Un seul chiffre honnête

Toute entreprise se dit pilotée par les données. Moins nombreuses sont celles qui peuvent dire ce qu’une campagne a rapporté le trimestre dernier, en francs, et plus rares encore celles qui ont changé une décision parce qu’un chiffre le leur disait. L’écart entre collecter des données et décider avec elles est l’endroit où se situe l’essentiel de la valeur, et où l’essentiel se perd.

Cet article examine ce que dit la recherche sur les entreprises qui décident sur la base de données, ce qui se passe quand le marketing est mesuré jusqu’à l’argent, et les pièges qui transforment les chiffres en décoration.

Ce qu’a montré la recherche

Les preuves les plus connues viennent du MIT. En 2011, Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt et Heekyung Kim ont étudié 179 grandes entreprises cotées et constaté que celles qui mettaient l’accent sur des décisions fondées sur les données et l’analytique affichaient une production et une productivité supérieures de 5 à 6 pour cent à ce que leurs autres investissements et leur usage de l’informatique laissaient prévoir. Le lien se retrouvait aussi dans l’utilisation des actifs, le rendement des fonds propres et la valeur boursière, et les auteurs n’ont trouvé aucun signe qu’il jouait simplement dans l’autre sens, les entreprises prospères achetant davantage d’analytique.

Des travaux ultérieurs, fondés sur les données du Bureau américain du recensement (US Census Bureau), ont élargi le tableau. Brynjolfsson et Kristina McElheran ont constaté que la prise de décision fondée sur les données dans les usines manufacturières américaines avait presque triplé entre 2005 et 2010, de 11 à 30 pour cent. Dans un échantillon de plus de 18'000 usines, celles qui avaient adopté la démarche plus tard affichaient une valeur ajoutée supérieure d’environ 3 pour cent à celle d’usines comparables qui ne l’avaient pas adoptée, et la performance s’améliorait après l’adoption, non avant. Les petites entreprises ont adopté plus tard, mais leur lien avec la performance était plus fort.

L’ampleur de l’effet compte moins que sa forme. Les chercheurs ont constaté que l’adoption allait de pair avec les technologies de l’information et des salariés qualifiés. Les données paient quand elles changent la manière de décider, et quand les personnes et les systèmes qui les entourent changent aussi.

Mesuré jusqu’à l’argent

C’est dans le marketing que l’écart est le plus large. Dans une enquête de Gartner menée en mai et juin 2022 auprès de 377 utilisateurs d’analytique marketing, l’analytique influençait un peu plus de la moitié des décisions marketing, soit 53 pour cent. Un tiers des répondants ont déclaré que les décideurs ne retiennent que les données qui les arrangent, pour raconter l’histoire qu’ils avaient déjà arrêtée.

Une partie de la raison est structurelle. Les chiffres vivent dans de nombreux outils : l’analytique dans l’un, le CRM dans un autre, la newsletter, les réseaux sociaux et les publicités chacun dans le leur, et les finances encore ailleurs. Chaque outil rapporte le succès dans sa propre monnaie, des clics ici, des ouvertures là, des leads ailleurs. Aucun ne rapporte le chiffre sur lequel une entreprise tourne : combien d’argent est revenu pour l’argent qui est sorti.

Mesurer jusqu’à l’argent, c’est suivre un lead depuis la première visite, à travers le formulaire, l’appel et l’offre, jusqu’à la facture payée. Une fois cette chaîne en place, la conversation change. Un canal qui amène beaucoup de leads bon marché et aucun client apparaît sous un autre jour. Il en va de même d’un canal lent qui amène peu de leads et l’essentiel du chiffre d’affaires.

