Qu'est-ce que l'analyse marketing ? Tout comprendre sur l'application des données dans les stratégies marketing

Le Marketing Analytics est un domaine de plus en plus prisé. Au lieu de prendre des décisions basées sur des opinions et des intuitions, les entreprises doivent analyser les données de performance pour plus de précision et de sécurité dans les stratégies. Dans cet article, nous allons mieux comprendre la puissance du Marketing Analytics et comment l'appliquer dans votre entreprise !

Le marketing est souvent considéré comme un domaine créatif des entreprises. C'est là que sortent les campagnes qui mettent les marques dans la rue et ravissent le consommateur. Cependant, il y a une partie qui n'apparaît pas tellement, mais qui a une grande importance stratégique : Marketing Analytics.

C'est le domaine analytique du marketing, qui vous permet de créer des stratégies plus précises et efficaces basées sur des données. Les décisions, les campagnes et la créativité doivent être basées sur des évaluations de performances afin que l'entreprise ne se perde pas en chemin.

Cependant, de nombreuses entreprises n'adoptent pas Marketing Analytics. Tu sais ce que ça veut dire? Qu'ils sont dans le noir. Ne sachant pas d'où ils viennent, s'ils agissent correctement et où ils doivent aller, ils n'obtiendront guère les résultats escomptés.

Pour éclairer ce chemin, vous devez comprendre ce qu'est le Marketing Analytics, quelle est son importance et comment l'appliquer dans votre entreprise. C'est pourquoi nous sommes ici ! Voici ce que vous apprendrez dans cet article :

• Qu'est-ce que l'analyse marketing
• Quels sont les avantages de Marketing Analytics
• Fonctionnement de l'analyse marketing
• 6 erreurs à éviter
• Quels sont les principaux outils
• Comment appliquer Marketing Analytics dans votre entreprise

Allons-y, d'accord ? Suivez-nous maintenant pour tout savoir sur Marketing Analytics !

Qu'est-ce que l'analyse marketing ?

Marketing Analytics est une discipline marketing qui fonctionne avec la collecte et l'analyse de données pour comprendre les modèles, évaluer les stratégies et prendre de meilleures décisions.

C'est le domaine qui plonge dans les données pour comprendre quels résultats ont été obtenus, si l'entreprise est sur la bonne voie et quelles tendances se profilent à l'horizon. C'est donc une pratique qui rend compte du passé, analyse le présent et guide l'avenir.

Marketing Analytics est lié au concept de big data, qui fait référence à l'explosion des données dans le monde numérique. Les entreprises disposent aujourd'hui d'une multitude de données disponibles sur leurs performances, le marché, les consommateurs et les concurrents. Après tout, (presque) tout peut être suivi, surveillé et stocké aujourd'hui.

Seules ces données seules sont inutiles si l'entreprise ne sait pas comment les gérer. Marketing Analytics est donc le domaine qui leur sera consacré : en créant une structure et une culture axées sur les données, l'entreprise commence à suivre, collecter et analyser stratégiquement les données afin d'atteindre ses objectifs marketing.

Ainsi, Marketing Analytics s'avère être l'un des outils d'intelligence d'affaires les plus importants, qui fait référence à la transformation des données en intelligence comme support de gestion d'entreprise.

Il est également nécessaire de préciser que Marketing Analytics englobe l'analyse Web et l'analyse numérique. Mais ce n'est pas synonyme d'eux, bien que tous ces concepts utilisent l'analyse de données pour améliorer les performances d'une entreprise et préparer l'avenir.

L'analyse Web se réfère uniquement à l'univers des données Web (sites Web et pages). L'analyse numérique couvre les données de divers canaux interactifs, y compris les sites Web et les pages Web, mais aussi les réseaux mobiles, sociaux et autres. Marketing Analytics, à son tour, englobe toutes les données liées au marketing, qu'elles proviennent de canaux en ligne ou hors ligne.

Quels sont les avantages de l'analyse marketing ?

Dans un scénario de plus en plus complexe et concurrentiel, Marketing Analytics tend à être un différentiel. Les parcours d'achat sont devenus chaotiques, les consommateurs sont devenus plus exigeants, les concurrents sont plus attentifs et les ressources se raréfient.

Ainsi, les entreprises qui savent comment utiliser les données pour comprendre ce scénario, saisir les opportunités et minimiser les risques peuvent obtenir de meilleurs résultats.

