L'internalizzazione delle soluzioni di misurazione e l'ottimizzazione dell'efficacia del marketing: Quali soluzioni per il marketing decisionale in un contesto di forte incertezza?

Privilegiare la pertinenza dei dati rispetto alla tentazione di avere "sempre più dati".

La necessaria trasformazione dei processi decisionali si basa in modo del tutto naturale su un arricchimento sensibile della conoscenza dei consumatori, dei marchi e dei fornitori di marketing. In effetti, per comprendere le diverse dimensioni dell'incertezza è necessaria un'analisi approfondita delle forze motrici e delle dinamiche, a livello di ciascuno dei segmenti di popolazione considerati dal marchio. La capacità di raccogliere impressionanti volumi di dati ha aperto numerose possibilità di analisi, ma oggi si tratta delle funzioni di selezione dei criteri più pertinenti, di quelli che permettono di prendere decisioni in tempo e in ora, che sono gli obiettivi prioritari. Questo spiega, se ce n'è ancora bisogno, il problema principale della curationdata et insights* e della gouvernance dei dati e della conoscenza.

Nella pratica, alcuni annonciatori hanno adottato un processo di selezione delle informazioni da inserire nella loro piattaforma con l'ambizione di completare la comprensione delle dinamiche di mercato. Queste informazioni sono spesso molto accessibili e già disponibili all'interno delle aziende, ma ancora poco sfruttate in sinergia con le piastre dati; ad esempio:

• degli elementi di conoscenza dei consumatori, dei processi di decisione dei consumatori, basati su studi di sintesi (ad es. Kantar TGI o YouGov Profile) o su studi realizzati ad hoc per l'autore dell'annuncio,

• degli indicatori di brand equity, tracciamento degli indicatori di marchio in tutte le fasi del percorso del consumatore (notorietà, immagine, preferenza, intenzione...),

• di misure dell'interesse/impegno dei consumatori (ad esempio, l'attività sui motori di ricerca sui marchi o sulle tematiche connesse, l'intelligenza sociale/espressione spontanea dei consumatori),

• dati contestuali o congiunturali relativi al mercato e al suo ambiente (dati open source INSEE, Banque de France, Eurostat)...

Approccio all'osservazione in tempo reale

Un secondo fattore di efficacia decisionale di fronte all'incertezza è, beninteso, l'agilità. La reazione rapida e anche, in certi casi, l'anticipazione proattiva sono primordiali.

Dal punto di vista operativo, è necessario dotarsi di un insieme minimo di indicatori, seguire un numero residuo di indicatori essenziali, di "metriche veloci" o di "metriche di controllo ". Proxy per consentire la rilevazione preventiva dei rischi o delle opportunità e la misurazione agile delle performance di marketing. I criteri utilizzati per il monitoraggio in tempo quasi reale dipendono dal settore di attività, ma in generale sono le misurazioni dell'attività digitale, dell'interesse e dell'impegno online dei consumatori a risultare più interessanti.

Inoltre, le diverse tecniche di previsione "immediata" o Nowcasting a immagine di quelle applicate per tenere conto della volatilità dei mercati finanziari consentono di aumentare ulteriormente l'agilità. Questi approcci sintetizzano i "dati dei segnali" disponibili ad oggi e forniscono una visione più completa e attivabile del presente del marchio per recuperare in modo dinamico le risorse di marketing.

L'accelerazione di questo monitoraggio si basa su un lavoro di industrializzazione dei processi, in particolare:

• l'automatizzazione del flusso di dati e dei controlli di qualità/coerenza delle informazioni,
• lo sviluppo di procedure di rilevamento/allarme che si basano sull'osservazione in tempo quasi reale per anticipare un calo delle prestazioni rispetto ai valori previsti.

Applicare gli strumenti di simulazione, inserirli in una strategia di Test & Learn agile

I risultati dell'esperienza degli operatori nel corso di questi ultimi anni dimostrano che la resilienza decisionale non può essere raggiunta senza una trasformazione degli approcci di modelizzazione dell'efficacia del marketing. Le tecniche economiche tradizionali, che si basano su più anni di storia, possono rivelarsi molto limitate: come ci si può accanire oggi sulle valutazioni del periodo pre-Covidio o sulle osservazioni delle fasi iniziali della crisi sanitaria per i settori che sono stati colpiti in modo profondo e duraturo? Si può fare riferimento a dati temporali che traducono i comportamenti d'acquisto, i consumi mediatici, i ruoli degli elementi del mix marketing al di fuori delle realtà attuali e di quelle dei prossimi mesi?

