3 façons importantes dont les données de recherche peuvent alimenter votre entreprise

Les données de recherche sont cloisonnées et inaccessibles en dehors de l’équipe de référencement dans trop d’entreprises, ce qui limite leur portée, leur impact et leur capacité à soutenir le succès de l’entreprise.

Il est temps de repenser la façon dont nous utilisons les données de recherche.

Dans cet article, vous découvrirez trois façons pratiques pour toute organisation de supprimer les entraves de ses ensembles de données de marketing de recherche et d’orienter la prise de décision critique de l’entreprise d’une manière plus significative et fondée sur des preuves.

1. Formuler une image plus claire et plus complète

Les données se trouvent souvent dans des silos (SEO, PPC, médias sociaux, direct, etc.) ou dans des sources de données disparates telles que Google Analytics, Google Ads, SEMRush, Moz, aHrefs, Majestic ou Open Site Explorer.

La liste des options pour les analystes marketing et commerciaux est infinie.

La première étape pour rendre votre image de données plus claire consiste à supprimer les obstacles à l’intégration des sources d’informations de votre entreprise, en créant un écosystème de données plus vaste et plus significatif.

Il existe de nombreuses façons d’obtenir une image plus complète et plus claire des données de votre entreprise et les opportunités ont tendance à se diviser en deux domaines:

1. Développement technique interne et ressource de science des données capable de rassembler, traiter, optimiser, affiner, donner accès à une multitude de missions de collecte de données.
2. Externalisation de cette exigence, très probablement à une agence de marketing / insights.

Il y aura une myriade de logique derrière l’option (ou la variante hybride des options) que vous progressez, mais dans tous les cas, un résultat clé devrait être le suivant:

Accès facile et normatif à un écosystème de données plus complet qui fournit des informations significatives et fondées sur des données probantes pour prendre des décisions plus percutantes dans toutes les fonctions commerciales critiques.

Une centralisation efficace des données est essentielle et jette les bases de tout ce qui suit.

Du traitement et de l’intégrité des données jusqu’aux utilisateurs finaux, en passant par des informations exploitables sur les données, et bien plus encore (y compris l’automatisation).

Dans mon rôle, je travaille avec Apollo Insights en tant que plate-forme prescriptive de données et de marketing.

Quelle que soit la solution que vous choisissez, il est important de prendre en compte les principaux résultats requis tels que:

• Capacité à étendre les actions à partir des données.
• Prise de décision éclairée par les données.
• Automatisation des processus.
• Simplification et accès aux données.
• Image de données plus large (plus complète) (profondeur, précision et échelle).
• Tendances, analyses et prévisions de performances.
• Mesures normatives prises à partir d’ensembles de données existants, nouveaux et changeants.

À partir d’ensembles de données utiles plus volumineux, de nombreux résultats commerciaux positifs peuvent découler.

2. Prise de décision impartiale et en temps réel

Le but de la prise de décision fondée sur des preuves est souvent autant de découvrir quelque chose que vous ne saviez pas que de renforcer et de vérifier que les appels de jugement que vous faites sont les bons en ce moment.

Trop souvent, les gens recherchent une vérification à partir des données mais oublient de regarder ouvertement ce que les données leur disent.

C’est un gros oubli.

En tant qu’entreprise commercialement viable opérant dans n’importe quel espace concurrentiel, vous devez comprendre votre public et ses changements de comportement, de désirs, de besoins et de problèmes.

Vous devez également comprendre comment les opportunités évoluent (dans de nombreux cas, sur une base hebdomadaire).

Être le premier à agir peut offrir de nombreux avantages concurrentiels. La possibilité de pivoter, de changer d’orientation et d’agir plus tôt se trouve dans vos données existantes.

3. Automatisation intelligente

J’estime que l’automatisation intelligente (IA) à travers des domaines tels que l’automatisation des processus robotiques (RPA) peut alléger le travail manuel inutile sur des tâches répétitives à partir de 70 à 80% d’un spécialiste du marketing, d’un analyste et d’un domaine connexe sur le lieu de travail.

L’automatisation des processus robotiques est la technologie qui permet à quiconque aujourd’hui de configurer un logiciel informatique, ou un «robot» pour émuler et intégrer les actions d’un humain interagissant dans des systèmes numériques pour exécuter un processus métier.

Source: UiPath, avril 2021.

Le but de l’IA et de la RPA en particulier n’est pas de retirer des personnes de rôles clés, mais de maximiser leur valeur d’une manière qui nécessite leur niveau d’expertise et de spécialisation.

Ceci est réalisé par:

• Suppression et réduction des activités liées aux processus qui sont fréquemment répétées, qui dans la plupart des cas sont plus adaptées à un programme informatique qu’à un être humain.
• Et leur donner les moyens de passer la majorité de leur temps à utiliser les données plutôt que de les recombiner et de les extraire en premier lieu.

Le marketing en est un parfait exemple en action. Un expert en marketing typique utilise entre 20 et 50 packages d’analyse distincts, logiciels d’exploration, outils d’analyse et packages bureautiques pour arriver à un stade où le travail expérientiel et spécialisé peut même commencer.

En plus de cela, le marketing / les données / l’analyste doit également savoir ce qu’il recherche. On s’attend à ce qu’ils aient au moins une hypothèse claire à tester.

Et cela avant même qu’ils ne connaissent les bonnes sources de données, la recombinaison manuelle et le travail de recherche à entreprendre avant de pouvoir commencer à entreprendre une activité significative.

Le simple fait de penser à ce processus est fatigant, stressant et démotivant. Imaginez que cela soit reproduit dans tous les membres de votre équipe et dans toute l’entreprise, ainsi que les inefficacités associées, les retards et les opportunités manquées qui en résultent.

L’automatisation intelligente peut prendre de nombreuses formes. En fait, vous ferez une partie de cela en ayant une équipe proactive qui souhaite simplement obtenir plus de valeur en moins de temps et passer plus de temps à mettre en œuvre des informations plutôt qu’à les sourcer.

Même ainsi, vous voudrez:

• Dirigez ce voyage.
• Donnez la priorité aux domaines où l’automatisation intelligente peut avoir les plus grands avantages commerciaux, commerciaux et culturels.
• Centralisez le contrôle, gérez les sorties et maintenez l’élan à long terme.

Votre point de départ avec IA dépendra de vos objectifs commerciaux et de l’état actuel des choses.

Cependant, généralement, je m’attendrais à ce que cela inclue:

• Tâches répétées mieux adaptées aux ordinateurs / robots.
• Automatisation rapide qui vous permet d’évoluer.
• Des informations critiques pour l’entreprise qui vous désavantagent sur la concurrence si vous n’agissez pas assez tôt.
• Compréhension immédiate du public pour positionner votre marque à l’avant-garde du processus d’information / d’éducation et d’évaluation dans votre niche.
• Administration inutile.
• Tendances (répétées / saisonnières / nouvelles / d’actualité).
• Nouvelles opportunités de produits et de services.

Et après?

Le but de cet article était de vous permettre de voir la valeur de vos données de recherche et d’étendre l’utilisation, la profondeur et l’application de ces données pour un impact commercial significatif.

J’espère que les trois points fournis ont initié un processus de réflexion qui mènera à une action directe – qu’il s’agisse d’un audit, d’une évaluation ou de méthodes de travail entièrement nouvelles.

À ce stade, la seule chose qui compte est de franchir une étape utile.

Plus de ressources:

Crédits d’image

Capture d’écran prise par l’auteur, avril 2021