L'internalizzazione delle soluzioni di misurazione e ottimizzazione dell'efficacia del marketing: un'opportunità per raggiungere la quintessenza operativa?

Néanmoins, what utilisateur ne s'est pas heurté au fort décalage entre les outils à disposition et les enjeux opérationnels - tant stratégiques et tactiques? Come ci si può accontentare di un bilancio annuale del ritorno sull'investimento dei canali multimediali presentato su PowerPoint qualche mese dopo la fine del periodo studiato? Come limitarsi a una visione molto parcellizzata, basata sull'efficacia misurata sui soli lettori digitali e su dati resi pubblici dalle restrizioni di accesso alle informazioni individuali? Come privilegiare le analisi al livello di granularità più pertinente: zone geografiche fini, supporti multimediali e formati a piastre, diversi messaggi/creazioni, segmenti di consumatori, ecc. ? Come si fa a creare dei "modelli standard" che tengono conto solo in minima parte delle specificità di ogni settore di attività, di ogni marchio e che si basano solo in minima parte sull'esperienza delle squadre che ne sono responsabili?

Una soluzione è stata adottata da alcuni annonceurs:

• integrare gli algoritmi di misurazione e ottimizzazione dell'efficienza all'interno della propria piattaforma data-insights,

• offrire ai decisori marketing procedure di analisi e di simulazione che consentano di trarre profitto dalle loro competenze aziendali senza per questo trasformarsi in data scientist.

Profondamente integrata nei dati e nella cultura di marketing dell'impresa, la soluzione internalizzata, "in-house", permette di ottenere significativi guadagni operativi e finanziari grazie a :

• L'azionabilità : i risultati sono direttamente collegati al quotidiano dei marchi e adattati alle loro specificità e al modello di business. Le raccomandazioni pragmatiche si inseriscono senza problemi nelle procedure di attuazione.

• L'accelerazione e l'agilità : le misure e i ritorni di esperienza sono più frequenti e rapidamente accessibili. Ciò consente, se necessario, di rimettere in discussione i dispositivi, di simulare l'impatto di scenari alternativi e di adottare una strategia di prova e apprendimento continua.
• Un obiettivo preciso e una granularità pertinente. L'insieme del marketing mix viene considerato in modo congiunto: i mezzi di comunicazione in senso lato (paid, owned e earned " media "), ma anche, ad esempio, le azioni di promozione sul luogo di vendita, ecc. La ricchezza di dati sui canali di distribuzione, sui segmenti di consumatori e sugli altri supporti di comunicazione consente di accedere al livello di dettaglio più appropriato.

Inoltre, una soluzione di questo tipo consente agli annunciatori di prendere decisioni in merito alla determinazione dei budget, all'allocazione delle risorse di marketing e al pilotaggio tattico delle azioni. I vantaggi sono immediati: la mappatura dei costi, gli scambi più trasparenti con i partner media, le piattaforme e le agenzie, ma anche la protezione del capitale dati e delle conoscenze dell'azienda.

Pourquoi est-ce aujourd'hui une solution à considérer?

Da tempo, le strategie di misurazione e ottimizzazione dell'efficacia del marketing e, in particolare, la modellizzazione del marketing mix sono ancora molto difficili da applicare per i non esperti. Per questo motivo, si trattava di un settore quasi esclusivo per i prestatori di servizi specializzati.

Gli ultimi anni sono stati caratterizzati da progressi molto sensibili che hanno permesso di cambiare le donne e di prevedere l'in-housing senza per questo lanciarsi in un progetto faraonico e molto rischioso:

La maturità delle piattaforme dati

Molte aziende hanno investito molto per sviluppare il loro ecosistema di dati e insight sia sulle infrastrutture/piattaforma cloud che sui processi di gestione. Ciò ha permesso di ottenere progressi considerevoli: arricchimento per estensione del campo di copertura, aumento della granularità e della frequenza e rapidità di messa a disposizione. Ma anche uno svuotamento dei dati, un'automatizzazione dei processi di alimentazione, una gestione dell'integrità delle informazioni (anche quelle non strutturate con strumenti di social intelligence / "voice of consumers"...) La misurazione e l'ottimizzazione dell'efficacia del marketing è un caso d'uso complementare di queste piattaforme e non più un grande progetto isolato.

