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Magic Quadrant pour l'analytics pour le marketing digital

Published: 04 October 2017 ID: G00318002

Analyst(s):

Summary

Les responsables du marketing demandent à leurs équipes d'analytics de fournir de meilleures informations sur les clients, les prospects et les parcours, et une évaluation plus juste de l'impact des tactiques de marketing. Utilisez cette étude afin de trouver un outil d'analyse du marketing digital soutenant vos besoins.

Définition/description du marché

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Public cible

Ce Magic Quadrant est destiné aux directeurs du marketing, aux spécialistes de l'analytics marketing et de la science des données, et aux autres responsables du marketing digital impliqués dans la sélection de systèmes répondant aux exigences de l'analytics marketing.

Définition

Gartner définit les plateformes d'« analytics pour le marketing digital » comme suit :

Les plateformes d'analytics pour le marketing digital sont des applications d'analytics spécialisées utilisées pour comprendre et améliorer l'expérience client sur le canal digital, ainsi que le comportement et l'acquisition de clients et prospects, et pour optimiser les campagnes de marketing en mettant l'accent sur les canaux et techniques numériques. Il s'agit de plateformes indépendantes de bout en bout, qui réalisent des fonctions telles que la collecte de données, l'analyse et la visualisation. Elles ont fait preuve de leur pertinence dans le cadre du marketing par leur capacité à réunir et à ingérer les données de sources de marketing communes, et à fournir des outils pour les cas d'utilisation standard d'analytics marketing ; elles sont adoptées largement par les spécialistes du marketing.

Selon Gartner, l'analytics pour le marketing digital comprend cinq domaines principaux. Ces domaines recouvrent les méthodes et logiciels clés dont les spécialistes de l'analytics ont besoin pour soutenir les efforts de marketing et de publicité, en vue de procurer des expériences multicanal plus efficaces, plus opportunes et plus personnalisées :

  • Informations sur les clients et les parcours : Les technologies d'analytics marketing continuent à améliorer leur capacité à traiter des informations sur les données individuelles à grande échelle. En même temps, les marketeurs investissent dans le déploiement d'identités multicanal pour les prospects et les clients. L'association de l'identité et d'analyses plus détaillées rapproche les marketeurs de leur objectif à long terme, à savoir la compréhension du parcours clients au fil du temps. Les outils d'analytics doivent prendre en charge cette exigence croissante de manière convaincante.

  • Intégration des données : Les marketeurs doivent pouvoir analyser les données réparties sur différents systèmes et en divers endroits, sous des formes et formats très variés, y compris des données structurées et non structurées. Outre la capacité à réunir les données de canaux tels que des sites web et des applications mobiles, et à se connecter à des sources externes par le biais d'API et d'autres méthodes, les marketeurs ont besoin d'outils leur permettant de gérer et de filtrer les données et les métadonnées.

  • Exploration : L'analytics marketing est la discipline qui consiste à trouver des schémas utiles dans les données, afin de pouvoir les utiliser pour améliorer le marketing multicanal et l'expérience client. En tant que telles, les plateformes d'analytics doivent de plus en plus faire mieux que simplement rapporter des résultats – elles doivent donner les moyens aux utilisateurs d'explorer les données avec des outils de visualisation, de data mining et autres, et de les manipuler pour fournir de meilleures informations.

  • Modèles avancés : Dépassant le cadre de l'exploration des données, les analystes marketing s'appuient sur des techniques plus avancées, en vue de révéler les tendances et enseignements, et d'améliorer l'impact des stratégies marketing. L'analytics prédictif, l'apprentissage machine et les méthodes émergentes d'intelligence artificielle (IA) offrent, en particulier, de nouvelles manières de comprendre les besoins et motivations des clients et prospects, améliorent la personnalisation et les offres, et perfectionnent au final l'expérience client et la valeur client.

  • Prise en charge du système d'exécution : On attend des activités d'analytics marketing qu'elles conduisent à des résultats, et les outils doivent facilement prendre en charge les canaux d'exécution courants. Par conséquent, les fournisseurs de cet espace doivent pouvoir facilement se connecter aux systèmes de marketing essentiels, tels que la gestion de campagnes multicanal, l'email, la gestion du contenu web, le marketing sur les réseaux sociaux, l'expérience et la fidélité client.

Magic Quadrant

Figure 1. Magic Quadrant pour l'analytics pour le marketing digital
Research image courtesy of Gartner, Inc.

Source : Gartner (octobre 2017)

Points forts et mises en garde à l'égard des fournisseurs

Adobe

Adobe est un leader de ce Magic Quadrant. Son produit Adobe Analytics est une solution d'analytics et de segmentation multicanal développée à partir de son acquisition d'Omniture en 2009. Il se positionne en tant que moteur d'analyse en temps réel au cœur d'Adobe Experience Cloud. Dernièrement, Adobe s'est concentré sur les caractéristiques permettant de mettre en œuvre et de guider l'analyse des audiences et des parcours. En tirant parti de l'apprentissage machine, Virtual Analyst élabore des alertes sur mesure pour les utilisateurs, et Segment IQ identifie les similitudes et les différences parmi les audiences. Les scores de propension, l'analyse du taux d'abandon et la fonction Activity Map aident le marketeur à mieux comprendre le parcours client et à appliquer des leçons à l'élaboration et au ciblage des campagnes. Soutenant les marketeurs d'entreprise, des analystes aux responsables multicanal en passant par les média planners, Adobe continue à intégrer plus profondément son offre cloud en unifiant toutes les données d'audience (première et tierce parties) sur l'ensemble de sa plateforme principale. La prise en charge par Adobe de l'analytics marketing de niveau entreprises se manifeste par la priorité donnée à l'analytics multicanal centré sur le client plutôt que sur le canal, particulièrement dans l'identification du parcours client, et la découverte et la gestion des audiences.

Points forts
  • Compréhension du marché : Le développement de produit opéré par Adobe s'appuie sur une compréhension des objectifs et des besoins des analystes marketing orientés technique et des marketeurs orientés données. Les clients nous indiquent qu'ils ont choisi Adobe et souhaitent continuer à le recommander pour sa vision et sa roadmap.

  • Des performances élevées : Plusieurs clients témoignent des fonctionnalités « puissantes » de l'outil, sa fiabilité et sa flexibilité. Ces clients voient en Adobe le moteur aux performances haut de gamme du marché de l'analytics.

  • Un héritage solide : Adobe possède une base de clientèle étendue et largement satisfaite, et une position forte sur le marché de l'analytics d'entreprise. La reconnaissance et la considération dont bénéficie Adobe le positionnent dans la quasi-totalité des évaluations de fournisseurs d'analytics pour le marketing digital d'entreprise.

Réserves
  • Une expertise indispensable : Malgré l'ambition d'Adobe visant à améliorer les conseils générés par l'IA, pour tirer le meilleur parti de cette solution puissante au coût élevé, l'analyste doit posséder une certaine expertise. En outre, les changements fréquents de dénomination et d'emballage du produit compliquent les processus d'achat et de mise à niveau.

  • Intégration cross-cloud : Malgré la forte intégration offerte par Adobe entre certains produits, par exemple, Analytics Cloud et Adobe Target, les clients témoignent de difficultés à mettre à disposition les données d'analytics et à maximiser leur utilisation sur le reste d'Experience Cloud.

  • Ressources disponibles : Les clients témoignent qu'il est difficile de trouver des spécialistes expérimentés pour compléter les équipes internes, et que l'assistance d'Adobe peut être de niveau inégal.

AgilOne

AgilOne est un fournisseur de niche dans ce Magic Quadrant. La mission d'AgilOne est d'aider les marketeurs à tirer le meilleur parti des données de première partie à l'aide de l'« analytics suivie d'actions ». En positionnant l'analytics comme carburant pour son moteur de marketing client, AgilOne insiste sur sa capacité à unifier les données clients sur divers canaux marketing clés sous un identifiant unique. Cet identifiant devient la base de campagnes marketing très ciblées, actionnées par des modèles prêts à l'emploi, incluant un certain nombre de modèles prédictifs et de modèles de propension. AgilOne a repensé sa plateforme l'an dernier pour la sortie de la v.6, en mettant l'accent sur la configurabilité et l'évolutivité. La v.6 comporte également des améliorations de l'interface graphique, pour une création de rapports et des tableaux de bord plus intuitifs. En même temps, AgilOne a repositionné son offre en tant que plateforme de données clients (CDP). Destinée aux marketeurs du commerce et de la grande distribution, la solution d'AgilOne est taillée sur mesure pour les marques cherchant à utiliser des données clients multicanal en vue d'améliorer la prise de décision analytique et d'alimenter des campagnes de marketing personnalisées. AgilOne se distingue dans les cas d'utilisation qui tirent parti des données client de première partie comme l'acquisition client, la fidélité et la rétention.

Points forts
  • Gestion des données clients : La plateforme prend en charge la gestion des données clients par l'intégration intuitive et disciplinée, la déduplication, la normalisation et le nettoyage des données.

  • Modèles prédictifs : Les données transactionnelles issues du web et des équipements mobiles, le comportement en magasin et les transactions d'e-commerce sont liés à un identifiant maître du client, qui peut ensuite être augmenté par des données de tierces parties pour informer les modèles prédictifs.

  • Segmentation : AgilOne est fourni avec plus de 300 modèles de segmentation préconfigurés, élaborés pour la plupart pour les cas d'utilisation de la grande distribution (par ex., acheteurs récents, clients inactifs). Les utilisateurs peuvent également définir des segments personnalisés et découverts parmi les comportements, ainsi que des préférences pour des marques ou des produits.

Réserves
  • Support limité pour les utilisateurs intensifs AgilOne n'est pas un outil conçu pour les analystes, mais pour l'utilisateur professionnel orienté données. L'exportation de données est disponible pour ceux qui souhaitent bâtir des modèles personnalisés dans leur environnement favori.

