Nous savons tous que l’espace du marketing de contenu devient de plus en plus compétitif chaque jour. Partout dans le monde, deux blogs sont créés chaque seconde.
Dans cet environnement, il est de plus en plus difficile pour les spécialistes du marketing de contenu de se démarquer de la foule. Aujourd’hui, plus que jamais, l’accent doit être mis sur la création de valeur pour votre public – mais comment pouvez-vous le faire quand il semble que les choses changent à la vitesse d’un tweet ou d’une épingle ?
Une réponse est l’analyse prédictive.
J’ai récemment eu l’opportunité de participer au programme bêta de la nouvelle application Watson Analytics. En tant que spécialiste du marketing de contenu, je maîtrise assez bien les bases de l’analyse et des outils de données, mais Watson Analytics m’a ouvert les yeux sur un tout nouveau monde. Brian Fanzo, un autre participant au programme, a noté que « l’analyse continue des données devrait être une priorité pour tous les spécialistes du marketing dans le monde du contenu hyper-piloté d’aujourd’hui ». L’application est gratuite ici.
Combattre la fatigue hors liste
Au cours des 18 derniers mois, j’ai envoyé des centaines de courriels à ma liste d’abonnés. Cette correspondance est conçue pour promouvoir le contenu que j’ai créé (articles de blog, podcasts, interviews, etc.) et interagir directement avec mes abonnés.
Avant mon expérience Watson, je savais que je faisais un excellent travail pour développer ma liste d’abonnés. Ce dont je n’étais pas sûr, c’était de mes politiques sur la fatigue des listes et le nettoyage des listes. Mon hypothèse était que je devais me connecter avec mes abonnés et envoyer des e-mails plus personnalisés pour que ma liste reste engagée, et j’espérais que Watson m’aiderait à comprendre à quelle fréquence je devrais envoyer ces messages.
Configuration des analyses de Watson
Watson était assez simple à utiliser : après avoir passé environ une heure avec la plate-forme et regardé certains des tutoriels, j’avais l’impression de bien comprendre les bases.
C’était un jeu d’enfant de télécharger mes données sur la plate-forme Watson Analytics – une chose que j’aime dans le système est qu’il vous fournit un score de qualité des données, ce qui signifie que Watson m’a aidé à comprendre les chances que mon projet produise des résultats significatifs avant même que je commence.
Je ne peux pas insister sur l’importance de s’assurer que vous donnez à votre système d’analyse un bon ensemble de données dès le départ. Même l’ordinateur le plus puissant du monde ne peut pas vous fournir les analyses dont vous avez besoin si vous lui fournissez des informations de mauvaise qualité.
Mes résultats
À l’aide de la fonction prédictive de Watson Analytics, j’ai examiné près de 40 graphiques et visualisations de données différents. Ceux-ci ont été présentés avec des corrélations positives et négatives. Consultez l’image 1 pour voir un exemple de la corrélation négative entre le nombre total de clics et la date d’envoi.
Ce graphique a aidé à confirmer mes soupçons antérieurs concernant ma liste de diffusion : j’ajoutais à ma base d’abonnés, mais mes clics diminuaient à mesure que mon contenu sortait. La lassitude des listes s’installait parmi les abonnés.
La prochaine chose que je voulais faire était de déterminer quand je devrais prendre des mesures pour résoudre ce problème. En regardant un graphique différent qui m’a aidé à comprendre les ouvertures uniques, j’ai remarqué qu’il y avait une légère baisse des ouvertures uniques environ tous les six mois.
Mes principaux enseignements de Watson Analytics
J’avais maintenant la conclusion que je recherchais : j’avais raison de dire que la fatigue des abonnés et le nettoyage peu fréquent de la liste nuisaient à ma liste de diffusion d’un point de vue de haut niveau. Et grâce aux graphiques Watson Analytics, j’ai découvert que je devais vérifier ma liste et envoyer un e-mail de vérification environ tous les six mois.
Comme elle n’a été menée que sur ma liste de diffusion, cette expérience était relativement petite. Mais j’espère que son exemple pourra aider les spécialistes du marketing à comprendre la puissance des programmes d’analyse émergents comme Watson Analytics.
L’époque où des outils comme Watson Analytics n’étaient disponibles que pour les grands services d’analyse dans les entreprises aux budgets énormes est révolue. Expert entrepreneuriat et PME Brian Moran partagé avec moi sur Watson Analytics ; « Utilisée correctement, l’analyse prédictive peut être une aubaine pour les efforts marketing des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs ».
Ce message est apparu à l’origine sur Le blog de Bryan Kramer. Image principale via Shutterstock.