Un accesso facilitato alle tecniche di modelizzazione sempre più pertinenti

Le principali evoluzioni degli approcci e degli strumenti di Data Science / Machine learning, la potenza di calcolo accessibile e la diffusione delle competenze necessarie hanno aperto la strada a una nuova generazione di moduli funzionali:

• Soluzioni di primo livello, realizzate a breve termine con investimenti qualificati, utilizzando ad esempio un pacchetto di algoritmi open source di Marketing Mix Modeling semi-automatico (ad esempio Robyn sviluppato da Meta o Lightweight di Google) o di attribuzione "cookieless" (ad esempio Regression-Based Attribution di Google),
• Soluzioni avanzate per analisi più fini che sfruttano la granularità dei dati e per dotarsi di strumenti di simulazione/pianificazione di scenari attraverso l'integrazione di algoritmi. Questi modelli consentono di comprendere la grande complessità di alcuni ambienti di marketing (ad esempio le tecniche di Agent-Based Modeling) o di costruire sistemi ibridi che utilizzano congiuntamente più approcci di analisi dell'efficacia (ad esempio introducendo i risultati della sperimentazione sui mercati test all'interno di modelli di marketing mix).

Una risposta alle evoluzioni del contesto di marketing

Al di là di questi fattori, dati e tecnologie, sono le mutazioni del marketing del territorio ad accentuare ulteriormente la pertinenza dell'internalizzazione. Instabilità del contesto economico generale, volatilità e crescita dei comportamenti dei consumatori, evoluzione sensibile e rapida dell'offerta mediatica. Tutti questi cambiamenti richiedono un'esplorazione più approfondita/grandiosa e rapida di quella che può offrire il processo di ricorso a un prestatore esterno, che è lungo, costoso e spesso difficile da comprendere, ma anche le capacità di valutazione a priori di scenari alternativi alle dipendenze di esperti aziendali.

Si tratta, prima di tutto, dei ritorni sull'investimento di un programma di in-housing, dei potenziali guadagni, sia finanziari che operativi e di crescita delle competenze delle squadre, in un ambiente fragile che ha spinto molti annunciatori a franchiare il passo.

La fine del mito del "one size fits all", di uno strumento standard per tutti gli annunciatori

Impegnarsi in una riflessione sull'internalizzazione significa, in primo luogo, assicurarsi che un progetto sia in linea con i problemi, i mezzi, la gestione e la cultura dell'impresa. Più fattori possono essere sfavorevoli: un debole guadagno potenziale con l'ottimizzazione delle campagne; budget media/marketing molto elevati da rimettere in discussione nel corso dell'anno; un settore di attività in cui l'accesso ai dati aziendali necessari ha un costo elevato; un'organizzazione ancora molto chiusa senza volontà di evolversi.... .Pour ceux qui poursuivent le projet, l'expérience montre que les internalisations réussies reposent en majorité sur :

• Un sistema ad hoc costruito sulla base di moduli di trattamento che possono essere standard,
• Una costruzione étape par étape, a misura d'uomo, spesso in co-costruzione con esperti esterni.