  • Virage stratégique : Le dernier repositionnement d'AgilOne montre une évolution vers la catégorie émergente des plateformes de données clients. La priorité est donc donnée à l'ingestion de données et à la gestion des données au niveau de l'utilisateur, ce qui soulève des questions sur l'engagement de la société à ajouter plus de fonctionnalités avancées pour l'exploration, la visualisation et la découverte de données.

  • Implémentation et déploiement : AgilOne vise une rentabilité rapide, mais les clients signalent que la réalité peut ne pas correspondre aux attentes.

AT Internet

AT Internet est un fournisseur de niche dans ce Magic Quadrant. Nouvel arrivant dans cette étude, AT Internet est en activité depuis plus de 20 ans. La société organise son offre de produits autour d'Analytics Suite, un ensemble d'outils et d'extensions pour l'analytics digital (anciennement analytics web). Les fonctionnalités ajoutées au cours de l'année dernière comprennent une extension du navigateur pour l'in-page analytics, une bibliothèque de modèles de tableaux de bord et un flux de données qui extrait d'importants volumes de données pour alimenter les plateformes de tierces parties. Si l'offre de la société n'est utilisée que par une minorité de marketeurs aux états-Unis, Analytics Suite d'AT Internet est largement adoptée en Europe. Elle respecte les exigences européennes en matière de sécurité et de confidentialité des données, avec les certifications de six pays : la Suède, l'Allemagne, le Royaume-Uni, la France, l'Espagne et la Grèce. L'Analytics Suite collecte les données par le biais de son module SmartTag. Les marketeurs peuvent créer des tableaux de bord, exécuter la création de rapport et le data mining nécessaires, et accéder à la création de rapport standard sur la plateforme. En outre, AT Internet offre à la fois une application mobile et une création de rapport web mobile. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) européen incite les marketeurs à ré-examiner la manière dont leurs plateformes d'analyse du marketing respectent les nouvelles règles et réglementations. Par conséquent, AT Internet mérite une considération attentive.

Points forts
  • Conformité à la confidentialité au sein de l'UE : Les marketeurs recherchant un produit analytique conforme au RGDP trouveront l'Analytics Suite d'AT Internet conforme à ces normes.

  • Orientation client : Les clients sont très satisfaits du service client d'AT Internet, notamment de son aptitude à utiliser le feedback des clients pour améliorer son produit.

  • Tableaux de bord et visualisation : Conscient que l'analytics doit devenir une composante de plus en plus importante de l'ensemble des rôles de l'organisation marketing, AT Internet a investi dans le déploiement de sa bibliothèque de modèles de tableaux de bord.

Réserves
  • écarts de fonctionnalités avancées : Analytics Suite ne fournit pas certaines méthodes fréquemment sollicitées par les marketeurs, notamment les modèles d'attribution, la détection des anomalies et l'analytics prédictif.

  • Analytics client limité : Les marketeurs recherchant la prise en charge approfondie de l'analytics client, notamment de l'analytics du parcours client, seront mieux servis par d'autres plateformes.

  • Contraintes globales de prise en charge : En raison de son faible taux d'adoption en dehors de l'Europe, les clients ayant des besoins dans d'autres régions ont rapporté des difficultés à trouver des talents et des prestataires de services pouvant utiliser efficacement le logiciel.

ClickFox

ClickFox entre cette année dans le Magic Quadrant en tant que visionnaire. ClickFox Journey Science Suite est une solution d'analytics d'entreprise utilisée par les grandes multinationales ayant besoin d'une vision approfondie du parcours client sur l'ensemble de leurs propres canaux. Lancée en 2004, la suite offre l'intégration, le nettoyage et la gestion des données au niveau de l'entité, pour analyser une séquence d'évènements dans le temps. Basé sur un objet de données client, un objet de session et un langage de description du parcours, ClickFox offre la capacité de définir et d'explorer les parcours. Son nouveau moteur Fox prend en charge le trafic dynamique, le filtrage d'évènement et d'attribution, l'analyse de parcours détaillée, la découverte et le traitement automatisés d'évènements similaires ou corrélés, et la capacité de répartir les parcours vers des systèmes opérationnels via des API. Les visualisations se présentent sous la forme de cartes de parcours dynamiques et sont disponibles grâce au module Journey Watch, qui fonctionne à l'aide d'un partenariat avec ZoomData. Ses principaux utilisateurs sont les équipes d'analytics dans les grandes entreprises (plus de 2 milliards USD de chiffre d'affaires). La société lance actuellement une série d'applications indépendantes – dont Journey Trace – pour accélérer la mise en œuvre et en diminuer les coûts. L'application divise les parcours en sous-ensembles comportant plusieurs étapes, et identifie les étapes qui sont les plus prédictives d'un résultat, comme une vente, ainsi que celles qui entravent ce résultat. La roadmap de ClickFox comporte un complément d'assistance pour la planification de scénarios et des recommandations d'optimisation automatisées.

Points forts
  • Approche innovante : ClickFox applique une approche de détection de schémas et développe son produit sur l'hypothèse que les parcours possèdent une logique assortie d'un objectif, tel que l'achat. Des années de travail statistique et technique en ont fait un leader dans le domaine de la « science des parcours ».

  • Service client : Les clients plébiscitent les équipes d'assistance de la société et l'attitude positive de son personnel basé dans le Midwest, aux états-Unis.

  • Alliances de commercialisation : ClickFox compense ses capacités limitées en termes de ventes et de marketing en s'appuyant sur des entreprises partenaires de premier ordre comme McKinsey (également investisseur), Capgemini, PwC et Cloudera.

Réserves
  • Portée limitée : Même s'ils reconnaissent la force de ses principales fonctionnalités d'analyse du parcours, les clients n'ont pas utilisé ClickFox pour l'analytics prédictif, les recommandations, les tests A/B ou les cas d'utilisation d'IA.

  • Interface utilisateur : Les clients ont indiqué que l'interface utilisateur du produit pouvait bénéficier d'une actualisation et d'une réactivité accrue. Toutefois, ils n'avaient pas effectué de mise à niveau vers la version de Fox la plus récente, laquelle améliore ces deux points.

  • Tarification avantageuse : En tant que produit pour grandes entreprises prenant en charge des échelles massives (l'un des clients utilise un cluster Hadoop de 500 TB), la fourchette des contrats de ClickFox est généralement comprise entre 500 000 et un million de dollars, même si ses nouvelles applications indépendantes offrent des fonctionnalités limitées à des prix bien inférieurs.

FICO

FICO fait son entrée en tant qu'acteur de niche dans ce Magic Quadrant. La Marketing Solutions Suite (MSS) de la société est une extension de sa Decision Management Suite lancée en cours d'année dernière. Le produit est destiné en premier lieu aux marketeurs recherchant une plateforme pour l'analytics offrant de multiples opportunités de spécialisations approfondies, sous forme de modules complémentaires, pour résoudre les besoins avancés en analytics marketing. FICO Text Analytics automatise la découverte d'informations à l'aide du text and data mining, de l'analyse statistique, de l'analyse des sentiments des utilisateurs et des techniques d'apprentissage machine. La Decision Management Suite comprend également un nouvel ensemble d'outils, FICO Analytics Workbench, qui réunit les acquisitions récentes (InfoCentricity et Karmasphere) et ses outils d'analytics existants. En outre, FICO offre un service d'assistance intégral pour la mise en œuvre et l'analyse. La Marketing Solutions Suite s'adresse aux marketeurs en quête d'analytics avancé et de capacités d'intégration des données. Les marketeurs aux besoins sophistiqués cherchant à exécuter des projets avancés, en particulier ceux dont les organisations ont investi dans les autres produits de FICO, devraient faire bon usage de cet outil.

Points forts
  • Intégration de produits : Outre l'intégration entre produits, FICO propose une technologie de collecte de big data incluant l'intégration des données par lots, un framework API pour les opérations de services des données et la prise en charge de la collecte des données en temps réel et en streaming.

  • Modélisation avancée : Les marketeurs cherchant à exécuter des analyses avancées comme les modèles de propension, l'apprentissage machine et l'application de réseaux neuronaux trouveront cet outil utile.

  • Ressources du support client : Les clients ont attribué des notes élevées à la qualité et à la disponibilité du support client de FICO.

Réserves
  • Offres groupées complexes : La Marketing Solutions Suite de FICO peut être regroupée avec plusieurs produits complémentaires et options de services gérés par FICO. Ses coûts sont plus élevés que ceux de la plupart des fournisseurs évalués dans cette étude sur la base des enquêtes utilisateurs.

  • Offre avancée : Cette plateforme s'adapte idéalement aux organisations de marketing capables d'utiliser les fonctionnalités étendues du produit. Toutes les équipes ne possèdent peut-être pas les ressources nécessaires pour mettre en œuvre la valeur promise par le produit.

  • Roadmap ambitieuse : Les clients ont applaudi la roadmap produit de FICO, tout en remarquant que beaucoup de capacités annoncées (comme l'attribution multitouch et les échanges de données d'audience) restaient à être appliquées sur le terrain.

Google

Google a décliné la participation au processus de recherche de ce Magic Quadrant et n'a identifié aucun client. L'analyse de Gartner se base sur d'autres sources crédibles, notamment les informations provenant des utilisateurs, des demandes de renseignement auprès des clients et des informations accessibles publiquement.

