[Tribune] Internaliser ses solutions marketing : 5 facteurs clés de succès

Motivés par les évolutions constantes de l'environnement marketing et technologique, mais aussi par la volonté de reprendre le contrôle sur leurs données et leur processus de décision marketing, de nombreux annonceurs repensent leurs systèmes de mesure et d'optimisation de l'efficacité.

Pour certains, la priorisation des coûts - ou bien une certaine maturité en matière de gestion des données - les conduisent notamment à envisager l'internalisation de ces solutions marketing, construites sur les principes du Marketing Mix Modeling (MMM), c'est-à-dire en mesurant précisément le ROI de chaque action et canal marketing pour réallouer les budgets. Mais, dans les faits, internaliser ce travail complexe, souvent effectué par des spécialistes issus de plusieurs agences et partenaires externes, n'est pas chose aisée.

1) S'intégrer dans les processus et la gouvernance de l'entreprise

Dans cet exercice, il ne sera bien sûr pas suffisant de se contenter de répliquer en interne ce qui était fait par ses prestataires spécialisés. Cela conduit au contraire à créer un silo, restreignant l'accès à quelques experts en interne. Pour pouvoir tirer le plus grand profit de l'internalisation, il est nécessaire d'inscrire ce projet marketing bien plus largement au sein de la gouvernance même de l'entreprise. Data et prise de décision marketing doivent aller de pair.

L'intégration s'effectue sur deux niveaux. D'une part, l'intégration « technique », qui concerne les plateformes, technologies et fonctionnalités à implémenter au sein des systèmes de l'entreprise (data platforms, cloud solutions, Data Science / MLOps platforms...). L'objectif ? Accéder en temps réel aux données les plus pertinentes, et faciliter la transparence et le partage d'informations dans toutes les strates de l'entreprise. D'autre part, l'intégration « métier ». Plus complexe, elle repose sur l'utilisation des expertises internes déjà existantes et la connaissance des clients et du secteur (du métier finalement) afin de prendre en compte les enjeux marketing, tout en s'insérant aux circuits décisionnels de l'entreprise.

2) Optimiser la pertinence des données pour favoriser l'engagement autour des résultats

Le bien-fondé de la solution et de ses résultats est, avant tout, le reflet de la pertinence des données et des analyses sur lesquelles elle s'appuie. L'intérêt n'est pas d'accumuler des données, mais bien de se concentrer sur les éléments concrets qui permettent une meilleure compréhension du marché, de sa dynamique et du mode d'action des différents leviers marketing.

Pour ce faire, plusieurs actions peuvent être mises en place. La curation données / analyses permet d'enrichir la connaissance des consommateurs, des marques, ou des leviers marketing les plus performants, d'identifier de nouvelles métriques permettant de mieux comprendre la réalité du marché. La recherche d'une meilleure granularité des données pour appréhender le niveau de détails nécessaire permet de rendre les résultats plus opérationnels. Enfin, l'automatisation de certains aspects de la gestion et du traitement des données peut être une solution efficace pour limiter les interventions humaines (souvent chronophages) et, ainsi, favoriser l'adoption par les équipes.

3) Customiser ses solutions de mesure et de modélisation

Une internalisation optimale doit s'appuyer sur les besoins propres à l'entreprise. Même si les solutions reposent sur des modules et des technologies préexistantes, il est essentiel d'en faire de véritables systèmes d'aide à la décision marketing en les customisant et en les adaptant aux problématiques spécifiques de l'annonceur. Multi-sources, multi-méthodes, les solutions internalisées sont de fait multi-objectifs couvrant les divers besoins stratégiques de l'entreprise, à commencer par l'optimisation de l'allocation des ressources, articulés aux outils de pilotage opérationnel des campagnes menées.

Enfin, ne négligeons pas le pouvoir explicatif des solutions : être capable de présenter des résultats ou recommandations intelligibles est essentiel. C'est justement le modèle « boîte noire » du marketing qui doit être révolu.

4) Constituer un réseau de compétences pluridisciplinaires

Dès les premières phases du projet, il est essentiel de mobiliser toutes les équipes qui seront parties prenantes et qui, à travers leurs expertises complémentaires, pourront donner valeur et visibilité à la solution. Ainsi, au-delà des spécialistes de la donnée, de l'analyse, et de la modélisation, il est indispensable de pouvoir compter sur l'implication des équipes informatiques (optimisation de l'architecture data, automatisation, maintenance...) ou encore des équipes marketing et communication (adéquation aux objectifs de campagnes, évolution des offres média...).

Lors de la phase de développement et de déploiement du projet, il peut être intéressant d'être accompagné par des cabinets de conseil spécialisés en conduite du changement et/ou en gestion et exploitation des plateformes de données.

5) Progresser pas à pas

Un projet d'internalisation des solutions d'analyse et d'efficacité marketing ne peut se construire en un jour. Plusieurs phases de développement successives incluant les bonnes parties prenantes au bon moment permettront une évolution progressive et maîtrisée. Pour cela, la mise en place d'un agenda raisonnable est primordiale dès le départ.

Pour chaque phase (parfois courant sur plusieurs mois) s'assurer de délimiter dans un premier temps un périmètre précis, comprenant un focus initial sur un noyau dur de données (à élargir ou à affiner au fil du temps) et une méthodologie de modélisation simple et éprouvée. En bref, limitez les risques en privilégiant une internalisation sur le long-terme et un développement pas à pas, adapté aux enjeux et aux expertises à disposition.

L'auteur : Arnaud Parent est Director Marketing Science au sein du cabinet de conseil fifty-five depuis 2021. Expert des solutions et méthodologies d'aide à la décision marketing depuis plus de 30 ans, il était auparavant à la direction de la R&D pour Havas Media Group.