Data partout, décisions nulle part.
L’essentiel
— Trop de données, pas assez de décisions. Les directions marketing consacrent l’essentiel de leur temps au tracking et au reporting, au détriment de l’alignement sur des KPI stratégiques réellement partagés avec le top management.
— La mesure s’est fragmentée. RGPD, fin des cookies tiers, ATT et conventions hétérogènes entre plateformes rendent illusoire toute vision exhaustive de la performance et accentuent les biais d’attribution.
— Les adtechs sont juges et parties. En déléguant la mesure aux plateformes, les annonceurs acceptent des modèles opaques et des standards non harmonisés qui orientent la lecture des résultats.
— L’obsession du court terme fausse la boussole. En optimisant CTR, CAC ou ROAS, les marques privilégient des proxys immédiats au détriment de la valeur long terme, de l’incrémentalité et de la compréhension réelle des comportements.
Nous sommes ravis de retrouver Jérémy Lacoste, contributeur sur la Réclame. Jérémy est directeur général France de l’agence Eskimoz. C’est un expert du marketing digital, des martech et de la publicité en ligne. Il a pour grande qualité de partager chaque semaine ses analyses et observations, que ce soit sur LinkedIn, dans son podcast Icebreaker, en tant qu’enseignant ou dans ses tribunes sur la Réclame.
Le paradoxe est connu : jamais nous n’avons eu autant de données à notre disposition et pourtant, le sentiment de prendre des décisions au doigt mouillé est le lot de tous. Pour un CMO sur deux, les datas marketing à manager sont au choix incomplètes, inexactes ou obsolètes (enquête Adverity), au point que l’amélioration du dataset est pour beaucoup la priorité n°1.
À l’heure où pourtant nos métiers sont frappés par la démocratisation de l’IA, l’explosion de l’automatisation, la nécessité de se démarquer dans un contexte d’ultra-concurrence, les forces vives sont concentrées sur la bonne gestion des reportings de campagnes. Excel > Claude. De là à penser que l’on passe parfois à côté de l’éléphant dans la pièce…
Alors certes comme le dit si bien Byron Sharp : « Le marketing est une science, pas une simple intuition. Mais mesurer la mauvaise chose avec précision est pire que de mesurer la bonne chose avec une marge d’erreur. » Et force est de constater que souvent, les organisations tombent dans cet écueil de tout mesurable.
Globalement, on passe 40 % du temps à tracker, 50 % à corriger les deltas et 10 % à se mettre d’accord sur les KPI à monitorer. Alors qu’il faudrait mettre évidemment le curseur sur le juge de paix : sur quel indicateur mettons-nous d’accord pour évaluer une performance ? Car entre nous, combien de directions marketing sont véritablement alignés sur les KPI de pilotage du top management ? Pas beaucoup.
Avec la limite historique que cela comporte comme le résume la loi de Goodhart : « Quand une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure ».
Or aujourd’hui, à quoi assiste-t-on ? À une court-termisation des actions marketing. En gros : il faut être rentable aujourd’hui. Maintenant. Et tant pis si 100 % des études marketing montrent que des modèles de pilotage à horizon court ou en last-click omettent de mesurer 50 % du ROI comme le souligne le rapport Google / Warc.
Prenons un exemple simple : quel est l’intérêt d’un CMO qui se projette 3 ans dans une entreprise à se lancer dans un rebranding chronophage, le changement d’un positionnement de marque ou une stratégie SEO ambitieuse ? Aucun, car ces indicateurs de performance ne valorisent pas ses actions.
Pire, quid de tout ce qui n’est pas mesurable : le dark social, l’influence, le bouche-à-oreille, le hors ligne, etc. ? Un chiffre : 8 partages sur 10 sur les réseaux sociaux (étude RadiumOn) se font désormais… via les canaux privés de conversation. Mais pour les marques, c’est un impensé.
Alors certes, on peut essayer de scientifiser l’approche en mettant du Marking Mix Modeling (MMM) à toutes les sauces, mais c’est comme mettre un pansement sur une jambe de bois. Pour 98 % des organisations, c’est la data overdose qui est néfaste.
La preuve en 5 points :
1 – La fin du mythe de l’exhaustivité
Le déploiement du RGPD a ouvert la boîte de Pandore : bandeau cookie obligatoire ; fin des cookies tiers ; protocole ATT (Apple) ; démocratisation des bloqueurs de pub ; DMA… C’est bien simple, c’est devenu un véritable bazar pour essayer d’avoir une vue exhaustive de sa performance marketing. Voire un vœu pieux puisque l’on estime une perte moyenne de 40 % des données de navigation.
Sur l’autel de la protection des données personnelles, on a donc sacrifié le pilotage au cordeau des campagnes marketing. Cela veut dire moins de pub ? Non, plutôt plus de publicités non personnalisées. Bonjour le cadeau.
Et ce que l’on perd d’un côté, on a essayé de le récupérer de l’autre avec la mise en place de systèmes avancés de modélisation de la performance. Le meilleur exemple reste Google, où nous avons eu droit à des protocoles aussi abscons les uns que les autres : suivi avancé ; consent mode et plus récemment tag gateway… avec évidemment la génération d’un modèle d’attribution data-driven qui reste assez cryptique.