Numerosi progressi nelle metodologie economiche hanno permesso di tenere maggiormente conto dell'evoluzione delle elasticità delle azioni di marketing e di sfruttare la granularità temporale o geografica dei dati. Néanmoins, ce sont des approches de simulation, de construction de scénarios d'évolution ou de scenario planning qui s'avèrent les plus adaptées. La decisione sulle azioni di marketing da intraprendere si basa sulla valutazione a priori delle prestazioni a breve o medio termine di più scenari. In un ambiente incerto, non c'è un solo futuro da prevedere, ma più futuri da anticipare, a partire da semplici variazioni rispetto alle linee di base fino a vere e proprie alternative. Non si tratta di stimare la loro probabilità di accadimento, ma di avviare una riflessione prospettica, di esplorare le diverse strategie di marketing possibili, di simulare il loro impatto potenziale sui marchi. Alcuni casi di applicazione tipici nel corso degli ultimi mesi sono consistiti nel valutare:

• le conseguenze a breve termine di diminuzioni sensibili degli investimenti mediatici, ma anche dei budget che saranno necessari, dopo questa fase di maggiori investimenti, per ristabilire la posizione del marchio,
• più ipotesi di budget, di allocazione delle risorse di comunicazione per la vendita di prodotti in un contesto di forte inflazione,
• il peso relativo delle azioni di "branding" e la performance per il reclutamento di nuovi clienti su diverse cibles consommateurs,
• le potenzialità del retail media in sinergia con altri operatori o in sostituzione di altri investimenti di comunicazione...

I maggiori progressi del Machine learning hanno permesso di mettere in pratica tecniche di simulazione applicabili alla complessità dei mercati e delle azioni di marketing; si pensi in particolare alle rappresentazioni di sistemi dinamici e soprattutto all'utilizzo di modelli multi-agente a livello di consumatore (cfr. le applicazioni al marketing dei metodi di modellazione ad agenti presentati in questo articolo tea house ).

Le tecniche di "what-if simulations" si inseriscono di fatto in una strategia più ampia di Test & Learn en continuation; possono essere sfruttate in piena sinergia con le procedure sperimentali o di osservazione, in particolare con i test diIncrémentalité - test A/B, geo-test, test di mercato, lift studies... Questi approcci complementari consentono di valutare "nella vita reale" le raccomandazioni, i risultati delle simulazioni e di fornire elementi utili per convincere gli operatori o per facilitare l'accettazione di nuovi dispositivi, oltre che per rendere più sicure le prossime simulazioni.

Inoltre, gli annonciatori utilizzano questi strumenti di simulazione come un supporto per instaurare gli " sprints efficacité " ispirati ai metodi di sviluppo agile dell'ingegneria logica: si tratta di tre diverse attività, ognuna incentrata su un tema comune. Ciò contribuisce in modo significativo a creare un processo di marketing "apprendente" e a privilegiare una strategia pluridisciplinare, pragmatica, a mille passi dai grandi eventi annuali di presentazione dei risultati di MMM ...

(Ri)prendere in considerazione il processo di decisione sul marketing

Permettere alle aziende di affrontare l'incertezza, ovvero di svilupparsi nel contesto "VUCA", consiste innanzitutto nell'avvicinare i sistemi di assistenza alla decisione della realtà dei mercati, in modo che siano in contatto diretto con il business. Si tratta di una condizione sine qua non per disporre di sistemi decisionali adattati, che abbiano come punti di riferimento:

• la conoscenza dei mercati, dei consumatori e dei problemi per una cura dei dati più efficace,
• la temporalità per l'accelerazione della presa in considerazione dei segnali,
• l'esperienza di marketing-comunicazione per la costruzione di scenari da simulare/valutare...

Se le metodologie e gli algoritmi sono inequivocabilmente un facilitatore della trasformazione del processo, è, a nostro avviso, l'amplificazione del ruolo delle squadre dell'annunciatore e delle loro competenze il fattore chiave del successo. L'esperienza dimostra, in effetti, che i guadagni più significativi si ottengono grazie a :

• integrazione dei sistemi di aiuto alla decisione sulla propria piattaforma di dati e approfondimenti,
• l'ottimizzazione dei flussi informativi e del partage dei segnali con un livello di misurazione/anticipazione delle prestazioni molto basso,
• pilotaggio diretto da parte degli esperti/responsabili interni in co-costruzione con i loro prestatori (ad esempio, agenzie di comunicazione o agenzie di media).

In questo senso, l'agilità decisionale è uno dei vantaggi di un'internalizzazione, anche parziale, delle soluzioni di misurazione e ottimizzazione dell'efficacia del marketing (cfr. articolo tea house); ciò rafforza ulteriormente l'importanza del tema "in-housing" tra i temi di riflessione prioritari per il 2023.

* Curation data et insights: insieme di processi e attività legati all'organizzazione e all'integrazione di dati e conoscenze raccolti da diverse fonti, all'annotazione dei dati, alla pubblicazione e alla presentazione dei dati.