Un guide complet des mesures non agrégées dans le marketing numérique

Publié: 2023-09-22

Dans le vaste domaine de l’analyse des données, en particulier dans le domaine du marketing numérique, il est crucial de comprendre les nuances des différentes mesures. Parmi celles-ci, les mesures non agrégées se distinguent par leur nature unique. Contrairement aux données standard qui peuvent être facilement additionnées ou moyennées, ces mesures nécessitent une approche plus nuancée.

Ce guide explore les subtilités des mesures non agrégées, leurs types et les défis qu'elles posent, proposant des solutions pour y naviguer efficacement.

Que sont les métriques non agrégées ?

Bien que de nombreuses mesures puissent être agrégées ou combinées pour fournir une vue d'ensemble des performances sur une période ou entre catégories, il existe un sous-ensemble appelé mesures non agrégées.

Les mesures non agrégées sont uniques dans le sens où elles ne peuvent pas être résumées ou moyennées avec précision sur différentes dimensions sans risquer de déformer les données sous-jacentes.

Par exemple, considérons une moyenne. Faire la moyenne sur plusieurs catégories ou périodes peut conduire à des résultats trompeurs. Au lieu de additionner ces valeurs, les analystes devraient examiner chaque valeur dans son contexte spécifique pour maintenir l'intégrité des informations.

Comprendre et reconnaître les mesures non agrégées est crucial. Il garantit que les données sont traitées et interprétées correctement, en évitant les pièges et les inexactitudes potentiels. Lorsqu'il s'agit de telles mesures, il est essentiel de les aborder avec un esprit analytique, en veillant à ce que chaque mesure soit évaluée dans son contexte individuel plutôt que d'être combinée ou moyennée à la hâte.

Types de métriques non agrégées

Les mesures non agrégées, souvent appelées « nonags » ou « nags », sont des valeurs quantitatives qui ne peuvent pas être simplement additionnées ou moyennées. En effet, leur valeur dépend d'un niveau de données plus détaillé qui n'est pas toujours fourni.

Voici une analyse plus approfondie des différents types de ces mesures, en particulier dans le contexte du marketing numérique et de l'analyse marketing.

Totaux cumulés

Les totaux cumulés, comme leur nom l'indique, représentent la somme cumulée d'une mesure sur une certaine période ou sur plusieurs dimensions. Ils fournissent des informations précieuses sur les modèles de croissance, permettant aux analystes et aux spécialistes du marketing de voir comment une mesure évolue au fil du temps. Toutefois, ces mesures ne peuvent pas être regroupées de la même manière que les mesures classiques basées sur des sommes, car elles contiennent intrinsèquement des données historiques.

Un excellent exemple de total cumulé est le nombre cumulé d’abonnés ou de followers sur une plateforme. Prenons l'exemple de la chaîne YouTube d'une marque. Si la marque constate avoir gagné 50 abonnés lundi, 100 mardi et 150 mercredi, le total cumulé d'abonnés d'ici la fin de mercredi serait de 300.

Maintenant, si l'on additionnait simplement le nombre d'abonnés pour la semaine jusqu'à présent, le total serait de 600 (en comptant l'ajout de chaque jour). Cela entraînerait un double comptage des abonnés et donnerait une vision exagérée de la croissance de la chaîne. En réalité, la chaîne n'a pas gagné 600 abonnés ; il en a gagné 300, comme l'indique le total cumulé.

Cette distinction souligne l’importance de comprendre la nature des mesures non agrégées. Bien qu'ils fournissent des informations inestimables, ils doivent être abordés et analysés avec soin pour garantir le respect de l'intégrité des données.

Métriques uniques

Les métriques uniques prennent en compte les valeurs non duplicatives au sein d'un ensemble de données. Essentiellement, ils éliminent les répétitions, permettant une vue plus claire et plus concise de points de données spécifiques. Cependant, leur nature inhérente signifie qu’ils ne peuvent pas être agrégés ou additionnés comme d’autres mesures, car cela pourrait réintroduire par inadvertance des doublons ou fournir des données trompeuses.

Un exemple de mesure unique est le concept de visiteurs uniques sur un site Web. Supposons qu’un utilisateur visite un site Web le matin, à nouveau pendant sa pause déjeuner, puis à nouveau le soir. Si vous deviez compter le nombre total de visites, vous enregistreriez trois visites. Cependant, si l'on considère les visiteurs uniques, cette personne ne sera comptée qu'une seule fois, car il s'agit d'un utilisateur distinct effectuant plusieurs visites.

Si, par exemple, le site Web compte 500 visites au total lundi avec 300 visiteurs uniques et 600 visites au total mardi avec 350 visiteurs uniques, la simple addition des visiteurs uniques pour les deux jours donnerait 650. Cependant, cela ne tient pas compte de la possibilité que certains des visiteurs uniques de lundi pourraient également faire partie des visiteurs uniques de mardi. Une telle agrégation pourrait conduire à surestimer le nombre réel de personnes distinctes ayant visité le site Web.

De telles subtilités soulignent l’importance vitale de gérer avec précision des mesures uniques.

KPI calculés

Les KPI (indicateurs clés de performance) calculés sont des mesures dérivées de la combinaison ou du calcul de deux ou plusieurs mesures de base. Plutôt que de simples décomptes ou mesures, ces KPI offrent des informations synthétisées qui peuvent permettre une compréhension plus approfondie des performances. Toutefois, la nature de leur calcul signifie qu’ils ne peuvent pas être agrégés de la même manière que les mesures de base sans risquer de fausser les données.

