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Quels sont les 10 pratiques les plus importante dans l’analyse marketing des données ?

Nicolas Verlhiac
Nicolas Verlhiac
26 avril, 2022
7 min
Quels sont les 10 pratiques les plus importante dans l’analyse marketing des données ?

Si vous vous demandez à quoi correspond une données marketing, vous pouvez lire en amont notre article sur ce qu’est une donnée.

Dans de nombreux cas, le marketing consiste à analyser, concevoir et présenter. Analyser les exigences du marché, des clients et des concurrents, concevoir l’entrée sur le marché et le positionnement des produits et présenter des projets de décision.

Si l’on regarde l’ancienne façon de faire des affaires, avant l’arrivée d’Internet, nous aurions par exemple eu un magasin physique et nous aurions passé une annonce dans un journal. Lorsque les gens venaient dans notre magasin, nous avions peut-être l’impression qu’ils avaient trouvé notre magasin grâce à l’annonce dans le journal, mais nous ne pouvions pas en être sûrs.

Aujourd’hui, nous pouvons tout mesurer très précisément. Lorsque quelqu’un vient dans notre boutique de commerce électronique, nous pouvons voir quels produits il consulte et surtout s’il achète et quoi. Nous pouvons ensuite remonter jusqu’à ce client et savoir d’où il vient.

Dans ce contexte, il existe aussi bien des données marketing basées sur des enquêtes statistiques et des sondages que des données modélisées basées sur des simulations fiables à partir de données réelles. Nous allons faire le tour des 10 meilleures pratiques à mettre en place pour analyser au mieux vos données marketing.

1. Définissez vos objectifs.


Les objectifs de l’analyse marketing consistent à examiner le marché d’un bien ou d’un service afin de déterminer la meilleure façon de le vendre. Cela peut impliquer l’étude des données démographiques des clients potentiels, l’analyse des habitudes d’achat des clients et l’évaluation de la concurrence. L’analyse marketing peut également consister à tester différentes stratégies de marketing pour voir laquelle est la plus efficace.

Voici quelques exemples pour illustrer :

  • Comprendre ce que les clients pensent des produits ou services d’une entreprise.
  • Déterminer les facteurs qui influencent les décisions d’achat des clients.
  • Identifier les opportunités ou les menaces sur le marché d’une entreprise.
  • Évaluer l’efficacité des campagnes de marketing d’une entreprise.
  • Suivre l’évolution du comportement des clients dans le temps.
  • Prévoir les ventes ou les parts de marché futures.

2. Identifiez votre public cible.


La première étape consiste à identifier votre public cible. Pour ce faire, vous devez comprendre votre produit ou service et le besoin ou l’envie qu’il satisfait. Une fois que vous savez cela, vous pouvez commencer à identifier les caractéristiques de votre client idéal. Il existe quelques questions clés pour identifier votre public cible :

  1. Examinez votre clientèle actuelle.
    1. Qui sont vos clients actuels ?
    2. Qu’ont-ils en commun ?
    3. Quelles sont les caractéristiques démographiques de mon client idéal ?
    4. Quels sont ses intérêts ?
    5. Quelles sont ses valeurs ?
    6. Qu’est-ce qui les motive ?
    7. Quels sont les défis auxquels ils sont confrontés ?
  2. Examinez votre concurrence. Qui ciblent-ils ?
  3. Examinez votre produit ou service. Quel avantage procure-t-il ? Qui est le plus susceptible d’avoir besoin ou de vouloir cet avantage ?
  4. Examinez votre matériel de marketing. Qui semblent-ils cibler ?
  5. Demandez-vous qui vous voulez cibler. C’est souvent le facteur le plus important pour déterminer votre public cible.

Une fois que vous avez une bonne compréhension de votre public cible, vous pouvez commencer à l’atteindre par le biais du marketing et de la publicité.

3. Recueillez des données à partir de sources multiples.


Dans le monde du marketing, les données sont tout. Sans elles, les entreprises n’auraient aucun moyen de savoir qui est leur public cible, ce qu’il veut ou comment l’atteindre. Heureusement, les spécialistes du marketing disposent aujourd’hui d’une multitude de sources de données, tant en ligne que hors ligne.

