Les marketeurs face à un écart entre ambition et capacité de mesure unifiée
Un nouveau rapport de Winterberry Group révèle que si les marketeurs privilégient la mesure marketing unifiée, peu sont capables de l'exécuter efficacement, nécessitant un soutien externe.
Un écart important existe entre les aspirations des marketeurs d'entreprise et leur capacité réelle à optimiser les dépenses publicitaires entre les canaux, selon une nouvelle étude. Winterberry Group a publié "The State of Unified Marketing Measurement", un rapport qui examine comment les entreprises mesurent, attribuent et optimisent leurs dépenses dans un paysage médiatique de plus en plus fragmenté.
Les conclusions indiquent que 83 % des personnes interrogées considèrent la mesure marketing unifiée (UMM) comme une priorité majeure. L'UMM intègre la modélisation du mix marketing, les tests d'incrémentalité basés sur la géolocalisation et l'attribution ajustée par l'incrémentalité. Cependant, seulement 9 % des marketeurs d'entreprise déclarent être en mesure de la pratiquer "extrêmement bien" à l'heure actuelle.
Parallèlement, les marques s'éloignent des modèles d'attribution simplistes. 71 % utilisent la modélisation du mix marketing, 62 % emploient l'attribution axée sur les données et 52 % réalisent des tests d'incrémentalité. Le principal défi réside dans la connexion de ces approches de mesure disparates pour obtenir une vue cohérente des performances sur tous les canaux.
"L'opportunité consiste maintenant à passer de la mesure des canaux individuels à l'optimisation de la manière dont ces canaux fonctionnent ensemble dans le cadre d'un mix média cohérent", a déclaré Jonathan Margulies, associé directeur chez Winterberry Group. "Ce passage, d'une meilleure mesure à une meilleure optimisation, est l'axe sur lequel nous attendons que les marques concentrent la majeure partie de leurs investissements et de leurs efforts dans les années à venir."
La recherche a interrogé 121 marketeurs d'entreprise. Elle souligne que, bien que l'intelligence artificielle soit intégrée dans les flux de mesure, elle sert principalement à augmenter l'expertise humaine plutôt qu'à la remplacer. Le soutien de tiers est également considéré comme crucial pour l'interprétation des résultats et la formulation des recommandations.