Quand on sait qu’un parcours d’achat comporte entre 20 et 500 points de contact, d’après une étude Google / Kantar, on se dit que finalement, on a toujours été loin de la vérité.
2 – Des adtechs qui sont juges et parties
C’est l’impensé, le moins questionné ! Aujourd’hui, la majorité des annonceurs ont délégué la mesure de leur performance marketing aux adtech qui par principe sont juges et parties. Sans faire dans le complotisme à la petite semaine, ce manque de recul est étonnant.
Pourquoi ne pas passer par une solution tierce, alors qu’il en existe de très bonnes sur le marché ? Certes GA4 a l’avantage d’être gratuit, user-friendly (moins qu’avant) et maîtrisé par le plus grand nombre, mais la souveraineté de ses données ne vaut-elle pas un petit billet ? Pourquoi prendre pour argent comptant la performance rapportée directement dans les plateformes ads dont on connaît la propension à s’attribuer toutes les conversions ?
Ma conviction est que ce statu quo convient à tout le monde. Et que sortir de l’écosystème Google demande aujourd’hui un effort que ne sont pas prêtes à payer nombre de directions marketing.
Enfin, n’omettons pas les stratégies de carrières personnelles : c’est toujours mieux de maitriser une solution leader, plutôt qu’un éditeur obscur, aussi compliant soit-il.
3 – Des conventions de mesure non homogènes
Quelle similarité entre une vue sur YouTube, TikTok et Meta ? Aucune. Pour la plateforme vidéo, en dessous de 30 secondes, le visionnage n’est pas comptabilisé, quand pour le réseau social chinois, il commence dès l’autoplay ! Et pourtant, lorsque l’on fait du reporting de campagnes multi-leviers, nous avons tendance collectivement à les mettre sur le même pied.
Il y a quelques années, il y avait grosso modo un delta similaire au niveau de la programmatique et du display avec des impressions qui étaient comptées différemment en fonction des DSP.
Alors posons la question toute nette : qui a intérêt à définir un standard dans la mesure ? Pas les adtechs qui ont ainsi les mains libres pour définir leur protocole de performance.
Et évidemment cette distorsion risque d’augmenter à mesure que le GEO se développe. On voit déjà l’effet pervers : comparer les rares clics générés par ChatGPT vs Google. C’est utiliser de mauvaises lunettes.
4 – Des dashboards de plus en plus secs
Le piège est là : « On ne cherche plus la vérité. On choisit la data qui raconte la meilleure histoire au Comex ». Traduction : non seulement les directions marketing maintiennent aujourd’hui des usines à gaz de données imbitables, mais en plus, la tendance à la distorsion de la vérité est désormais répandue.
La donnée l’emporte sur le réel. Donc forcément, l’aspiration à raconter le narratif qui va dans le bon sens est forte. Comme le dit Dan Ariely : « Les données sont comme les gens : si vous les torturez assez longtemps, elles finiront par avouer n’importe quoi. »
Vu de ma fenêtre, j’observe 3 tendances, à proscrire :
— Les reportings trop verbeux où tout est mesuré. Mais plus rien activé. La data-logorrhée empêche toute prise de décision ;
— L’invisibilisation des tendances. Trop de dashboards se contentent de photographies, sans prendre en compte les dynamiques. 2 courbes valent mieux que 3 gros chiffres ;
— La surpression du réel. On change de KPI en fonction des évènements. La bonne mesure réside pourtant dans la persistance du modèle mesuré. Mieux vaut un système aux biais connus, plutôt qu’un protocole chimiquement pur changeant tous les 4 matins.
5 – Suivre la mauvaise boussole
Un peu comme sur un cockpit d’avion, aujourd’hui, nous avons à disposition quantité de datas pour apprécier l’efficacité des dispositifs marketing. Seulement, à trop vouloir empiler les proxys, on en vient parfois à perdre de vue l’objectif final. Résultat, on joue chaque match à fond, au risque de perdre le championnat. Ici on optimise le CTR ; là on améliore un taux de passage ; là-bas on régule un taux de rebond. Mais ces micros-victoires ne se traduisent pas forcément en marketing vertueux.
Pour une raison simple, comme le cisèle l’auteur Avinash Kaushik : « La plupart des entreprises sont riches en données, mais pauvres en informations exploitables. Nous nous noyons dans les clics, mais nous mourons de faim pour comprendre le comportement humain ».
L’exemple le plus emblématique reste cette course au coût d’acquisition faible ou au meilleur ROAS : dans les deux cas, cela ne préjuge pas d’une efficacité optimale des campagnes marketing. Un CAC bas ne dit rien du revenu généré par client gagné, ni de sa lifetime value ; un ROAS important n’est que la traduction mathématique d’une équation qui maximise le revenu généré pour un budget marketing donné, mais foin du CA incrémental ou de la marge additionnelle.
Pourtant, il est faible de dire que l’un et l’autre vampirisent aujourd’hui la conduite des dispositifs publicitaires.
À la fin des fins, on perd de vue que l’objectif n’est pas la mesure en elle-même, mais le résultat qu’elle indique.
