Le retour sur investissement manque à l'action

L'équipe marketing a dépensé son budget à bon escient. Mais la direction ne voit pas les résultats.

Lorsque les entreprises dépensent de l'argent pour quoi que ce soit, elles s'attendent à voir un « retour sur investissement » - une augmentation qui a une certaine corrélation avec les dépenses. Ce serait bien si le marketing était une machine, avec des entrées et des sorties fixes et mesurables. Sauf que nous vivons dans "l'ère de l'information", la comptabilité de l'ère industrielle ne remarquera donc pas ce qui se passe réellement.

Le marketing apparaît souvent comme un puits de coûts dans le bilan. Sa relation avec la production n'est pas toujours évidente. Kathleen Schaub, stratège en gestion marketing et organisation, et Mark Stouse, président de Proof Data Corporation, veulent faire la lumière sur cette situation. Schaub se concentre sur la façon dont la complexité affecte le marketing, tandis que Stouse examine plus en profondeur l'analyse. Ces deux angles convergent vers un point commun : l'ancienne méthode de mesure du ROI marketing passe à côté de beaucoup de choses, fournissant des indications inexactes pour les efforts marketing.

Schaub va plus en détail dans son article "Le marketing n'est pas un distributeur automatique". « Les marchés sont ce que la science appelle des systèmes adaptatifs complexes. Les interactions de nombreux agents indépendants, à la fois des particuliers et des entreprises - clients, entreprises, influenceurs, partenaires et gouvernements, produisent des boucles de rétroaction qui font que les situations changent constamment. Le changement produit de nombreuses inconnues. Schaub a écrit.

Ces boucles de rétroaction se sont accélérées grâce à la mondialisation et à la numérisation. "Il n'y a pas de marge de manœuvre", nous a dit Schaub, donc les spécialistes du marketing ont du mal à suivre. Ce n'est qu'au cours des dernières décennies que les données et les ordinateurs ont finalement fourni un moyen de voir cela se produire. "Maintenant que les choses se sont accélérées, nous pouvons voir ces modèles dans les données."

"Le retour sur investissement du marketing n'est pas là." dit Schaub. « Ça ne l'a jamais été. Ne sera jamais. Pas dans l'ancien sens standard.

La seule chose certaine est l'incertitude

"Le grand changement, qui est probablement permanent, a commencé avec COVID", a déclaré Stouse. "Les boucles de rétroaction comptent vraiment", a poursuivi Stouse. Maintenant, vous deviez avoir un objectif de valeur, un chemin vers la valeur et la capacité de suivre vos efforts, un peu comme un GPS, a-t-il déclaré. Cela se déroule en même temps que la désintégration des données tierces.

Pour obtenir une image plus réaliste, certains spécialistes du marketing reviennent à une technique plus ancienne : la modélisation du marketing mix (MMM). Cette technique est plus courante parmi les grandes entreprises du Fortune 500, a déclaré Stouse. Mais c'était trop difficile à rendre opérationnel - trop lent, trop manuel, trop cher, trop difficile à mettre à l'échelle et difficile à comprendre pour les gens.

Aujourd'hui, MMM fait peau neuve. "L'automatisation a éliminé bon nombre de ces défis liés à l'opérationnalisation de l'analyse." dit Stouse. "MMM est enraciné dans l'analyse de régression multi-variable, qui est le fondement fondamental de la méthode scientifique." Et c'est courant et bien compris, a-t-il ajouté.

Tout changement d'analyse entraînera également un changement d'organisation. "Vous ne pouvez pas continuer à avoir le même type d'organisation rigide, de commandement et de contrôle, hiérarchique et cloisonnée et avoir ces processus métier en cascade très rigides. Ils sont tout simplement trop lents, trop inhumains, ils sont dépourvus d'informations, car l'information ne peut pas circuler là où elle est nécessaire », a déclaré Schaub.

"Je n'arrêtais pas de demander aux CMO et PDG, 'pouvez-vous déjà faire du ROI ?'", se souvient Schaub. "La réponse était toujours 'non'". Ils avaient des solutions de contournement, comme l'attribution, et pousser le marketing "vers le bas de l'entonnoir" pour aider les ventes, "mais en fin de compte, les gens doivent abandonner le fantasme selon lequel [le marketing] ne peut jamais être complètement prévisible". dit Schaub.

Les gens croient au lien de cause à effet, qu'avec suffisamment de données, la bonne stratégie, les bons processus de travail ou suffisamment d'efficacité, ils pourraient comprendre les choses, a déclaré Schaub. COVID a détruit ce système de croyance. Pour reconstruire, l'analyse aidera, mais les organisations devront également se réaligner afin de pouvoir mieux travailler "dans des conditions qui nécessitent notre réponse plutôt que notre capacité à prédire". dit-elle.

