“BigSheets takes away the complexity of hadoop and puts the power of big data in the hands of the line of business users” David Barnes; technical evangelist, IBM (IBMetinfo, 2010)

Ce texte fait partie d’une série de 7 études de cas, pour un dossier spécial sur le Big Data.

En surface, les exercices d’analyse du Big Data sont faciles à comprendre, mais lorsque l’on regarde tout ça en profondeur, on constate rapidement qu’il est fort complexe de mettre en place des méthodes pour analyser de grandes quantités de données. D’une part, l’aspect technique des outils disponibles relègue malheureusement trop souvent dans l’ombre l’enjeu stratégique au fondement de cette pratique. D’autre part, la réalité mathématique qui sous-tend le Big Data n’est pas nécessairement la force des spécialistes de marketing. On a qu’à essayer de lire quelques travaux de Pedros Domingos pour comprendre les limites de l’accès au Big Data.

Big data et big complexité

Voici, par exemple, un extrait du sommaire de “Markov logic Networks” (2006) qu’il a rédigé avec Matthew Richardson:

“we propose a simple approach to combining first-order logic and probabilistic graphical models in a single representation. A Markov logic network (MLN) is a firstorder knowledge base with a weight attached to each formula (or clause). Together with aset of constants representing objects in the domain, it specifies a ground Markov networkcontaining one feature for each possible grounding of a first-order formula in the KB, with the corresponding weight…” (Domingo & Richardson, 2006).

Le plus drôle dans cet extrait est que l’approche proposée par les chercheurs est supposément simple. Pas évident pour les néophytes! C’est à propos de la simplification de cette complexité que plusieurs entreprises travaillent afin de démocratiser l’utilisation du Big Data pour le rendre plus accessible au grand public. À cet égard, le projet BigSheets d’IBM est un cas sur lequel il vaut la peine de se pencher.

Simplification de la restructuration des données

En résumé, BigSheets est un outil qui peut scanner des petaoctets de données disponibles sur un réseau afin de les restructurer et d’en extraire des informations stratégiques. Les aspects les plus originaux de l’approche de BigSheets sont :

1. Traditionnellement, les entreprises utilisent des données qui sont déjà structurées dans des bases de données afin d’en extraire des informations stratégiques. BigSheets peut scanner des données non standardisées et en extraire des informations selon des filtres paramétrables.
2. BigSheets permet non seulement d’organiser des données non structurées, mais de le faire avec des données qui ne sont pas nécessairement disponibles dans un réseau interne de l’entreprise (sur Internet, par exemple, dans les réseaux sociaux ou sur un serveur de jeux en ligne).
3. Avec BigSheets, l’utilisation des données du Big Data n’est plus seulement réservée à une élite de chercheurs en entreprise ou dans un milieu universitaire. Même les petites et moyennes entreprises peuvent maintenant extraire des informations à partir de la complexité. Il ne reste plus qu’à comprendre ce qu’il vaut la peine d’être analysé (ce qui n’est pas peu dire!).

David Barnes d’IBM démontre quelques façons d’utiliser BigSheet sur le canal IBM ETinfo, sur YouTube. ReadWriteWeb reprend cette démonstration dans un article intitulé “Twitter by the Petabyte: Using Big Data to Define Market Sentiment”, afin d’en extraire les segments les plus importants. Deux exemples d’organisation de données qui relèvent du domaine public et qui sont non structurées sont mis à l’avant-plan :

• l’analyse des sentiments sur Twitter à l’égard du iPhone, d’Android et de BlackBerry;
• le recoupement de données non structurées sur le site Web du Parlement britannique.

Les sentiments de Twitter

La beauté du réseau de Twitter est qu’il est une mine d’informations gratuites pour les entreprises qui prennent le temps de l’analyser. Grâce à des outils comme BigSheets, des études de marché, des exercices de veille concurrentielle ou même la compréhension des sentiments des consommateurs à l’égard d’une marque peuvent y être réalisés à moindre coût. Mais comment comprendre les sentiments des consommateurs à propos d’une marque ? C’est assez simple, il suffit de suivre les tweets qui signalent une marque et à croiser cette donnée avec d’autres signaux, tels qu’une intention d’achat ou bien une critique négative.

David Barnes démontre à quel point il est facile de croiser ces données avec BigSheets pour obtenir un nuage de mots-clés qui dévoilent le poids d’un produit ou d’une marque comme l’iPhone, le système d’exploitation Android ou le Blackberry. En quelques secondes, il paramètre une analyse qui lui permettra d’extraire ce type d’information et de représenter visuellement le degré de sentimentalité positif avec un nuage de mots clés (Williams, 2010).

Source: Williams, A. (30 octobre 2010). Twitter by the Petabyte: Using Big Data to define market sentiment. ReadWriteCloud. http://rww.to/hHFrT1

Révéler ces informations que je ne saurais voir

Pour aller encore plus loin dans ce dévoilement de données, un autre cas est donné en exemple. Cette fois-ci, il est proposé de balayer toutes les données non structurées du site Web du parlement Britannique afin d’en extraire toutes les lois qui sont votées au parlement et de les associer avec les politiciens qui votent pour ces lois. Ainsi, on peut facilement révéler au grand jour qu’elle est la portée de l’activité des politiciens :

• Jusqu’à quel point, par exemple, se soucient-ils du bien social, en votant sur plusieurs types de projets de lois qui touchent divers aspects des besoins d’une société?
• Jusqu’à quel point, se soucient-ils plutôt de l’intérêt d’un secteur spécifique de l’économie (d’une entreprise?), en ne votant que ponctuellement pour les lois qui y sont associées?

Coûts des analyses et ressources pour analyser

En démocratisant l’analyse et la structuration de données secondaires, des outils comme BigSheets sont définitivement une bonne chose pour les petites et moyennes entreprises. En effet,

« access to large data sets is no longer the preserve of insurance companies and giant retailers. With cheap technology that makes it easier than ever to capture and store this data, a wide range of organisations can now tap into the power of ‘big data’ » (Nesta, Big Data resources, 2010).

Toutes sortes de questions éthiques surgissent cependant sur les limites de l’acceptable et de l’inacceptable quant à ces pratiques d’analyses, et ce, tant au niveau des multinationales que des petites entreprises familiales. De plus, comme le fait si bien remarquer un lecteur de MineThatData, même si tous ces nouveaux outils sont de moins en moins chers et de plus en plus nombreux, ce qui est important n’est pas l’outil mais bien les compétences des ressources humaines qui les utilisent.

“There is no doubt that data is exploding and the tools to harness the value of that data are also exploding. Good news, the cost of tools are coming down. Bad news, we don’t need more tools we need an operational capacity to leverage the value of tools and data we already have. It’s not about more tools, but about the people that can leverage the tools and data to make positive changes within a company” (Hillstrom, 2011).

Il n’est pas clair d’ou provient la photo de l’extraction de l’huile de racin.

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Cette semaine j’ai été obligé de me familiariser avec Google AdWords, car je participe au Online marketing Challenge. Je n’ai jamais aimé AdWords dans le passé, mais j’avais tort. En fait, c’est peut-être parce que j’engageais des agences externes pour gérer mes campagnes publicitaires. Le problème de la plupart des agences qui font du placement sur AdWords, c’est qu’elles ne prennent pas le temps d’optimiser (ou si peu) les campagnes qu’elles font et de faire des recommandations selon les tests effectués. En fait, c’est peut-être à cause des entreprises qui les engagent et qui sont encore habituées à travailler avec des commissions pour le placement PPC. Du genre : gère ma campagne AdWords et je te donne 20 % de commission sur le montant total que je vais investir dans ce canal.

Cette logique ne fonctionne pas. Le problème est que ça coûte quelque chose d’analyser une entreprise et de déterminer la stratégie à adopter sur AdWords pour en maximiser les objectifs d’affaires. À cet égard, j’aime beaucoup la formule du Online Challenge qui propose 4 étapes pour mettre en place une campagne AdWords. En voici un résumé.

Étape 1 : Définition des paramètres de la campagne AdWords

Google donne 200 $ aux concurrents pour qu’ils fassent une campagne avec une entreprise de leur choix. Avant de commencer la campagne, les concurrents doivent :

1. Analyser l’entreprise, son marché et ses stratégies de marketing afin de proposer une stratégie de campagne publicitaire sur AdWords
2. Définir les paramètres de la campagne c’est-à-dire:

• Comprendre les objectifs (générer des leads, vendre un produit, diminuer les coûts, etc.) .
• Définir les KPIs (indicateurs clés de performance) qui permettront de mesurer la performance de la campagne. Ces indicateurs décrivent par exemple les taux de conversion visés, comment seront gérés le CTR (Click through rate) et le CPC (Cost per click) afin de positionner l’annonce, quels sont les coûts par conversions visés, etc. Ultimemement, les KPIs permettent au client de comprendre le ROI de leur campagne, c’est-à-dire combien il en coûte pour atteindre les objectifs définis.
• Concevoir le scénario de persuasion pour la ou les pages d’atterrissage (landing page). Comment convaincre les internautes qui cliquent sur les annonces d’interagir avec la marque lorsqu’ils arrivent à destination?
• Rechercher les mots clés, exclure certains termes, concevoir des créatifs (les fameuses annonces), s’assurer d’ajouter des call-to-action pertinents pour le public visé. Dans le cas des campagnes qui ciblent aussi le réseau display de Google, rechercher les sites pertinents sur lesquels annoncer ;
• Déterminer les critères de langue, de géolocalisation et les cibles géographiques, établir le budget de la campagne, les coûts par cliques, le mode de rotation des annonces, ajouter de nouveaux mots clés grâce aux outils de Google, etc.

Étape 2: Création de la campagne dans AdWords

C’est seulement lorsque ce travail est fait que les équipes peuvent créer, paramétrer et bonifier leur campagne. Pour se faire, elles peuvent utiliser les nombreux outils de Google pour maximiser la portée de leurs mots clés. Il est aussi préférable qu’elles s’assurent de connecter leur compte AdWords avec un outil d’analyse des statistiques de consultation comme Google Analytics afin de mesurer les taux de conversions. Cet exercice implique aussi que vous vous mettiez en place une page d’atterrissage (landing page) afin d’accueillir les internautes qui cliqueront sur vos publicités sur Google pour entrer en relation avec vous.

Étape 3 : Optimisation de la campagne AdWords

Vient ensuite le temps de gérer et d’optimiser la campagne. Les données d’AdWords et d’Analytics sont analysées afin de faire des ajustements pour optimiser le ROI.

