les indicateurs à analyser (un ou plusieurs).
• Pour déterminer la période d’analyse appropriée, vous devez examiner si le changement a eu un effet immédiat ou non. S’il n’y a pas eu d’effet immédiat, vous pouvez alors utiliser deux périodes de même durée, par exemple un mois avant et un mois après le changement.
• Analyse, c’est-à-dire récolte des données, calculs des indicateurs choisis sur les périodes d’analyse, comparaison des indicateurs entre les 2 périodes puis conclusion.

Ce type d’analyse est assez simple, facile à appliquer et très courant dans les entreprises.

Le groupe de contrôle

Imaginez que votre service marketing souhaite lancer des campagnes personnalisées

 pour un programme de fidélité pour vos clients.

La meilleure façon de procéder est d’offrir une remise de 20 % sur le prochain achat. Nous aurons besoin d’utiliser un groupe de contrôle pour cela.

Un groupe de contrôle est un groupe qui ne reçoit aucune offre mais qui sert de groupe de comparaison pour voir si les offres génèrent une différence dans le comportement d’achat. Il permet de tenir compte du fait que les gens peuvent acheter même sans recevoir d’offres.

Sans groupe de contrôle (un groupe de comparaison), il est impossible de savoir si une action a été efficace pour un public cible spécifique.

Il est généralement préférable d’utiliser une technique de randomisation pour créer un groupe de contrôle. Par exemple, si vous ne disposez pas d’un logiciel vous permettant de sélectionner un groupe de contrôle au hasard, vous pouvez simplement prendre les dix clients classés par ordre alphabétique ce qui est simple à faire avec un CRM comme HubSpot

Groupe de contrôle

Par ailleurs, en termes de taille et de portée, sans entrer dans des débats statistiques, votre groupe contrôlé sera solide s’il représente 10% de la population globale. Toutefois, si vous pouvez faire appel à des statisticiens, vous pouvez leur demander de vous aider à affiner ce pourcentage afin qu’il soit aussi important et statistiquement solide que possible.

Avez-vous déjà reçu un message marketing non sollicité d’une marque que vous fréquentez ?

Par exemple, si l’on vous propose des réductions dans un fast-food alors que vous êtes végétarien, ou si l’on vous montre des produits pour bébés alors que vous êtes célibataire et que vous n’avez pas encore d’enfants, ou si l’on vous dit que vous avez droit à une carte de crédit alors que vous avez déjà 32 ans. Ou si l’on vous propose un plan d’assurance alors que vous n’êtes même pas encore assuré.

Si c’est le cas, vous avez été victime de l’une des entreprises qui n’a pas correctement segmenté sa clientèle.

Pourquoi segmenter votre base prospects ?

La segmentation vous aide à comprendre la complexité de la situation en décomposant le problème en petites parties.

Cela vous permettra d’accéder à :

• Mieux comprendre les besoins de vos clients afin de mieux y répondre.

• De mieux cibler vos communications et vos messages de marketing et de vente

• Améliorez l’allocation des ressources de votre entreprise en vous assurant que les ressources sont allouées de manière appropriée.

Pour offrir la meilleure expérience possible à vos clients, celle qui leur donne envie de revenir.

Les différents types de segmentation marketing

Segmentation par données démographiques

Par exemple, les caractéristiques de vos clients comprennent leur âge, leur sexe, leur statut socio-économique (SES), leur niveau d’éducation, leur statut marital, etc.

La segmentation géographique

Pour répondre à ces questions, vous devrez d’abord déterminer dans quelle(s) région(s) vos clients résident (ou où ils consomment votre produit). Ensuite, vous vous poserez des questions comme celle de savoir si vos clients sont surreprésentés dans certains lieux géographiques. Enfin, vous voudrez savoir à quelle distance vos clients se trouvent de vos magasins physiques.

La segmentation psychographique

Elle est basée sur le mode de vie : les hobbies, les intérêts, ou encore les traits de personnalité.

La segmentation comportementale

Elle est basée sur le comportement des clients. Vous jonglez avec les informations relatives à la fréquence d’achat, aux marques préférées, à la sensibilité au prix, à la fidélité et à l’utilisation du site Web. Bien sûr, il y a le plus de données à portée de main.

Au niveau d’un CRM comme hubspot vous utilisez une liste intelligente : C’est une liste dynamique, qui est mise à jour automatiquement. Les contacts y sont ajoutés lorsqu’ils répondent aux critères fixés et en sont supprimés lorsqu’ils ne les remplissent plus. Par exemple, les listes intelligentes sont habituellement employées pour envoyer des e-mails marketing ciblés qui s’appuient sur le comportement et les propriétés de chaque contact. Ou encore, dans le cas d’une campagne d’e-mailing menée auprès d’un groupe spécifique de contacts, une liste intelligente peut être utilisée pour que les nouveaux contacts qui répondent aux critères définis soient ajoutés automatiquement à cette dernière. Dans le cas d’une newsletter régulière, une liste intelligente peut gérer automatiquement une liste d’abonnés en évolution constante.

Une segmentation type : la RFM – Récence, Fréquence, Montant

Il s’agit d’une segmentation très utilisée en marketing et relativement simple à effectuer. Vous l’utiliserez surtout dans des contextes où il y a des achats répétés comme les vêtements, la nourriture, les produits de beauté.

Nous utilisons la récence pour déterminer quels articles ont de la valeur pour nos clients. Les articles achetés récemment ont plus de valeur que les articles plus anciens. Par exemple, si nous savons qu’un client a acheté un article au cours de la semaine dernière, nous supposons qu’il est plus susceptible d’en acheter un autre chez nous.

La fréquence indique le nombre total de transactions effectuées par votre client au cours d’une période donnée. Plus la fréquence des transactions est élevée, plus la valeur de ce client est grande pour vous.

Enfin, la somme d’argent est la somme ou le coût moyen des dépenses de vos clients. Là encore, plus il est bas, mieux c’est.

Afin d’établir la RFM, il est commun de procéder par scoring, en attribuant un système de points à chaque indicateur de la RFM.

Sachez que vous pouvez également remplacer l’achat par le nombre de clics.

Choisissez votre modèle de segmentation

Alors, quelles segmentations dois-je utiliser ?

Assurez-vous que la segmentation est à la fois utile à des fins de gestion (c’est-à-dire qu’elle doit être exploitable) et facile à utiliser.

• Quels sont les objectifs et besoins de l’entreprise ?

• Quels sont les moyens à disposition ?

• Quel est le budget, mais aussi les ressources (avez-vous une équipe de statisticiens ou est-ce juste vous ?)

• Quelles sont les variables à intégrer ?

• Comment allez-vous communiquer cette segmentation et susciter l’adhésion au sein de votre entreprise ?

• Et enfin, quel suivi sera effectué ?

En vous posant ces questions, vous pourrez déterminer quelles sont les méthodologies les plus appropriées pour vous.

Comme mentionné ci-dessus, les segmentations RFM sont assez courantes, mais vous devez absolument les choisir en fonction de votre situation et de vos besoins spécifiques. Par exemple, si la localisation de vos clients est très importante pour votre entreprise, vous pouvez utiliser une segmentation géographique (par exemple, campagne / petites villes / villes moyennes / grandes villes) plutôt qu’une segmentation sectorielle.