Google est un leader de ce Magic Quadrant. Outil d'analytics marketing le plus utilisé du marché, Google Analytics 360 est positionné au sein d'une vaste suite d'offres rassemblées sous la bannière 360. Google Analytics 360 Suite comprend des outils pour l'analytics web et mobile (Analytics 360), de test et de personnalisation de site (Optimize 360), de gestion des balises (Tag Manager 360) et d'attribution multitouch (Attribution 360). Google offre également un outil de développement de tableau de bord flexible (Data Studio) et un instrument d'enquête pour les marketeurs de marques (Surveys 360). (Cette évaluation ne prend en compte que Google Analytics 360). Google continue à proposer sa suite en versions gratuite ou payante. Cette dernière est destinée aux utilisateurs en entreprises, prend en charge des volumes et dimensions de données plus élevés, et offre des capacités et services supplémentaires. Analytics Intelligence est un ensemble de fonctionnalités lancé récemment avec Google Analytics 360, et qui utilise l'apprentissage machine pour accélérer l'exploration des données en permettant aux marketeurs d'effectuer des recherches en langage naturel à partir de la recherche fondamentale de Google. à l'aide de ces fonctionnalités, les marketeurs peuvent effectuer des recherches en langage naturel à partir des recherches fondamentales de Google et recevoir des informations de données automatisées basées sur les schémas et les anomalies. Ces capacités soulignent l'orientation stratégique de Google vers une prise en charge accrue de décisions assistées par la machine dans l'ensemble de l'organisation.

Points forts
  • Convivialité : L'accent mis par Google sur la convivialité et l'auto-apprentissage modulaire, ainsi que son réseau mondial d'utilisateurs vaste et engagé rendent son produit plus facile à adopter et à maîtriser que la plupart des produits concurrents. De même, la priorité donnée au comportement d'achat et aux résultats lui permet d'offrir des informations plus orientées sur l'action.

  • Intégration de produits : En développant ou en adaptant de manière importante ses produits en interne, Google est capable de fournir des intégrations transparentes pour l'ensemble de ses offres cloud. Outre des outils d'analytics marketing, celles-ci regroupent BigQuery pour le stockage et le traitement des big data, des bibliothèques d'apprentissage machine et de deep learning et la suite d'outils médias DoubleClick.

  • Identité et benchmarks : La richesse des données de Google sur les comportements individuels, indépendamment des outils et canaux lui confère un avantage formidable pour soutenir l'analytics et la mesure basés sur les individus. Sa plateforme Analytics 360 fournit des benchmarks anonymes issus de sa base d'utilisateurs.

Réserves
  • Analytics au niveau du client : La politique d'entreprise de Google qui vise à favoriser la confidentialité des utilisateurs en désactivant les données personnelles dans son Analytics cloud est louable, mais elle oblige les marketeurs recherchant une approche de l'analytics orientée CRM à ajouter des étapes supplémentaires à leur pipeline de données.

  • Développement de l'analytics avancé : La société poursuit l'ajout de fonctionnalités avancées, en particulier lorsqu'elles sont utiles aux marketeurs commerciaux comme Smart Lists (une forme de modèle prédictif). Toutefois, ses outils d'analytics marketing ne fournissent pas encore de fonctionnalités avancées comme l'analyse de contribution et la valeur prédictive de la durée de vie.

  • Approche centrée sur les médias : En continuant à développer la collecte des données, l'intégration et les autres connexions sur l'ensemble de ses produits analytics et médias, Google Analytics 360 est plus pertinent pour les utilisateurs ayant des dépenses Google média importantes.

IBM

IBM fait figure de challenger dans cette évaluation. IBM prend en charge l'analytics marketing principalement avec sa suite Customer Experience Analytics, qui intègre ses produits d'analytics web et mobile avec le session replay Tealeaf (qu'elle nomme analyse de comportement) et l'analytics du parcours client. IBM Customer Experience Analytics fournit des outils pour aider les analystes à mieux comprendre le parcours des clients et prospects grâce à des canaux marketing comme leur site web, les applications mobiles, les e-mails, les vitrines et les centres d'appels. IBM a pour stratégie de donner aux marketeurs la capacité de visualiser et d'explorer les données à des niveaux agrégés au moyen de l'analytics web et mobile, de façon plus rapprochée via le suivi de parcours et de trajectoire, et pour finir, au niveau de la session individuelle, au besoin, pour localiser des difficultés ou identifier des moyens d'améliorer l'expérience. La société fournit d'autres capacités avancées via sa suite séparée IBM Predictive Customer Intelligence, qui intègre le logiciel de modélisation statistique SPSS d'IBM. Ciblé sur les analystes dans l'ensemble de l'entreprise, ce produit leur permet d'exécuter des tâches personnalisées, notamment la segmentation, les recommandations des meilleures offres, la segmentation basée sur la valeur et l'exploration de données non structurées. L'engagement d'IBM dans le domaine de l'informatique cognitive, incarné par sa marque Watson, devrait à l'avenir bénéficier de plus en plus aux marketeurs en offrant la détection automatisée de schémas et d'autres fonctionnalités basées sur l'IA.

Points forts
  • Expérience de l'analytics : Le portefeuille d'IBM en analytics est plus étendu que celui de la plupart de ses concurrents, et inclut des plateformes allant de l'analytics web et mobile jusqu'à l'analyse du parcours au niveau utilisateur. Son produit Tealeaf permet aux utilisateurs d'examiner minutieusement les sessions individuelles pour déceler les difficultés, et constitue un facteur de différenciation.

  • Universal Behavior Exchange (UBX) : UBX offre un grand nombre de connecteurs préconfigurés facilitant l'échange des données entre les partenaires marketing et médias, ainsi que sur l'ensemble de la propre suite de produits d'IBM.

  • Interface du produit et convivialité : IBM a reçu cette année de meilleures notes de la part des clients pour son expérience utilisateurs et son design, qui ont fait l'objet d'une remise à neuf importante, la première depuis plusieurs années.

Réserves
  • Intégration du portefeuille : IBM positionne sa suite Customer Experience Analytics comme une offre unique, et il lui reste encore fort à faire pour fournir une suite entièrement intégrée à la plupart de ses clients. Même si dans certains cas les clients utilisent l'intégralité de son portefeuille, les références ont indiqué n'en faire qu'une utilisation partielle.

  • Digital analytics : Le produit d'analytics web et mobile d'IBM, IBM Digital Analytics, n'a pas suivi le rythme des lancements récents effectués par les leaders du marché. Les clients évoquent une mise à niveau souhaitable de ses fonctionnalités.

  • Tarification et négociations de contrat : Même si le support stratégique de l'entreprise leur convient, certains clients continuent à donner des notes inférieures à IBM en raison de ses processus de tarification et de contrats, qui peuvent favoriser les contrats de service d'échelle par rapport aux souscriptions uniques de logiciels.

Optimove

Optimove fait son entrée en tant qu'acteur de niche dans ce Magic Quadrant. Son Relationship Marketing Hub comprend la modélisation prédictive, l'analytics et un outil de gestion de campagne. Il prend en charge l'analytics marketing en fournissant un outil d'authentification unique qui construit des modèles clients avancés à l'aide d'un processus de décision markovien. Le framework identifie les audiences en fonction de leur propension à acheter, convertir ou à s'engager dans des éléments de marketing particuliers, comme les e-mails. Optimove répond aux besoins des marketeurs qui cherchent à identifier des opportunités d'améliorer la personnalisation, comme les offres de sites web ou d'applications mobiles, ou de façon plus générale, l'expérience client, notamment en recommandant du contenu qui génère un plus grand engagement. En outre, la société propose le suivi et le ciblage de l'utilisateur en temps réel à l'aide d'Optimove Realtime, et des opportunités pour les intégrations tierces basées sur les exigences individuelles. L'année dernière, la société a réalisé un certain nombre d'améliorations de ses produits d'analytics en y ajoutant plus d'intelligence artificielle et d'apprentissage machine, notamment Optibot, lequel assiste les marketeurs dans l'optimisation de leurs activités en leur recommandant automatiquement des actions spécifiques à prendre pour améliorer la réponse. La roadmap de la plateforme continue à tirer parti de sa modélisation prédictive et de ses capacités d'automatisation, notamment en développant les vues du parcours client et des prévisions de retour sur investissement améliorées. Le produit d'Optimove s'adresse aux marketeurs qui se concentrent sur l'analytics client, en particulier s'ils accordent une importance spécifique au marketing de la performance et à l'optimisation des revenus.

Points forts
  • Interface utilisateur intuitive : Les clients indiquent qu'ils trouvent l'interface d'Optimove intuitive et relativement facile à utiliser, tout en fournissant des fonctionnalités sophistiquées.

  • IA en action : Optibot, qui met en œuvre l'IA de la plateforme, aide les marketeurs à optimiser les activités de campagne via des recommandations automatisées. Dès lors, Optimove anticipe une tendance du marché orienté vers la prise en charge de la décision par la machine.

  • Rapidité du retour sur investissement : Les clients ont cité le service client et le support d'accueil parmi les points forts, et ont fait état de mises en œuvre initiales rapides, de même que des réponses rapides à leurs demandes.

Réserves
  • Reconnaissance de catégorie : Nouveau venu dans cet espace, Optimove a une visibilité relativement faible parmi les analystes marketing. Elle devrait prendre de l'ampleur, puisque la société a plus que doublé ses équipes commerciales en 2017.

  • Visualisation générée par l'utilisateur : La plateforme ne possède pas encore de capacités permettant aux utilisateurs de créer des tableaux de bord personnalisés. Les clients ont également cité ce point parmi les opportunités d'amélioration.

  • Détection des anomalies et alertes limitées : Optimove alerte les utilisateurs en cas de détection d'anomalies, mais ses capacités permettant aux utilisateurs de définir des anomalies spécifiques ou d'automatiser la détection sont moins flexibles que celles des leaders du marché.

Pitney Bowes

Pitney Bowes a décliné la participation au processus de recherche de ce Magic Quadrant et n'a identifié aucun client. L'analyse de Gartner se base sur d'autres sources crédibles, notamment de précédentes informations provenant des utilisateurs, les demandes de renseignement des clients et les informations accessibles publiquement.