• Des créatifs sont supprimés. D’autres sont créés.
• Les mots clés qui génèrent trop d’impressions et peu de conversions sont stoppés.
• De nouvelles opportunités de mots clés surgissent.
• Des tendances apparaissent.
• Le budget des mots clés les plus payants peut être réajusté à la hausse.
• Le budget du placement publicitaire peut être augmenté pour les jours et les heures de la journée qui convertissent le mieux.
• Des tests permettent de valider les stratégies visant à maximiser les performances de la campagne.

Je le répète : des hypothèses, des tests, une validation, des tests, d’autres hypothèses, d’autres validations, jusqu’à ce que le budget de 200 $ soit épuisé.

Étape 4 : Analyses, mesures et recommandations finales

La beauté avec l’analyse, la mesure, et les produits de Google, c’est que c’est facile de voir ce qui fonctionne ou ce qui ne fonctionne pas, mais ce l’est un peu moins de comprendre pourquoi. Le but du online challenge et de cette campagne de 200$ est en fait d’éclairer nos lanternes quant à ce pourquoi, ce qui permet de faire de nouvelles recommandations aux dirigeants des entreprises dans un rapport final.

À mon sens, c’est seulement après avoir fait ce premier exercice qu’une entreprise peut vraiment comprendre ce qu’elle doit faire sur AdWords. Combien d’argent doit-elle dépenser dans le canal du PPC? Pourquoi ça vaut la peine de le faire? Comment maximiser cette pratique? Bla bla bla. En fait, la campagne exploratoire de 200 $ devrait être reprise à d’autres moments dans l’année pour faire surgir d’autres possibilités et extraire de plus en plus d’information des données disponibles.

Où je veux-je en venir avec tout ça ?

1. Il en coûte 200 dollars pour faire une campagne exploratoire. Si on utilise la logique du 20 % de commission, ça veut dire qu’une entreprise de placement PPC qui veut faire une bonne analyse afin de recommander les bonnes stratégies à son client se fera seulement 20 dollars pour le faire, ce qui n’a aucun bon sang.
2. Le coût d’une campagne PPC n’est pas seulement dans le budget de la campagne. Il faut aussi consacrer beaucoup de temps pour la création, la gestion, l’optimisation et l’analyse de la campagne. En fait, si vous n’êtes pas prêt à investir pour ce temps, je pense qu’il ne vous sert à rien de dépenser votre argent dans le PPC, car de toute façon, vous perdrez cet argent.
3. Plus vous payez pour une analyse exploratoire et mieux vous serez en mesure de déterminer le ROI de vos campagnes marketing par PPC. En d’autres mots, soit que ça vaut la peine de dépenser votre argent pour mieux comprendre comment ne pas la dépenser, ou soit que ça vaut la peine de dépenser votre argent pour comprendre comment mieux la dépenser. Encore plus clair : Si vous dépensez 5000 $ pour faire (ou économisez) 10 000 $, c’est encore mieux que de dépenser 5000 $ pour rien. En fait, ce ne sera pas exactement pour rien, car vous aurez définitivement beaucoup d’impressions, une hausse de trafic et des pages plus vues, ça c’est sûr! Mais à qui profiteront vraiment ces retombées?

Malheureusement, je trouve que les entreprises se concentrent trop souvent trop sur le budget du PPC et pas assez dans l’analyse et l’optimisation des retombées de ce budget.

La morale de cette histoire? La prochaine fois qu’on vous propose une campagne publicitaire sur AdWords :

1. Faites un test avec 200 $.
2. Investissez 2000 $ à 5000 $ en consultation pour déterminer les stratégies et les bonnes pratiques à adopter (mieux encore faites l’exercice à l’interne).
3. Récupérez (ou sauver) votre argent grâce aux retombées de vos campagnes marketing.
4. Optimisez les coûts de vos investissements sur AdWords.
5. Passez Go, réclamez un autre 200 $ (bonus).

La photo provient de How impressions evidence works.

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Je suis en train de faire des tests avec @loupinet pour se connecter sur l’API de Google Analytics. Le but du projet est de permettre aux gens qui utilisent Google Analytics de comprendre rapidement si leur compte est en santé et ce qu’ils peuvent faire pour en optimiser les performances. Tout se passera un peu comme une visite chez le médecin : les symptômes observés permettront de déterminer le ou les problèmes d’un compte analytics ainsi que ce qu’il faut faire pour remédier à la situation.

Processus et rapport de base

Le processus pour utiliser le service sera fort simple :

1. le client se connecte à Google Analytics via notre service Web;
2. il sélectionne le profil qu’il veut analyser et détermine le type de site (e-commerce ou non-e-commerce);
3. un rapport est généré et un score est attribué à son compte d’analytique Web.

La première partie du rapport de base sera assez simple. Différentes dimensions et métriques seront analysées afin de comprendre si elles sont présentes ou non. Est-ce que, par exemple, le site comporte des objectifs de conversion? Des variables personnalisées? Le code de suivi de Google Analytics semble-t-il être bien installé? etc.

La deuxième partie du rapport de base laissera place à l’interprétation des données. Si, par exemple, le site comporte des objectifs de conversion, est-ce que les objectifs de conversion sont à la hausse? Depuis combien de temps? Les campagnes aident-elles vraiment à réaliser les objectifs? Quelles sont les sources de trafic les moins performantes? etc.

Big Data, métaanalyse et MBA

En plus d’aider les petites et moyennes entreprises à optimiser leur utilisation du Web analytics, le projet vise à générer le plus de données possibles à propos de l’utilisation de ces outils à grande échelle, dans divers secteurs industriels de différents pays. La métaanalyse de ces données sera en fait fort intéressante. Quels sont les secteurs de l’industrie qui utilisent le mieux l’intelligence de leurs données? Est-ce que ces secteurs sont les mêmes d’un pays à l’autre? etc. En fait, ce projet sera fort probablement mon projet de fin d’études au MBA. J’aurai le temps d’en polir bien des aspects d’ici là, mais je veux lancer le service le plus tôt possible. Ainsi, je pourrai mieux comprendre les besoins des utilisateurs tout en utilisant une méthode de développement agile.

Business is business

Bien sûr, il ne faut pas oublier le côté business du projet. En aidant les entreprises à mieux comprendre les forces et les faiblesses de leurs comptes d’analyse Web, j’ose espérer que certains finiront par communiquer avec moi pour que je les aide à être plus performants. Ce serait aussi sympathique que les gens qui le désirent puissent générer un rapport plus avancé ou avoir accès d’autres fonctionnalités payantes. Et que des rapports puissent être générés pour d’autres outils d’analyse que ceux de Google Analytics (Omniture?). Mais bon, il faut bien commencer par le début.

Analyse, dimensions et métriques

Pour ce faire, j’analyserai dans les prochaines semaines les dimensions et les métriques des éléments qui seront utilisées pour mesurer la performance d’un compte Google Analytics. D’entrée de jeux, je peux dire que certains des éléments qui seront analysés sont :

• le code de suivi analytics;
• les filtres;
• les objectifs;
• les campagnes;
• les variables personnalisées;
• le site search;
• adwords.

D’autres éléments s’ajouteront sûrement, mais je pense que c’est un bon début.

Méthode de développement

La méthode que je propose pour développer le projet est :

1. Rédiger un article pour analyser un élément ainsi que les dimensions les métriques qui permettront de mieux comprendre la santé d’un compte Google Analytics;
2. Faire des tests avec l’API de Google Analytics pour déterminer ce qui peut être fait et ce qui ne peut pas être fait avec cet élément
3. Tester avec des utilisateurs et recueillir leurs commentaires pour améliorer les diagnostics.

Le rapport sera très court au début du projet, mais le pointage des critères analysés sera quand même égal à 100. Quand de nouveaux critères s’ajouteront, le pointage des critères précédents devra donc être réajusté. Il est même possible que certains critères disparaissent du rapport de base, mais qu’ils soient conservés pour un rapport plus avancé.

Les questions de sécurité et de confidentialité des informations ne devront pas être prises à la légère, surtout si nous voulons examiner les comptes d’entreprises plus matures qui ont une présence en ligne. Il pourrait aussi être intéressant de proposer un service d’analyse comparative confidentiel pour comprendre ou une entreprise se situe en comparaison à d’autres entreprises dans le même secteur industriel (un à la manière du benchmarking report).

Vous avez des questions ou des commentaires à propos de ce projet? Vous aimeriez y participer de près ou de loin? Ou y contribuer financièrement? N’hésitez pas à laisser un commentaire!

En attendant, nous travaillons sur :

• la mise en place du serveur et des technologies qui hébergeront le service Web;
• l’implantation des méthodes d’authentification;
• l’intégration de l’API de Google Analytics avec notre application;
• la mise en place des mécanismes d’association des comptes Google Analytics avec OAuth pour faciliter l’accès des utilisateurs à leur compte.

La photo de modezero provient de Big Data and a Critique of Geek Culture.

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Si vous n’avez pas encore créé des campagnes de marketing pour mesurer la portée sur votre site de vos opérations dans les médias sociaux, il est encore temps de le faire. Voici 3 types de campagnes de marketing social qui pourraient vous intéresser :

• campagnes de marketing direct;
• campagnes de l’engagement de vos clients sur votre site;
• campagne de remarketing.

J’utilise Twitter, bit.ly et Google Analytics pour cette étude de cas, mais vous pourriez facilement faire la même chose avec Facebook (quoique le Like est problématique…), Delicious, StumbleUpon, Digg, un autre outil pour raccourcir vos liens, ou pour analyser les statistiques de consultations de votre site.

Cet article est le second d’une série de trois articles à propos de la mesure de la performance de votre entreprise sur les médias sociaux. Le premier article présente l’importance de mesurer la portée de vos activités sur les médias sociaux. Le dernier article présente quelques exemples de manipulation des données recueillies dans le but d’optimiser votre site. Je devrai probablement rédiger une autre série d’articles sur le sujet suite à un excellent commentaire de Romuald Deloumeaux qui m’a bien fait réfléchir.

Campagnes de marketing direct

La première campagne que je vous propose est si évidente que je suis souvent étonné de constater le si petit nombre de personnes qui l’utilisent. Il s’agit du bon vieux marketing direct.

Lorsque votre organisation publie une nouvelle sur votre blogue d’entreprise, il est fort probable que votre gestionnaire de communauté prendra aussi le soin de diffuser celle-ci sur Twitter. Vous pouvez demander à votre programmeur de concevoir un script pour que le processus se fasse automatiquement la première fois. Et vous pouvez aussi demander à votre spécialiste des médias sociaux de faire des relances spécifiques plus d’une fois, afin d’essayer de rejoindre un plus grand public. Dans un cas comme dans l’autre, vous devriez prendre le temps de créer une campagne spécifique pour ce type de diffusion et de taguer ces liens en conséquence.