L’une des plus importantes sources de données pour les spécialistes du marketing est celle des consommateurs. Elles peuvent être recueillies par le biais d’enquêtes, de groupes de discussion et d’études de consommation. Ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre les besoins et les désirs des consommateurs, et pour développer des stratégies de marketing qui sont plus susceptibles de résonner avec eux.

Les données sur la concurrence constituent une autre source importante de données. Elles peuvent être recueillies par divers moyens, notamment des rapports de recherche, des analyses de la concurrence et des outils en ligne. Ces données peuvent être utilisées pour mieux comprendre les stratégies utilisées par vos concurrents et pour développer vos propres stratégies qui vous donneront un avantage concurrentiel.

Enfin, n’oubliez pas les données dont vous disposez déjà au sein de votre propre organisation. Ces données peuvent être recueillies auprès de vos équipes de vente et de service à la clientèle, et peuvent être utilisées pour mieux comprendre vos propres clients et développer des stratégies de marketing plus ciblées.

Spécificité du web marketing


Il existe plusieurs façons de collecter des données provenant de sources multiples dans le cadre du marketing web. L’une d’entre elles consiste à utiliser un outil comme Google Analytics pour suivre les données que vous recueillez sur votre site Web. Cela vous permettra de voir comment vos visiteurs interagissent avec votre site et quelles sont les pages qui les intéressent le plus.

Une autre façon de collecter des données provenant de plusieurs sources est d’utiliser un outil comme Facebook Insights. Cela vous permettra de voir comment vos fans interagissent avec votre page et quel est le contenu qui les intéresse le plus.

Enfin, vous pouvez également utiliser un outil comme Twitter Analytics pour suivre les données que vous collectez sur votre compte Twitter. Cela vous permettra de voir comment vos followers interagissent avec vos tweets et quel est le contenu qui les intéresse le plus.

Toutes ces sources de données sont importantes pour la réussite du marketing. En les utilisant, vous pouvez dresser un tableau plus complet de votre public cible et créer des campagnes de marketing plus susceptibles de l’atteindre et de trouver un écho auprès de lui.

4. Nettoyez et préparez vos données.


La préparation des données est le processus de nettoyage et d’organisation des données afin qu’elles puissent être utilisées pour l’analyse. Il s’agit d’une étape essentielle du processus d’analyse des données, car elle peut vous aider à éviter les inexactitudes et les biais dans vos résultats.

Il y a quelques étapes clés à suivre lors de la préparation des données pour l’analyse. Tout d’abord, vous devez vérifier l’absence de valeurs manquantes et de valeurs aberrantes. Les valeurs manquantes peuvent introduire un biais dans vos résultats, il est donc important de les identifier et de les traiter de manière appropriée. Les valeurs aberrantes peuvent également avoir un impact sur vos résultats, il est donc important de les identifier et de les traiter d’une manière qui soit logique pour votre ensemble de données.

Ensuite, vous devrez formater vos données de manière qu’elles soient propices à l’analyse. Cela peut impliquer la création de nouvelles variables, le recodage de variables existantes ou la transformation des données dans un nouveau format. Là encore, il est important d’éviter d’introduire des biais dans vos résultats.

Enfin, vous devez toujours documenter votre processus de préparation des données. Cela vous aidera à vous rappeler ce que vous avez fait et pourquoi vous l’avez fait, et cela vous aidera également à reproduire vos résultats si nécessaire.

En résumé, la préparation des données est une étape essentielle du processus d’analyse des données. En prenant le temps de nettoyer et d’organiser vos données, vous pouvez éviter les biais et les inexactitudes dans vos résultats.

5. Effectuer une analyse préliminaire des données.


Une analyse préliminaire est un examen initial de l’ensemble des données qui peut être utilisé pour identifier les problèmes potentiels et générer des hypothèses. Cette étape est importante car elle peut vous éviter de passer du temps sur des données qui ne sont pas adaptées à votre question de recherche.

Il y a quelques étapes clés à suivre lorsque vous effectuez une analyse préliminaire. Tout d’abord, vous devez examiner la structure générale de l’ensemble des données. Cela vous aidera à identifier les problèmes potentiels de l’ensemble de données.