Pitney Bowes est un acteur de niche dans ce Magic Quadrant. Connu pour son mappage, sa validation d'adresses et d'autres produits de données, Pitney Bowes propose un certain nombre d'outils utilisés pour l'analytics marketing : Spectrum Technology Platform, Portrait Suite et EngageOne Suite. Son Spectrum Technology Platform fournit le data mining d'entreprise, ainsi que des fonctions de découverte des données destinés aux professionnels de l'analytics dans l'ensemble de l'entreprise. La plateforme inclut l'outil de modélisation uplift de Pitney Bowes, Spectrum Miner (anciennement Portrait Miner). Il fournit aux marketeurs un moyen de prédire la performance des messages marketing basés sur l'historique, et d'employer ces prédictions pour optimiser les campagnes par e-mails et autres canaux. Spectrum Miner de Pitney Bowes prend en charge d'autres méthodes analytiques avancées courantes, notamment la segmentation basée sur les règles et automatisée, l'analyse des séries chronologiques, la régression, les arbres décisionnels et les modèles prédictifs et de propension. Les capacités d'analytics marketing de Pitney Bowes sont principalement utilisées en interne par des analystes expérimentés, même si une version hébergée (cloud) de certains de ses produits est disponible.

Points forts
  • Pipeline de données et workflow : Spectrum Technology Platform est un ensemble d'outils en cours de développement qui prend en charge le workbench de science des données, notamment la qualité des données, la gouvernance, l'intégration, le workflow et l'enrichissement, et une API. Le support de son pipeline de sciences des données surpasse celui de la plupart des fournisseurs mentionnés dans cette évaluation.

  • Modélisation avancée : Les marketeurs peuvent utiliser Spectrum Miner pour un certain nombre de tâches avancées. Les clients ont historiquement attribué des notes élevées à sa segmentation et à son exploration visuelle.

  • Prédiction uplift : Intégrée à un processus de gestion de campagne discipliné, la modélisation uplift peut fournir un moyen puissant pour prédire et optimiser les offres et les messages destinés aux clients connus.

Réserves
  • Manque d'actualité récente : Tout en continuant à soutenir ses produits existants, Pitney Bowes n'a annoncé aucun développement majeur de produit d'analytics marketing cette année.

  • Envergure limitée des secteurs : Malgré son concept d'agnosticisme sectoriel, le produit est principalement utilisé par des analystes du domaine des télécoms et des assurances.

  • Vision peu claire du produit : Malgré quelques points forts, comme l'indiquaient les évaluations Magic Quadrant précédentes, Pitney Bowes doit encore développer un cas solide d'utilisation plus large par des analystes marketing face à la concurrence croissante sur le marché de l'analytics d'entreprise.

SAP

SAP fait son entrée en tant que challenger dans ce Magic Quadrant, prenant ainsi des galons après avoir été classé Fournisseur à observer les années précédentes. Mettant à profit les bases d'Hybris, la plateforme d'e-commerce qu'elle a acquise il y a trois ans, SAP a développé et déployé les éléments de sa solution SAP Hybris Marketing Cloud lors d'installations trimestrielles. En 2016, SAP a incorporé sa solution SAP Analytics Cloud au sein du SAP Hybris Marketing Cloud. Début 2017, SAP a continué à développer son offre d'analytics marketing par l'acquisition d'Abakus, un fournisseur de logiciel d'attribution multitouch qui utilisait une approche innovante basée sur la théorie des jeux. SAP Hybris Marketing Cloud est appuyée par SAP Hybris Profile, un profil de client en temps réel qui peut être mis à jour avec des balises provenant des données et des systèmes connectés. Les modules de produits liés comprennent SAP Brand Impact (pour mesurer les publicités et les parrainages) et SAP Customer Retention (aperçu du parcours client). SAP se destine principalement aux marketeurs des grandes entreprises ayant investi dans les produits de SAP et disposant d'équipes internes à même de soutenir le déploiement de SAP Hybris (même si la société offre des services professionnels). La forte croissance de SAP Hybris Marketing Cloud reflète l'engagement de SAP à fournir des produits supplémentaires destinés aux analystes du marketing chargés de répondre aux besoins du directeur marketing de l'entreprise. La société continue à bâtir agressivement (et à étoffer) son portefeuille marketing, en augmentant la pression concurrentielle exercée sur les leaders.

Points forts
  • Analyse centrée sur le marketeur : L'interface de SAP Hybris Marketing Cloud est conçue pour être intuitive et peut être comprise sans difficulté par des analystes aux expériences diverses.

  • Empreinte mondiale : L'empreinte de SAP s'adapte bien aux marketeurs des grandes entreprises, qui peuvent tirer parti de l'aptitude de la société à implémenter le produit dans plusieurs zones géographiques.

  • Fortes capacités de segmentation : Les clients ont apprécié le support de segmentation de SAP, basé sur des règles et la flexibilité de ses outils de segmentation.

Réserves
  • Intégration d'attribution non éprouvée : SAP doit encore assimiler complètement Abakus dans SAP Hybris Marketing Cloud. Il lui reste encore à concrétiser l'intégration annoncée au quatrième trimestre 2017 et les avantages consécutifs à l'acquisition.

  • Support en libre-service : Si les clients se sont montrés satisfaits de la gestion de leur compte, ils ont exprimé le désir de voir davantage de possibilités d'opérer en libre-service sur la plateforme.

  • Traitement complexe des données : La préparation des données est complexe, en particulier pour les équipes de marketing mondiales interfonctionnelles. Les clients ont mentionné le besoin d'engager une assistance informatique pour la mise en œuvre, dans plusieurs cas, ce qui freine l'efficacité opérationnelle.

SAS

SAS est un leader de ce Magic Quadrant. En s'appuyant sur son pedigree dans le domaine de l'analytics d'entreprise, SAS a créé une suite d'offres complémentaires conçue pour répondre à la plupart des exigences de bout en bout des analystes axés sur les données. SAS a introduit Customer Intelligence 360 en 2016 en tant que hub de marketing digital. SAS a regroupé de manière agressive les fonctionnalités d'analytics au cours des 12 derniers mois, dont le parcours client et l'attribution, un système de recommandation de produits, des bandits manchots et des techniques de design expérimentales tirant parti de la réduction factorielle. Même si ces fonctionnalités s'adressent à l'analyste technique, SAS n'a pas oublié le marketeur, qui est la cible de ses nouvelles fonctionnalités d'« analytics guidé ». Avec l'ajout de SAS Viya, SAS a modernisé la plateforme SAS pour faciliter le déploiement du cloud tout au long du cycle de vie de l'analytics, soutenir l'intégration des données et fournir l'analytics en temps réel. Remarqué pour son ensemble robuste de fonctionnalités et une équipe produit et support attentive travaillant en étroit partenariat avec les clients, SAS s'adresse idéalement aux équipes d'analytics marketing en entreprise ayant des cas d'utilisation avancée et une exigence de flexibilité et de personnalisation.

Points forts
  • Orientation client : Les clients ont salué l'approche de SAS en matière de réussite client grâce à des partenariats collaboratifs, la formation, les bonnes pratiques et une roadmap montrant que la société est à l'écoute les besoins de l'utilisateur final et en établit les priorités.

  • Fonctionnalités exhaustives : Le portefeuille de SAS prend en charge la plupart des exigences de l'analytics marketing. Elle dispose de solides capacités de gestion des données, de modélisation et de statistiques ; d'analytics web et mobile ; d'analytics client niveau utilisateur et parcours ; et de fonctionnalités telles que la détection des anomalies et l'analytics de texte.

  • IA pratique : Des solutions d'auto-apprentissage de la gestion des décisions, des réseaux neuronaux et des techniques cognitives pour la classification d'image et de vidéo sont incorporées (ou le seront bientôt) à l'ensemble de la plateforme.

Réserves
  • Expertise recommandée : Although Même si SAS offre l'accès à l'analytics pour le marketeur analytique, ainsi que pour l'analyste marketing, les organisations sans équipe experte connaîtront probablement une dure phase d'apprentissage.

  • Offre de produit complexe : Les clients sont quelque peu déçus du manque de cohésion dans l'ensemble du portefeuille de produits de SAS. Ils citent comme problèmes la confusion sur les offres groupées de produits, un support client inégal, une expérience utilisateur du produit irrégulière et des déploiements complexes. Ces facteurs portent atteinte au score « Vision » de SAS par rapport aux autres leaders.

  • Des intégrations encore au stade de la construction Même si SAS a ajouté des API l'an dernier, les clients signalent toujours comme problématique l'intégration avec les systèmes externes et en particulier avec les autres gammes de produits de SAS.

Thunderhead

Thunderhead entre cette année dans le Magic Quadrant en tant que visionnaire. Précédemment Fournisseur à observer, Thunderhead, avec One Engagement Hub, est centré sur l'analytics du parcours client en croissance (customer journey analytics ou CJA) et le marché de l'orchestration, qui englobe à la fois les canaux numériques et hors ligne comme les centres d'appels. Thunderhead One collecte les données issues des propres sources du marketeur comme les sites web et les applications mobiles en utilisant des balises de page et des kits de développement logiciels (SDK). La solution ingère également les données par téléchargement, API et connexions préconfigurées avec des systèmes CRM courants comme Salesforce, Microsoft Dynamics et SugarCRM. One crée des taxinomies pour les attributs des clients et les évènements d'interactions, et fournit un analytics au niveau du profil, du parcours et de la conversation du client (par exemple, estimation du ressenti). En mappant les clients et les visiteurs des évènements, One permet aux marketeurs de segmenter et d'analyser les parcours en détail par des visualisations intuitives et interactives. Ses algorithmes comportent une analyse du moment de vérité afin d'identifier les évènements clés associés à un résultat particulier, comme une vente ; une analyse de la cause principale pour déterminer les points de départ probables des itinéraires d'intérêt, comme ceux qui se terminent par l'abandon du panier d'achat ; et des analyses des parcours les plus courants pour la détection de schémas. One fournit un langage de requête et des intégrations avec des produits comme Microsoft Power BI afin de permettre des explorations de données supplémentaires.

