[Salon Data Marketing Paris] Présentation de la démarche Camp de Bases pour booster les performances des campagnes Webedia

comment améliorer les performances de vos campagnes digitales avec la méthode Webedia

Lors d’une conférence au salon Data Marketing Paris le 21 novembre 2019 Christophe Cousin, dirigeant de Camp de Bases, présentait une méthode testée et validée dans l’écosystème de Webedia, pour mieux exploiter les données à caractère personnel, permettant ainsi d’optimiser les campagnes digitales, d’améliorer les performances et de booster le ROI.

Voici l’ensemble de ses propos pour découvrir cette méthode associant données de navigation, données CRM et machine Learning, avec pour objectif une amélioration significative des performances dans le cadre d’une stratégie e-marketing.

Les questions fondamentales à la base de la méthode Camp de Bases :

QUI ? Quelle est l’audience précise qui peut répondre favorablement aux sollicitations, et quelles sont les cibles parfaitement affines avec le service/produit proposé :

QUAND ? A quel moment programmer ses campagnes pour en optimiser l’impact ?

QUOI ? Quels contenus pousser aux destinataires pour être sûr de les toucher ?

COMMENT ? Quel est le meilleur rythme des campagnes, comment optimiser le séquencement et comment choisir les créations les plus percutantes ? (Bannière, landing page…)

COMBIEN ? Comment mieux gérer les budgets en fonction des résultats de campagne et optimiser le retour sur investissement ? 

Ces quelques questions paraissent peut-être évidentes mais elles ont été fondamentales pour servir de base à une méthode dont l’efficacité a été démontrée aussi bien en acquisition qu’en fidélisation.

La méthode mise en œuvre pour Webedia :

  • Travailler sur un nombre important de données précises, avec une vision client à 360° et surtout faciles à exploiter.
  • Disposer de modèles prédictifs pour générer l’appétence au produit, la probabilité d’achat, le canal préféré…
  • Activer en multicanal synchronisé en utilisant les différents canaux (site web, magasins physiques, catalogues) pour développer les points de contacts destinés à la vente et au développement du chiffre d’affaires.
  • Développer les tests A/B qui offrent des résultats valides et généralisables pour un engagement sur le long terme.
  • Disposer d’un outil de reporting et de dashboarding fiable, collaboratif et exploitable par l’ensemble des équipes pour pouvoir piloter en temps réel les actions marketing et commerciales.

Les problèmes rencontrés :

  • Les données disponibles sont souvent éparses, disparates, en silos, de mauvaise qualité et difficile à exploiter.
  • Les résultats des modèles Data science sont difficiles à exploiter par les équipes métier.
  • L’activation multicanal est complexe.
  • Les données 3rd party sont en voie de disparition.
  • Les ressources et les expertises manquent.

La solution envisagée : une démarche en 5 temps…

  • Business cases : avec une proposition structurée et adaptée à l’entreprise et à ses besoins afin que la transition digitale reste appropriée et cohérente et que les changements ne génèrent que des coûts justifiés et rentables.
  • Cartographie des data et SI : pour que les données soient accessibles, et que tous les collaborateurs disposent d’une topographie commune.
  • Unification des données Analytics + CRM : pour que les données éparses provenant des différents outils et bases puissent être intégrées afin de disposer in fine d’un référentiel client unique.
  • Modèles data science : afin de pouvoir analyser de manière scientifique l’ensemble des données brutes et de les transformer en informations précieuses pour permettre à l’entreprise de les exploiter en conséquence.
  • Activation multicanal et AB test : afin de pouvoir facilement reconnaître les pages les plus performantes qui convertissent le plus d’internautes

et sur 5 dimensions : Métier, Privacy, Organisation, IT et Datasciences.

L’architecture type du projet en 3 temps :

  1. Captation des données : regroupement des données disponibles mais hétérogènes provenant de sources éparses : navigation site, formulaires, gamification, système métier, points de vente, e-commerce, cartes e-fidélité, call center…
  2. Standardisation des données pour une vision client unique : amélioration de la qualité des données, (corrections, déduplication, cohérence, enrichissement, calcul de KPI, scores prédictifs), intégration de la data science et Machine Learning (création d’une vue à 360°).
  3. Activation des données : rentabilité des campagnes digitales par la connaissance clients, l’hyper-personnalisation, la prédiction des intentions et le pilotage du ROI.

La solution technique : la Customer Data Platform Quintessence

Une CDP composée de 4 modules spécifiques :

  • Connexion des données : pour unifier des données hétérogènes et éparses afin de construire une base homogène, fiable et facilement exploitable.
  • Data Quality flow : qui permet le nettoyage, la déduplication, et l’enrichissement des données avant qu’elles n’entrent dans la Customer Data Platform.
  • Data Quality Mart : pour stocker et héberger toute la connaissance client permettant une exploitation rapide et efficace spécialement conçue en fonction de votre stratégie marketing.
  • Data User Interface : pour comprendre, analyser et exploiter les données grâce à une interface graphique pensée par et pour des marketeurs, une interface web pour comprendre, segmenter, cibler et piloter vos données.

Sachant que la Customer Data Platform Quintessence ne cesse d’évoluer avec encore plus de fonctionnalités pour encore plus de performances.

et une interface de segmentation à la souris :

L’interface de Quintessence permet aux équipes métier de piloter leur base en toute autonomie, de réaliser « des segments complexes » à la souris et de les exporter en quasi temps réel vers des solutions de Marketing Automation, Data visualisation, BI, A/B test etc…

Les 5 avantages de la CDP Quintessence :

  1. Insights : Toutes les données sont disponibles pour mieux connaître ses clients et prospects : motivations, besoins, réclamations, commentaires… tout ce qui permet de mieux s’adresser à eux en fonction de ce qu’ils sont, ce qu’ils aiment ou pas…
  2. Audiences et segments : Les modèles Data science génèrent des indicateurs directement utilisables pour prédire et anticiper des comportements et connaître les besoins dans les différents processus avant-vente, vente, après-vente.
  3. Pertinence : La création de micro segments pour personnaliser le parcours client : l’une des clés d’une bonne stratégie d’engagement.
  4. Multicanal : Les connecteurs permettent d’alimenter tous les points de contacts avec le client pour multiplier les opportunités commerciales.
  5. A/B testing : L’interface permet de tester facilement les combinatoires pour améliorer la rentabilité en générant plus de revenus en tirant le maximum de son trafic.

Une méthode éprouvée avec des résultats concrets sur l’ensemble des activités digitales :

  • 2,4 fois plus de clics sur les bannières display
  • 3 fois plus de clics sur les produits recommandés
  • + 46% d’activation prospects
  • +32% d’activation clients
  • +19% du panier moyen

Bien sûr, même si la Customer Data Platform est devenue une solution indiscutable pour optimiser les opérations digitales et le ROI des entreprises, il est nécessaire d’en comprendre les principes pour s’assurer qu’elle est adaptée à ses objectifs business, comme elle l’a été pour Webedia. Pour vous aider à mieux cerner le sujet, nous avons réalisé une infographie qui décrypte les besoins et les solutions appropriées.

 

Vous souhaitez en savoir plus sur la mise en œuvre de cette démarche?

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