Ensuite, vous devez examiner la distribution des données. Cela vous aidera à identifier les valeurs aberrantes ou inhabituelles. Enfin, vous devez examiner la relation entre les variables de l’ensemble de données. Cela vous aidera à identifier tout problème potentiel lié à l’ensemble des données.

En prenant le temps d’effectuer une analyse préliminaire des données, vous pouvez économiser du temps et des efforts à long terme. En identifiant les problèmes potentiels dès le début, vous pouvez éviter de passer du temps sur des données qui ne sont pas adaptées à votre question de recherche.

6. Choisissez un test statistique approprié.


Il existe une variété de tests statistiques qui peuvent être utilisés pour analyser les données. Le test statistique approprié à utiliser dépend du type de données, de la question de recherche et des hypothèses.

Parmi les tests statistiques les plus courants, citons le test de T de Student, l’analyse de la variance (ANOVA) et le test F.

Les tests T sont utilisés pour comparer deux groupes de données mais aussi comparer les données de différentes populations comme des clients ou des prospects par exemple. L’ANOVA est utilisée pour comparer plus de deux groupes de données. Les tests du χ² khi carré sont utilisés pour examiner les relations entre les variables.

Il est important de choisir un test statistique approprié car l’utilisation d’un mauvais test peut conduire à des résultats inexacts. Si vous n’êtes pas sûr du test à utiliser, vous pouvez consulter un statisticien ou un autre expert.

7. Créer des visualisations de données.


Les visualisations de données constituent une partie importante de l’analyse des données. Elles peuvent vous aider à comprendre les données et à communiquer les résultats de l’analyse.

Il existe une grande variété de visualisations de données qui peuvent être utilisées. Parmi les visualisations de données les plus courantes, citons les graphiques linéaires, les diagrammes à barres et les diagrammes de dispersion.

Les visualisations de données peuvent être créées à l’aide de divers logiciels. Parmi les logiciels les plus courants, citons Excel, Numbers, Libre Office Calc.

8. Analysez les données.


Après avoir choisi un test statistique approprié, vous pouvez analyser les données. Cela implique l’exécution du test statistique et l’interprétation des résultats.

Lors de l’interprétation des résultats, il est important de tenir compte du niveau de signification. Le niveau de signification est la probabilité que les résultats soient dus au hasard. Un niveau de signification de 0,05 signifie qu’il y a 5 % de chances que les résultats soient dus au hasard.

Si les résultats du test statistique sont significatifs, cela signifie que les résultats ne sont pas dus au hasard. Cela signifie que l’hypothèse nulle est rejetée et que l’hypothèse alternative est acceptée. Si les résultats du test statistique ne sont pas significatifs, cela signifie que les résultats sont dus au hasard. Cela signifie que l’hypothèse nulle est acceptée et que l’hypothèse alternative est rejetée.

9. Rédigez un rapport, tout prenant des mesures en fonction de vos résultats.


Après avoir analysé les données et créé les visualisations de celles-ci, vous devez rédiger un rapport sur les résultats. Ce rapport doit comprendre un résumé des données, le test statistique utilisé, les résultats du test et l’interprétation des résultats.

Le rapport doit être clair et concis. Il doit être facile à lire et à comprendre. Le rapport doit également être reproductible. Cela signifie que n’importe qui doit être capable de lire le rapport et de reproduire les résultats.

10. Examinez les résultats avec un statisticien ou un autre expert.


Après avoir rédigé le rapport, vous devez examiner les résultats avec un statisticien ou un autre expert. Cette étape est importante car elle peut vous aider à vous assurer que les résultats sont exacts et que leur interprétation est correcte.

Un statisticien ou un autre expert peut également vous aider à vous assurer que le rapport est clair et concis. Ils peuvent également vous aider à vous assurer que le rapport est reproductible.

Vous devriez également répéter le processus d’analyse des données lorsque vous prenez des mesures en fonction des résultats. Cela vous aidera à suivre l’impact de l’action et à apporter des améliorations si nécessaire.


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#statistiques#data#data-driven#stratégies
Nicolas Verlhiac

Nicolas Verlhiac

Fondateur d'Ostraca

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