Voici le tagging que je vous propose pour cet article de mon blogue. Adaptez cet exemple selon votre réalité.

source : social-media
medium : twitter
campagne : marketing-direct

Le lien final : http://www.kinaze.org/medias-sociaux-exemples-campagnes-de-marketing/?utm_source=social-media&utm_medium=twitter&utm_campaign=marketing-direct.

En supposant que vous publiez le même lien sur Facebook, votre lien deviendrait :  http://www.kinaze.org/medias-sociaux-exemples-campagnes-de-marketing/?utm_source=social-media&utm_medium=facebook&utm_campaign=marketing-direct. Et ainsi de suite.

Les campagnes de marketing direct sont très faciles à mettre en place. Vous devez seulement vous assurer de prendre 10 secondes de plus pour le faire. Qui plus est, un tel processus vous incitera peut-être aussi à mettre en place un plan pour visualiser l’ensemble des campagnes en ligne et hors-ligne de votre entreprise.

Campagnes de l’engagement de vos clients sur votre site

L’engagement est un concept bien intéressant dont je devrai reparler une autre fois. Pour l’instant, notons que le degré d’engagement de vos clients avec votre marque est une force fondamentale qu’il ne faut pas négliger. Je distingue le degré d’engagement direct du degré d’engagement indirect.

L’engagement indirect est difficile à mesurer. Il advient souvent en dehors de votre site, de votre réseau, ou de votre entreprise. C’est une conversation entre 2 personnes dans une pharmacie pendant laquelle une des deux personnes vante le mérite de votre marque sans que vous lui ayez rien demandé. C’est aussi une critique négative à l’égard de votre marque publiée sur Facebook. Ou bien un groupe d’étudiants qui décident de faire un lipdub sur YouTube en utilisant la chanson de votre album.

L’engagement direct est plus facile à mesurer. C’est la fameuse force de votre signal, le nombre de gens qui décident de vous rediffuser. Par exemple, je suis certain que vous êtes familier avec les fameux boutons des réseaux sociaux qui permettent à vos clients de rediffuser facilement et directement les informations de votre site qu’ils jugent d’intérêt public.

Source : dianebourque.com

Il existe de multiples plugins pour intégrer ces services de rediffusion sociale sur votre site. Je suis cependant très surpris de toujours constater que les liens générés par ces outils ne sont pas tagués. C’est probablement parce que peu de fournisseurs de ces services sont conscients des enjeux de l’analyse Web ou des campagnes de marketing interactives. Ou bien que la mesure d’une telle donnée n’est pas considérée comme importante par les gestionnaires Web. Toujours est-il que tant qu’à mettre un bouton pour Tweeter une nouvelle directement à partir d’un site ou bien pour partager un article sur Facebook, pourquoi ne pas prendre le temps de taguer ce lien de façon à mesurer l’impact de cet engagement direct?

Prenons par exemple le site de cyberpresse.ca. Si j’étais le gestionnaire de communauté du site, il me semble que j’aimerais savoir si les xxx tweets pour l’article de Foglia à propos de l’insignifiance de Twitter génèrent y visites sur mon site ou bien z visites. Et de ce nombre, j’aimerais comprendre quel est le pourcentage de nouveaux visiteurs versus celui des visiteurs connus. Et comprendre finalement si de tels articles ont une incidence significative sur l’augmentation et sur le maintien du pourcentage des visiteurs connus sur mon site.

Pourquoi ne pas taguer le bouton Tweeter? Source: cyberpresse.ca

Dans tous les cas, voici le tagging que je vous propose pour les articles de mon blogue, selon les paramètres de cette campagne. Adaptez-les selon vos besoins.

source : kinaze.org-blog
medium : twitter
campagnes : direct-engagement

Le lien final : http://www.kinaze.org/medias-sociaux-exemples-campagnes-de-marketing/?utm_source=kinaze.org-blogue&utm_medium=twitter&utm_campaign=direct-engagement .

Pour ceux qui utilisent le gestionnaire de contenu de WordPress, le plugin Tweet-this permet de faire exactement ce dont je parle. Pour les autres, il faudra probablement demander à votre programmeur de s’en mêler. Rassurez-vous, l’exercice est plutôt facile. Une petite fonction, c’est tout.

Et ensuite, tout se compile automatiquement.

Campagnes de remarketing

Le dernier type de campagne est celui que je préfère. Le remarketing dont je parle ici consiste tout simplement à recycler de vieilles informations et à les rediffuser dans l’espoir d’atteindre un nouveau public. Je dois vous avouer que j’ai été agréablement bien surpris des résultats de cette tactique. En fait, les tests que j’ai faits tendent à démontrer que la durée de vie du lien d’un tweet est beaucoup plus longue que le simple instant pendant lequel il est diffusé. J’ai en effet constaté que jusqu’à une semaine après sa diffusion, un lien tagué sur Twitter peut continuer de générer du trafic sur mon blogue. Surprenant, surtout au regard de cette soi-disant économie de l’instantanéité que sont les médias sociaux.

La beauté du remarketing est l’automatisation du processus de diffusion de votre offre de valeur. Bien sûr, vous devrez faire quelques efforts pour choisir les informations que vous voulez rediffuser. Il faudra probablement que vous fassiez attention pour ne pas rediffuser le même message dans un trop court laps de temps. Mais c’est peut de travail au regard du nouveau public que vous pourrez rejoindre, surtout si vous réussissez à le convertir à vos objectifs d’affaires et à maintenir la relation avec lui.

Voici un exemple de lien tagué selon les paramètres de cette campagne. Encore une fois, adapter cet exemple selon vos besoins.

source : kinaze.org-blog
medium : twitter
campagnes : remarketing

Le lien final : http://www.kinaze.org/medias-sociaux-exemples-campagnes-de-marketing/?utm_source=kinaze.org-blogue&utm_medium=twitter&utm_campaign=remarketing .

Encore une fois, pour ceux qui utilisent WordPress, vous pouvez installer Tweet-old-post, un plugin de Ajay Matharu. Ce plugin permet non seulement d’automatiser vos campagnes de remarketing, mais aussi d’inclure des URL personnalisées pour celles-ci. Pour l’instant, ce plugin permet d’inclure ou d’exclure certains articles, qu’il rediffuse en mode aléatoire. Pour ceux qui n’utilisent pas WordPress et qui seraient tentés de demander à leur programmeur de leur concevoir un tel module, il serait intéressant d’y inclure la possibilité de créer des groupes de liens (un peu comme le bundle de bit.ly). Ces groupes de liens permettraient de ranger l’ensemble des liens à rediffuser dans des catégories, de façon à ce que la rediffusion de vos messages soit mieux ciblée. En fait, vous pourriez même imaginer un système pour prioriser certains liens afin que ceux-ci soient rediffusés plus souvent que les autres.

Si un tel système vous intéresse, n’hésitez pas à communiquer avec moi. J’ai de bons programmeurs pour vous. Je peux adapter la solution selon vos besoins. Et plus fondamentalement, je mesurerai la performance de votre investissement.

Manipulation des données

Tout ce que nous avons fait jusqu’à maintenant est de proposer des méthodes à votre community manager afin qu’il soit mieux apte à observer et mesurer la portée et l’efficacité de son travail. Nous reparlerons plus en détail de la manipulation et de la segmentation de ces nouvelles données dans un autre article. Si ce n’est déjà fait, n’oubliez pas de lui dire de s’abonner à mon flux RSS ou bien de me suivre sur Twitter.

En attendant, n’hésitez pas à commenter pour soumettre d’autres types de campagnes sociales qui vous semblent efficaces!

L’illustration de la cueillette de la mandragore provient de lfcyl.org.

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Il est difficile de mesurer les retombées du temps que vos ressources passent sur les médias sociaux. C’est qu’au-delà de la transaction, un bon gestionnaire de communauté se soucie aussi de consolider la relation avec son réseau. Mais concrètement, qu’est-ce que ça rapporte d’entretenir son réseau? Est-ce que le retour sur votre investissement justifie l’embauche d’une ressource spécialisée en Web social?

Pour mieux mesurer la portée de vos opérations dans les médias sociaux, je vous propose de créer des campagnes de marketing en ligne.

Pourquoi créer des campagnes de marketing interactif

Une campagne de marketing numérique est comme une campagne de marketing ordinaire. C’est un effort qu’on déploie afin d’obtenir un résultat. Pour ceux qui veulent se rafraîchir la mémoire, je vous invite à consulter cet article sur les tactiques de tagging et de mesure sur le Web. Pour les autres, il est nécessaire de rappeler que le but de nos campagnes sera de mesurer la pertinence de nos opérations sociales sur le Web. En mettant en place ces campagnes marketing, il deviendra de plus en plus facile de comprendre :

• Quels sont les réseaux sociaux qui sont les plus performants pour atteindre nos objectifs d’affaires;
• Comment optimiser ces canaux pour dépasser nos objectifs d’affaires;
• Quels sont les canaux qui n’en valent pas la chandelle?

Ce dernier point est d’autant plus important dans une économie digitale en perpétuel changement où les nouveaux services Web se multiplient chaque jour. L’important dans la gestion ce n’est pas nécessairement ce qu’on fait, mais ce qu’on décide de ne pas faire.

Signal fort, signal faible, so what ?

La plupart des gestionnaires de communauté utilisent déjà des services comme bit.ly ou autres pour raccourcir les URL qu’ils diffusent. Les plus futés d’entre eux prennent même la peine d’enregistrer un compte officiel et de synchroniser leurs Tweets avec leur compte, ce qui leur permet d’en consulter les statistiques de consultation. Bien.

Ainsi, ils peuvent mieux comprendre l’impact des messages qu’ils diffusent, c’est-à-dire si leur signal est fort ou bien faible.

Lorsque beaucoup de gens réagissent à un message diffusé, et si d’autres émetteurs diffusent le signal à leur tour, on dira que ce signal est fort. Quand personne ne réagit et que tout stagne comme dans un petit marais ensoleillé, on dira que le signal est faible.

Ces statistiques sont bien intéressantes, mais à mon sens, elles ne servent pas à grand-chose. Tout comme bien des indicateurs de performance de la vitalité de votre présence sociale sur le Web. Bien sûr, vous constaterez qu’il y a plus ou moins de personnes qui rediffusent votre message. Et vous pourrez même vous targuer d’avoir un bon réseau qui relaye votre offre de valeur. Mais le problème est que vous ne faites pas des affaires sur les réseaux sociaux, mais bien dans votre entreprise — que celle-ci soit digitale, physique ou un mix des deux.