Points forts
  • Analytics de parcours : One fournit une vue du parcours de l'utilisateur flexible et intercanaux, particulièrement adaptée aux besoins des équipes d'analytics marketing présentes au sein des entreprises de taille moyenne à grande, avec des clients fortement engagés, dans la distribution, les médias et les sports par exemple.

  • Expérience de mise en œuvre : Les clients ont salué la mise en œuvre de Thunderhead et son processus d'intégration, qui a permis des déploiements plus rapides que la moyenne, inférieurs à trois mois en moyenne.

  • Visualisations du parcours : Outil centré sur le marketeur, One possède une interface bien conçue et intuitive, avec un traitement et une actualisation rapides fournis par une infrastructure cloud DataStax Enterprise Apache Cassandra.

Réserves
  • En cours de réalisation : Thunderhead One affiche un historique relativement bref, qui conduit certains clients à s'abstenir de juger son potentiel à long terme.

  • Exigences en ressources internes : Un certain nombre de clients a mentionné que One est un outil stratégique relativement complexe exigeant un support interne dédié pour accomplir son potentiel.

  • Options de support limitées : Les clients ont rencontré des difficultés en raison de la qualité limitée des fournisseurs de services tiers, notamment des intégrateurs systèmes et des consultants. Cette difficulté s'atténuera probablement avec une plus longue présence sur le marché.

Ajout et abandon de fournisseurs

Nous évaluons et modifions nos critères d'inclusion dans les Magic Quadrants en fonction de l'évolution du marché. En raison de ces modifications, les fournisseurs présents dans un Magic Quadrant peuvent changer au fil du temps. Si un fournisseur apparaît dans un Magic Quadrant une année, mais n'est pas inclus l'année suivante, cela n'indique pas forcément que notre opinion a changé concernant ce fournisseur. La modification peut tout simplement être issue d'une évolution du marché et donc des critères d'évaluation, ou encore d'un changement stratégique de ce fournisseur.

Fournisseurs ajoutés

  • AT Internet

  • ClickFox

  • FICO

  • Optimove

  • SAP

  • Thunderhead

Fournisseurs abandonnés

En raison de la révision des critères qui excluaient les fournisseurs se concentrant sur la publicité et l'analytics médias, quatre participants des années précédentes ont été écartés de ce Magic Quadrant. Leur retrait ne reflète en rien la qualité de leurs produits et services, et ne signale en aucun cas un changement de l'opinion de Gartner vis-à-vis de ces sociétés. Il reflète plutôt la révision du critère d'inclusion au Magic Quadrant de cette année.

  • AOL

  • Neustar

  • OptiMine Software

  • Visual IQ

Un autre fournisseur a été exclu cette année en raison d'un changement de propriétaire :

  • Webtrends a annoncé en mars 2017 qu'Oracle allait acquérir sa plateforme Infinity, dont il est prévu qu'elle soit intégrée à Oracle Marketing Cloud.

Fournisseurs à observer

Plusieurs fournisseurs ont fait preuve des nombreuses qualités que nous associons à l'analytics pour le marketing digital, mais ils n'ont pas rempli tous les critères d'inclusion que nous avons établis (voir ci-dessous la section Critères d'inclusion et d'exclusion). Cependant, étant donné la volatilité du marché, cela vaut la peine de les observer au fur et à mesure de l'évolution de ce dernier.

Eulerian Technologies

Eulerian Technologies est une plateforme d'analytics web et de gestion des données axée sur les marketeurs de performance avec des exigences publicitaires significatives. Tirant parti de ses propres méthodes de stack et de collecte des données, Eulerian procure un certain nombre d'outils analytiques utiles pour la mesure et l'optimisation, y compris les rapports d'attribution basés sur des règles et multitouch ; les rapports de fréquence marketing, qui quantifient le nombre de points de contact qui précédent une vente ; et les analyses de parcours, qui identifient les chemins communs vers l'achat. Conçue également pour fonctionner en parallèle avec les systèmes de données propriétaires, Eulerian peut ingérer les données de CRM et les systèmes de gestion des balises, ainsi que d'autres plateformes de marketing et de technologie publicitaire via API. Elle procure des tableaux de bord préconfigurés et personnalisables, offrant certaines capacités d'exploration ainsi que des connecteurs vers des outils BI tels que Tableau. Bien que limitée dans son analytics avancé et ne procurant aucun analytics prédictif d'intégration, Eulerian a construit un moteur de gestion des données, de segmentation et d'exécution des règles conçu pour prendre en charge les campagnes à forts volumes, particulièrement pour les marketeurs e-commerce.

Facebook

Facebook a sorti en toute discrétion un SDK et une solution d'applications analytiques ciblée sur les développeurs en 2015, et a depuis étendu et élargi cette offre pour soutenir davantage de canaux, notamment le web, les robots messenger, les pages Facebook et le hors-ligne. Appuyée par la base d'utilisateurs actifs de Facebook, qui compte 2 milliards de membres, l'offre promet des mesures basées sur les personnes en ciblant particulièrement les fonctionnalités permettant aux marketeurs de mieux comprendre le parcours entre plusieurs points de contact numériques, y compris ceux extérieurs à Facebook. Visant les chefs de produit, les marketeurs, les analystes et les développeurs des organisations B2B de taille moyenne à grande, Facebook Analytics est pour le moment une solution gratuite et séparée de l'analytics publicitaire de Facebook et de Facebook Page Insights.

Splunk

Splunk se perçoit comme un complément aux outils d'analytics marketing en prenant en charge trois domaines : le marketing digital, l'analytics produit et l'analytics de l'expérience client. La solution convient particulièrement aux utilisateurs commerciaux et aux analystes avancés qui cherchent à effectuer une analyse personnalisée des informations marketing en temps réel. Par exemple, Splunk fournit des outils pour analyser les sources de données comme les données clickstream et mobiles, avec les données d'application et de performances réseau. La connectivité avec les sources relationnelles permet l'enrichissement d'informations sur des canaux variés comme le clickstream, les centres d'appels et les mobiles, ce qui facilite la fusion d'informations issues de sources disparates. Elle connecte les magasins de big data et les données non structurées, et prend en charge les recherches ad hoc flexibles, les visualisations natives et les tableaux de bord. Splunk apporte des métriques analytics en temps réel sur l'adoption de produit, l'utilisation de fonctionnalités, le comportement des clients, les achats et les pertes de clients.

Tinyclues

Fondée par un ancien chercheur en mathématiques, basée en France et lancée en 2013, Tinyclues offre une plateforme d'analytics avancé pour les marketeurs qui désirent mieux tirer parti de leurs données clients. Elle applique des modèles exclusifs d'intelligence artificielle pour prédire les clients susceptibles d'acheter des produits particuliers. Par exemple, un grand distributeur peut déclencher Tinyclues sur ses fichiers de données e-commerce, fidélité et CRM, ainsi que sur les informations produit, et peut identifier les futurs acheteurs probables de certains produits ou catégories de produits. Parce qu'elle prédit les ventes plutôt que les proxies comme les clics ou l'engagement, la plateforme fonctionne même pour les marketeurs résolument tournés sur les performances. Elle est particulièrement utile pour trouver des acheteurs pour les catégories stratégiques (par exemple, les produits à marges élevées), réactiver les clients inactifs et prédire les acheteurs de nouveaux produits. Sur ce dernier point, elle agit en identifiant les caractéristiques pertinentes du produit et en trouvant des acheteurs passés de produits similaires, ainsi que d'autres clients dont les habitudes d'achat sont corrélées avec ces acheteurs. La roadmap de la société comprend un plan de campagne en expansion basé sur l'IA et fournit des options d'optimisation automatique des campagnes.

Critères d'inclusion et d'exclusion

Pour faire partie de ce Magic Quadrant, les fournisseurs et leurs produits devaient remplir les critères suivants :

Revenus et nouveaux clients

Les fournisseurs de cette évaluation doivent avoir eu des revenus globaux d'au moins 5 millions USD en 2016, avec au moins 20 % d'une base de clients établie constituée d'utilisateurs fidèles pendant aux moins deux ans. En outre, les fournisseurs doivent avoir acquis au moins cinq nouveaux clients importants pour leur(s) produit(s) d'analytics en 2016. La concurrence entre fournisseurs est rude dans ce segment, et la capacité à acquérir de nouveaux clients et à croître démontre la solidité de l'entreprise.

Orientation marketing

Les recherches de ce Magic Quadrant sont conduites par des analystes travaillant au sein de Gartner pour le groupe Leaders du marketing, qui fournit des services d'études et de conseils spécifiques aux marketeurs. Cette étude est destinée aux responsables du marketing, analystes du marketing et techniciens de la fonction marketing. Par conséquent, nous demandons à voir une adoption significative parmi les praticiens du marketing.

Support de marketing multicanal

Notre audience comprenant à la fois des utilisateurs centrés sur les modèles entreprise-entreprise et entreprise-consommateur, les fournisseurs doivent correspondre à ces deux modèles et être adoptés par eux. Notre audience est également responsable de l'analytics marketing multicanal, ce qui exclut les fournisseurs axés sur un canal unique comme l'analytics mobile ou social. Pour finir, le marché de l'attribution multitouch et des outils de modélisation de marketing mix, c'est-à-dire, analytics et mesure de médias payants, est assez distinct dans ses sources, ses méthodes d'analyse, sa production et sa base d'utilisateurs pour être traité comme un marché séparé. Pour cette raison, nous excluons cette année les fournisseurs se concentrant sur l'attribution multitouch et la modélisation du marketing mix.

Logiciel en tant que service

Le produit doit être disponible comme déploiement de Logiciel en tant que service (SaaS), bien que les versions sur site puissent également être prises en charge (en option). Des services professionnels peuvent être disponibles (en option), mais plus de 65 % du revenu lié à l'analytics marketing doit provenir des produits logiciels.

