J’ai participé à la 2e journée de la grande messe organisée par le HubInstitute sous le thème « No Trust, No business ».

Que suis-je venu faire dans un événement complètement orienté display, réseaux sociaux, etc. à l’opposé de mes centres d’intérêt CRM et Emailing ?

Deux raisons principales :

  • les supports digitaux convergent de plus en plus et commencent à travailler ensemble pour répondre au parcours complexe du consommateur,
  • quelques problématiques du Display rejoignent étonnamment celles du CRM : meilleur ciblage et optimisation du moment d’affichage de la bannière. Des enjeux que l’on connaît bien en emailing.

J’ai donc assisté à de nombreuses conférences plénières de qualité et, finalement, ce sont 3 ateliers qui ont retenu mon intérêt :

  1. sur le MMO (Moment Marketing Optimization ou l’optimisation du moment d’envoi avec Tradelab sur le display,
  2. sur l’Onboarding avec Temelio et Liveramp.

Tradelab avec le cas Allianz

Tradelab est une  »Plateforme de trading média multi-device, en Managed Service sur outils propriétaires à destination des agences et des marques ». Elle permet de mener des campagnes programmatiques, et affiche sa vocation de délivrer les bannières sur ordinateur, smartphone et tablette. Bien sûr, on parle surtout d’acquisition, la fidélisation étant réservée à l’email 😉 [on a tendance à exclure les clients des campagnes de prospection de bannières pour de très justes raisons].

Allianz Travel, leader mondial de l’assurance voyage, intervient comme témoin utilisateur de la technologie de Tradelab avec un enjeu sur le mobile conséquent. En effet, sur mobile, la cible découvre l’offre et sur ordinateur, elle finalise la souscription.

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Tradelab va donc optimiser le moment d’affichage de la bannière en fonction des moments où la cible d’Allianz est la plus susceptible d’interagir sur mobile avec l’offre d’Allianz. Le principe de l’optimisation est le suivant  :

  • récupération des données des campagnes de bannières déjà diffusées [récupération des données de type heure/jour d’exposition, OS, modèle téléphone, opérateur…],
  • mise en place d’un algorithme prédictif et auto-apprenant [le mot IA n’a pas été prononcé, ce qui est actuellement étonnant ! ] qui, au final, va fournir des micro-segments associés à des micro-moments favoris d’exposition,
  • ceux-ci vont être ensuite adressés par des campagnes programmatiques sur mobile.

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On recherche les meilleurs moments [pour une cible donnée] pour optimiser la campagne sur mobile. Une démarche « assez similaire » à celle du calcul du meilleur moment d’envoi d’un email, basé sur son historique d’ouverture.

Le principe présenté est décrit dans leslide ci-dessous. On notera au milieu, un   »schéma de nœuds avec des liens », qui fait penser à un réseau de neurones [?]

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Les meilleurs moments de contact sur la semaine sont les suivants :

  • connexion Wifi et après midi [bureau]
  • connexion Wifi et soirée [maison]
  • connexion 4G et soirée  [à l’extérieur]

Étonnement, pas de jour favori dans la semaine !

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Pour le week-end, le résultat est moins discriminant que dans la semaine, comme le souligne le support ci-dessous :

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Au final, suite à la campagne display menée, Allianz annonce +34 % d’engagement sur mobile et – 45 % de baisse du coût de la visite par rapport à une campagne non optimisée (je suppose, car cela n’est pas précisé).

Suite à cette présentation, les questions ont tourné autour de la spécificité par activité de l’annonceur du meilleur moment d’affichage [« si tous les annonceurs envoient au même moment la bannière, cela ne sera pas efficace ! »].

Tradelab a bien répondu, en précisant que chaque marque/cible avait des moments privilégiés d’exposition et que ceux-ci ne se recoupaient pas.

 

Liveramp avec GMF

Liveramp est, avec Temelio et Graphinium, un des principaux acteurs sur le CRM-Onboarding ou encore le « people-based marketing ». Le people-based marketing consiste à savoir identifier, et exploiter, les données d’un individu [email, cookie, ID diverses, etc.] de façon à permettre des actions sur les canaux ON/OFF et cross-device. Cela touche les prospects et les clients.

Le cas présenté est celui de GMF avec un contexte intéressant qui est le suivant : « 20 % des prospects GMF effectuent une visite sur le digital, avant de souscrire dans le réseau de distribution physique ».

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Le premier test, assez basique, a constitué à exclure de la cible touchée par la campagne display, les clients de GMF sur les produits promus. Temelio se chargeant, lors de la campagne, d’effectuer le travail de repoussoir. Le test a permis de constater, sur une même campagne qui exposait soit les prospects identifiés, soit les prospects + clients :

  • une meilleure qualification des leads,
  • une optimisation des investissements,
  • une baisse du CAC [Août d’ACquisition]

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Bon, rien de bien extraordinaire : du basique [repousser les clients des campagnes display] qu’on cherche à faire depuis des années. Mais pour GMF, c’est sûrement nouveau.