Beaucoup de bruit pour rien

J’ai un malaise avec des indicateurs de performance qui se basent sur des taux relatifs au buzz, à l’engagement, à la conversation, à l’accroissement du réseau, à la quantité de lecteurs, aux Tweets, aux Retweets, etc.

C’est que la mesure de la performance de votre entreprise n’est pas égale à la mesure de la performance de votre entreprise dans les réseaux sociaux… À quoi bon avoir 50 personnes qui diffusent ou rediffusent votre message, si au bout du compte personne ne clique sur ces liens pour acheter votre produit ou votre service?

Vaut-il mieux voir son message être diffusé 50 fois par les mêmes personnes ou bien recevoir 50 nouveaux clients suite à la diffusion d’un seul message?

Beaucoup de bruit sur les réseaux sociaux ne signifie pas nécessairement que plus de gens viennent se familiariser avec votre offre.

Choisir les bons indicateurs de performance

C’est important de mettre en place des indicateurs de performance qui contribue non pas à la notoriété des réseaux sociaux, mais bien à l’accroissement de vos objectifs d’affaires. Car là est l’information fondamentale à laquelle vous voulez avoir accès pour être en mesure de prendre de meilleures décisions :

1. Quelle est la portée de votre présence sociale en terme de trafic généré vers votre entreprise?
2. Est-ce que ce trafic vous permet vraiment d’accroître les performances de votre entreprise? Comment ? Pourquoi ?

Pour le dire autrement : « Quelle est la valeur du trafic qui vous vient des médias sociaux ? »

Attention de ne pas répondre trop rapidement à cette dernière question. C’est qu’il ne faut pas juste considérer la transaction au détriment de la relation, du scénario de persuasion ou du processus de conversion de vos clients.

Mais n’oubliez pas d’y réfléchir!

Campagnes, marketing et tagging

Pour vous aider à répondre à toutes ces questions, vous devrez absolument créer des campagnes de marketing Web. Et pour créer ces campagnes, vous devrez aussi taguer vos liens. Cet exercice vous permettra à son tour de segmenter et de re-segmenter votre source de trafic « social » afin d’en mesurer la performance et d’optimiser vos efforts marketing.

Google Analytics propose un générateur d’URL pour vous aider à taguer vos campagnes, mais je préfère de loin le Google Analytics Campaign URL builder with Short URL and Twitter posting d’Elvind Savio qui propose de taguer vos liens, les raccourcir et les diffuser sur Twitter (ou ailleurs). Une solution clé en main, d’autant plus que vous pouvez l’utilisez n’importe où, n’importe quand, grâce à un simple lien que vous placez dans votre barre d’adresse. Les plus geeks d’entre vous pourront même exporter toutes ces belles URL dans un fichier Excel. Fortement recommandé.

Il y a aussi un Google Docs dynamique de bit.ly qui semble très prometteur, mais je ne l’ai pas encore essayé.

Toujours est-il est que je vous propose d’insister pour que votre gestionnaire de communauté prenne le temps de taguer les liens menant vers votre entreprise, en fonction de vos campagnes de marketing Web. C’est ainsi que par exemple, un lien vers cet article qui s’écrit normalement :

• http://www.kinaze.org/mesure-de-performance-objectifs-affaires-medias-sociaux

deviendra

• http://www.kinaze.org/mesure-de-performance-objectifs-affaires-medias-sociaux/?utm_source=le-nom-personnalisé-de-la-nouvelle-source-de-trafic-&utm_medium=le-nom-du-canal-de-communication&utm_campaign=le-nom-de-votre-campagne-de-marketing-numerique

et finira par être raccourci pour ne devenir qu’un vulgaire

• http://bit.ly/fVWpms .

En apparence, rien n’aura changé pour les clients qui cliquent sur vos liens à partir des médias sociaux. Mais dans les faits, vous serez maintenant en mesure de constater l’affluence des visiteurs sur votre site en provenance de ces campagnes. Vous constaterez une augmentation du pourcentage de visites en provenance des fameuses autres sources de trafic dans Google Analytics. Et vous serez en mesure de maximiser les performances de votre organisation sur le Web. Houlala.

*

Tout ce que nous avons fait jusqu’à maintenant est de proposer une méthode à votre community manager afin qu’il soit mieux apte à mesurer la portée et l’efficacité de son travail. Je donnerai des exemples concrets de campagnes sur les réseaux sociaux dans un autre article et je reparlerai plus en détail de la manipulation et de la segmentation de ces nouvelles données pour conclure cette série de trois articles.

Si ce n’est déjà fait, n’oubliez pas de dire à votre gestionnaire de communauté de s’abonner à mon flux RSS ou bien de me suivre sur Twitter. En attendant, n’hésitez pas à laisser un commentaire, que vous soyez d’accord ou non avec moi.

La photo provient de « Comment développer la performance d’une campagne on-line ? » sur marketing-professionnel.fr

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J’ai une énigme à résoudre aujourd’hui. Je suis dans un processus d’analyse des mots clés qui sont les plus utilisés pour venir consulter un de mes sites. Cette analyse me permettra d’établir un tableau de bord pour suivre les objectifs d’optimisation de ce site pour les moteurs de recherche. Je présenterai bientôt un résumé de la méthodologie que j’utilise pour rechercher et déterminer les mots clés qui sont importants à suivre, mais pour l’instant je suis aux prises avec une donnée vraiment bizarre. En fait, il me semble que George Bataille serait mort de rire, car je suis pris avec un impossible. J’aimerais bien que vous me disiez quelle peut être la cause de cet impossible, car je ne comprends pas. Je pourrais bien me fermer les yeux et continuer de faire mon travail comme si de rien n’était, mais ça m’embête de ne pas comprendre. Voici la brève histoire de ma rencontre avec cet impossible.

Mots clés et modificateurs

Tout a commencé quand j’analysais les modificateurs les plus populaires des termes que je cible sur mon site. J’étais en train d’utiliser la segmentation par mots clés afin de mieux comprendre l’impact des principaux termes que je cible ainsi que leurs modificateurs.

Analyse du trafic en provenance des mots clés

Les termes ciblés sont la raison d’être de mon site. Par exemple, pour un site de commerce électronique,  ça pourrait être le nom d’un produit (par exemple, un « Kindle« ).

Les modificateurs sont les mots clés qui sont associés aux termes principaux que je vise. Pour le SEO, j’aime bien distinguer 4 types de modificateurs :

1. les types - par exemple « 3G » ou « wifi » dans l’expression « kindle 3G » ou bien « kindle wifi »
2. les intentions - par exemple: « buy, « reviews » ou « bargain », dans l’expression « buy a kindle » ou « kindle reviews » ou « kindle bargains »; et
3. les lieux – par exemple « Amazon » dans l’expression « buy a Kindle in Canada »; et
4. les marques – par exemple, « Amazon » dans l’expression « Amazon Kindle ».

Il y a probablement bien d’autres modificateurs en fonction des types de solutions interactives analysées. En fait, si vous êtes un chercheur de mots clés, j’aimerais bien que vous preniez le temps de laisser un commentaire pour me faire part des modificateurs que vous utilisez pour classifier vos termes des recherches analysés.

Toujours est-il que je cherchais les modificateurs que mes clients utilisent pour chercher des produits spécifiques sur mon site.

Les révélations du « weighted sort »

J’en étais à utiliser la magnifique fonction du tri pondéré (weighted sort) en segmentant avec le taux de rebond pour valider si je n’avais pas oublié certaines opportunités que je ne devais pas laisser filer.

D’une part, je voulais comprendre quels étaient les modificateurs populaires pour mes produits qui généraient de faibles taux de rebonds. Cette donnée me permettrait ensuite de mesurer mon rang sur les moteurs de recherche comme Google ou bien Bing et de mettre en place des stratégies nécessaires afin d’améliorer le référencement de ces termes. La logique étant que puisque ces mots clés fonctionnent bien sur mon site, si j’améliore leur positionnement sur les moteurs de recherche, je pourrai probablement améliorer le rendement de ma solution d’affaires électroniques.

Exemples d'opportunités pour des modificateurs avec faibles taux de rebond

D’autre part, je voulais comprendre si j’avais aussi des modificateurs populaires qui généraient de forts taux de rebond. C’est que si certains termes sont populaires pour trouver mon site, mais que les gens rebondissent irrémédiablement lorsqu’ils le visitent, c’est peut-être que je dois en améliorer le contenu afin que ceux-ci trouvent une réponse à leur recherche. Ainsi, un rebond se transformera peut-être en une conversion…

À quoi bon me soucier du SEO pour ces termes quand c’est clairement l’information qui fait défaut?

Exemples de contenus qu'il faut optimiser

L’impossible de Google

Et voilà que je rencontre mon impossible… Vous l’avez remarqué?

Bogue de Google Analytics

Comment est-ce possible d’obtenir un taux de rebond de 100%, un temps moyen de 0 seconde et un nombre moyen de pages par visites de 25.75? Hummmm.

L’hypothèse principale pour expliquer ce bogue était d’accuser Google Inc. et son Instant Preview. C’est qu’il y avait eu plusieurs discussions à propos des pages vues générées par Instant et qui faussaient à la hausse les statistiques de consultation des sites en provenance des visites avec recherche.

Segmentation méthodique

Même si le problème de Google Instant est déjà résolu, je me dis que c’est probablement ce qui est arrivé. Pour valider cette hypothèse, je filtre le terme de recherche énigmatique avec la dimension des « Services Provider » afin de trouver la marque de Google. Déception. Non seulement l’origine de ces visites n’est pas Google Inc., mais lorsque ces mots clés sont sous-segmentés en fonction du Service Provider, les 24,74 pages par visites deviennent 1 page par visite… Houlala.

Comment 24,75 visites peuvent-elles devenir 4 visites?

Flairant la théorie de la conspiration, je me dis que c’est Vidéotron et la grève du Journal de Montréal qui doit être derrière tout ça. J’analyse toutes les visites avec mots clés en provenance de « videotron ltee », un taux de rebond de 100%, plus d’une page par visite et un temps moyen de 00:00:00 par visite.

Exemple de segmentation avancée dans Google Analytics

Ah ah! Je découvre 43 visites, avec un taux de rebond de 100%, un temps moyen passé sur le site de 00:00:00 et une consultation en moyenne de 3,84 pages par visite… WTF?

Pour comprendre si Vidéotron est véritablement la source du glitch je décide de répéter l’exercice en incluant tous les autres câblodistributeurs. Nouvelle déception! Télus est de la partie, tout comme sympatico, hse, mrc des laurentides, omer desseres, etc. En fait, il y a en moyenne 216 visites, avec un taux de rebond de 100%, un temps moyen passé sur le site de 00:00:00 et une consultation en moyenne de 4,21 pages par visite!

