[Tribune] 5 conseils pour doper vos campagnes marketing en capitalisant sur les données

L'exploitation des données à des fins d'amélioration du ciblage fut l'un des grands sujets débattus lors des rencontres AdWeek Europe 2015. Mais si les données sont importantes, dépasser le stade des discussions pour passer à l'action l'est encore plus. Dès lors, l'idée est de se demander lesquelles, parmi ces données, sont pertinentes pour votre activité, et de quelle manière il convient de les exploiter pour obtenir les meilleurs résultats.

Le consommateur jongle aujourd'hui entre trois, quatre et parfois cinq écrans, comme le révèlent les prévisions 2015 de Deloitte sur les grandes tendances dans les technologies digitales grand public. De fait, pour une personne qui regarde la TV tout en rédigeant un mail, l'engagement via une application sur smartphone ou sur tablette est désormais d'une grande banalité. Or pour les marketeurs, cette situation est à double tranchant, avec d'un côté davantage d'opportunités pour engager leur public-cible, de l'autre un engagement plus difficile que jamais à maintenir dans la durée - de la phase d'étude du parcours client à l'accompagnement du client jusqu'à sa conversion. Dans la mesure où aucun client ne suit le même parcours menant jusqu'à l'achat, concevoir une campagne plus personnalisée, à la fois pertinente et efficace, à destination d'un large public est une une tâche plus ardue que jamais.

Face à de telles difficultés, comment les marques doivent-elles s'y prendre pour tirer parti de leurs données afin d'améliorer leurs campagnes de marketing digital et engager leurs cibles ? Voici 5 conseils pour y parvenir :

1. Concevoir des campagnes de sensibilisation plus avisées

L'époque où l'on ratissait large, dans l'espoir d'attirer l'attention d'un maximum de consommateurs, est révolue. Aujourd'hui, les technologies digitales permettent aux marques d'adopter une approche plus intelligente, en mettant sur pied des campagnes de sensibilisation destinées aux consommateurs les plus enclins à acheter leurs produits. En collectant les données anonymes des clients, comme par exemple leurs préférences, leurs habitudes de consommation et leur nombre moyen de visites sur un site avant d'effectuer un achat, les marques ont les moyens de réaliser une modélisation. Elles peuvent alors cibler un public défini en fonction de caractéristiques relevées auprès d'autres clients déjà convertis.

2. Venir à la rencontre du public-cible au bon moment

Combien de publicités voit-on réellement lorsque l'on se promène dans la rue ou que l'on surfe sur internet pendant 20 minutes ? Sachant que les consommateurs jonglent entre différents canaux de diffusion et appareils, les publicités génériques ne peuvent plus remplir leur mission d'engager les clients et de tisser des liens avec les marques. La compétition pour gagner l'attention du consommateur est plus intense que jamais, apparentant de fait les objectifs d'engagement et de conversion à de réelles gageures. Les marques doivent comprendre à quel point des données précises, telles que le lieu, l'heure et le contexte, peuvent leur donner l'avantage en leur permettant de cerner le meilleur moment pour servir une publicité à une audience définie.

Nous savons déjà qu'un ciblage adapté aux heures de la journée s'avère bien plus efficace qu'un envoi aléatoire. Comme par exemple une offre spéciale pour un café le matin dans une gare, plutôt qu'à 17 h. Et combiner ces données avec d'autres données plus poussées - la météo ou encore les taux d'engagement, entre autres - permet d'obtenir de meilleurs résultats encore. S'il fait très chaud, une chaîne de cafés pourrait ainsi proposer une offre spéciale pour l'achat d'un smoothie à moitié prix ou, en hiver, une boisson chaude pour se réchauffer.

3. Jouer la carte de la personnalisation

Il suffit de regarder le succès que remportent certaines boutiques référencées sur des plates-formes de vente en ligne pour se convaincre du succès remporté par la personnalisation. Si les consommateurs partagent déjà des expériences personnalisées, pourquoi devraient-ils se satisfaire d'expériences génériques de la part des marques ?

Autre exemple : si un client déjà connu place une robe dans son panier d'achat, mais ne finalise pas la commande, les données anonymes à disposition pourront peut-être révéler que d'autres personnes ayant acheté ce même article ont également pris un sac à main. Dès lors, pourquoi ne pas recibler la personne en joignant une offre spéciale concernant un sac assorti à la robe convoitée ? Cette initiative poussera le client à l'achat, tout en le convaincant qu'il est un client estimé.

En tirant parti de l'historique des achats, du lieu et en identifiant l'étape en cours du client dans le parcours d'achat, le marketeur optimise ses publicités, en les faisant coïncider avec les centres d'intérêt et préférences de la cible.