La personalizzazione della soluzione si basa su ognuna delle tre dimensioni che strutturano, costruiscono e assicurano il buon funzionamento di un sistema:

Piattaforma dati e approfondimenti

Il valore dei risultati - misurazioni dell'efficacia e raccomandazioni per l'ottimizzazione - è in gran parte condizionato dalla pertinenza, dalla completezza, dalla qualità e dalla frequenza di utilizzo dei dati e degli approfondimenti. L'adeguamento dei dati disponibili alle esigenze specifiche di comprensione di un mercato e dei suoi driver è fondamentale. Il lavoro di approfondimento delle fonti di dati richiede non solo di superare i silos interni per cercare l'insieme dei dati disponibili nell'impresa, ma anche di rivolgersi a partner esterni. Inoltre, il dipartimento studi fornisce i dati di tracking del marchio o di social intelligence, l'agenzia media i dati delle campagne media e di monitoraggio della concorrenza, i partner esterni i dati socio-demografici, di meticolosità e così via... L'obiettivo finale è quello di rendere l'insieme di questi dati accessibili, parcellizzabili e riutilizzabili in modo semplice nella piattaforma data et insights. Più in generale, la governance dei dati, e in particolare quella delle informazioni relative agli universi digitali, ha un carattere primordiale.

Metodologie e tecnologie

Inoltre, la scelta di uno o più approcci di modellizzazione e ottimizzazione deve essere adattata agli obiettivi dell'autore dell'annuncio e alle informazioni pertinenti di cui dispone. Queste tecniche sono ormai mature e le loro limitazioni d'uso sono note. La scelta può essere fatta in base a una serie di algoritmi che possono essere combinati tra loro (ad esempio, l'utilizzo congiunto della tecnica economica "marketing mix modeling" e di test sperimentali).

L'internalizzazione richiede inoltre un'integrazione nei sistemi e nei processi aziendali. In effetti, è necessario garantire il buon funzionamento della soluzione attraverso l'accesso fluido alle informazioni, la condivisione, la flessibilità e le interfacce intuitive adattate a un uso non quotidiano. Inoltre, è necessario facilitare la gestione della soluzione attraverso l'automatizzazione delle operazioni di alimentazione dei dati o delle funzioni di attualizzazione dei modelli, ad esempio.

Competenze e rete di partner

Pluridisciplinare per natura, un progetto di internalizzazione della misurazione e di ottimizzazione dell'efficienza passa necessariamente per l'implicazione, fin dai primi passi, di squadre di marketing-comunicazione, ma anche di squadre di dati, IT, digitale, dipartimenti di studio e servizi finanziari.

Si tratta di una soluzione ad hoc i cui fattori di successo sono :

• La determinazione dei profili interni e dei potenziali interventi esterni. Questo a partire dalla fase di concezione e fino alla fase di manutenzione e di adattamento finale.

• La formazione e l'accompagnamento di squadre per una gestione delle competenze. Le competenze operative sono fondamentali per interpretare i risultati e i loro limiti, effettuare simulazioni e ottimizzazioni e tenerle efficacemente in considerazione nel processo decisionale.

• La costituzione, se necessario, di una rete di partner specializzati in grado di assistere le squadre interne sugli aspetti più tecnici e sui settori in cui è necessario valutare numerosi progressi o elementi di benchmark. Ad esempio, negli approcci di modellizzazione, nell'integrazione di nuovi dati o di nuovi strumenti di marketing.

• Il sostegno del comitato esecutivo. È un catalizzatore importante per l'adozione di un sistema e per trarne il massimo profitto, anche per quanto riguarda l'evoluzione della cultura dei dati e delle decisioni dell'impresa.

Nella pratica, l'internalizzazione si rifà a realtà molto diverse tra gli annunciatori: dalla gestione della costruzione e delle evoluzioni al 100% da parte delle squadre dell'annunciatore fino a una soluzione ibrida che raggruppa l'esperienza interna e il sostegno dei partner in tutte le fasi.

La ripartizione interna/esterna deve essere evolutiva: la maggior parte dei progetti realizzati sono stati realizzati con un investimento progressivo e, in alcuni casi, conservando nel sistema permanente una parte di realizzazione/accompagnamento da parte di partner specializzati per beneficiare delle evoluzioni tecniche, metodologiche o per disporre di parametri di riferimento.

Qualunque cosa sia, l'elemento essenziale resta la costante volontà dell'impresa di preservare i propri dati e la propria conoscenza del capitale (mercato/consumatori/marchi) e diinternalizzare un processo decisionale chiaro.