Capacités de base

Les fournisseurs de cette évaluation doivent prendre en charge les capacités d'application dans tous les domaines suivants :

  • Extensibilité – prend en charge l'analytics sur de nombreuses plateformes, y compris le web et les appareils mobiles, divers canaux et divers formats de données. Par exemple, les fournisseurs qui prennent uniquement en charge l'analytics des réseaux sociaux, des applications mobiles, de la publicité, du texte ou des images sont spécifiquement exclus.

  • Collecte des données et intégration – prend en charge la collecte par les marketeurs de données pour l'analyse provenant de canaux, tels que les sites web, les systèmes de messagerie et les applications mobiles, par le biais de balises, SDK, API, flux de données ou autres méthodes.

  • Accès aux données – permet aux utilisateurs d'accéder à d'autres sources de données de marketing communes par le biais d'intégrations personnalisées et/ou d'API publiées.

  • Visualisation et exploration – procure des tableaux de bord préconfigurés et personnalisables et des outils de visualisation de données pour les marketeurs, ainsi que la capacité à réaliser une exploration de données ad hoc.

  • Filtrage et manipulation – permet aux analystes de préparer des données de façon à les rendre disponibles pour analyse ultérieure, y compris la capacité à filtrer, appliquer des correspondances et des règles de prétraitement personnalisées, et à définir des métadonnées.

  • Traitement par lot et en temps réel – prend en charge le traitement de données par lot planifié et ad hoc, et rend les données disponibles à l'analyse au moment ou peu après leur collecte.

  • Gestion et déploiement – facilite la gestion des données, des métadonnées et des modèles, l'intégration et le déploiement vers d'autres applications ; comprend la définition des rôles des utilisateurs et d'autorisations pour le workflow.

  • Convivialité et interface – possède un design intuitif de l'expérience utilisateur, notamment l'intégration de différents composants de plateforme au sein d'une interface utilisateur cohérente, idéalement avec une authentification unique (single sign-on ou SSO).

Capacités analytiques avancées

Outre les capacités de base ci-dessus, les fournisseurs figurant dans cette évaluation devaient disposer d'un certain niveau de soutien natif pour au moins trois à quatre des capacités analytiques avancées suivantes :

  • Segmentation – y compris une segmentation basée sur des règles et la découverte de segments automatisée (clustering).

  • Recommandations – fournit des recommandations prédictives pour les produits et contenus, à l'aide de méthodes comme le filtrage collaboratif et de contenu et la factorisation de matrice.

  • Modèles de propension – utilise des techniques d'apprentissage machine pour développer des modèles de propension utiles aux marketeurs, notamment la propension à l'achat (par exemple, articles, marques) et de propension à l'engagement (par exemple, contenu).

  • Valorisation prédictive – fournit des méthodes analytiques pour noter la valeur potentielle des clients en fonction de données comportementales et autres ; inclut des prédictions sur la valeur de la durée de vie du client (customer lifetime value, CLTV).

  • Détection des anomalies – utilise des méthodes statistiques automatisées pour identifier et analyser les composants d'évènements ou de métriques qui se situent en dehors de la plage de valeurs attendue.

  • Analyse de contribution – identifie les attributs et éléments de données qui sont le plus susceptibles de contribuer à une anomalie observée ou à d'autres évènements, dans le but de comprendre les facteurs clés.

  • Analytics de texte – applique les méthodes analytiques au texte non structuré pour obtenir des informations et exécuter la classification, dont l'analyse des sentiments des utilisateurs.

  • Optimisation de version – utilise les méthodes avancées, comme le test multivarié, les méthodes bandit manchot et les algorithmes évolutionnaires pour exécuter des tests et optimisations rapides des éléments et versions de campagne.

  • Analytics du parcours – comprend comment les individus et les segments interagissent sur les canaux dans le temps, en utilisant des approches telles que l'analyse du parcours, la théorie des jeux et les chaînes de Markov.

  • Intelligence artificielle – applique les méthodes de l'AI, comme les réseaux neuronaux et le deep learning, pour améliorer le ciblage et l'expérience du client sur les canaux marketing, et exécuter des tâches spécialisées comme l'analyse d'image.

Critère d'évaluation

Capacité d'exécution

Nous avons choisi de comparer la capacité d'exécution par rapport aux caractéristiques existantes des produits et l'expérience rapportée par les clients de référence. Dans le cadre d'une catégorie qui change rapidement, les fournisseurs d'analytics pour le marketing digital seront récompensés pour l'excellence de leurs produits et de leurs services, plus que pour leur capacité à vendre et à mettre sur le marché qui conduit souvent au succès dans les marchés plus mûrs ou banalisés.

Tableau 1.   Critères d'évaluation de la capacité d'exécution

Critère d'évaluation

Pondération

Produit ou service

Moyenne

Viabilité globale

Moyenne

Exécution commerciale/Tarification

Critère non évalué

Réactivité sur le marché/antécédents

Moyenne

Exécution marketing

Critère non évalué

Expérience client

Moyenne

Opérations

Moyenne

Source : Gartner (octobre 2017)

Exhaustivité de la vision

Nous avons choisi de comparer l'exhaustivité de la vision par rapport à la compréhension du marché, particulièrement comment une telle compréhension est exprimée à travers les innovations de produits et la stratégie. Tandis que les facteurs tels que le modèle de gestion et les tactiques de mise sur le marché verticales sont importants, nous sommes d'avis que la volatilité des catégories, les besoins changeants des utilisateurs et les progrès des technologies sous-jacentes signifient que les fournisseurs survivront et s'épanouiront en se fondant largement sur la clarté de leur vision et leur capacité à répondre aux besoins du marché.

Tableau 2.   Critère d'évaluation de l'exhaustivité de la vision

Critère d'évaluation

Pondération

Compréhension du marché

Moyenne

Stratégie marketing

Moyenne

Stratégie commerciale

Moyenne

Stratégie produits

Moyenne

Modèle d'entreprise

Critère non évalué

Stratégie verticale/sectorielle

Critère non évalué

Innovation

Moyenne

Stratégie géographique

Critère non évalué

Source : Gartner (octobre 2017)

Descriptions des quadrants

Leaders

Une nouvelle fois cette année, les leaders du Quadrant sont trois fournisseurs : Adobe, Google et SAS. Tous trois se montrent innovants en réponse aux demandes du marché et démontrent leur empressement à servir leur base de clientèle généralement fidèle. Ils continuent à soutenir les exigences de base de l'analytics marketing tout en ajoutant toujours plus de fonctionnalités avancées. émergeant de l'analytics web, Adobe et Google fournissent une suite complète d'outils qui appliquent leurs capacités analytiques aux besoins opérationnels d'un large éventail de marketeurs. Par exemple, ils intègrent tous deux des fonctionnalités analytiques comme la segmentation des utilisateurs avec des systèmes qui personnalisent les sites web et les applications mobiles, et d'autres systèmes qui visent les campagnes publicitaires. La capacité de Google à fournir des produits gratuits, y compris son outil de visualisation Data Studio, ainsi que son impressionnant laboratoire de R&D, met au défi Adobe – qui ne vend pas de média – de rechercher des projets plus grands avec des outils et services plus complets. SAS vise également le marketeur d'entreprise aux besoins d'analytics plus complexes, et offre un outil pour la quasi-totalité d'entre eux. à l'avenir, de nouveaux canaux et formats pourront émerger et mettre au défi la capacité des leaders à maintenir le même rythme. Le stockage à bas coût, des praticiens très expérimentés et des bibliothèques open source, dont certaines fournies par Google, mettront ces fournisseurs au défi d'améliorer la convivialité, l'intégration et les services. De même, des capacités plus avancées incorporées au sein de systèmes opérationnels, comme la gestion du contenu et les plateformes de gestion de campagne multicanal, maintiennent la pression sur les leaders pour qu'ils évoluent.

Challengers

Le Quadrant des Challengers se compose d'IBM et d'un nouvel entrant, SAP. Ces deux fournisseurs sont profondément implantés dans les entreprises, servent de vastes marchés internationaux aux exigences diverses et fournissent des niveaux de service significatifs via leurs propres ressources et un réseau de partenaires. Comme de coutume avec les fournisseurs historiques de logiciels pour entreprise, ils ont tous les deux pénétré le secteur de l'analytics marketing principalement par le biais d'acquisitions : IBM par l'acquisition de Coremetrics en 2010 et SAP, avec celle de Hybris en 2013. Depuis, ils ont tous deux travaillé à développer un ensemble de produits analytiques destiné à répondre aux besoins des directeurs marketing des grandes sociétés, en alignant d'autres outils, comme le workbench statistique SPSS d'IBM, pour former une suite. Même s'ils prennent en charge de nombreuses exigences de base et avancées, les Challengers représentent des secteurs d'activité relativement modestes au sein d'organisations mondiales de très grande taille. En concurrence sur les ressources internes et la R&D, ils sont à la merci des changements de priorités des entreprises. D'un autre côté, faire partie des géants mondiaux peut entraîner des avantages sous la forme de technologies fondamentales, comme les infrastructures de Big Data Watson chez IBM et Hana chez SAP. Les Challengers devront accroître leur engagement à répondre aux besoins des marketeurs, et démontrer un développement agile et des mises à jour rapides pour maintenir leur position ou devenir des leaders.

Visionnaires

Deux nouveaux entrants composent le groupe des Visionnaires cette année : ClickFox et Thunderhead. Ils œuvrent tous deux dans une catégorie en développement, à savoir l'analytics du parcours client, qui fournit aux marketeurs et aux autres analystes en contact avec le client des outils et processus permettant de comprendre le comportement des clients et prospects sur la durée. Ils se concentrent tous deux sur les réponses apportées à deux questions : comment et pourquoi les clients et segments traversent les canaux internes comme les sites web, les applications mobiles, l'e-mail et les centres d'appels dans la poursuite de trajectoires ou d'objectifs particuliers. Appliqué initialement au service client et à l'analytics d'élaboration d'expérience, par exemple, pour déterminer ce que font (ou tentent de faire) les visiteurs d'un site web avant de déposer une réclamation à un représentant, CJA émerge comme un outil puissant au service des analystes marketing. Les marketeurs l'utilisent pour développer des vues à couches multiples de différents types de clients lorsqu'ils évoluent à travers des relations complexes avec une marque, sur des canaux et des appareils en alternance. Tout en empruntant différentes approches stratégiques établies par rapport aux fonctionnalités, exposées par leurs descriptions respectives dans le Magic Quadrant, ces deux visionnaires doivent relever le défi d'étendre leur offre de produits et d'adapter l'échelle de leurs équipes de développement et de commercialisation pour continuer à croître.