Le deuxième test porte sur la mesure de l’impact du display dans la costumer journey [parcours de la personne du premier au dernier contact digital ou avec la marque]. En effet, GMF doit prouver en interne que la campagne display apporte un « plus » important et, cela va sans dire, quantifier ce plus.
Le principe est simple : un test A/B avec un segment exposé au display et un autre qui ne l’est pas.

 

Gmf 5

Pas de résultat, car la campagne est en cours.
Lors des Q/R, j’ai demandé pourquoi le test n’avait pas porté sur l’impact du canal print qu’on cherche en général à diminuer dans les plans de recrutement. Le canal print est géré dans un autre département et ce n’était pas envisageable sur cette opération. Le cloisonnement du digital et des canaux traditionnels est encore bien présent dans les mutuelles.

 

Extension d’audience, Onboarding avec Temelio-Auchan

3e atelier avec Temelio, qui a fait un focus sur la prestation « Data Shopper » présentée en février au Hubforum en février 2018 [vidéo ici]. Temelio a « onboardé » [ou enrichi avec des cookies + autres identifiants] la base des clients encartés d’Auchan, et peut ainsi l’adresser [en partie] sur des campagnes display. Auchan, c’est plus de 10 millions de clients encartés, 34 millions de transactions et plus 600 magasins en France et en plus, une base avec plus de 1 500 segments [appétence, CSP…]. La donnée ne sort pas des serveurs d’Auchan qui fournissent à distance les segments pour les campagnes.

Sur ce type d’import, le taux de réconciliation [ou match] entre la base Temelio et Auchan est essentiel pour la pertinence et force du projet. Pas de donnée sur celui-ci, mais il ne peut être inférieur à 30 % par rapport aux normes du marché.

 

Auchan temelio

Le système permet à des marques de Produits de Grande Distribution [PGD] de cerner l’impact de leurs campagnes publicitaires, notamment grâce aux achats dans les magasins Auchan.

Temelio a présenté la campagne Blédina qui cible :

  • Les « foyers consommant du lait ou de l’alimentation pour bébé de 0 à 36 mois »,
  • et correspond aux produits Blédina Premium, Croissance et 2e âge.

Blédina a 3 objectifs  :

  • développer l’engagement de son cœur de cible [les parents d’enfants entre 6-36 mois] envers la gamme grâce à des formats à fort impact [comme la vidéo],
  • réaliser une augmentation des ventes des produits de la gamme Blédilait,
  • mesurer l’impact de la campagne digitale sur les ventes en magasin.

La campagne display a été menée du 15/03/2018 au 30/05/2018 [voir exemple ici]. Les résultats sur les ventes ont été mesurés pendant la période de la campagne et jusqu’à +4 semaines de rémanence. La mesure effectuée correspond uniquement à un achat encarté dans les magasins Auchan. Si la personne achète dans un autre magasin, l’achat ne sera pas compté. D’où l’intérêt de disposer de 600 magasins, voir plus si d’autres réseaux intègrent le programme « Data Shopper ».

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Un focus est effectué sur les achats et permet, avec un groupe de contrôle de mesurer, l’apport de la campagne par rapport à une population non exposée (uplift en français).  Bledina2

En synthèse :

  • Sur la cible totale, tous formats confondus, la campagne a permis d’augmenter le chiffre d’affaires par acheteur de +4 %
  • En considérant uniquement le format vidéo, le chiffre d’affaires par acheteur exposé a, lui, augmenté de 7 %
  • Autre observation, le nombre d’articles par acheteur a augmenté :
    • sur tous les formats (IAB + vidéo) : +3 %
    • sur format vidéo uniquement : +6 %
  • Enfin, au global, le dispositif Data Shopper a permis à Danone de dégager un ROI de 1,22 sur la cible des magasins Auchan.

Dernier axe intéressant : une analyse des profils touchés par la campagne à partir des données d’Auchan. Ce qui intéresse les marques des PGC (Produits de Grande Consommation) c’est bien sûr :

  • le ciblage précis des campagnes média à partir des données d’Auchan,
  • la mesure de la performance des campagnes en magasin,
  • mais aussi la connaissance/étude client des consommateurs que les marques de PGC achètent à prix d’or chez quelques prestataires.

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Temelio a bien insisté sur la qualité de la création des bannières, qui est un facteur de succès essentiel d’un tel dispositif.

Evidemment, les revenus sont partagés entre Auchan et Temelio. En  octobre 2018, Auchan a annoncé de nouveaux échanges avec Temelio, notamment avec la régie interne d’Auchan (Imediacenter) comme le précise cet article de LSA