Pourquoi vous devriez utiliser SQL dans les analyses marketing

Êtes-vous un professionnel du marketing désireux de mieux comprendre les résultats de vos efforts de marketing ? Voulez-vous de meilleurs moyens de prouver votre point de vue et de démontrer la valeur que vous créez ? Vous disposez de nombreuses données marketing, mais n'avez pas les compétences nécessaires pour les exploiter ?

Vous pourriez avoir envie d'apprendre SQL ! SQL est un langage d'analyse de données puissant en raison de sa simplicité et de sa grande popularité. Si votre entreprise dispose d'une base de données marketing, apprendre à la parcourir peut s'avérer précieux pour vous, votre équipe et votre entreprise.

Dans cet article, vous apprendrez comment l'analyse marketing utilise l'analyse de données et plus particulièrement SQL pour générer de meilleures informations. Nous vous montrons de nombreux cas pratiques vous permettant de répondre à des questions de marketing avec quelques lignes de SQL.

Nous partagerons également des ressources afin que vous puissiez apprendre SQL rapidement et avec des résultats commerciaux spécifiques en tête.

Vous souhaitez donc en savoir plus sur l'analyse des données en marketing ? Lisez la suite !

Analyse des données dans le domaine de l'analyse marketing

L'analyse marketing vise à vous informer sur les meilleurs moyens d'atteindre les clients potentiels. Voici une citation d'un excellent livre, Marketing Analytics : Essential Data-Driven Decision Making Tools, par Rajkumar Venkatesan :

L'analyse marketing consiste à utiliser les données que vous pouvez glaner à partir des décisions des clients pour déterminer comment une entreprise doit utiliser ses fonds de marketing pour obtenir les résultats les plus fructueux.

Ce n'est pas une tendance nouvelle, mais l'émergence récente de l'analyse des données a introduit de nouvelles possibilités et de nouveaux défis.

L'analyse marketing comporte de nombreux domaines, tout aussi variés que le marketing lui-même. Voici une liste des plus importants d'entre eux :

• Acquisition de clients et analyse du parcours client.
• Analyse du marché et de la concurrence.
• Analyse des médias.
• Analyse des produits et des services.

L'émergence de la numérisation et l'accélération de la production de données marketing ont changé la façon dont vous pouvez enquêter sur ces domaines. Le processus analytique est devenu plus axé sur les données et a ouvert la voie à l'utilisation de méthodes quantitatives et qualitatives plus avancées.

Cette tendance est devenue si importante que certains chercheurs ont même appelé à l'introduction de principes d'ingénierie dans le processus d'analyse marketing :

Ingénierie marketing : une approche systématique visant à exploiter les données et les connaissances afin de favoriser une prise de décision et une mise en œuvre efficaces en matière de marketing par le biais d'un processus décisionnel interactif soutenu par la technologie et les modèles.

Cette citation tirée de l'ouvrage Principles of Marketing Engineering and Analytics illustre bien la situation. Et il ne s'agit pas seulement d'une tendance abstraite. Si vous travaillez dans le marketing, elle a des conséquences directes sur votre travail.

Votre interaction numérique avec les clients et vos efforts de marketing produisent des données contenant des informations précieuses. Si vous avez les connaissances et les compétences pour les analyser, vous pouvez être plus efficace et plus précieux, voire trouver de meilleures opportunités.

C'est pourquoi il est particulièrement utile de disposer des compétences nécessaires pour exploiter vos données marketing et obtenir des informations. Et le principal moyen d'y parvenir est le langage SQL !

SQL est l'outil le plus répandu pour l'analyse des données et est un outil très fiable depuis des décennies. Son apprentissage vous permet d'obtenir les réponses à vos questions de marketing aujourd'hui, mais aussi à tout problème lié à l'analyse de données à l'avenir.

"Cela semble bien", pensez-vous peut-être, "mais à quoi ressemble l'utilisation de SQL ?"