Acteurs de niche

Comme d'habitude, le quadrant des acteurs de niche inclut un ensemble hétérogène de fournisseurs aux forces variables et aux priorités sur le marché particulières. Cette année, le quadrant de niche inclut des fournisseurs déjà présents, comme AgilOne et Pitney Bowes. Il compte aussi de nouveaux arrivants comme AT Internet, FICO et Optimove. Ces acteurs font face au défi de donner de l'ampleur à leurs offres et à leurs images de marque sur un marché en rapide mutation. Chacun d'entre eux fait preuve de points forts évidents dans un domaine analytique spécifique. Toutefois, en tant que groupe, ils n'ont pas la portée des challengers ni la puissante vision du marché des leaders et des visionnaires. Ils essaient tous de croître tout en répondant en partie aux besoins des analystes marketing, mais il leur reste à démontrer la capacité de leurs produits à prendre une plus grande part de marché. étant donné la volatilité du marché et de l'activité potentielle d'acquisition, il est vraisemblable que chacun des acteurs de niche passe au quadrant des challengers ou des visionnaires l'an prochain. En outre, les capacités du Magic Quadrant sont réévaluées chaque année afin de refléter les changements de priorités du marché, et cela peut affecter la notation relative de chaque fournisseur.

Contexte

Ces dernières années ont connu une accélération dramatique dans l'application de la technologie et des données en temps réel au marketing. En même temps, les marketeurs ont répondu par le développement des équipes d'analytics, l'acquisition de technologies et l'apport d'un soutien plus utile aux organisations. Cependant, les attentes des directeurs marketing (et PDG) continuent à dépasser les compétences disponibles dans la plupart des équipes d'analytics des entreprises, qui doivent contribuer à augmenter la croissance et la rétention, et mesurer l'impact du marketing avec davantage de justesse. Il est difficile de trouver une tâche de CMO, depuis l'amélioration de l'expérience client jusqu'à l'augmentation de la part du marketing et de la perception de la marque, qui ne nécessite pas l'appui significatif d'une équipe analytique déjà rodée.

évolution du marché

Tandis que l'analytics web continue à s'imposer comme marché arrivé à maturité, l'écosystème de l'analytics marketing plus large est en train de faire l'objet d'un changement rapide et significatif. Ce troisième Magic Quadrant pour l'analytics pour le marketing digital trouve sa raison d'être dans cinq grandes tendances :

  • Convergence des canaux : Les consommateurs ont à leur disposition de plus en plus de canaux et d'appareils au moyen desquels interagir avec les marques et acheter les produits et services. Les marketeurs doivent comprendre et analyser les parcours des clients qui fréquentent plusieurs canaux et services, car l'expérience devient le nouveau champ de bataille de la différentiation par rapport à la concurrence.

  • Données client et analytics : Avec l'amélioration de l'infrastructure technologique qui soutient le marketing, les clients s'engagent plus fréquemment dans les canaux numériques, et la valeur de certaines données tierces diminue. Les marketeurs se tournent vers leurs propres données et celles de leurs partenaires pour en tirer des avantages. L'année passée, les analystes marketing de Gartner ont constaté une hausse notable des demandes de clients portant sur les sujets des données clients et de l'analytics du parcours client. La réconciliation cross-device, la collecte des données au niveau utilisateur et l'analytics basé sur des séries chronologiques convergent pour favoriser la compréhension utile du parcours client et l'optimisation pour les marketeurs.

  • Chevauchement d'expériences clients : Alors que les marketeurs s'intéressent davantage à leurs propres données sur les clients, prospects ou visiteurs et en tirent une valeur accrue, les organisations ont plus de difficultés à délimiter l'expérience client et l'analytics marketing. Alors que les silos entre les canaux, comme l'e-mail et les sites web, s'estompent, les divisions inébranlables entre la voix du client et l'analytics marketing ou, pourrions-nous dire, entre le CRM et le marketing, sont moins porteurs de sens. Les marketeurs examinent de plus près le parcours client, ils tirent davantage de données et d'informations des autres systèmes d'expérience client (CX).

  • Analytics prédictif : Améliorer l'expérience du client et l'influence du marketing et de la publicité demande de plus en plus l'application de techniques analytiques avancées, auparavant réservées à des projets personnalisés. Par exemple, la personnalisation des contenus et offres des sites web, des applications mobiles, des e-mails et autres canaux tire avantage de la modélisation prédictive. L'analytics prédictif, le texte, le graphique, l'apprentissage machine, l'IA émergente et d'autres techniques sont en cours d'adoption rapide par les équipes marketing.

  • Impératif de convivialité à mesure que les demandes imposées aux équipes internes d'analytics augmentent, les marketeurs continuent à demander aux fournisseurs de leur proposer de nouvelles fonctionnalités plus rapidement et d'améliorer la convivialité de leur interface utilisateur, installation et maintenance. Une meilleure convivialité augmente l'efficacité et rend les outils plus adéquats pour un groupe d'utilisateurs plus large, aux compétences en analytics moins classiques, de même que pour les analystes avancés ultra-stressés soucieux de gagner du temps. Les plateformes du quadrant des leaders ajoutent déjà des capacités de requêtes en langage naturel à leurs outils.

Le besoin d'intégration. Depuis des décennies, la collecte de données, la création de rapports et l'analyse déconnectées font partie du paysage pour la plupart des marketeurs – un paysage où les solutions techniques n'existaient pas vraiment en dehors de solutions coûteuses ou complexes. Les améliorations relativement récentes en matière de vitesse de traitement des données, de stockage et d'infrastructure Big Data, ainsi que la recherche universitaire et d'entreprise, active et disposant d'importants moyens, ont créé un environnement dans lequel il est possible de combiner les informations issues de tous les canaux à des niveaux de plus en plus détaillés.

Dans le même temps, la fragmentation du comportement des consommateurs et l'immersion dans les expériences numériques a rendu indispensable la prise en charge d'une expérience plus cohérente. L'offre et la demande forcent toutes deux les marketeurs à rechercher une vue unique du client, des fonctionnalités analytics et des informations complètes et des techniques suffisamment avancées pour faire la différence. Pour ces raisons, nous croyons que les fournisseurs de ce segment devront offrir des solutions plus intégrées qui transcendent les catégories récentes, y compris dans les domaines du mobile, des réseaux sociaux et du lead-scoring B2B.

Volatilité des catégories

Ce rapport reflète les informations rassemblées au cours des second et troisième trimestres 2017. Lors de leur recherche d'une solution, les marketeurs doivent considérer ces données comme une référence, mais aussi prendre en compte les développements plus récents et continus. Ils doivent aussi se méfier des promesses de fournisseurs à l'égard de futures fonctionnalités ou dates de lancement, en particulier dans cette catégorie où de nombreux fournisseurs promettent plus qu'ils ne peuvent offrir ou sont exagérément optimistes. Demandez toujours ce qui est en cours de production, ce qui est en version bêta et ce qui ne l'est pas. En même temps, demandez des assurances explicites concernant la propriété et la réutilisation des données (y compris le référencement), ainsi que les politiques de confidentialité et de sécurité.

Vue d'ensemble du marché

Activité en plein boom

Tous les signaux pointent vers un marché analytique sain pour un certain temps encore. Plus de 40 % des leaders du marketing américains et britanniques indiquent que l'analytics fait partie de leurs cinq principaux domaines d'investissement, et 57 % d'entre eux avaient l'intention d'accroître leurs dépenses consacrées aux produits et services d'analytics marketing en 2017, selon l'enquête 2016-2017 de Gartner sur les dépenses des directeurs marketing. L'augmentation la plus nette des dépenses d'analytics était attendue dans le domaine de la fabrication (65 % des personnes interrogées), le high-tech et les services financiers (60 % l'un comme l'autre). Cette croissance vient couronner l'adoption quasi-unanime de catégories plus matures, comme l'analytics web, déployé ou sur le point de l'être par 92 % des marketeurs, et du marketing digital ou de l'analytics client (89 %). (Pour en savoir plus sur les taux d'adoption des technologies par secteur et type de marketeur, voir « Marketing Technology Survey 2016: How Marketers Use Technology to Run, Grow and Transform Their Organizations. »).

Dynamiques changeantes

Le marché de l'analytics pour le marketing digital évolue et demeure caractérisé par la consolidation des catégories arrivées à maturité, comme l'analytics web, et par la fragmentation continue des autres, comme l'analytics des applications mobiles et des réseaux sociaux. Dans la catégorie traditionnelle de l'analytics web, qu'on appelle désormais le digital analytics, quelques fournisseurs, menés par Adobe et Google, dominent les utilisateurs d'entreprise et du marché intermédiaire. Les produits analytiques gratuits de Google sont largement adoptés et ont obligé les concurrents à se concentrer sur les fonctionnalités avancées, les marchés de niche ou les acheteurs d'entreprise (même lorsque Google offre ses propres produits payants de qualité entreprise). Les outils analytiques des canaux spécialisés existent toujours, particulièrement pour suivre l'engagement envers les formats mobile et vidéo.

Simultanément, un certain nombre de solutions spécialisées existent pour les cas d'utilisations d'analytics spécifiques, principalement le lead scoring pour les marketeurs B2B, et l'analytics prédictif pour déterminer les offres, produits et contenus recommandés pour les sociétés et éditeurs de commerce en ligne. Ceux-ci présentaient une portée trop étroite pour être inclus.