Même si l’activité de quelques-unes de ces consultations semble être l’oeuvre des robots, une grande majorité de celles-ci est définitivement de sources humaines. Peu importe. Que le visiteur soit un robot ou un humain, il ne peut pas consulter plus de 0 page s’il passe 0 seconde sur le site. Tout comme il ne peut pas y avoir un rebond de 100 % si plus d’une page est consultée dans une visite.

Retour à la case départ

Afin de m’assurer que la cause n’est pas Google Instant, je retourne dans le temps pour consulter les statistiques avant même que Google lance son système de prévisualisation instantanée. Toujours ce même constat. Il y a des visites en provenance des mots clés avec plusieurs pages visitées par visites malgré un taux de rebond de 100% et un temps passé sur le site de 0 seconde. Je décide aussi de vérifier si la source de ces visites bizarres est toujours le moteur de recherche de Google. Même si la source de toutes ces visites est presque toujours le moteur de recherche de Google (1206), quelques-unes proviennent aussi de Yahoo (26) et Bing(6). Il ne semble donc pas que ce soit la faute de Google.

Que se passe-t-il donc? Mystère et boule de gomme.

Veuillez soumettre vos hypothèses

Si je pose la question et que je veux trouver la réponse, c’est que c’est ce genre de donnée qui remet toujours en cause la crédibilité des statistiques de consultation d’un site aux yeux des hauts dirigeants d’une entreprise. Et qui justifie le fait que certains HiPPOs préfèrent s’en remettre à leur intuition plutôt qu’à la mesure afin de mettre en place leurs stratégies.

Vous avez déjà constaté ce genre de visites énigmatiques dans vos rapports de Google Analytics? (ajouter un script automatique) Qu’est-ce que vous pensez qui explique ce phénomène? J’aimerais sincèrement que vous éclairiez ma lanterne.

L’illustration impossible love de Marc Brunet provient du blogue d’Arifee.

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Un court article cette semaine qui n’intéressera probablement que mes visiteurs en provenance des moteurs de recherche pour des termes hyper précis comme google « _trackevent », « _setcustomvar », « variable personnalisée », « tutoriel google analytics »,   »segment avancé » ou « segment personnalisé » . Cette intervention n’est qu’une mise à jour pour un article que j’ai rédigé il y a quelques semaines et qui s’intitulait : Créer une variable personnalisée dans Google Analytics. Suite à la lecture d’un article à propos du suivi des liens externes dans Google Analytics, et après avoir expérimenté avec gaAddons, je me suis aperçu de trois  erreurs principales que je faisais :

1. Je ne tenais pas compte du temps de chargement du code de suivi de Google Analytics. C’est ainsi qu’il était possible que des internautes cliquent sur des liens externes (que j’avais tagué pour suivre des variables personnalisées, des évènements ou les deux avant que le code de Google soit chargé, ce qui m’empêchait de comptabiliser la valeur de ces cliques.
2. J’aurais dû utiliser une fonction plutôt que d’appeler directement le code sur chaque lien.
3. J’aurais dû éviter de donner des valeurs avec des accents à mes paramètres, car ça ne génère pas de beaux rapports de suivi.

Créer une variable personnalisée avec la méthode du _trackPageview()

Fonction

<script type="text/javascript">
function recordCustomVariablePageview(link, index, name, value, opt_scope) {
try {
_gaq.push(['_setCustomVar', index, name, value, opt_scope]); //méthode que nous avons utilisé directement sur un bouton précédemment
_gaq.push(['_trackPageview']);
setTimeout('document.location = "' + link.href + '"', 100); //ajout d'un délai de 100 millisecondes
}catch(err){}}
</script>

Appel de la fonction sur un bouton

<a href="/formulaire-merci" onclick="recordCustomVariable(this, 1, 'client potentiel', 'Demande info service x', 1); return false;">Soumettre le formulaire</a>
</script>

Créer une variable personnalisée et un évènement avec la méthode du _trackEvent()

Fonction

<script type="text/javascript">
function recordCustomVariableEvent(link, index, name, value, opt_scope, category , action, opt_label, opt_value) {
try {
_gaq.push(['_setCustomVar', index, name, value, opt_scope]);//méthode que nous avons utilisé directement sur un bouton précédemment
_gaq.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value]);//méthode que nous avons utilisé directement sur un bouton précédemment
setTimeout('document.location = "' + link.href + '"', 100);
}catch(err){}}
</script>

Appel de la fonction sur un bouton

<a href="https://intranet.kinaze.org" onclick="recordCustomVariableEvent(this, 1, 'client', 'authentifié', 1, 'authentification', 'Intranet', 'valeur','autre valeur'); return false;"> Intranet</a>

Les joies de la segmentation

Maintenant que vous avez pris le temps de taguer vos liens, vous pouvez les utiliser dans Google Analytics.

Dans un premier temps, vous pouvez créer de nouveaux segments dans le gestionnaire des segments avancés de Google Analytics :

Exemple de création des segments avancés dans Google Analytics

Dans un deuxième temps, vous pouvez aussi créer d’autres segments avancés en utilisant vos variables personnalisées, vos évènements, un mix des deux, ou toutes autres dimension de Google Analytics :

Exemples de segments avancés dans Google Analytics

Dans un troisième temps vous pouvez suivre ces nouveaux segments de visiteurs, comprendre l’impact de vos stratégies sur ce trafic et mieux comprendre comment optimiser vos affaires électroniques :

Comment suivre votre trafic avec des segments avancés

Et voilà! Short and sweet. Des suggestions? N’hésitez pas à m’en faire part.

À ne pas manquer!

Au lieu de vous embêter à taguer les évènements externes de votre site, pourquoi n’installez-vous pas tout simplement le script de gaAddons qui vous permet de le faire automatiquement? Rapide, facile et efficace.

En fait, si ça vous intéresse, que vous êtes un organisme à but non lucratif et que vous utilisez Google Analytics, je vous propose d’installer gaAddons sur votre site. Vous n’avez qu’à remplir ce formulaire et en fonction du nombre de demandes qui seront générées, je pourrai vous aider.

La photo de l’homme invisible a été prise sur le blog de camfrog.

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J’ai le goût de parler de segmentation cette semaine. Et de Twitter. Et d’un usage super payant de Twitter qui permet d’aller chercher facilement de nouveaux clients. Sans faire d’efforts. Presque comme ces spécialistes du marketing américains qui vous proposent une solution miracle à 99$ qui réglera tous vos problèmes. Sauf que c’est vrai. Ça marche vraiment. Mais ça force à changer de perspective. À voir les choses autrement, outside the box, comme un nénuphar d’auto dans une nuit torride.

C’est que le monde publicitaire nous a tellement habitués à comprendre le marketing en terme de promotion que nous nous sommes mis à utiliser tous les canaux de communications comme des diffuseurs d’information. Même quand on utilise les médias sociaux, on les utilise pour diffuser de l’information. On diffuse ce qu’on lit. On parle de ce qui se passe. On tweet à propos de ce qu’on aime ou de ce qu’on n’aime pas. On dit des niaiseries. On diffuse de la valeur… Et parfois on converse. On rediffuse un signal. On dit 2 ou 3 mots qu’on appelle conversations – la révolution du Web 2.0.

Pour ceux qui voient déjà où je veux en venir, je vous invite à retweeter mon article sur-le-champ et à aller perdre votre temps avec l’Autre à la place.

Pour les autres, on peut faire plus. En fait, ce n’est pas qu’on peut faire beaucoup plus, c’est juste qu’on peut le faire autrement. La promotion, oui. Mais le développement durable et le recyclage des informations de l’actif digital avant tout. Houlala.

De l’art de segmenter

Selon Politique et Stratégie d’entreprise (L. Mezghani, S. Fseg, 2010), la segmentation marketing :

• Concerne un secteur d’activité de l’entreprise.
• Vise à diviser les acheteurs en groupes caractérisés par les mêmes besoins, les mêmes habitudes, les mêmes comportements d’achat.
• Permet d’adapter les produits aux consommateurs, de sélectionner les cibles privilégiées, de définir le marketing-mix.

Une entreprise qui pratique la segmentation marketing est une entreprise qui adapte son offre, ses prix, ses communications, sa commercialisation (son mix-marketing) en fonction de ses groupes de clients les plus rentables.

Traditionnellement, les données de l’environnement géographique, socio-culturel, démographique, économique, politique et technologique sont utilisées pour répondre à des questions comme :

• Où sont situés mes clients (monde, pays, région, etc.)?
• Quelle est leur langue?
• Quelles sont leurs attitudes?
• Quelles sont leurs croyances?
• Quelles sont leurs valeurs sociales?
• Quelles sont leurs allégeances politiques?
• Quel est leur revenu?
• Quel est leur niveau d’éducation?
• Quelle est leur classe sociale?
• Quel est leur sexe?
• Quel est leur âge?
• Etc.

De l’art de définir des mots clés

En supposant que vous avez pris le temps de réfléchir à toutes ces questions et à créer des archétypes idéaux de vos clients parfaits (personas), je vous propose aujourd’hui de tout oublier, l’espace d’un instant, et de recommencer l’exercice de segmentation en partant de vos produits.

Nous utiliserons même un nouveau modèle, celui des mots clés. Je vous demande de segmenter vos clients non pas en fonction des caractéristiques de vos clients, pas même en fonction de vos produits et services, mais bien en fonction des expressions qui représentent ces produits et services. Vous me direz qu’une table c’est la même chose qu’une « table », mais vous vous trompez. Dans une économie de transactions digitales, les « tables » sont beaucoup plus importantes que les tables.

Commencez par une liste générale de mots clés. Lorsque c’est fait, essayez d’identifier les éléments de votre actif numérique qui correspondent à ces termes (une adresse Web par exemple). Il se peut que vous ayez plusieurs informations qui correspondent à un mot clé. Vous pourriez même sous-segmenter vos trouvailles en sous-catégories. Par exemple : « table » pourrait être sous-divisé en « table en bois ». « Table en bois » pourrait être redivisé en « table en tek », etc.

Garder tout ça dans un beau tableau Excel, nous l’utiliserons plus tard.

[polldaddy poll=4047756]

De l’art de communiquer

Que je sois blanc, jaune, rouge, vert, avec des piques piques sur le bout des mamelons ou bien de la dentelle en dessous des bras, si j’ai une intention, je fais irrémédiablement parti d’un segment de marché assez puissant : je veux quelques choses (matériel ou immatériel).

Vous me direz : « Mais n’est-ce pas justement pourquoi le marketing a été inventé? Parce que tout le monde veut quelque chose, et que puisqu’il y a de la compétition, il est nécessaire de se démarquer (que ce soit par le produit, le prix, les canaux de distribution, l’offre promotionnelle) et de segmenter les clients les plus susceptibles d’être réceptifs à notre offre de valeur? »

Vous avez raison.

