Comment mesurer la performance avec des indicateurs marketing

Métriques, indicateurs, KPI, font partie du quotidien des marketeurs. Le clic, sur une bannière par exemple, est une mesure utile, tout comme le nombre de visites sur une page Web, ou celui des vues d’une vidéo. Mais que se passe-t-il lorsque qu’un phénomène n’est pas mesurable ? Comment faire du marketing sans optimisation de la performance ?

Puisque nous avons mesurées, nous voulons maintenant classer les données de mesure, chronologiquement, par ordre de grandeur, croissant ou décroissant, par typologie (indicateurs d’observations, indicateurs financiers, etc.). Et pour les rendre plus parlantes encore, nous cherchons à les visualiser grâce à la data visualisation sous la forme de graphiques, de colonnes, de nuages de points, etc. Ce traitement graphique des données mesurées a envahi les PowerPoints et les Keynotes aux 4 coins de la planètes, tel un sésame pour faire comprendre l’incompréhensible ou donner de la crédibilité à un propos. Mais une donnée, cela s’interprète, et de bien des manières.

Si je reprends l’exemple du nombre de clics sur une bannière publicitaire, de manière absolue j’espère, en tant que marketeur, obtenir le plus de clics possible. Mais la performance marketing d’une campagne display ne se mesure uniquement au nombre de clics observés. La réelle performance découle du comportement des internautes qui ont vus la bannière. Certains ont pu être intéressés par l’offre présentée par la bannière, mais ils n’ont pas cliqué dessus faute de temps, ou pour ne pas être interrompu dans leur lecture, ou parce qu’un coup de téléphone les a distrait et les a amené à passer à autre choses. Les sources de distractions sont nombreuses. Les raisons de ne pas cliquer malgré un réel intérêt aussi. Mais peut-être ont-ils noté le nom du produit ? Certains vont chercher à se renseigner via Google et viendront sur le site de l’annonceur le soir même ou le lendemain. Dans ce cas, la source de la visite ne sera pas attribuée à la bannière, mais à Google ou un autre site parlant du produit. Pourtant, la bannière est bien à l’origine de l’intérêt de l’internaute.

La performance doit donc être évaluée non de manière absolue (un nombre de clics et une source directe ici), mais de manière relative et contextualisée (par rapport au nombre de personnes exposées à la bannière et l’ayant vu). On parle alors de valeurs absolues et relatives. Dans ce dernier cas de figure, la mesure (de l’attribution) s’avère bien plus difficile.

Après les avoir classées, nous les croisons afin de prendre les décisions adéquates. Ces indicateurs simples quantitatifs d’observation (appelés aussi métriques), lorsqu’ils sont croisés, deviennent des indicateurs de pilotage, puisqu’ils permettent de donner du sens à ces mesures.

Un nombre de clics sur une bannière publicitaire, en soi, ne veut rien dire. 5000 clics, 20 000 clics, 100 000 clics, 1 000 000 de clics, et après ? Par rapport à quoi ? Il vaut mieux 5000 clics sur 10 000 bannières diffusées que 20 000 clics sur 100 000 bannières diffusées. Dans le deuxième cas, la performance est moindre avec un taux de clic de 20% contre 50% dans le premier cas.

Les KPI, ou indicateurs clefs de performance (Key Performance Indicators), sont donc ces indicateurs de pilotage qui permettent de prendre des décisions. Il peut s’agir d’un taux de clic dans un e-mail, ou un taux d’engagement sur Instagram, un taux de conversion, etc. Encore une fois, afin de les rendre plus parlants, plus simples à comprendre, nous utilisons des techniques de data visualisation avec des rendus parfois plus complexes avec des données comparées.

Comme je l’ai précisé en présentant la notion de valeur relative et absolue, un indicateur simple d’observation n’a pas de sens seul. Le solde de votre compte bancaire courant par exemple est une mesure du montant des sommes d’argent dont vous disposez en banque. Rien de plus ! Il n’est pas le reflet de votre richesse, car il ne prend pas en compte vos éventuels placements financiers, comptes d’épargne, ou biens immobiliers par exemple. 

 Face à la difficulté du système de mesure mis en place à mesurer des choses qui ne mesurent pas, nous créons des indicateurs de représentations. La notion de popularité d’une page en SEO par exemple est utilisée comme indicateur de sa valeur pour les internautes alors qu’elle est normalement destinée à désigner la caractère d’une personne qui plaît et recueille la faveur populaire. Ce système a donc été conçu pour mesurer l’intérêt que des personnes peuvent porter à un contenu en mesurant le nombre de liens faits vers cette page. Un phénomène social humain complexe qui repose sur de nombreux critères conscients et inconscients se retrouve réduit à un nombre de liens.  C’est un critère simpliste qui ne prend pas en compte la nature du contenu ainsi partagé, sa véracité, sa crédibilité ainsi que celle de son auteur. Pour cela, Google avait créé un indicateur de représentation, celui de paternité (Google Autorship).

Afin que vous compreniez la logique de ces systèmes de représentation créés pour mesurer ce qui n’est pas mesurable, je vous propose d’analyser ce concept de paternité devenu aujourd’hui obsolète. Le Google Autorship permettait d’authentifier la paternité d’un contenu indexé par Google. Une fois l’auteur identifié, son nom devient visible dans les résultats de recherche du moteur et le contenu de l’article gagne ainsi en crédibilité. Si le contenu est pertinent et de qualité (pour Google), les internautes vont le remarquer et le partager. C’est là que le système dérape. Les critères de pertinence et de qualité ne correspondent pas à ceux du propos de l’auteur, son opinion (qui peut être biaisée) ou son analyse (alors qu’il n’a peut être aucune expertises le sujet).

Ces critères correspondent au respect des techniques d’optimisation des contenus définis par Google pour faire fonctionner son propre système. Par exemple, la pertinence des mots clefs utilisés dans le contenu par rapport à ceux tapés dans le moteur par les internautes. Leur correspondance est analysée pour définir la pertinence de votre texte par rapport à la demande de l’internaute. Plus des internautes vont consulter et partager ce contenu, plus Google estime qu’il est pertinent. Sans jamais prendre en compte la nature du sujet, les arguments développés ni la capacité des internautes à évaluer ce contenu. En bref, un système de mesure essentiellement quantitatif qui permet à des contenus dangereux, inexact ou volontairement faux d’obtenir une forte visibilité, sans autre limite que l’action de certains internautes pour les signaler et les bloquer. C’est un système biaisé dont l’objectif est avant tout de permettre au système de fonctionner au bénéfice de son créateur plutôt qu’à celui de son utilisateur.

Le système de mesure de la performance marketing par des indicateurs de représentation n’est rien d’autre qu’un système quantitatif, inexact, et finalement incapable de donner une vision de la réalité des phénomènes observés. Les indicateurs de représentations sont créés, répandus et utilisés par un système qui aspire à la certitude et à l’ordre. Reconnaître leurs limites  pourrait nous aider à revenir à ce qui compte à la place.