Comme le dit la célèbre phrase de Peter Drucker, « [Traduction] Le travail important et difficile n’est jamais de savoir trouver la bonne réponse; c’est de savoir trouver la bonne question.» Cependant, votre capacité à trouver et à poser la bonne question d’affaires dépend avant tout de votre capacité à savoir ce que vous ne savez pas. Bref, plus vous en savez à propos de ce que vous ne savez pas, plus vous serez en mesure de découvrir ce qui peut réellement accroître vos performances en marketing. Évidemment, cela peut sembler plus facile à dire qu’à faire, surtout lorsque le seul outil mis à votre disposition se résume à un tableau Excel ou, au mieux, un ensemble de requêtes SQL (Structured Query Language) afin d’exploiter vos différentes bases de données.
Ces outils se sont avérés suffisants dans le monde «pré-GAFAM» (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), alors que la plupart des données récoltées aboutissaient dans des bases de données d’Oracle ou des rapports Excel. Or, les spécialistes marketing d’aujourd’hui sont désormais bombardés par une longue liste de données analytiques ou de données issues de plateformes de Ad/MarTech ayant chacune leur lot de complexité et de défi en termes d’intégration.
Par exemple, bien que la plupart des équipes d’analyse marketing n’oserait sans doute pas l’admettre, une bonne part des données récoltées via Google et Adobe Analytics en viennent ultimement à être mises de côté pour partir au vent. La raison est simple: considérant l’océan de dimensions et de données métriques rassemblées pour être analysées, un individu ne peut faire autrement que de miser sur une petite partie de celles-ci uniquement. Autrement, devant une avalanche de colonnes de données, le cerveau humain n’est pas habilité à absorber et analyser une si grande quantité d’information pour en tirer des conclusions valables.