Mais au lieu d’essayer de rejoindre vos clients en diffusant votre offre de valeur à l’aide de canaux promotionnels d’annonceurs qui ciblent plus ou moins bien les segments visés (diffusion de masse, diffusion « ciblée », diffusion géolocalisée, etc.), je vous invite tout simplement à rejoindre vos clients directement, lorsqu’ils en signalent le besoin.

L’idée est d’associer vos mots clés aux signaux de vos clients. Et de rejoindre directement ce public cible lorsqu’il manifeste des intentions en lien avec vos mots clés. Au lieu de diffuser, je vous propose d’écouter… et de conseiller.

Analysons plus en détail le mouvement de la segmentation traditionnelle et celui de la segmentation par signal.

Segmentation par client

Organisation > Segmentation > Diffusion publicitaire > < Public cible

Le but de la segmentation par client est de diffuser un message à un public plus ou moins bien ciblé. Je dis que ce public est plus ou moins bien ciblé non pas parce que les responsables du marketing n’ont pas pris le temps de segmenter leurs clients. Au contraire, ils savent exactement à qui ils veulent communiquer leur message. Le problème est que :

1. Rien ne leur garantit qu’ils atteignent effectivement ce segment de la population (malgré tout ce que les vendeurs de publicités peuvent vous faire croire)
2. En supposant que les bons segments soient visés, il faut aussi que le public cible s’intéresse à l’offre de valeur proposée.

Car je peux bien dire que mon offre x intéressera un groupe de femmes spécifiques, si seulement 2 de ces femmes sur 10 manifestent de l’intérêt, je perds mon temps et mon argent pour rien avec les 8 autres femmes. Vous me direz : « Mais c’est justement ça le but de la segmentation! Viser les bons clients avec les bonnes stratégies! Faire en sorte qu’un pourcentage de plus en plus grand de clients ciblés soit séduit par notre offre de valeur! Faire passer le taux de conversion de 20 % (2 femmes sur 10) à 50 % (5 femmes sur 10)! »

Encore une fois, vous avez raison.

Segmentation par signal

Public cible > Intentions > Signal >< Relance < Écoute < Segmentation < Organisation

La beauté de la segmentation par signal est que pour rejoindre votre public cible, vous n’avez même pas besoin de connaître votre public cible! Vous devez seulement être en mesure de reconnaître le signal qui fait d’un public général, votre public cible. Lorsque c’est fait, vous devez ensuite croiser les données de ce signal avec votre beau tableau Excel de mots clés que je vous ai fait faire plus tôt, et fournir des informations pertinentes à vos nouveaux clients.

Bien sûr, lorsque ces nouveaux clients viendront consulter vos informations, vous devrez vous assurer de bien les comprendre et probablement de revalider votre segmentation par client avec celle de leur signal, afin de proposer des scénarios de conversions toujours mieux adaptés aux besoins des signaux.

Un exemple S.V.P., je ne comprends plus rien

Imaginons qu’un des signaux généraux de mon actif nu mérique soit « Analytique Web ». Et que des exemples de sous-divisions de ce signal soient des mots clés comme : « Taux de rebond », « Variables personnalisées », « Objectifs», etc.

Ce que je peux faire est d’ouvrir un compte Twitter, de télécharger Tweetdeck pour en gérer l’information, de segmenter Tweetdeck en colonnes qui me signalent quand quelqu’un parle d’un de mes mots clés, d’évaluer si l’information de mon actif digital pourrait aider la personne d’où provient le signal, d’entrer en relation avec cette personne pour lui proposer un lien ou elle peut trouver une réponse à ses questions, etc.

Supposons que je surveille le terme « taux de rebond», car je veux conseiller toutes les personnes qui se questionnent sur le taux de rebond. Voici ce que je vois dans Tweetdeck en ce moment (ça change tout le temps…) :

Comment suivre un mot clé dans Tweetdeck

Si je le désire, je peux envoyer un message à toutes ces belles personnes pour leur signaler que j’ai une ressource qui pourrait les aider. Après avoir regardé tout ça je décide de relancer @Ogiry et @Kriisiis qui sont déjà dans un processus de discussion par rapport au taux de rebond :

Je réponds à leur signal :

Un article sur le taux de rebond sur kinaze.org

Je me dis que si mon article les intéresse, ils reviendront peut-être visiter mon site. Et tout pourrait s’arrêter ici. Il ne me resterait plus qu’à surveiller l’impact de mes relances sur les statistiques de mon site et valider si son effet est une fluctuation permanente ou temporaire.

Mais voilà qu’une conversation s’engage. Interaction. Partage de signal. Communauté d’intention? Voici un résumé de la conversation :

- @kinaze @Kriisiis merci pour ton lien; en voici un tout aussi intéressant : http://tinyurl.com/24w7jvt
- @ogiry @Kriisiis Super! Cette information de @rochdaniel à propos du rebond était déjà dans mes bookmarks!

(Intrigué, je visite le site de @ogiry)

- @ogiry Intéressant ce concept de quizz!
- @kinaze je viens de lancer ce site en octobre. je cherche à me faire connaître. merci pour vos messages en tout cas
- @ogiry En fait, ce site m’inspire de bonnes idées! Je reviendrai le visiter! Au plaisir!
- @kinaze il t’inspire ? au plaisir de dialoguer, mes coordonnées sur www.ogiry.com
- @ogiry Oui je travaille sur un nouveau projet de ressources en Analytiques Web. But communautaire. J’aime bien ta communauté de sondage!

De l’art d’économiser

Et voilà, le tour est joué. J’ai conseillé des gens en fonction de leurs besoins. Si j’ai réussi à communiquer avec eux exactement quand ils ont signifié une intention par rapport à mes mots clés, tant mieux. S’ils se sentent interpellés, encore mieux. Si je réussis à initier une conversation et partager une communauté d’intérêt avec un parfait étranger, fantastique. Tout se passe comme si je venais de prendre un verre dans un 5 à 7 virtuel ou bien que je venais de me claquer une petite séance de speed dating.

La beauté de tout ça est que ça ne m’a rien coûté (mis à part le temps de monitorage des signaux de Twitter). Je ne calcule pas le coût des informations que j’ai dû rédiger, car de toute façon, j’aurais dû faire cette dépense si j’avais utilisé la segmentation par diffusion. Mais je me retrouve maintenant avec des clients potentiels hyper ciblés. Et en plus, je recycle ma vieille information et je l’actualise au goût du jour.

Recyclage d’information et développement durable.

Si vous ne savez pas trop par où commencer, je vous invite tout simplement à faire des tests avec vos mots clés et à les suivre dans Twitter. Je sais, c’est étrange de suivre des mots au lieu de suivre des personnes, mais ça vous permettra de mieux comprendre les tendances. Et de mieux adapter les informations de votre actif digital pour répondre à ces tendances.

Quand le signal d’un mot clé ne fluctue jamais c’est peut-être que :

• Twitter n’est pas un bon canal pour parler de votre « mot clé »;
• Le public n’en a rien à battre de votre concept;
• Vous avez choisi un mauvais mot clé;
• etc.

Quand les indicateurs de performance de votre site ne fluctuent pas positivement suite à vos efforts de relance, posez-vous des questions quant à la pertinence de ce que vous faites. Mais ne portez pas de jugements trop hâtivement. Et n’oubliez pas que lorsque des clients virtuels deviendront des clients réels, il faudra adapter votre signal. Mais je réserve cette réflexion pour une autre fois.

De l’art de spammer

La technique que je présente ici ne ressemble-t-elle pas trop à des techniques douteuses de spamming? C’est vrai que la frontière entre donner un conseil et faire du spam peut parfois être nébuleuse. Je m’en remets à votre bon jugement pour ne pas abuser du signal de vos clients potentiels. Car si un conseil bien ciblé peut véritablement aider un client potentiel, un conseil mal ciblé ou bien une offre promotionnelle peu subtile risque d’embêter les gens pour rien et de vous empêcher de rejoindre votre public.

Si par exemple, vous envoyez un message pour dire aux gens d’acheter votre table à chaque fois qu’ils parlent de “tables” sur Twitter, vous risquez de perdre votre temps pour rien. Le but initial n’est pas de faire une transaction, mais bien d’établir une relation. Ne l’oubliez jamais.

Voici un exemple de  « client potentiel » non satisfait, qui provient justement d’une relance à propos de cet article. Je m’intéressais au signal provenant des discussions en lien avec « mots clés » sur Twitter et j’intercepte une discussion entre @cdillat et @512banque :

Le danger de mal cibler ses clients potentiels sur Twitter

Je décide de leur envoyer un message pour les inviter à lire cet article, mais je fais l’erreur d’inclure aussi un troisième tiers qui n’a rien à voir avec eux, mais qui parlait de l’importance de choisir, sélectionner puis tester les requêtes qui génèrent des clients :

- @vialaboutique @Cdillat @512banque Cet article sur la segmentation par mots clés dans Twitter pourra vous intéresser http://bit.ly/9aLg3F.

Quelques instants plus tard,  voilà que @512banque me répond :

- @kinaze t’es un bot ? ou juste un relou ?

Et la conversation de s’enchaîner :

- @512banque c’est quoi un relou?
- @kinaze pk tu m’envoies ton article alors que ce dont on parlait n’a rien à voir ? c ça ta stratégie de com ?
- @512banque En fait, vous parliez du positionnement par mots clés. Et je pensais que ça pourrais vous intéresser d’utiliser twitter pour ça.
@512banque Mais bon votre commentaire exprime bien un des dangers dont je parle en conclusion.
@512banque La ligne de partage entre partage d’info et spamming peut parfois être bien mince.
- @kinaze on a RT un article et nos twits contenaient « mots clés », tes indicateurs t’ont alerté et t’as balancé ton spam hors sujet. #fail
- @512banque PAs vriament en fait. JE pense sincèrement que twitter peut vous aider pour comprendre valeur des mots clés…
@512banque Merci pour ce commentaire et cet excellent point de vue! Je l’ajouterai sûrement à l’article! Au plaisir!

Visblement @512banque n’a pas apprécié mon intervention. Quelques instants plus tard, @Cdillat prend la peine de me faire un commentaire plus nuancé.