Ensuite, vous verrez les avantages de Marketing Analytics qui peuvent donner à votre entreprise une longueur d'avance sur vos concurrents :

Mesurer la performance des stratégies

C'est peut-être le principal avantage de Marketing Analytics : vous pouvez surveiller les performances marketing et savoir ce qui fonctionne bien et ce qui peut s'améliorer. C'est ce qui vous permet d'optimiser les stratégies pour obtenir de meilleurs résultats et atteindre vos objectifs.

Quantifier le ROI des stratégies

L'une des mesures que vous pouvez effectuer concerne le retour sur investissement (ROI), en particulier dans le marketing numérique. De cette façon, vous pouvez évaluer l'impact des campagnes et des stratégies sur la trésorerie de l'entreprise et vous concentrer sur les optimisations du rendement financier, ce qui, en fin de compte, est ce qui compte vraiment.

Restez concentré sur les objectifs

Lors de l'évaluation de la performance des stratégies, l'intention est de vérifier qu'elles vont à l'encontre des objectifs définis par l'entreprise. Par conséquent, l'adoption de Marketing Analytics est un moyen de garder l'équipe toujours alignée sur les objectifs micro et macro de l'entreprise.

Comprendre le comportement des consommateurs

Marketing Analytics vous aide également à mieux connaître le consommateur. Vous pouvez collecter des données sur le profil de votre audience sur différents canaux, sur le comportement des internautes sur votre site et sur la manière dont ils réagissent à vos stratégies. Ainsi, il est possible de créer un personnage plus réaliste et de tracer de meilleures stratégies pour lui.

Surveiller les concurrents

Marketing Analytics ne regarde pas seulement à l'intérieur. Vous pouvez également collecter des données sur les actions de vos concurrents et comprendre ce qu'ils font, quelles stratégies fonctionnent et comment vous pouvez vous préparer à les affronter.

Stratégies de défense

Ceux qui travaillent dans le marketing connaissent l'importance de présenter des résultats. Il peut s'agir du PDG de l'entreprise, du responsable de secteur, du chef d'équipe ou de collègues. Et pour défendre les stratégies adoptées, il faut savoir analyser les données et construire des rapports efficaces.

Soutenir la prise de décision

Comme nous l'avons dit, Marketing Analytics ne regarde pas seulement le passé et le présent. L'analyse de données est essentiellement pour l'avenir, pour que l'entreprise prenne de meilleures décisions et crée de meilleures stratégies pour atteindre ses objectifs.

Augmenter la prévisibilité

L'analyse des données n'est pas comme une boule de cristal pour prédire l'avenir. Mais cela aide à identifier les modèles et les tendances qui anticipent ce qui est à venir. Ainsi, l'analyse prédictive permet à l'entreprise de se préparer aux risques et aux opportunités qui se profilent à l'horizon.

Comment fonctionne l'analyse marketing ?

Marketing Analytics ne se limite pas à l'analyse de données. Il existe des étapes précédentes qui définissent les processus de suivi et de collecte de données pour que l'analyse remplisse sa fonction. Voyons maintenant les trois étapes fondamentales de Marketing Analytics :

1. Suivre les données

La première étape de Marketing Analytics consiste à suivre les données. Comme nous l'avons dit, il existe une pléthore de données. Mais vous ne les suivrez pas tous pour l'analyse marketing, uniquement ceux générés par vos canaux marketing.

Les sites Web payants, les réseaux sociaux, les applications et les médias, par exemple, sont des canaux qui concentrent leurs efforts de marketing numérique. Par conséquent, vous devez suivre les données des interactions des consommateurs dans ces canaux pour comprendre comment ils réagissent à vos stratégies.

Disons, par exemple, que vous avez un e-commerce et que vous investissez dans des liens sponsorisés. Vous devez donc suivre le chemin parcouru par les acheteurs de votre boutique en ligne pour identifier combien proviennent de cette annonce dans le moteur de recherche. Ainsi, vous pouvez comprendre combien de clients, combien de ventes et quels revenus cet investissement a générés.

Pour suivre ces données, vous devez utiliser des paramètres de suivi dans les URL et installer le code sur votre site. Plus tard, nous vous expliquerons comment procéder.

2. Recueillir des données

Avec le suivi, vous pouvez accéder à diverses informations sur les performances de vos stratégies marketing. Ensuite, dans un outil (automatique) ou un tableur (manuel), vous collecterez les données dont vous avez besoin pour faire l'analyse.

