Budgets marketing 2025 : s’appuyer sur les données ou prendre un pari ? 

Date
23 septembre 2024

Établir les budgets de marketing pour l’année à venir : voilà qui donne des maux de tête à beaucoup de spécialistes. Allez-vous reprendre les budgets des années précédentes, même si la technologie évolue à une vitesse fulgurante et que le marketing pourrait être complètement différent demain ? Ou suivrez-vous votre intuition quitte à prendre des risques ? Heureusement, il y a la modélisation des données, qui vous permet d’élaborer un budget étayé et correct, couvrant vos coûts annuels sans aucun problème. 

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Même pas la moitié des décisions marketing sont basées sur des données. Le cabinet Gartner est arrivé à cette conclusion consternante après avoir mené des recherches : trop souvent, les décisions sont encore prises à partir d’une vision trop étroite. Un paysage marketing fragmenté, les nombreuses options du mix marketing ou les préférences des spécialistes au sein des équipes sont souvent à blâmer. Alors qu’en réalité, nous avons au contraire besoin d’une vision holistique pour obtenir un puzzle optimal. 

Une planification responsable pour 2025 

À présent que les équipes marketing doivent peser soigneusement chaque dépense, elles cherchent le meilleur moyen de justifier les activités et les coûts marketing engagés. Les plans marketing reviennent donc souvent à des concepts éprouvés. Cela a bien fonctionné au cours des cinq à dix dernières années, mais ces plans n’étaient pas innovants. Ils n’ont pas non plus nécessairement conduit à de meilleures performances. Par conséquent, une campagne ou un canal performant n’obtient pas toujours de meilleurs résultats avec un budget plus important. 

Mais alors, comment aborder la budgétisation et la planification annuelle dans un paysage où la technologie et la législation évoluent et où, de surcroît, la concurrence et les attentes augmentent ? Comment mettre en place une stratégie de marketing réussie et facile à budgétiser en partant d’une perspective nouvelle et innovante ? 

Chez iO, nous nous appuyons sur la modélisation des données, une technique qui vous permet de glaner des informations utiles à partir de données indéniables. Grâce à l’essor de l’IA, cette approche n’est plus réservée aux grandes organisations dotées de vastes départements dédiés à la science des données. 

Modélisation des données : jouer avec les connaissances préalables 

La modélisation des données va au-delà des approches traditionnelles de l’analyse et permet aux équipes marketing d’adopter une approche prédictive et mesurable de la planification et de la budgétisation pour 2025 et au-delà. Alors oui, c’est nouveau et cela nécessite un changement de méthode de travail, mais nous y reviendrons plus tard. 

La modélisation des données est une approche stratégique que vous utilisez en tant que spécialiste du marketing pour recueillir des données quantitatives qui vous aident à prendre des décisions financières éclairées. Le modèle vous aide à analyser les données historiques sur les performances, à identifier les motifs et les tendances et, sur cette base, à prédire les conditions futures du marché et le comportement des consommateur·rice·s. Grâce à cette analyse étayée, vous pouvez pronostiquer les tendances à venir avec plus de précision, ce qui vous permet d’ajuster vos allocations budgétaires aux opportunités et défis potentiels du marché. 

C’est précisément dans ces capacités prédictives que la modélisation des données fait la différence : vous passez vos données au crible des algorithmes et des modèles pour cartographier les tendances et les motifs futurs avec clarté. Cela vous permet de prendre des décisions fondées sur des faits plutôt que sur votre intuition. Vous disposez enfin d’une méthode objective pour planifier vos investissements marketing. 

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Vous positionner par rapport à vos concurrents 

Dans un monde où les entreprises se disputent l’attention d’un même public cible, il est essentiel de savoir où se situe votre organisation par rapport à la concurrence. Mais, si vous avez déjà à peine le temps d’examiner vos propres performances, vous n’avez certainement pas celui d’étudier celles de vos concurrents. 

Là encore, la modélisation des données fait le travail à votre place et vous aide à produire des analyses comparatives et concurrentielles cruciales. Vous développez un modèle une fois, et pouvez ensuite le déployer à l’infini. Cela vous permet par exemple de comparer vos performances marketing avec les moyennes du secteur et celles de vos concurrents (benchmarking). 