- @kinaze pas mal j’ai lu en travers mais c’est un bon principe pour le community management
- @cdillat ça peut aussi être intéressant pour mieux comprendre la valeur des mots clés, du point de vue communautaire (vs. SEM, SEO)

Et je pense à Goethe : « A person hears only what they understand » (en Allemand, bien sûr…)

Peut-être que mon mot clé n’était pas bien ciblé. Peut-être aussi que j’ai eu tord d’inclure @vialaboutique dans la conversation (qui ne s’est jamais manifesté d’ailleurs). Peut-être finalement que j’ai mal jugé les besoins de @512banque et de son désir d’entrer en relation avec moi. Toujours est-il que mon intervention a eu pour effet de paraître comme du spam et non pas comme une entraide, d’où le danger du processus.

*

En terminant, j’aimerais bien avoir votre avis. Est-ce que vous pratiquez le recyclage de vos informations? Est-ce que vous êtes conscients de la portée du contenu de votre actif numérique? Ça vous embêterait si quelqu’un vous aidait quand vous vous posez des questions à propos de quelque chose? Quelle est la somme d’argent que vous dépensez en diffusion vs la somme d’argent que vous dépensez pour écouter vos clients? Et comment mesurez-vous le succès de cette écoute?

Le signal du tigre (ou du chars d’assaut?) provient du mathlabcenter sur mathworks.com.

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@CindyRivard m’a posé une bonne question cette semaine à propos de Google Analytics et du taux de rebond.

Supposons que vous avez un taux de rebond général qui tourne autour de 60% et un temps moyen de 2:15 minute que les internautes passent sur votre site. Comment savoir si ce sont de bonnes moyennes? En vous comparant aux autres? Est-ce nécessaire d’améliorer votre moyenne progressivement? Y a-t-il une moyenne idéale à atteindre?

Puisque je me suis souvent questionné là-dessus et que bien d’autres gens se posent la même question, voici ce que je pense.

Isoler les variables

Avant d’aller plus loin, il est nécessaire de rappeler qu’est-ce qu’une session, qu’est-ce que le taux de rebond et comment Google Analytics calcule le temps moyen que les clients passent sur un site.

Session

Une session est le temps pendant lequel se déroule une visite. La durée d’une session est déterminée par la variable du max session length. Par défaut, cette durée est d’une trentaine de minutes. Une session expire lorsqu’un visiteur reste inactif pendant plus de 30 minutes ou qu’il ferme son fureteur Web. Lorsqu’une session expire, on dit que la visite se termine. Par association, on peut donc dire que la durée maximale du temps qu’un visiteur peut passer sur une page est de 30 minutes.

Si un visiteur revient sur un site après qu’une session se soit terminée, Google Analytics enregistrera une deuxième visite et lui associera une nouvelle durée.
Si un visiteur revient sur un site après avoir visité d’autres sites, mais qu’il ne dépasse pas le délai de 30 minutes, la session pourra continuer.

Si un visiteur reste sur une page pendant plus de 30 minutes et qu’il visite une autre page, une autre visite est enregistrée par l’outil de suivi des statistiques de consultations.

Taux de rebond

Un rebond advient lorsqu’un visiteur ne visite qu’une seule page de votre site pendant sa session. Un taux de rebond consiste en le nombre de rebonds divisé par le nombre total de sessions pendant lesquelles au moins une page est consultée.

Supposons qu’il y a 100 sessions sur votre site aujourd’hui et que pour 50 de ces sessions, les visiteurs ne consultent qu’une seule page. Le taux de rebond sera de 50 % (50 sessions avec une seule page consultée divisée par 100 sessions au total).

Temps moyen

La façon dont Google calcule le temps passé sur un site est en soustrayant la marque temporelle (timestamp) de la dernière page vue par la marque temporelle de la première page vue pendant une visite. Puisque les visiteurs qui rebondissent sur votre site ne voient qu’une seule page de votre site, il s’en suit que le temps moyen de ce type de visite est de 0 seconde.

Un nombre élevé de rebonds fait donc diminuer radicalement le temps moyen que les visiteurs passent sur votre site.

De la théorie à la pratique

Si un taux de rebond est élevé, ça veut dire :

• qu’il y a beaucoup de visiteurs qui ne visitent qu’une seule page de votre site par session; et
• qu’il y a beaucoup de visites sur votre site dont la durée est de zéro seconde.

Est-ce qu’un taux de rebond élevé est nécessairement mauvais? Oui, peut-être, pas nécessairement. La raison pour laquelle un taux de rebond élevé est mauvais n’est pas à cause que les visiteurs ne visitent qu’une seule page par session et qu’ils passent zéro seconde sur votre site. Un taux de rebond élevé est mauvais parce qu’il signifie que les clients qui viennent sur votre site ne sont pas convertis par vos scénarios de persuasion. Ils viennent sur votre site, en balayent le contenu, et repartent aussi rapidement qu’ils sont arrivés.

Il faut absolument considérer le taux de rebond non pas juste en fonction de ce qu’il représente théoriquement (consulter juste une page), mais bien en fonction de l’action que les visiteurs ne font pas, mais que vous voudriez qu’ils fassent (vos objectifs d’affaires).

Une solution d’affaires électroniques qui fonctionnent est une solution qui réussit à générer les macroconversions et les microsconversions ciblées. La diminution du taux de rebonds indique que les visiteurs visitent plus d’une page de votre site. C’est donc dire qu’il y a plus de chances que ceux-ci réalisent les objectifs transactionnels et relationnels de votre entreprise. Un faible taux de rebond indique un plus grand degré d’engagement de vos visiteurs sur votre site. Ça ne veut pas dire nécessairement que votre site est performant, mais c’est un indicateur que vos clients ne font pas juste venir, et partir sans rien faire entre les deux.

Un monde de nuances

Il faut dire que la valeur du taux de rebond n’est pas la même selon le type de solution interactive analysée. Par exemple, les clients d’un blogue ne se comportent pas de la même façon que les clients d’un site transactionnel.

• Alors que l’intention des premiers est de s’informer, l’intention des seconds est de trouver (et d’acheter) le meilleur produit / service en fonction de leurs besoins.
• Alors que la relation des premiers en est une de fidélisation à un auteur, celle des seconds en est une de découverte de produits ou services.
• Alors qu’il est normal que le taux de rebond des premiers soit élevé, c’est plus préoccupant si c’est aussi le cas pour les seconds.

Taux de rebond élevé! Bonne performance!

Supposons qu’un des objectifs d’un blogue est que sa communauté de lecteurs laisse des commentaires lorsqu’elle lit un nouveau billet. Imaginons que le système pour laisser des commentaires ne mène pas vers une nouvelle page lorsqu’il est utilisé et que les internautes qui laissent un commentaire quittent le site quand c’est fait. Dans un tel cas, on aurait un taux de rebond vraiment élevé alors que pourtant, le contenu de la page est performant.

Le même scénario pourrait être imaginé avec des microconversions visant à faire rayonner le contenu informationnel d’une page sur les médias sociaux. La communauté des utilisateurs lit le nouveau billet, certains pèsent sur le bouton « Like » de Facebook, « Tweet this » de twitter, ajoutent l’article à leurs signets de delicious, ou bien envoient l’article à leurs amis, ou bien, ou bien…, et ils quittent. Taux de rebond élevé! Bonne performance!

Rappelez-vous finalement qu’est-ce qui arrive lorsque vous recherchez le numéro de téléphone d’une entreprise dans Google et que vous tapez quelque chose comme : “téléphone du nom de l’entreprise”. Qu’est-ce que vous faites quand vous trouvez le fameux numéro? Vous prenez le temps de consulter d’autres pages???  Hausse du taux de rebond! Contenu performant!

Faible taux de rebond! Mauvaise performance!

Imaginons que les clients qui arrivent sur votre site en provenance des moteurs de recherche ne trouvent pas tout de suite ce qu’ils recherchent et qu’ils sont obligés de consulter d’autres pages de votre site afin de trouver ce qu’ils cherchent. Le taux des rebondissements pour ce type de visites serait donc très bas, mais je ne suis pas certain qu’on puisse dire que le contenu informationnel du site soit performant puisque les internautes perdent du temps pour rien, à cliquer un peu partout pour trouver ce qu’ils cherchent. Un tel phénomène est d’autant plus problématique dans un monde ou il est primordial d’accéder rapidement aux informations recherchées. Un taux de rebond qui est faible, mais une mauvaise une performance!

Vrais et faux rebondissements

Comme nous l’avons vu, lorsqu’une seule page est consultée, Google Analytics indique automatiquement qu’il y a un rebond et le temps de consultation de cette page est de zéro seconde. Comment faire pour savoir si les gens consultent vraiment les informations de cette page ou bien s’ils quittent le site rapidement sans même prendre le temps de lire le contenu? En d’autres mots :  comment définir le taux de rebond réel dans Google Analytics? Rien de plus simple! Vous n’avez qu’à utiliser gaAddons, un service de suivi automatisé qui simplifie vraiment la vie aux utilisateurs de Google Analytics. En plus de trier automatiquement les « vrais » rebonds et les « faux» rebonds, cet outil permet de suivre automatiquement une multitude d’autres évènements qui ne sont pas intégrés par défaut dans Google Analytics. Hautement recommandé.

Indicateur de performance?

Je pense qu’il est dangereux d’utiliser le taux de rebond en tant qu’indicateur de performance d’une solution d’affaires électronique. Au lieu de passer trop de temps à analyser votre taux de rebond, vous devriez plutôt vous soucier de mieux comprendre qu’elle est la fluctuation du même taux de rebond en fonction des segments analysés.

Par exemple, ce serait utile de segmenter tes taux de rebonds en 2 catégories, soit ceux des visiteurs connus et ceux des nouveaux visiteurs. Et de mieux comprendre ce qui se passe. Mon hypothèse pour un blogue est que ton taux de rebond sera plus élevé pour les visiteurs connus (qui connaissent déjà le blogue) que pour les nouveaux visiteurs (qui le découvre). Mais bon je peux me tromper. Vous pourriez ensuite sous-segmenter les nouveaux visiteurs en fonction des sources de trafic. Ainsi, vous pourriez mieux comprendre quels sont les réseaux sociaux qui génèrent le meilleur nouveau trafic (nouvelles visites avec le plus faible taux de rebond). Ou bien comprendre si la publicité que vous avez fait paraître dans le Journal de Montréal en vaut la chandelle.

Bien sûr, un des objectifs pourrait être de surveiller le taux de rebond des nouveaux visiteurs afin de le faire diminuer. Mais plus fondamentalement, il faut se soucier de monitorer la performance des objectifs d’affaires et l’augmentation du taux de conversions des nouveaux clients. En d’autres mots, est-ce que vous réussissez à transformer un nouveau visiteur en visiteur connu? Vous pourriez aussi essayer de faire diminuer le taux de rebond (sans trop vous stresser) des visiteurs connus en lui associant des objectifs de conversions pour faire augmenter le niveau d’engagement de vos clients avec votre site.

