Quand statistiques rencontrent créativité
Lorsqu’on réfléchit à ce en quoi consiste le marketing digital (ou marketing web), certains éléments vous viennent sûrement à l’esprit. Bannières accrocheuses. Optimisation de moteurs de recherche. Articles de blogue. Plateformes de réseaux sociaux. Publicités, campagnes, infolettres… Et peut-être bien, au cœur de tout cela, des algorithmes. Des statistiques. Une quantité infinie de données qui promettent la clé du succès.
Mais quoi faire de cette collection impressionnante de data qui semble débouler de tout côté?
Chez Crakmedia, c’est ici qu’entre en jeu une science qui vient tout changer: l’analyse statistique de données et le machine learning.
Afin de grandir et de garder son titre d’expert en développement de stratégie de marketing web, Crakmedia se doit d’analyser une quantité étonnante de données collectées à travers une multitude de plateformes afin d’apprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, que ce soit dans la création de bannières, de pages web, de lignes d’accroche ou d’entonnoirs de vente.
Démystifier la science des données
Tout ça sonne bien fascinant, mais que fait donc un scientifique de données au quotidien pour aider à ces objectifs, exactement?
Une réponse simple serait trop facile. Plusieurs catégories de tâches liées à la collecte et l’analyse de données composent notre département de Données et Analytique.
La première est l’automatisation: on parle alors, par exemple, de la création de codes visant à éviter de devoir importer et modifier manuellement des centaines de données quotidiennement.
La deuxième est la visualisation de données par la création de tableaux de bord, autant au niveau de la performance de campagnes individuelles qu’au niveau des métriques globales suivies par les exécutifs.
Ce sont les experts qui savent déchiffrer toutes ces fameuses données provenant des nombreuses sources disponibles.
La segmentation fait aussi partie du coffre d’outils d’un analyste de données: on parle ici de création de groupes d’utilisateurs similaires qui nous permettent de mieux connaître nos usagers et clients, et ainsi mieux les servir.
Finalement, le concept de machine learning entre en jeu, soit l’affinage via l’apprentissage par renforcement.
Le développement de systèmes de machine learning est l’élément qui nous permet de mettre sur pied des structures et processus qui, finalement, pourront optimiser automatiquement le choix de certains contenus et nous donner la chance d’apprendre et de nous améliorer en continu.
Et voilà. Aussi simple que ça… Ou pas.
La question demeure : concrètement, comment ces tâches s’appliquent-elles au sein d’une entreprise de marketing numérique?
L’analyse de données dans l’achat média
Au cœur d’une entreprise en croissance rapide, il est primordial de pouvoir fournir des opportunités équitables pour tous. L’objectif est de supporter les plus nouveaux employés dans leurs décisions et de confirmer les intuitions des plus expérimentées.
L’équipe de Données et Analytique s’assure de développer des outils d’analyse de données afin d’orienter et guider cette prise de décision. Parmi nos départements, l’équipe d’achat média est celle qui en bénéficiera le plus dans le futur, et qui, pour l’instant, sert de sujet pour une première application.
Imaginez une seconde que l’équipe d’achat média travaille sur un placement publicitaire quelconque. Dans la plupart des cas, celui-ci peut mener nos utilisateurs vers une centaine de pages de renvoi différentes. Les acheteurs médias doivent alors déterminer l’importance à attribuer à chaque page selon un public bien précis.
Comment? En entrant manuellement une centaine de données au sein de champs prédéfinis, et ce, pour chaque placement publicitaire entre leurs mains. L’objectif est de déterminer l’option la plus adaptée à leur trafic. Il s’agit d’un processus nécessaire, mais indéniablement long. C’est ici que des principes de machine learning peuvent entrer en jeu.
En créant un outil automatique qui peut faire ce travail pour nos acheteurs média, on permet à ces ressources de sauver une quantité considérable de temps (et de patience!).
Plus simplement, nos scientifiques de données permettent à nos employés de travailler plus facilement et rapidement en aidant à l’orientation et la justification de prise de décisions. C’est ce qui permet à nos employés de mettre leur énergie à profit sur une multitude d’autres projets plus pertinents pour eux et leurs demandeurs.
L’analyse des données statistiques permet aussi, par exemple, de déterminer les tendances concernant certains placements publicitaires, offrant une tranquillité d’esprit aux équipes ou encore une idée des ajustements à effectuer.
Des contenus aussi uniques que leur public
Nos équipes de communications et de création pourront également profiter des résultats d’analyse de nos magiciens des données pour aider au développement de stratégie de web marketing.
La segmentation, qui permet entre autres d’identifier les comportements, origines et domaines de nos utilisateurs, offre des informations cruciales pour la rédaction et création de contenus divers. Ce sont ces détails qui nous offrent la chance d’isoler ce que nos utilisateurs ont en commun dans le but d’ajuster nos messages selon leurs intérêts réels.
Le même principe s’applique à notre équipe de design et création, qui met à profit ces analyses afin de déterminer quels visuels fonctionnent et lesquels n’attirent pas l’œil de notre public. Ces outils d’analyse de données nous offrent l’opportunité de créer des visuels optimaux pour chacune de nos audiences uniques. Étonnement, ici les sciences mathématiques servent à la création artistique, et vice-versa.
La segmentation analytique pourrait même être utile pour notre équipe des ressources humaines, qui, grâce à certaines données, pourrait comprendre les risques de départ et ainsi ajuster le tir pour aider à la rétention de ressources. On pourrait même viser un recrutement plus efficace en créant un message le plus adapté au marché possible.
La leçon est simple: les données pertinentes sont partout, et leur potentiel infini, peu importe le département ou le milieu.
Il est encore difficile de quantifier les possibilités qui nous attendent grâce à cet investissement dans la donnée, mais une chose reste certaine: nous sommes impatients de le découvrir.
Vous avez envie de joindre vos forces aux nôtres et nous aider à mettre à profit tout ce qu’on peut réellement apprendre des données? Découvrez nos opportunités et offres d’emploi sur notre page carrières.
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