Mais vous devez vous concentrer uniquement sur eux pour effectuer une analyse productive, sinon vous risquez de vous perdre dans tant de données.

Par conséquent, la collecte de données doit être guidée par les KPI de la stratégie, qui sont les mesures liées aux objectifs stratégiques. Ce sont eux qui vous disent quelles données vous devez collecter pour faire l'analyse.

Pour vous aider à identifier ces indicateurs, nous vous avons apporté les mesures clés que vous pouvez suivre :

• Métriques du site ou du blog : nombre de sessions, nombre de visiteurs, durée moyenne de session, pages par session, sources de trafic, taux de rebond, taux de conversion.
• Métriques SEO : trafic organique, position serp, taux de conversion organique, autorité de domaine, autorité de page.
• Mesures des médias payants : taux de clics (CTR), taux de conversion payant, coût par clic (CPC), coût pour mille impressions (CPM), coût par prospect (CPL), coût par acquisition (CPA).
• Mesures des réseaux sociaux : portée, engagement, trafic sur les réseaux sociaux, taux de conversion sur les réseaux sociaux.
• Métriques d'email marketing : taux de livraison, taux d'ouverture, taux de clics (CTR), taux de conversion, désinscription.
• Métriques commerciales : retour sur investissement (ROI), coût d'acquisition client (CAC), revenu mensuel récurrent (MRR), coût par acquisition (CPA), taux de rétention.

3. Afficher les données

Après avoir suivi et collecté les données, elles doivent être visualisées de manière conviviale pour effectuer l'analyse. Après tout, les données brutes ne disent pas grand-chose, mais les graphiques et les tableaux rendent les données intelligibles.

La visualisation des données est l'un des domaines de Marketing Analytics, responsable de la représentation visuelle des données. Cela se fait généralement par le biais de graphiques, de tableaux, de cartes et d'autres fonctionnalités, qui sont regroupés dans des tableaux de bord de performances (ou tableaux de bord).

La visualisation des données permet à la personne chargée de l'analyse de gérer, de croiser et de segmenter les données pour percevoir les modèles et les tendances et extraire des informations.

Ce serait pratiquement impossible uniquement avec les données brutes. D'autre part, un graphique à barres met en évidence la croissance du trafic du site par rapport au mois dernier, par exemple. C'est cette vision que l'analyste doit avoir.

6 erreurs à éviter

Quelles sont les erreurs les plus courantes des entreprises en Marketing Analytics ? Nous avons rassemblé ici les pratiques à éviter pour ne pas créer de goulots d'étranglement dans vos processus. Suivre:

1. Ne documentez pas les résultats

Il n'y a aucun moyen de vérifier les performances d'une stratégie si vous n'avez pas d'enregistrements à son sujet. Et nous ne parlons pas seulement de données de performance, mais aussi de documentation de planification, d'objectifs, de buts.

L'enquête Content Trends a soulevé une donnée intéressante à ce sujet : seulement 36,5 % des entreprises interrogées avaient une stratégie de marketing de contenu documentée. Malheureusement, c'est l'une des principales erreurs qui rendent le Marketing Analytics impossible.

2. Perdre du temps

Perdre du temps dans le processus est également une erreur courante. Cela peut arriver pour différentes raisons :

• Il n'y a pas de stratégie définie, donc personne ne sait quelles données sont les plus pertinentes ;
• Il n'y a pas d'outils ni d'automatisation des processus, l'équipe doit donc collecter des données, effectuer des analyses et créer des rapports manuellement ;
• Il n'y a pas de professionnels dédiés, donc les données et les analyses sont en arrière-plan.

3. Concentrez-vous uniquement sur les outils

Les outils sont essentiels pour optimiser et rationaliser le travail. Mais de nombreuses entreprises pensent que les outils résoudront tous leurs problèmes, alors que la solution réside davantage dans les ressources humaines et moins dans les technologies.

L'un des gourous de l'analyse numérique, préconise la règle 10/90 : si vous investissez 10 $ dans des outils et services de données, vous devez investir 90 $ dans des personnes qui savent comment extraire de la valeur de ces données. Ce ratio montre clairement ce qui fait vraiment la différence en Marketing Analytics !

4. Surveillez les mauvais indicateurs

Une autre erreur courante consiste à surveiller des mesures qui n'ont pas d'importance pour votre entreprise. Chez Jezweb, nous appelons cela des métriques de vanité de données - elles impressionnent, remplissent de fierté, mais elles sont superficielles et ne vous aident pas à prendre de meilleures décisions. Les goûts et le nombre de followers sont généralement comme ça.