Il s'agit d'une bonne et importante question. De nombreuses personnes se sentent intimidées par l'apprentissage de nouvelles compétences techniques. Elles leur semblent trop "techniques" ou "compliquées".

Dans la suite de cet article, nous démontrons les nombreux exemples pratiques d'utilisation de SQL pour obtenir des informations marketing à partir de données. Comme vous le verrez, la syntaxe SQL est proprement structurée et utilise des termes anglais familiers, de sorte que vous pouvez commencer à créer des requêtes simples assez facilement.

Vous êtes excité ? C'est parti !

Rapports SQL pour les analyses marketing : Exemples

Dans cette section, vous verrez plusieurs exemples de création de rapports SQL pour répondre à des questions d'analyse marketing.

Nous avons rassemblé des exemples dans les domaines d'analyse marketing suivants :

• Analyse du comportement des clients
• Segmentation des clients
• Analyse des canaux de marketing

Ces domaines couvrent des problèmes de marketing courants. Il y a donc de fortes chances que vous rencontriez des problèmes similaires dans votre travail de marketing.

Ces exemples simulent des problèmes de la vie réelle.

Analyse du comportement des clients

L'objectif de l'analyse du comportement des clients est d'obtenir des informations sur ce que font nos clients et comment ils se comportent. Nous voulons comprendre comment ils interagissent avec nos offres et nos canaux médiatiques.

Commençons par un exemple simple. Disons que vous gérez un magasin et que vous souhaitez savoir combien de nouveaux clients s'y sont inscrits cette semaine.

Vous pouvez obtenir cette information rapidement en écrivant une courte requête SQL de base. Vous prenez votre table de clients, vous la filtrez sur la semaine en cours et vous comptez le nombre d'identifiants de clients.

Ici, nous utilisons la fonction DATE_TRUNC() pour trouver le début de la semaine et obtenir le nombre d'inscriptions de la semaine en cours. Le résultat montre que nous avons eu trois clients inscrits cette semaine.

Vous vous dites probablement que vous pourriez facilement faire cela dans Excel. Mais que se passe-t-il si vous n'avez pas seulement 3 inscriptions, mais, par exemple, 2 000 000 ? Votre tableur peut-il le gérer ? Malheureusement, non. Mais quelques lignes de requête SQL font l'affaire.

Vous souhaitez peut-être voir un aperçu des enregistrements au fil du temps. Avec la requête suivante, vous comptez tous les nouveaux clients qui se sont inscrits au cours de l'année 2017. Vous prenez les mêmes données sur les clients, les regroupez et les filtrez par date :

L'exécution de cette requête SQL produit le rapport suivant sur les enregistrements mensuels. Le résultat vous donne une idée générale du nombre d'enregistrements que vous pouvez attendre chaque mois et identifie les tendances et les changements ponctuels. Il s'agit d'un aperçu solide pour vous aider à planifier vos activités à l'avenir.

Vous souhaitez peut-être savoir quels clients ont le plus commandé dans votre magasin. Dans la requête suivante, vous combinez les données relatives aux clients et aux commandes et les regroupez par nom de client.

Le rapport SQL qui en résulte indique les clients dont le montant total des commandes est le plus élevé. Une analyse plus approfondie de vos clients les plus actifs peut vous aider à identifier les points forts de votre activité et à les exploiter davantage à l'avenir.

Dans cet exemple, vous avez également exploité un autre domaine précieux de l'analyse marketing : la segmentation de la clientèle. Nous allons l'examiner plus en détail dans la prochaine section !

Segmentation des clients

En segmentant vos clients en groupes, vous pouvez identifier leurs différents besoins et leur fournir davantage de valeur.

C'est ce que faisait l'exemple précédent d'analyse du comportement des clients. Mais vous pouvez segmenter les clients selon d'autres dimensions significatives, et pas seulement selon le montant de la commande.

