Développer une stratégie basée sur les données devrait être une priorité dès la mise en ligne de votre publication numérique. Les avant-gardistes ont vite compris l’importance de cette technique et profitent de l’occasion afin de prédire les habitudes de lecture et le comportement des lecteurs.
Tout cela grâce aux progrès remarquables de la technologie.
Parmi ces avancées technologiques, on trouve la fameuse stratégie data driven : une approche axée exclusivement sur les données. Pour tout dire, les consommateurs génèrent une incroyable source de données que les spécialistes du Digital Media Publishing peuvent utiliser afin de garantir le succès de leurs campagnes. La satisfaction de leur client en dépend aussi.
Alors, comment exploiter les données à l’ère numérique ? Tous les éléments de réponse se trouvent dans cet article.
Bon à savoir :
L’édition numérique, ou digital publishing, fait appel à la technologie en ligne pour numériser des documents imprimés et les diffuser à l'aide de dispositifs électroniques. Pour en savoir plus sur le concept, découvrez notre guide complet sur le digital publishing.
Quelles sont ces données exploitables dans une stratégie data-driven ?
L'évolution des outils d'analyse depuis les débuts d’internet a évolué dans plusieurs directions et rend possible l’exploitation de différentes formes d’informations.
Les données comportementales et psychographiques
- Valeurs, attitudes, intérêts et mode de vie,
- Profils d’utilisateur,
- Suivi de sessions (en utilisant des cookies),
- Qualité de l’engagement.
Les données de contenu (renseignements sur le contenu)
- URL,
- Type de page (formulaires, annonces, articles, commerce électronique),
- Balises,
- Catégories,
- Objets et sujets de contenu.
Fiabilité et qualité de la collecte
- Cookies du navigateur,
- Kits de développement logiciel (SDK),
- WebSockets,
- Collecte et suivi d'événements personnalisés,
- Suivi du commerce électronique et intégration CRM,
- Rapports en temps réel.
Portée des connaissances
- Conversions,
- Objectifs,
- Intérêts du public,
- Filtres de contenu Evergreen vs news,
- Astuces d'optimisation basées sur l'IA,
- Détection des anomalies basées sur l'IA.
Dans une stratégie de data driven digital publishing, il ne faut pas négliger ni rejeter les données qui pourraient rapidement remettre vos publications numériques sur la bonne voie pour atteindre vos objectifs.
La data au centre du modèle
Il est désormais possible de suivre les habitudes de lecture des internautes. Nous pouvons donc évaluer les connaissances des lecteurs, comment ils consomment le contenu et ce qui les intéressent pour pouvoir étudier le marché.
En somme, l’exploitation de données dans une campagne data driven marketing permet de :
- Bâtir une base de lecteurs fidèles,
- Répondre aux besoins des consommateurs,
- Stimuler la croissance des activités.
Les éditeurs et les vendeurs de livres électroniques peuvent enregistrer et analyser les données capturées, puis s’en servir afin de publier du contenu sur mesure tout en créant des opportunités de vente convaincantes.
Avec l'adoption d'une approche data driven, vous remarquerez une différence immédiate dans la manière dont les lecteurs interagissent avec votre contenu.
Comment exploiter les données des publications numériques ?
Avec le digital publishing comme nouvelle norme, le Web Analytics (en particulier l'analyse de publication) est l'interprète de la portée, de l'engagement, des profils des lecteurs et d’autres données incontournables.
Bref, un éditeur ou un annonceur potentiel obtient pratiquement tout ce qu’il voudrait savoir sur les lecteurs avant d'investir des ressources dans des campagnes rédactionnelles ou publicitaires.
Il faut pour cela aller au-delà de l'analyse traditionnelle dans vos campagnes data-driven publishing. En d’autres mots, des données provenant d’une veille stratégique et de la génération de rapports ne sont pas exhaustives.
En effet, elles nous aident à mesurer et à comparer les performances des segments de nos données pour identifier l’existence d’un problème sans expliquer comment il peut être résolu. Cela dit, une partie de ce type d'analyse simple est encore exploitable. Vous pouvez agir sans savoir pourquoi un problème existe.
Une part importante des données exploitées à partir de plateformes telles que Google Analytics n’apporte pas autant de valeur aux éditeurs qu’aux sites de commerce électronique, par exemple.
Voilà pourquoi il est plus que jamais essentiel de bien comprendre les analyses avancées.
L'analyse avancée des données change la donne pour les organisations de marketing. Une étude de McKinsey DataMatic a montré que les entreprises figurant dans le premier quartile des performances analytiques réussissaient 20 fois mieux à attirer de nouveaux clients et plus de cinq fois plus à conserver leurs clients existants.