Par conséquent, vous devez cibler les mesures qui ont un impact réel sur votre entreprise et montrer si vous atteignez vos objectifs. Ces mesures sont les KPI ou indicateurs de performance clés que nous avons mentionnés précédemment.

5. Ignorez la puissance de la visualisation des données

Présenter les résultats d'une campagne marketing aux dirigeants de l'entreprise doit avoir un impact. Mais si vous prenez les données sous forme de chiffres et de tableaux sans aucune fadeur, cela peut frustrer les attentes et ne pas faire passer votre message.

C'est l'une des fonctions les plus importantes de la visualisation de données, qui a le pouvoir de transmettre des informations plus rapidement et plus précisément, ainsi que de ravir les gens. Ne l'oubliez pas lors de la rédaction de vos rapports marketing !

6. Ne pas avoir d'organisation

Marketing Analytics nécessite de l'organisation. Vous gérez des milliers de données provenant de plusieurs sources et de plusieurs périodes pour analyser différentes stratégies marketing. Vous vous rendez compte de la complexité ?

Par conséquent, vous devez vous organiser. Par exemple, définissez des critères de regroupement des données, adoptez des conventions de dénomination pour les campagnes et les canaux marketing, et disposez d'un calendrier régulier pour surveiller les métriques. De telles attitudes aident à organiser les routines de Marketing Analytics.

Quels sont les principaux outils ?

L'utilisation d'outils n'est pas obligatoire, mais ils optimisent le Marketing Analytics. Par conséquent, il est important de savoir quels sont les principaux outils que vous pouvez utiliser.

Google Analytics est la plateforme d'analyse de données la plus connue et la plus utilisée, car elle est assez robuste même dans la version gratuite. Dans l'enquête Marketing Tools, Google Analytics apparaît comme le premier outil de collecte et de gestion de données (58,9% des entreprises l'utilisent).

Mais en plus de GA, il existe plusieurs autres outils pour analyser les performances des stratégies et mieux connaître votre audience sur différents canaux. En voici quelques uns:

• Web analytique : Google Analytics, Adobe Analytics.
• Analyse du comportement : Hotjar, Crazy Egg.
• Test et optimisation : Optimizely, Google Optimize.
• Référencement : Google Search Console, SEMrush, Ahrefs.
• Réseaux sociaux : Facebook Insights, Quintly, SocialBakers.
• Marketing par e-mail : MailChimp, GetResponse.
• CRM : Salesforce, RD Station.
• Analyse des concurrents : SEMrush, SimilarWeb.
• Visualisation des données : Google Data Studio, Tableau, Cyfe.

Comment puis-je appliquer Marketing Analytics à votre entreprise ?

Maintenant, approfondissons la pratique de Marketing Analytics, de la configuration du suivi des données à la prise de décision basée sur les données. Suivre:

Comment configurer le suivi des données ?

La mise en place du suivi des données est une étape essentielle dans Marketing Analytics. Après tout, vous avez besoin de données complètes et fiables pour faire une bonne analyse.

Cela dit, introduisons maintenant quelques concepts importants pour le suivi. Ils font référence à des paramètres et des codes que vous devez installer sur votre site pour suivre les activités des utilisateurs par rapport à leurs stratégies. Vérifier:

Utiliser les paramètres UTM

Les paramètres UTM sont des balises que vous pouvez ajouter aux URL de votre site pour identifier les sources de trafic.

Google propose un générateur d'URL pour cela. Vous pouvez définir des paramètres pour la source (utm_source), le média (utm_medium) et la campagne (utm_campaign). Si l'utilisateur clique sur une campagne d'été de votre entreprise sur Facebook, par exemple, l'URL pourrait ressembler à ceci :

www.exemplo.com/?utm_source=facebook&utm_medium= social &utm_campaign= été

Installer le gestionnaire de balises

Le gestionnaire de balises est un outil gratuit de Google permettant de faciliter l'installation et la gestion des scripts pour un site Web. Ces codes sont insérés dans le site pour suivre les activités des utilisateurs.

La balise Analytics, par exemple, est ce qui vous permet de suivre toutes les données de visite que vous voyez dans l'outil. Un autre exemple est la balise de remarketing Google Ads et Facebook Ads, qui vous permet d'identifier les utilisateurs qui ont consulté une page et de créer des campagnes de remarketing.