Un exemple de KPI calculé est le taux de conversion. Cette mesure est obtenue en divisant le nombre de conversions (qu'il s'agisse de ventes, d'inscriptions ou d'autres actions souhaitées) par le nombre total de visiteurs, puis en multipliant par 100 pour obtenir un pourcentage.

Considérons une plateforme de commerce électronique exécutant deux campagnes distinctes. La campagne A de janvier a généré 10 000 visiteurs et 200 conversions, soit un taux de conversion de 2 %. La campagne B de février a attiré 15 000 visiteurs avec 450 conversions, ce qui correspond à un taux de conversion de 3 %. Si quelqu’un essayait naïvement d’agréger ces chiffres, en faisant la moyenne des taux de conversion, il obtiendrait 2,5 %. Cependant, si vous regroupez le total des visiteurs et des conversions des deux campagnes, puis calculez le taux de conversion, celui-ci est en réalité de 2,6 % [(650 conversions / 25 000 visiteurs) x 100].

Les pièges des décisions mal informées

Si elles sont mal comprises, les mesures non agrégées peuvent faire dévier les spécialistes du marketing. Examinons plus en détail pourquoi ces mesures sont importantes et comment les utiliser correctement.

Risque de décisions mal informées

Faire des choix basés sur des données incorrectes peut conduire à des stratégies qui ratent la cible.

Solution : Vérifiez et validez toujours les sources de données. Utilisez des outils spécialisés dans la gestion des métriques non agrégées pour garantir des lectures précises.

Implications budgétaires

Dépenser trop pour des campagnes basées sur des chiffres gonflés peut épuiser les ressources.

Solution : examinez et ajustez régulièrement les budgets marketing en fonction de données réelles et vérifiées. Cela aide à allouer les fonds là où ils auront le plus d’impact.

La réputation en jeu

Des erreurs constantes dans l'interprétation des données peuvent amener les parties prenantes à remettre en question les compétences d'une équipe marketing.

Solution : investissez dans des formations et des ateliers axés sur la compréhension de mesures complexes. Cela renforce la confiance de l'équipe et garantit des rapports précis.

Opportunités ratées

Ne pas repérer le potentiel réel d’une campagne peut conduire à des occasions manquées de croissance.

Solution : utilisez un mélange de données qualitatives et quantitatives. Cela fournit une image plus complète des performances de la campagne et des domaines de croissance potentiels.

Complexité du paysage numérique

Avec autant de plateformes en ligne, chacune avec son ensemble de mesures, il est facile de se perdre.

‍ Solution : créez un tableau de bord centralisé où les données de différentes plates-formes peuvent être consultées ensemble. Cela offre une vision plus claire des performances globales.

Plongez en profondeur avec des données granulaires

Des données générales ou résumées peuvent masquer des détails importants, conduisant à de potentielles interprétations erronées.

Solution : optez toujours pour l’ensemble de données le plus détaillé disponible. Les données détaillées offrent une image plus claire, permettant une meilleure compréhension des mesures individuelles et de leurs implications.

Exploitez la puissance des outils spécialisés

Les outils de données standard peuvent ne pas être équipés pour gérer les nuances des mesures non agrégées.

Solution : investissez dans des outils spécialement conçus pour ces mesures. De tels outils sont conçus pour gérer les complexités et fournir des agrégations précises, garantissant ainsi que les données sont à la fois fiables et exploitables.

Conclusion

Les mesures non agrégées, bien que complexes, font partie intégrante d'une analyse précise des données dans le marketing numérique. En reconnaissant leurs caractéristiques uniques et en employant les stratégies et outils appropriés, les spécialistes du marketing peuvent exploiter tout leur potentiel. Assurer une compréhension approfondie de ces indicateurs aide non seulement à prendre des décisions éclairées, mais ouvre également la voie à des campagnes et stratégies marketing réussies.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce qu'une métrique non agrégée exactement ?

Une métrique non agrégée est un type de données qui ne peuvent pas être simplement ajoutées ou moyennées comme des nombres ordinaires. Par exemple, le décompte des visiteurs uniques d'un site Web diffère du décompte du nombre total de visites d'un site Web, car certains visiteurs peuvent visiter un site plusieurs fois.

Quels sont quelques exemples de mesures non agrégées dans le marketing numérique ?

Les exemples incluent des totaux cumulés comme le nombre d'abonnés sur les réseaux sociaux, des mesures uniques telles que la portée et les impressions uniques, et des KPI calculés comme le coût par clic (CPC).

Comment puis-je garantir l’exactitude lorsque je traite des métriques non agrégées ?

Il est essentiel d'accéder aux données les plus détaillées disponibles, d'utiliser des outils spécialisés conçus pour ces mesures et de rester à jour avec les dernières méthodes d'analyse des données.

À quels défis pourrais-je être confronté avec des métriques non agrégées ?

Les défis incluent le risque de prendre des décisions basées sur des données incorrectes, les implications budgétaires dues à des chiffres gonflés, l’atteinte potentielle à la réputation et la complexité du paysage numérique.

Comment puis-je surmonter les défis posés par les mesures non agrégées ?

Les solutions incluent la double vérification et la validation des sources de données, l'investissement dans la formation et les outils spécialisés, l'utilisation d'un mélange de données qualitatives et quantitatives et la création de tableaux de bord centralisés pour une vision plus claire des performances.