Si vous ne pouvez pas prévoir, projetez

Les entreprises peuvent toujours rédiger des scénarios et élaborer des projections, établissant un aperçu de la façon dont les choses devraient se produire. "Ensuite, vous devez 'suivre rapidement' au fur et à mesure que l'avenir devient le présent, avec un recalcul latent de bas niveau, afin que vous puissiez savoir où vous en êtes par rapport à cette projection." Stouse a expliqué.

Ici, Stouse a comparé l'analyse marketing au GPS. La destination n'est pas un point de retour sur investissement fixe atteint à une certaine date. Au lieu de cela, l'objectif peut être atteint malgré les changements de trafic et les détours nécessaires. Tout comme le GPS recalcule, le décideur peut également recalculer les dépenses du marché ou redimensionner le projet pour mieux s'adapter à la réalité.

Comme le GPS, vous avez besoin d'un conducteur capable de prendre des décisions et de changer de cap au besoin. Ici, le spécialiste du marketing est au volant, conseillé par l'analyse, capable de réagir aux circonstances, de saisir les opportunités ou de réduire les risques au besoin, a expliqué Schaub. Il ne s'agit pas nécessairement d'une seule personne, mais souvent d'une équipe agile et multidisciplinaire qui est plus rapide, plus intelligente, plus innovante et qui peut favoriser la résolution humaine des problèmes. "Vous construisez pour le long terme, mais le seul moment où vous pouvez agir, c'est maintenant", a déclaré Schaub.

Apprendre à vivre avec rapidité

La vitesse des données et des boucles de rétroaction a considérablement augmenté, modifiant le paysage numérique plus rapidement que la capacité d'une entreprise à comprendre et à suivre.

Ici, le concept de la boucle OODA - Observer, Orienter, Décider, Agir - devient pertinent. Le concept a été inventé par le pilote de chasse, le colonel John Boyd, qui a prouvé que si vous pouvez le faire plus rapidement que votre concurrent, il sera coincé à réagir à votre dernière action lorsque vous exécuterez votre prochain mouvement. "C'est de plus en plus là où se trouvent les affaires et de plus en plus là où se trouve le marketing", a déclaré Stouse. "Vous avez toutes ces variables, et ces variables se déplacent à une vitesse que le cerveau humain sans aide ne peut pas suivre."

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"Pouvoir utiliser un logiciel… comprime la boucle OODA." Stouse a donné un exemple concret où son entreprise travaille avec une entreprise de technologie. "Il s'agit d'une énorme entreprise technologique B2B. C'est une entreprise à cycle long qui utilise MMM depuis six ou sept ans de manière très traditionnelle et conventionnelle. il a dit. « [A]u moment où l'analyse atteint les responsables marketing, elle est tellement obsolète que la prédiction n'a plus d'importance… Ils n'ont pas besoin de changer les calculs. Ils doivent changer la vitesse à laquelle tout est calculé.

Lire ensuite : En savoir plus sur l'utilisation de la boucle OODA

Comme Schaub l'a noté dans son article, un service marketing peut avoir à suivre jusqu'à 30 variables pour fournir les informations nécessaires pour comprendre à quoi ressemblent les conditions actuelles. Mais cela ne prendra peut-être pas aussi longtemps qu'on pourrait s'y attendre pour les rassembler tous. L'automatisation des données peut raccourcir le temps nécessaire pour tisser des informations à partir des flux de données.

"Je ne veux pas dire que tout cela est facile", a poursuivi Stouse. "Mais ça s'est considérablement amélioré." On peut utiliser des ensembles d'outils tels que Supermetrics ou Datorama (tous deux partenaires de Proof) pour collecter des flux de données, les assainir, les nettoyer et les harmoniser, puis acheminer les données vers des plates-formes telles que Proof ou Tableau.

"Nous pouvons entrer dans un client qui dispose de données mais qui n'a aucun historique d'analyse... et les 10 premiers modèles peuvent être opérationnels en moins de 60 jours." dit Stouse. Allez voir un consultant traditionnel faisant du MMM, et "il faudrait 10 à 12 mois avant de voir votre premier modèle".

Dans la deuxième partie de cet article en deux parties, découvrez pourquoi le contrôle et la mesure statique des rendements sont absents, mais la prévisibilité et le temps de réaction/réaction sont très importants. C'est l'OODA : être capable de planifier, de prédire, de prouver (confirmer ou justifier) et pivoter si nécessaire.