Installer des pixels de suivi

Le pixel de suivi est également un code installé sur le site pour permettre le suivi des activités ou des conversions des utilisateurs. Chaque outil publicitaire a le sien, comme le pixel Facebook, le pixel Google Ads, le pixel Hotmart, etc.

Cela fonctionne comme ceci : si l'utilisateur a cliqué sur une annonce d'achat sur Instagram et a atteint la page sur laquelle le pixel est installé, le site envoie un avertissement à Instagram indiquant que l'utilisateur était là et converti. Ces informations apparaissent donc dans les rapports publicitaires de la plateforme.

Configurer le suivi des événements

Le suivi des événements est un paramètre personnalisé de Google Analytics qui vous permet de surveiller certaines actions de l'utilisateur sur un site Web. Par exemple : téléchargez un livre électronique, regardez une vidéo (lecture, pause), faites défiler la page ou cliquez sur une image.

Définir des modèles d'attribution

Les modèles d'attribution sont différentes façons d'attribuer les mérites d'une conversion aux canaux marketing en suivant les parcours des utilisateurs. Les modèles peuvent être configurés dans Google Analytics et Facebook Ads.

Le modèle le plus courant est l'attribution de la dernière interaction, où le dernier canal auquel l'utilisateur a accédé avant d'effectuer un achat reçoit le crédit de la conversion.

Cependant, le parcours d'achat peut être beaucoup plus complexe et passer par des canaux qui influencent davantage la conversion. Il existe donc d'autres modèles : première interaction, linéaire, positionnel, temporel et personnalisé.

Comment créer une feuille de calcul de suivi ?

Après avoir configuré le suivi des données, vous pouvez utiliser des outils pour collecter et suivre les métriques.

Mais pour ceux qui débutent en Marketing Analytics, il est intéressant de créer un tableur et de faire un suivi manuel . De cette façon, vous pouvez mieux comprendre comment tout fonctionne et quelles données sont vraiment importantes, puis automatiser la collecte dans les outils.

Vous pouvez créer vous-même une feuille de calcul dans Excel, mais le conseil est d'utiliser Google Sheets, qui est stocké dans le cloud et vous permet de partager avec votre équipe. Vous pouvez également créer une feuille de calcul pour chaque stratégie, chaque canal, chaque métrique - tout dépendra de la façon dont vous et votre équipe préférez vous organiser.

Supposons, par exemple, que vous souhaitiez suivre les conversions générées par une campagne publicitaire dans Google Ads et Facebook Ads et comprendre quel canal est le plus efficace.

Tout d'abord, vous devez créer une feuille de calcul de base à remplir avec des données quotidiennes pendant toute la durée de la campagne. Parmi les mesures, vous pouvez surveiller le CTR, le CPC, les ventes et les revenus pour chaque canal.

Parce que vous surveillez manuellement, vous devrez accéder aux rapports de chaque plateforme pour collecter les données. Avec eux, vous pouvez donc déjà identifier les valeurs et les variations de la période. Ensuite, vous verrez ce qui est plus intéressant, c'est de construire des graphiques pour faciliter l'analyse.

Bien sûr, ici on simplifie les données et le tableau, avec des valeurs hypothétiques, histoire de mieux comprendre. Mais au fur et à mesure que vous vous familiarisez avec les feuilles de calcul, vous pouvez rendre ce suivi plus complet.

De plus, avec un peu plus de débrouillardise dans les feuilles de calcul, vous pouvez également extraire les données des plateformes directement vers les feuilles de calcul, sans avoir à collecter manuellement chaque donnée. À la fin de ce texte, vous verrez une feuille de calcul qui fait cela (mais continuez à lire là-bas, d'accord ?).

Comment afficher les données et créer des rapports ?

Le tableau de bord marketing ou tableau de bord est l'endroit où vous affichez vos métriques sous forme de graphiques et de tableaux. Il fonctionne comme le panneau de contrôle d'une voiture, qui affiche les principaux indicateurs et allume une alerte lorsque quelque chose ne va pas bien.

Lors de la création de graphiques, il est important de savoir comment regrouper, segmenter, croiser et comparer des données. Ils ne sont pas seulement là pour être lus, mais pour être travaillés, afin que vous puissiez interpréter les modèles et les tendances et en extraire des informations.

