Quelle efficacité, ROI / mesure, KPI / pour quel uplift ?

De wikidatamarketing
Sauter à la navigation Sauter à la recherche

Si la data est une richesse pour les entreprises, celle-ci reste théorique tant que les données n'ont pas été exploitées pour optimiser réellement des opérations marketing et générer un retour sur investissement (ROI). Concrètement, de nombreuses campagnes marketing ne sont pas ciblées et couvrent de larges audiences, y compris des consommateurs qui n'ont pas d'intérêt pour les produits proposés par l'annonceur ou, à l'inverse, qui sont déjà clients de cet annonceur (voire qui ont déjà acheté ces produits). L'exploitation des données consommateur en marketing digital consiste principalement dans l’utilisation de celles-ci pour le ciblage des opérations. Cela peut concerner : le ciblage d’opérations d'achat d'espaces (bannières, vidéos, habillages de pages...), celui d'emailing (de conquête ou de relation client), ou encore la personnalisation des sites. Pour bien évaluer la rentabilité d'une stratégie data, il faut donc mesurer le ROI de chaque opération exploitant des données.

Mesure des performances par type d'exploitation data :

Pour mesurer les performances de chaque type d'exploitation data (publicité online, emailing ou personnalisation), il faut définir des indicateurs spécifiques correspondant au levier marketing correspondant :

* Les campagnes de publicité online : L'efficacité de celles-ci se mesurent à travers deux familles d'indicateurs : ceux mesurant la réactivité immédiate du consommateur et ceux mesurant l'impact commercial. La réactivité immédiate va principalement être mesurée par le taux de clic sur les créations publicitaires. Pour évaluer l'uplift généré par les données exploitées (i.e. ici, la variation du taux de visite), il faut comparer le taux de clic des campagnes ciblées avec celui de campagnes non ciblées.

L'impact commercial sera lui mesuré par plus d'indicateurs qui dépendent du métier de l'annonceur qui exploite les données :

1. Pour les e-marchands, le taux de mise en panier, le taux de conversion et le panier moyen généré par les campagnes exploitant les données permettent de mesurer cette performance.

2. Pour les annonceurs qui recrutent des leads (qui vont ensuite être transformés par une équipe commerciale : crédit, assurance, B2B ...), les indicateurs liés au recrutement de leads et à leur qualité sont à privilégier. On mesurera donc le taux de remplissage de formulaire de leads et la transformation des leads en clients.

3. Pour les annonceurs qui ont des objectifs d'image (Branding), le cas est beaucoup plus compliqué. Si l'annonceur monte des opérations de type « jeu concours », les mêmes indicateurs que pour les leads peuvent être utilisés. Si celui se cantonne à des campagnes purement Branding (e.g. affichages, presse spécialisée, cinéma), il sera extrêmement complexe de mesurer l’efficacité du ciblage grâce aux données.

Quel que soit le métier de l'annonceur exploitant les données, il faudra comparer : les indicateurs constatés sur la campagne ciblée avec ceux de campagnes non ciblées (n'exploitant aucune donnée).

* Les campagnes d'emailing : Comme pour les campagnes de publicité online, il faut distinguer des indicateurs de réactivité immédiate et des indicateurs d'impact commercial.

  • La réactivité immédiate sera mesurée principalement par le taux d'ouverture, spécifique à l'emailing, et le taux de clic, comme pour les campagnes de publicité.
  • L'impact commercial pourra être mesuré de la même manière que pour les campagnes de publicité online (quelle que soit la catégorie de l'annonceur) ou par la pose de population témoin à la campagne ou à l’année.


* La personnalisation on-site : Les données peuvent également être utilisées pour améliorer la réactivité des internautes sur le site web de l'annonceur, notamment en les exploitant pour mieux cibler des mises en avant promotionnelles ou produits. Dans ce cas, ce sont les taux de conversion sur le site qui seront pris en compte. Par exemple, le taux de mise en panier, le taux de conversion sur vente ou le taux de remplissage de formulaires de leads qualifiés. En ce qui concernent les annonceurs ayant des objectifs d'image, l'efficacité de l'apport d'un ciblage data de la personnalisation on-site pourra être mesurée par des indicateurs mesurant la qualité d'une session (i.e. temps passé, nombre de pages vues, accession de l'utilisateur à certains contenus).


Au final, il y a autant d'indicateurs que d'objectifs :

En fonction des objectifs de l'annonceur et des leviers marketing qu'il exploite, les indicateurs permettant de mesurer l'uplift généré par l'utilisation de données sera différent. On peut néanmoins retenir un principe générique et simple : la pratique de l'AB Testing. Réaliser pour chaque opération ciblée (e.g. campagne publicitaire, emailing), la même opération non ciblée, puis comparer les mêmes indicateurs sur celles-ci, est une méthode efficace.


Cette définition a été rédigée par Emmanuel Brunet CEO d’Eulerian, membre de l'association du CPA