La modélisation des données comme outil de marketing 

La modélisation des données n’est pas une nouveauté. Des secteurs comme la logistique, le commerce de détail et les soins de santé y ont recourt depuis longtemps déjà. Aujourd’hui encore, nous utilisons des modèles introduits à l’époque. Cependant, cette méthode prend de l’ampleur grâce à l’IA. Les modèles éprouvés ont été perfectionnés et sont plus faciles à utiliser. D’autres modèles, tels que Robyn (Meta) et Lightweight MMM (Alphabet), ont été développés spécifiquement pour des applications marketing. Ces outils de modélisation utilisent des techniques de modélisation des données pour prédire l’efficacité du marketing. En outre, de plus en plus de solutions SaaS qui ont intégré ces modèles dans leur produit arrivent aujourd'hui sur le marché.   

Exemples de modélisation des données pour les équipes marketing 

Dans le contexte du marketing, les méthodes de modélisation des données ont souvent le même point de départ. La plupart d’entre elles analysent les données du passé afin d’en tirer des enseignements pour prédire l’avenir. Après tout, les modèles peuvent analyser les données et établir des liens plus rapidement que les humains. Voici quelques exemples d’applications dans le domaine du marketing : 

  • Comportement des client·e·s : connaissance du comportement des consommateur·rice·s afin d’identifier les habitudes d’achat, le taux d’attrition (churn) ou les opportunités de vente croisée.  

  • Valeur à vie des client·e·s : informations sur les types de client·e·s pour déterminer ceux qui ont le plus de valeur.  

  • Modélisation du mix marketing : indications sur l’efficacité des canaux de marketing et la meilleure façon de dépenser votre budget publicitaire.  

  • Analyse des sentiments : aperçu des comportements qui contribuent à un sentiment positif ou négatif.  

  • Segmentation/personnalisation : compréhension des différents groupes de client·e·s et de la meilleure façon de les servir.  

De quoi avez-vous besoin ?

Bien que la modélisation des données soit de plus en plus accessible, il ne s’agit pas d’une boîte magique dans lequel vous n’avez qu’à introduire un fichier Excel pour obtenir les informations les plus intéressantes. Même s’il n’est pas nécessaire d’être une multinationale pour commencer à l’utiliser, les organisations qui souhaitent se lancer dans ces activités doivent tout de même remplir quelques conditions préalables. 

  • Les bonnes données : quelques années de données historiques sont nécessaires, en fonction de l’application souhaitée. Les données alimentent la modélisation, donc sans données, pas d’informations. Heureusement, la plupart des organisations mesurent déjà beaucoup de choses. Elles peuvent donc commencer à travailler, à condition de nettoyer et de fusionner plusieurs sources de données. 

  • Les bonnes équipes : il est préférable de faire appel à des scientifiques expérimenté·e·s pour modéliser vos données. Ils et elles peuvent appliquer les bons modèles à des données structurées et les affiner de sorte que le modèle soit capable d’extraire des informations pertinentes pour l’organisation.  

  • Les bonnes interprétations : si les données ne sont pas encore structurées, l’aide d’un·e ingénieur·e en données et d’un·e analyste est également souhaitable.  

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La modélisation des données, une (r)évolution qui prend du temps

Mais l’application d’algorithmes et de modèles ne suffit pas. Lorsque les organisations tirent des enseignements de la modélisation des données, elles doivent également apprendre à les utiliser. 

Pour travailler avec des modèles, les entreprises doivent apprendre à faire confiance à des conseils issus d’ordinateurs. Le monde de l’analyse des données est en constante évolution, et il est intéressant pour les organisations d’évoluer avec lui afin de saisir les opportunités offertes par cette méthode. 

Même si les entreprises n’ont pas encore toutes les réponses, il est essentiel qu’elles intègrent la modélisation et les approches fondées sur les données dans leurs plans pour l’avenir. En 2025, mettez par exemple votre intuition en parallèle avec les résultats d’un exercice de modélisation des données et, tout au long de l’année, voyez quelles décisions ont le plus profité à votre marketing. De cette manière, vous vous donnerez le temps, ainsi qu’à vos collègues, de vous appuyer davantage sur des décisions basées sur les données.  

Rien ne va plus : ne laissez rien au hasard !

La modélisation des données joue un rôle crucial dans la justification des activités et des coûts de marketing, en fournissant des informations prédictives et un avantage concurrentiel. Alors que nous préparons 2025, il est essentiel de comprendre que la puissance de la modélisation des données aide à prendre des décisions plus éclairées. 

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