En somme, le seul fait de connaître les clients ne suffit pas pour tirer pleinement parti de la stratégie data-driven. Les informations client reposent désormais sur la stratégie big data, où les comportements, les actions et les tendances des consommateurs sont dissimulés dans de vastes quantités de données hétérogènes.
Métriques à suivre
Les lecteurs de livres électroniques collectent des données et l'éditeur reçoit une pléthore d'informations pour affiner sa stratégie. Voici les mesures à prendre en compte :
- Téléchargements (total, mensuel),
- Le genre de livres qu'un consommateur lit,
- Total de vues sur la publication digitale,
- Meilleures pages vues,
- Les identifiants d'utilisateur et de périphérique,
- L'emplacement géographique du lecteur,
- le temps passé sur la publication en ligne.
Désormais, il est possible d'avoir une analyse fine des données et récolter :
- Le temps passé par un lecteur sur un livre particulier,
- Les passages sur lesquels le lecteur insiste,
- Combien de fois une page a été ouverte et le temps passé sur celle-ci,
- Le moment où le lecteur pose le livre.
La gestion intelligente et opérationnelle des données collectées pour améliorer vos résultats
Optimiser et analyser les informations à exploiter
L'accès à une surabondance de données engendre de nouveaux dilemmes pour les éditeurs de magazines : quelles informations collecter ? Quelle est la meilleure façon de les recueillir? Et ensuite, comment l’analyser, le comparer et agir sur ce qu’il révèle ?
Plutôt que de créer un contenu de masse attirant des publicités génériques, les éditeurs peuvent désormais exploiter les données pour produire du contenu avec une grande précision.
Favoriser l’adhésion aux données
Pour utiliser efficacement le data-driven, l’ensemble de votre équipe éditoriale doit s'en tenir à l'approche d’exploitation des données. Sinon, les données continueront d'être sous-utilisées.
Vous devez insister sur l'importance des données et vous assurer que vos équipes adhèrent au principe afin d’utiliser les informations dans leur contenu quotidien.
Obtenir les bons outils
Les bons outils facilitent l’adhésion aux données. L’outil efficace est celui capable de rendre les données compréhensibles et exploitables instantanément, plutôt qu'une montagne de chiffres et de métriques qui ne veulent rien dire.
Un outil qui ne rapporte que sur l'analyse traditionnelle d'un site web ne suffira pas. Lorsque vous vous fiez à ces données classiques, vous ne faites qu'effleurer la surface de l'analyse de l'audience.
Utiliser une technologie qui met au grand jour les désirs et les intérêts plus profonds de votre auditoire signifie ne pas perdre de temps à chercher un contexte supplémentaire sur ce qui motive l'engagement.
Il faut pouvoir aller plus loin avec les outils et identifier des entités distinctes dans chaque contenu afin de révéler des informations cruciales sur l'engagement du public.
Faire de Data Insights une priorité
Obtenir des données est important, mais ce que vous faites de celles-ci l’est encore plus. Le contenu devient plus efficace lorsque les sujets et les histoires sont ciblés sur les intérêts du public souhaité.
Mesurer l’audience
Investir dans le développement de contenu digital pour votre audience est une chose, mais investir dans la compréhension de votre auditoire en est une autre. En effet, la clé d'un niveau d'engagement plus élevé réside dans la compréhension intime de votre public cible.
Une étude du comportement de votre audience et de ses préférences est importante pour faire évoluer vos stratégies de contenu. A contrario, si vous comptez sur les suppositions pour susciter l'engagement, vous manquerez inévitablement des occasions et vous risquez de manquer vos cibles.
En bref, les éditeurs qui ne disposent pas des bons outils seront incapables d'identifier et de mesurer efficacement les données notamment celles des intérêts du public et de leurs sous-intérêts.
Le contenu commercial : fidéliser son public avec des publications axées sur les données
Le contenu commercial est un contenu éditorial axé sur les achats, les produits, les marques et les tendances. Divertissant et informatif à la fois, il permet à ses lecteurs de faire des achats plus intéressants.
Les interactions avec le contenu commercial donnent aux éditeurs des informations sur les marques et les catégories de produits qui intéressent leur audience !
Ainsi, cela permet d’alimenter non seulement la création future de contenu commercial, mais donne également des informations aux équipes publicitaires de l'éditeur. Les données peuvent donc fidéliser à la fois l’audience des éditeurs et leurs annonceurs.
L’évolution du digital publishing verra de plus en plus d’entreprises se lancer dans la science des données : une combinaison de statistiques, de méthodes scientifiques et d'informatique. Cette association permet de faire des prédictions intelligentes en utilisant les données pour obtenir de meilleurs résultats.
Cela signifiera : plus d'expériences personnalisées pour les utilisateurs, plus de tests et plus de décisions fondées sur des données avancées. Et le tout va bien au-delà de simples analyses telles que des sondages, les commentaires d'utilisateurs et des préférences personnelles...