Mesure des médias. La mesure des médias, à savoir l'attribution, la modélisation du marketing mix et les solutions combinées, embrassent un ensemble divers et variés d'outils logiciels, de fournisseurs de services professionnels et de fonctionnalités naissantes comprises au sein d'un ensemble de produits analytiques plus vaste. Cette année, nous avons aussi exclu ces fournisseurs qui représentaient un marché distinct et cohérent méritant son propre traitement séparé.

Nous segmentons le paysage concurrentiel en deux grandes catégories : les fournisseurs de logiciels diversifiés et les fournisseurs d'analytics client.

Fournisseurs de logiciels diversifiés

Ils comprennent Adobe, FICO, Google, IBM, SAS et SAP. Venant de l'analytics web (Adobe, Google, IBM) ou du marché de l'analytics d'entreprise (FICO, SAS, SAP), ces sociétés ont rapidement ajouté des fonctionnalités et des nouvelles capacités au fur et à mesure de l'évolution du marché. à l'exception de Google, ces sociétés servaient en premier lieu des grandes entreprises aux besoins divers. Ils incorporaient tous le digital analytics au sein d'un contexte analytique et média plus vaste, en fournissant une approche modulaire donnant aux marketeurs un ensemble à la carte de produits et groupes de fonctionnalités, parmi lesquels ils pouvaient faire leur choix en fonction de leurs besoins. En plus de cibler généralement l'entreprise, ces fournisseurs s'investissent de manière poussée à servir les grands utilisateurs expérimentés, en améliorant le soutien à la prise de décision et la mise à niveau de l'expérience utilisateurs. Leur défi reste d'ajouter des fonctionnalités suffisamment rapides pour servir le marché tout en les intégrant à des ensembles de produits déjà complexes et coûteux.

Un fournisseur, AT Internet, opère sur un marché similaire aux produits de digital analytics d'Adobe, Google et IBM. Il s'en différencie en ce qu'il propose une offre moins large, concentrée principalement sur le marché européen, et par son adoption par des entreprises et marketeurs de moindre taille.

Fournisseurs d'analytics client

Ils regroupent AgilOne, ClickFox, Optimove, Pitney Bowes et Thunderhead. Les entreprises de cette catégorie se concentrent sur l'offre d'une vue unique du client basée sur des sources de données internes. Elles se distinguent des autres solutions par la priorité donnée à la qualité et à l'intégrité des données, ainsi qu'à la précision de leurs métadonnées et la gestion d'un dossier client maître contenant des attributs clés, ce qui à son tour forme la base du moteur analytique. Il s'agit de solutions pratiques, conçues pour améliorer la performance de campagnes marketing spécifiques. Leur utilité les rend attrayantes pour un segment d'utilisateurs, et l'importance accordée à la maintenance des données leur permet de rejoindre l'approche centrée sur les utilisateurs adoptée par la plupart des marketeurs. Elles ont le potentiel d'élargir leur offre en mettant l'accent sur l'analytics prédictif pour un plus grand ensemble d'utilisateurs, et sur la mesure et l'exploration des données avancées.

Fournisseurs adjacents. Marché en croissance rapide, l'analytics pour le marketing digital attire l'attention de grands acteurs technologiques déjà en place, comme Facebook (voir les Fournisseurs à observer), de même que les fournisseurs traditionnels de veille économique et d'analytics qui voient dans le marketing une source logique de nouveaux utilisateurs. Quelques-unes des plateformes de veille économique, comme Tableau et Qlik Sense, sont déjà largement utilisées par les équipes de marketing pour répondre à des exigences spécifiques, telles que la visualisation ou l'exploration de données. (Microsoft Power BI et ZoomData ont formé des alliances partenaires avec Thunderhead et ClickFox, respectivement.) Ces plateformes manquent actuellement de support pour les exigences marketing clés, mais leur accumulation de fonctionnalités demandées par les utilisateurs du marketing pourrait en faire un nouvel aimant compétitif pour les budgets de l'analytics marketing.

Startups d'IA. La révolution de l'IA a apporté une kyrielle de nouveaux arrivants réclamant à grands cris l'attention des leaders du marketing. Tous promettent de fournir des informations plus approfondies de manière plus rapide, à l'aide de méthodes plus récentes comme le deep learning, les algorithmes génétiques et les réseaux neuronaux. Beaucoup d'entre eux ne font qu'utiliser des méthodes d'apprentissage machine qu'ils qualifient d'IA et, à vrai dire, on a assisté durant l'année écoulée à une troublante multiplication de discours commerciaux jargonnants, néanmoins avares en détails concrets. En même temps, des avancées enthousiasmantes sont effectivement réalisées dans ce secteur. L'adoption par les clouds marketing d'avatars et de projets d'IA comme Adobe Sensei, Salesforce Einstein et IBM Watson signale des investissements majeurs. Il est conseillé aux marketeurs de ne pas chercher de réponses faciles, mais de maîtriser les fondamentaux (hors IA). Les clients de ce Magic Quadrant ont indiqué que seuls 7 % de leurs produits d'analytics marketing comportaient certaines formes d'IA (définis de manière assez floue). Surveillez ce secteur.

Définitions des critères d'évaluation

Capacité d'exécution

Produit ou service : produits et services de base proposés par le fournisseur pour le marché défini. Cela inclut les aptitudes des produits et services actuels, la qualité, les fonctionnalités disponibles, les compétences, etc., qu'elles soient disponibles en mode natif ou par le biais de contrats ou de partenariats avec des OEM, comme l'indique la définition du marché et des sous-critères.

Viabilité globale : la viabilité analyse la situation financière globale de l'organisation, la réussite financière et pratique de la division opérationnelle, et la probabilité que la division opérationnelle en question continue à investir dans le produit, à proposer le produit et à faire avancer la technologie de la gamme de produits de l'organisation.

Exécution commerciale/Tarification : les capacités d'un fournisseur dans toutes les activités préliminaires à la vente et au sein de la structure soutenant ces activités. Il s'agit notamment de la gestion des transactions de vente, de la tarification et des négociations, de l'assistance technique préliminaire à la vente, et de l'efficacité globale du circuit de distribution.

Réactivité sur le marché : il s'agit de l'aptitude à répondre, à changer de direction, à faire preuve de souplesse et à réussir face à la concurrence au fur et à mesure que des opportunités surgissent, que les concurrents agissent, que les besoins des clients évoluent et que la dynamique du marché change. Ce critère tient également compte de la réactivité du fournisseur par le passé.

Exécution marketing : il s'agit de la clarté, de la qualité, de la créativité et de l'efficacité des programmes conçus pour transmettre le message de l'organisation afin d'influencer le marché, de promouvoir la marque et l'entreprise, de sensibiliser le marché aux produits proposés, et d'aider les acheteurs potentiels à percevoir le produit, la marque et l'organisation de façon positive. Cette « notoriété » peut être issue d'une combinaison d'actions publicitaires, d'initiatives promotionnelles, de décisions stratégiques éclairées, du bouche-à-oreille et d'activités commerciales.

Expérience client : il s'agit des relations, des produits, des services et des programmes permettant aux clients de réussir avec les produits évalués. Cet aspect comprend notamment la façon dont les clients reçoivent une assistance technique ou client. Il peut également tenir compte des outils auxiliaires, des programmes de support client (et de leur qualité), de la disponibilité de groupes d'utilisateurs, de la mise en place d'accords de niveaux de service, et ainsi de suite.

Opérations : il s'agit de l'aptitude d'une organisation à atteindre ses objectifs et à remplir ses engagements. Parmi les facteurs étudiés figure la qualité de la structure organisationnelle, notamment les compétences, l'expérience, les programmes, les systèmes et tous les autres moyens permettant à l'organisation d'exercer ses activités de façon continuellement efficace et efficiente.

Exhaustivité de la vision

Compréhension du marché : il s'agit de l'aptitude du fournisseur à comprendre les désirs et les besoins des acheteurs, et à concrétiser leurs aspirations en produits et services. Les fournisseurs dont la vision est complète sont à l'écoute des acheteurs et savent comprendre leurs désirs et leurs besoins. Ils peuvent ainsi façonner ou rehausser leurs attentes grâce à leur vision.

Stratégie marketing : il s'agit d'un ensemble de messages clairs et différenciés qui sont communiqués avec cohérence dans toute l'organisation et à l'extérieur par le biais d'un site web, de messages publicitaires, de programmes destinés aux clients et de déclarations de positionnement.

Stratégie commerciale : il s'agit de la stratégie permettant de vendre des produits par le biais d'un réseau efficace d'affiliés directs et indirects travaillant dans les domaines de la vente, le marketing, le service et la communication. Cela permet à l'organisation d'étendre sa portée, de pénétrer le marché en profondeur, et d'augmenter ses compétences, son savoir-faire, ses technologies, ses services et le nombre de ses clients.

Stratégie de produit : il s'agit de l'approche du fournisseur pour le développement et la mise en œuvre de ses produits. La stratégie doit mettre en valeur la différenciation, les fonctionnalités, la méthodologie et les caractéristiques en fonction des besoins actuels et futurs.

Modèle d'entreprise : il s'agit du bien-fondé et de la logique de la proposition commerciale de base du fournisseur.

Stratégie verticale/sectorielle : il s'agit de la stratégie du fournisseur pour concentrer ses ressources, ses compétences et ses produits pour répondre aux besoins spécifiques d'un segment de marché précis, y compris pour les marchés verticaux.

Innovation : il s'agit de l'affectation directe, connexe, complémentaire et synergique de ressources, d'expertise ou de fonds à des fins d'investissement, de consolidation, de défense ou de prévention.

Stratégie géographique : il s'agit de la stratégie du fournisseur pour cibler ses ressources, ses compétences et ses produits en fonction des besoins précis de régions géographiques en dehors du territoire initial, que ce soit de façon directe ou par le biais de partenaires, de canaux et de filiales œuvrant dans ces autres territoires et marchés.