Quand un seul chiffre fait changer de cap une entreprise

Parfois, une seule mesure honnête suffit à changer de direction. Dans une vaste expérience de terrain publiée en 2014, les économistes Tom Blake, Chris Nosko et Steven Tadelis ont coupé les annonces de recherche payante d’eBay dans certaines parties des États-Unis et comparé les ventes. Pour les recherches portant sur le nom d’eBay lui-même, la quasi-totalité du trafic payant arrivait simplement par les résultats gratuits à la place, et les annonces n’avaient aucun bénéfice mesurable à court terme. Pour les autres mots-clés, les annonces aidaient bien les acheteurs nouveaux et occasionnels, mais l’essentiel de l’argent allait à des acheteurs fréquents qui auraient acheté de toute façon, de sorte que le rendement moyen était négatif. Les rendements réels ne représentaient qu’une fraction de ce que les estimations habituelles avaient montré.

Yahoo a tiré une leçon semblable, décrite par Ron Kohavi et Stefan Thomke dans la Harvard Business Review. Une étude observationnelle estimait que les annonces display pour une marque augmentaient les recherches la concernant de 871 à 1'198 pour cent. Une expérience contrôlée a mesuré 5,4 pour cent.

Airbnb a changé de cap à l’échelle de l’entreprise. En 2020, l’année où la pandémie a stoppé les voyages, elle a réduit son marketing de marque et de performance de 1,14 milliard de dollars à 479 millions, soit une baisse de 58 pour cent. Dans son premier rapport annuel de société cotée, elle a exposé une stratégie visant à développer le marketing de marque, à attirer davantage de voyageurs par des canaux directs et non payants, et à dépenser moins en marketing de performance qu’en 2019. En mai 2021, son directeur général, Brian Chesky, a déclaré aux analystes que 90 pour cent de son trafic était non payant ou direct.

Les pièges

Les chiffres peuvent tromper autant que guider. Les indicateurs de vanité sont le premier piège. Les abonnés, les impressions, les pages vues et les taux d’ouverture sont faciles à faire croître et faciles à rapporter, et ils disent peu de choses sur le chiffre d’affaires. Ils n’ont leur place sur un tableau de bord que s’ils sont reliés à quelque chose qui rapporte.

Les données manquantes sont le deuxième. Les visiteurs refusent les cookies, les formulaires ne sont pas balisés, les appels n’arrivent jamais dans le CRM, et le système financier ne parle à rien. Un rapport qui comble discrètement les trous avec des estimations a l’air complet et ne l’est pas. Un chiffre manquant doit être affiché comme manquant.

La corrélation déguisée en cause est le troisième. Kohavi et Thomke décrivent des équipes de Microsoft Office concluant que les fonctions avancées réduisaient l’attrition, alors que les gros utilisateurs essaient simplement plus de fonctions et partent aussi moins souvent. Par la même logique, les utilisateurs qui voyaient des messages d’erreur partaient eux aussi moins souvent. Seul un test contrôlé sépare la cause de la coïncidence.

Le piège le plus discret est de ne rien décider. Un tableau de bord sur lequel personne n’agit est un coût.

Ce qui reste aux personnes

Ce ne sont pas les données qui décident. Ce sont les personnes, et il est juste qu’il en soit ainsi. Les chiffres disent ce qui s’est passé et, avec un bon test, ce qui l’a causé. Ils ne disent pas ce qu’une entreprise veut être, quels clients elle préférerait ne pas avoir, ni quand prendre un risque que l’historique ne peut pas étayer. Ce jugement, et la responsabilité qui l’accompagne, reste aux personnes qui dirigent l’entreprise. Des chiffres honnêtes donnent à ce jugement une meilleure matière. Ils ne le remplacent pas.

Ce qu’une entreprise peut faire

Partez d’une question qui coûte de l’argent quand on se trompe, par exemple quel canal amène des clients payants. Reliez les quelques sources qui y répondent, de la première visite à la facture, et signalez chaque trou au lieu de le combler. Puis décidez une chose sur la base de ce chiffre, et testez la suivante.

C’est le rôle de North. Il réunit l’analytique, les formulaires, le CRM, l’e-mail, les réseaux sociaux, les publicités et les vraies finances en une seule vue, suit chaque entonnoir jusqu’à l’argent, et affiche chaque chiffre comme mesuré ou comme manquant. Un assistant répond aux questions en indiquant la source de chaque chiffre, et une personne décide. Lorsqu’une décision exige une cause plutôt qu’une corrélation, Proof mène le test.