Là encore, nous partons d'un exemple simple. Disons que vous voulez savoir où se trouvent vos clients. Avec la requête suivante, vous pouvez rapidement voir le nombre de clients dans chaque ville.

Pour ce faire, vous regroupez les données clients par ville et comptez le nombre d'identifiants clients dans chaque groupe. Vous ordonnez également le tableau résultant par le nombre de clients pour voir les villes qui ont le plus de clients.

Dans ce cas, vous avez deux clients à Dallas, alors que les autres villes n'ont qu'un seul client chacune. Le rapport montre qu'il y a trois clients pour lesquels vous n'avez aucune information sur la ville. Il semble que la ville ne soit pas la meilleure dimension pour regrouper vos clients.

Une autre tâche de segmentation courante consiste à regrouper les clients en fonction du canal de commercialisation par lequel ils sont entrés en contact. Cela peut vous aider à décider quel canal utiliser pour atteindre vos clients.

En utilisant la requête ci-dessous, vous voyez les canaux à partir desquels vous avez gagné vos clients chaque semaine. Pour ce faire, vous connectez vos tables de clients et de canaux, vous les regroupez par année, semaine et canal, puis vous comptez le nombre d'inscriptions dans chaque catégorie.

Le rapport montre que vous avez quelques clients enregistrés à partir de chaque canal, mais que la "recherche organique" semble exceptionnelle. Cet aperçu peut signifier beaucoup de choses, mais il suggère d'examiner de plus près vos canaux de marketing.

Vous verrez ensuite des exemples pour obtenir ce type d'informations.

Analyse des canaux de commercialisation

Si vous utilisez plusieurs canaux de commercialisation, vous voudrez peut-être concentrer vos ressources sur les plus utiles. Pour avoir une meilleure vue d'ensemble, vous pouvez effectuer une analyse des canaux de marketing.

Supposons que vous souhaitiez voir quel canal de marketing vous a permis d'obtenir le plus grand montant total de commandes. Pour cela, vous devez joindre plusieurs tables (clients, commandes et canaux), regrouper les résultats par canal, puis calculer le montant total dépensé par chacun.

Notre rapport montre que vous obtenez le plus grand nombre de commandes de clients acquis par la recherche organique. Il génère plus de cinq fois le montant des commandes du canal "Direct", le suivant dans le classement.

Cependant, le montant total des commandes dans chaque canal est influencé par deux facteurs : le nombre de clients atteints par ce canal et le montant des commandes de chaque client.

Pour avoir une meilleure idée, décomposons encore plus ce rapport. Nous montrons le nombre de clients atteints par chaque canal et le montant moyen de leur commande.

Pour ce faire, nous ajoutons deux lignes de code supplémentaires à notre requête précédente :

Le rapport SQL qui en résulte montre que vous avez atteint la plupart des clients par le biais de la recherche organique, ce qui est la principale raison du montant global élevé des commandes. Cependant, les clients atteints par les médias sociaux et les clients atteints directement ont des montants de commande moyens plus élevés. Sur la base de ce constat, vous pourriez donner un coup de pouce à votre présence sur les médias sociaux !

Nous sommes arrivés au terme de notre démonstration du reporting SQL dans les analyses marketing. Vous avez vu comment vous pouvez rapidement obtenir des informations précieuses sur vos activités de marketing avec quelques compétences SQL de base.

Bien entendu, une bonne utilisation de SQL nécessite de la pratique. Les utilisations de SQL vont bien au-delà de ce que nous avons couvert ici. Si vous vous demandez où et comment commencer votre apprentissage de SQL, nous avons quelques conseils à vous donner !

Créer des rapports marketing en SQL !

Un défi courant dans l'apprentissage de SQL est d'essayer de l'apprendre par soi-même. Vous devez configurer une base de données et vous y retrouver. Cependant, la création et la gestion d'un environnement de base de données ne sont pas des tâches courantes pour un analyste. Votre travail consiste à exécuter des requêtes sur la base de données pour obtenir des informations exploitables !

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