Après tout, rappelez-vous quels outils génèrent des tableaux de bord, mais seules les personnes sont capables de générer de l'intelligence. C'est à ça que tu es bon !

En suivant l'exemple ci-dessus, vous pouvez consolider les données dans des graphiques qui montrent la progression de la campagne et comparer les performances de chaque canal.

Vous pouvez toujours créer d'autres graphiques comme celui-ci et créer un tableau de bord avec plusieurs indicateurs pour obtenir une vue complète des performances de la stratégie.

En plus de créer des tableaux de bord pour l'analyse, vous devez également créer des rapports marketing à présenter aux clients, responsables, responsables et collègues. Pour chacun de ces publics, comprenez quelles mesures sont les plus pertinentes.

Les managers, par exemple, sont plus intéressés par les données sur les revenus, le ticket moyen, le retour sur investissement. Les responsables marketing, à leur tour, ont besoin de ces informations, mais aussi des médias qui génèrent le plus de revenus ou des produits qui se vendent le plus.

Les rapports d'analystes doivent détailler davantage les performances des annonces, des mots clés, du CTR, du CPC et d'autres données permettant d'optimiser les campagnes.

Un bon outil pour créer des tableaux de bord est Google Data Studio, qui vous permet d'intégrer des données provenant de différents canaux, de les partager avec l'équipe et de faire des soumissions de rapports planifiées. Vous pouvez toujours personnaliser l'apparence pour mieux communiquer avec votre public.

Comment prendre des décisions marketing basées sur les données ?

Le grand secret de Marketing Analytics réside dans la transformation des données en intelligence. Ils devraient servir les entreprises à prendre de meilleures décisions pour leur avenir.

C'est la prémisse du marketing axé sur les données. Toutes les décisions passent par la collecte et l'analyse de données sur les campagnes, les audiences et les concurrents, afin que l'entreprise puisse percevoir les tendances et définir ses trajectoires avec plus de précision et de sécurité.

Disons, par exemple, que votre objectif est d'accroître la notoriété de la marque et que l'un de vos KPI est le pourcentage de nouveaux visiteurs. Ainsi, dans l'analyse de données, vous pouvez segmenter ce pourcentage par ville, média ou campagne pour extraire des informations.

Vous remarquerez peut-être, par exemple, qu'une région particulière du pays a attiré de nombreux nouveaux visiteurs au cours de la dernière année. Ainsi, avec ces informations en main, l'entreprise peut enquêter sur les motivations et intensifier ses efforts de branding.

Notez que les décisions marketing basées sur les données sont axées sur les objectifs stratégiques et les KPI. Ils ne sont jamais perdus de vue, car ce sont eux qui conduisent l'entreprise vers le succès.

Qui devrait faire de l'analyse marketing ?

Le Marketing Analytics n'est-il qu'une préoccupation des chefs d'entreprise ? Ou les responsables marketing ? Après tout, qui devrait s'engager dans cette activité ?

Idéalement, l'analyse des données n'est pas propre à un professionnel, ni limitée à un domaine de l'entreprise. L'analyse marketing doit impliquer toute l'équipe, de l'analyste au responsable. Chacun doit collecter, analyser et présenter des données en fonction de son niveau de performance.

Pour ce faire, il ne suffit pas de louer des outils et de les pousser aux employés. Il est nécessaire de former, d'instruire et, surtout, de créer une culture axée sur les données. Avec cette culture renforcée dans l'organisation, aucune décision n'est prise sans regarder les données.

De plus, cette culture est liée à la transparence et à l'échange d'informations entre les différents domaines. Le marketing et les ventes, par exemple, partagent des données sur les prospects pour améliorer les taux de conversion dans l'entonnoir. A la place de la compétitivité entre les équipes, l'entreprise privilégie la collaboration.

Enfin, pour terminer cet article, nous avons apporté une citation, attribuée à l'ingénieur et statisticien W. Edwards Deming : « in God we trust ; tous les autres doivent apporter des données ».

Cette phrase résume l'importance des données pour guider les décisions commerciales. Avec du personnel et une structure pour les dénouer, ils sont en mesure de guider les entreprises vers le succès. Alors mettez de côté les décisions marketing basées sur des achismos, des opinions, des intuitions, qui ont tendance à mettre votre entreprise sur la mauvaise voie.

Si l'avenir est plein d'incertitudes, Marketing Analytics est ce dont votre entreprise a besoin pour minimiser les risques et emprunter les meilleures voies.