En fin de compte, peu importe que le taux de rebonds soit élevé pour les nouveaux visiteurs et les visiteurs connus, pourvu que le taux des conversions qui leur sont associées s’améliore!

Dernière question.  Supposons que la valeur d’un objectif de conversion est évaluée à 15 dollars. Qu’est-ce qui est le mieux pour 100 visites: un taux de rebond de 50% avec un taux de conversions de 2% ou bien un taux de rebond de 75% avec un taux de conversions de 10% ?

Vous préférez 30$ ou bien 150$?

N’hésitez pas à commenter, ou soumettre de nouvelles questions!

La photo illustrant « Des idées pour rebondir » provient du site de la Chambre de commerce et d’industrie de la Vienne.

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La compréhension du mouvement des clients vers un site permet de l’optimiser pour répondre aux besoins des clients et de mettre en place des stratégies qui maximiseront la portée des objectifs d’affaires d’une entreprise sur Internet. La force des clients est probablement la plus populaire de toutes les forces analysées jusqu’à maintenant, car elle est à la base de toutes les stratégies de marketing digital. C’est cette force que les spécialistes de marketing aiment utiliser à toutes les sauces afin de faire miroiter des opportunités d’affaires toutes plus alléchantes les unes que les autres. Analysons plus en détail ses composantes.

Influence de la force des clients sur les stratégies de marketing électronique

Création des personas

Des personas sont créés afin d’humaniser et de sous-segmenter le premier niveau de segmentation impersonnel des stratégies d’affaires de la force organisationnelle. Comment sont conçus ces personas? Toutes sortes de données peuvent être utilisées pour le faire, mais j’aime bien tout simplement utiliser les données des consultations du site Web (recueillies à l’aide de toutes sortes d’outils d’analyses quantitatives et qualitatives – c’est-à-dire la force technologique des applications stratégiques). En analysant les tendances générales et en faisant preuve d’un peu d’imagination, on arrive à concevoir le portrait d’utilisateurs typiques qui représentent les segments des principaux clients du site.

Pour simplifier les choses dans le graphique « Influence de la force des clients sur les stratégies de marketing électronique », je n’ai associé qu’un seul persona par segment, mais il est fort probable qu’un analyste d’affaires digitales doive travailler à l’optimisation de l’expérience de plusieurs personas pour un même segment.

Analyse des tendances

L’utilité de l’analytique Web est de permettre aux entreprises de mesurer des tendances. Ces tendances sont des indicateurs qui les aident à mieux comprendre qui sont les clients, quels sont leurs besoins et quelles sont leurs habitudes. Lorsqu’une tendance est observée, c’est que plusieurs clients ont des comportements semblables et peuvent être catégorisés par des segments communs. Voici des exemples de cas hypothétiques pour l’étude du cas d’Hotwire :

• il existe une forte tendance de nouveaux visiteurs qui viennent consulter les spéciaux à propos des chambres d’hôtel, en provenance du site partenaire de match.com;
• un faible pourcentage de visiteurs connus provient du canal social de Twitter;
• plus de 45% des visiteurs qui veulent louer une voiture recherchent le terme “airport car rental”; etc.
• Le quart des visiteurs qui s’inscrivent au « travel ticker » font plus de 2 transactions par année; etc.

Ce sont ces tendances générales qui sont utilisés afin de déterminer à qui l’entreprise est le plus susceptible de communiquer ses valeurs, quels sont les meilleurs canaux pour entrer en relation avec ces clients et quels sont les scénarios de persuasion qui permettront de convertir les clients potentiels en clients effectifs.

Il est intéressant de se demander jusqu’à quel point une organisation peut abandonner un créneau si elle constate que celui-ci ne répond pas aux besoins de ses clients. Ou bien jusqu’à quel point elle peut concevoir de nouveaux besoins pour faire face à de nouvelles opportunités. Mais il faut aussi rappeler qu’une tendance n’est pas nécessairement synonyme de performance. Parfois, de fortes tendances génèrent de faibles taux de conversion et vice-versa.

Intentions et scénarios de persuasion

Les tendances observées par l’analyse des données permettent d’associer des habitudes et des profils psychologiques à chaque persona et de mieux comprendre leurs intentions lorsqu’ils vont sur un site. Mieux comprendre les intentions des personas permet de créer des scénarios de persuasion adaptés pour faciliter la relation que les clients potentiels veulent bien entretenir avec une marque.

À cet égard, il est nécessaire de rappeler qu’on ne persuade pas de la même façon :

• un jeune professionnel qui cherche un hôtel pour passer une fin de semaine d’amoureux avec sa nouvelle conquête;
• une jeune étudiante qui veut partir en voyage à la dernière minute, pourvu que ça ne soit pas cher;
• un baby-boomer qui vient de se retraiter et qui veut profiter de la vie en faisant des voyages “luxueux”.

La force des clients et de leurs intentions est souvent la raison pour laquelle les spécialistes de l’optimisation de l’expérience client (UX) organisent un site afin qu’il soit le plus convivial possible. Le défi de l’expérience client est de faire cohabiter une multitude d’intentions dans une même interface, d’où l’importance de bien cibler ses personas et de les associer à des objectifs d’affaires clairement identifiés. Car optimiser les éléments de l’interface d’un site dans le vide est un exercice dangereux qui consume beaucoup de temps.

La double nature des évènements

Dès qu’un client arrive sur un site, il y a un évènement. Un site Web est en fait une une série d’évènements qui permettent aux utilisateurs d’interagir avec celui-ci. Ces évènements peuvent être impersonnels (une page qui est téléchargée) ou bien personnels (un internaute clique sur un bouton). Pour une liste de tous les évènements possibles et imaginables sur votre site Web, je vous conseille de consulter la documentation de Google à propos des dimensions de l’API et de leurs métriques. Ce sont des évènements propres à l’application d’analyse des données de Google, mais dont les concepts peuvent facilement s’apprêter à toutes les sauces.

Attention. Quand on dit que les évènements permettent aux utilisateurs d’interagir avec un site (ou tout autre média interactif), on risque de considérer seulement les évènements du point de vue de l’expérience de l’utilisateur. Il est nécessaire de rappeler que les évènements d’un site sont avant tout le point de rencontre entre les clients d’un site et les processus d’affaires d’une entreprise.  Pour le dire autrement, l’interface est le milieu où se rencontrent la force des clients et les forces technologiques (qui sont elles-mêmes influencées par les forces de l’organisation).

Cette double nature des évènements est souvent ce qui m’embête quand j’assiste à des conférences traitant d’utilisabilité ou bien d’optimisation de l’expérience client et que je constate que les spécialistes ne considèrent que la force des clients quand ils parlent de USer Experience (UX). Il ne faut pas oublier que si l’expérience des utilisateurs est possible, c’est avant tout parce qu’il y a des processus d’affaires. Nous reviendrons sur l’importance des processus d’affaires lorsque nous traiterons de la force technologique des applications.

Stratégies de marketing internes et externes

Les stratégies de e-marketing sont constituées par des stratégies de marketing externes et des stratégies de marketing internes.

L'influence du marketing interne et du marketing externe

Marketing relationnel

Les stratégies marketing externes visent à maximiser la force des clients. Elles consistent en la mise en place de moyens afin de générer du trafic vers la solution d’affaires électroniques d’une entreprise. Imaginez une vague. De bonnes stratégies de marketing externes amplifient la vague qui pousse les clients vers votre organisation. J’aime considérer ces stratégies comme des stratégies de marketing relationnel, car elles visent à entrer en relation avec les clients et les inciter à interagir avec l’entreprise. Il s’agit d’aller chercher les clients où ils sont et de les amener où ils veulent être.

L’investissement dans le SEO, le SEM, le PPC, les médias sociaux, les campagnes courriel, les campagnes publicitaires (Web, imprimé, télé, etc.),  etc. sont tous des exemples de stratégies de marketing « externe » visant à établir une relation avec des clients et qui génèrent du trafic vers l’interface de commerce électronique d’une entreprise (site Web, cellulaire, e-reader, etc.). Mais il ne faut pas oublier que les stratégies de marketing relationnel peuvent aussi être utilisées pour accueillir les visiteurs qui aboutissent sur un site.

Les micros conversions comme l’inscription à un concours, l’inscription à un flux RSS, l’abonnement à une infolettre sont des exemples de stratégies de marketing relationnel internes, visant à consolider la relation avec un client.

Marketing transactionnel

Le marketing transactionnel concerne la transaction en tant que tel. C’est la fameuse confirmation de l’achat. L’argent au bout du tunnel. Le pain et le beurre du gestionnaire du marketing. Toutes les campagnes de marketing internes du site Web mènent ultimement vers ce type de macro conversion.

Macro conversion et micro conversion

Les campagnes de marketing externes mènent les internautes vers une interface. Des campagnes de marketing internes accueillent les internautes afin de répondre à leurs besoins. C’est sous la forme d’évènements que se déguisent les campagnes de marketing internes. Le but de ces évènements est de persuader les clients à se convertir aux objectifs d’une entreprise.

Il est utile de diviser ces conversions en deux catégories, soit les macros conversions et les micros conversions.

Les macros conversions sont des évènements qui contribuent directement la réalisation des objectifs en tant que tels. Un exemple de macro conversion dans le cas d’Hotwire est la réservation en ligne d’un forfait de voyage.

Les micro conversions sont des évènements qui ne contribuent pas directement à la réalisation des objectifs d’affaires, mais dont la réalisation permet de consolider la relation avec les clients et d’enclencher un processus d’engagement qui facilitera éventuellement la macro conversion. Un exemple de micro conversion pour le cas d’Hotwire est l’inscription au flux RSS des forfaits du « travel ticker ». Sans contribuer directement à l’objectif d’affaires d’Hotwire, cette inscription permet d’entretenir la relation avec le client et facilite une éventuelle macro conversion.

L’efficacité d’une bonne stratégie d’affaires électroniques se mesure non seulement  en macros conversions, mais aussi en micros conversions qui mènent vers des macros conversions. La difficulté est de déterminer quels sont les canaux à privilégier. Tant pour établir une relation avec les clients potentiels et les clients actuels grâce aux campagnes de marketing externes (générer du trafic), mais aussi pour consolider cette relation grâce à des campagnes de marketing internes (accueillir et canaliser la force de ce trafic).

Processus d’affaires et traitement des conversions

Lorsqu’elle est bien canalisée, la force des clients finit toujours par être poussée dans les systèmes d’information de l’entreprise. Nous verrons dans l’analyse des forces technologiques de l’entreprise, l’importance du traitement et de l’optimisation de ce passage.

La silouhette de mad men provient du blogue de nerdalors.

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