Valtech - Comment maximiser le ROI de vos données?

Comment maximiser le ROI des données?
Acquisition, Conversion, Rétention

Aurélie Hornoy Antoine Leven

Digital Performance Lead Consultant Solutions Senior
Valtech Adobe – Division Omniture

Placer
votre logo
si besoin
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Positionnement Adobe

Simplifier Engager Optimiser
la création de contenu l’accès multicanal l’impact de la communication

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Suite de marketing en ligne Adobe

Solutions
Modèles
E-Commerce Génération
commerciaux Publication
de lead
en ligne

Notoriété Acquisition Conversion Rétention

Optimisation
Données en Données de
ligne l'entreprise
Analyse • CRM
• Bannières
• Centres
• Recherche d'appels
• Médias Plate-forme • POS
sociaux
• Bornes
• Mobile
• Analyse en
• Vidéos veille
stratégique

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Valtech : Digital Performance center création ou refonte

Acquisition Inception

Diagnostic/Audit
Web intelligence

Plug and measure
Digital
Conversion Performance
Center Real time analytics

STRATEGIE
INTEGRATION Tableaux de bord
PLATEFORME personnalisés
OPTIMISATION

Rétention Formation

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Le défi du marketing
. . . Réfléchir à une véritable stratégie digitale orientée R.O.I.

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Agenda

Les enjeux

Collecter des données

Segmenter les cibles

Optimiser en continu

Démonstration

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Les enjeux du marketing
. . . De l’acquisition d’audience à l’acquisition de clients

45 millions d'utilisateurs Internet en France
% d'utilisateurs en Influence
ligne
Une campagne classique peut atteindre Budget, durée et
70,0 % 70 % des utilisateurs = 31 millions plan média

Taux de clics de 1 % = Ciblage, message
0,7 % et éléments
0,31 millions
créatifs
Expérience sur page
d'atterrissage
30 % de rebond
0,5 % correspondant avec le
= 0,22 million
message publicitaire

Taux Conversion de 2 %
Pertinence, offre, expér-
0,01 % = 4 400 ience

7

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Exemple de campagne de référencement payant
(SEM)
Variables de la campagne Variables de l'e-marchand
• Coût par clic (CPC) • Taux de conversion
• Taux de clics (CTR) • Panier moyen
• Classement des mots-clés = • Bénéfice ou retour sur
Impressions publicitaires investissement

L'impact sur les variables affecte considérablement le retour sur investissement
CPC Clics Coût Taux de Commandes Revenu Retour sur
acquisition conversion (en €) investis-
sement

1er 0,25 € 4 000 000 1 M€ 2% 80 000 8 000 000 -20 %
scénario

2nd 0,25 € 4 000 000 1M€ 3% 120 000 12 000 000 20 %
scénario

Les informations et les outils assurent les performances
• Réduire le coût par clic et augmenter le taux de clics pour optimiser le volume du site
• Obtenir des clics plus pertinents pour augmenter le taux de conversion et le volume
moyen de la commande
8

Mais encore…des ressources et du temps

*Internal VT&B Data

9

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Des technologies et services alignés sur des besoins

Collecter et automatiser

Organiser et classifier

Comprendre et analyser

10
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La démultiplication des canaux

Online Offline
SEO Presse Consolider les données
SEM
Branding & Acquisition
Branding &
EmailingAcquisition TV
Réseaux sociaux
Segmenter
Considération

Segmentation
Internet
Appli/Mobile
Optimiser
Bornes
Conversion

Rétention

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Avoir une vision complète

Image courtesy of CelebrationPackages.com

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Un ROI mesurable à chaque instant

Taux
Client
Canal Côut Visiteur Lead CA de ROI
Conv.

SEM €50,000 106,345 24,228 €415,500 545 0,02% 7,31

CRM €20,000 35,098 4,386 €153,650 180 0,04% 6,68

Données Données Données
Tiers + Online + Offline =
Une vision complète

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Segmenter : comprendre la diversité des profils
et des comportements
Online Offline
SEM
Branding &
Réseaux sociaux
Segmenter
Considération

Segmentation
Internet
Appli/Mobile
Optimiser
Bornes
Conversion

Rétention

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Qui sont-ils? D’où viennent-ils? Que font-ils?

Web Email

Courrier PDV

Autre Call Centers

Television Mobile

Magasin Kiosk
GAB

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Combien de segments? Comment les définir?
Variables du référent
Variables d'environnement

 Domaine de
 Adresse IP
référence
Variables de comportement de
site  Pays d'origine
 ID de campagne
 Fuseau horaire
 Société affiliée
 Client/prospect  Système
 Paiement au clic
 Nouveau visiteur/visiteur d'exploitation
 Recherche naturelle
récurrent  Type de navigateur
 Type de comportement lors  Direct/signet
 Résolution d'écran
d’une visite précédente
 Produits d'intérêt précédents –
niveau supérieur Variables temporelles
niveau inférieur  Heure du jour
 Recherches  Jour de la semaine
 Achats en ligne précédents  Récence
 Exposition de la campagne  Fréquence
précédente
 Réponses à la campagne
précédente

Variables
Hautement prédictif hors
Profil anonyme
ligne

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Découverte :
Une plus grande
résolution d’écran
montre un taux de
conversion de 45%
supérieur

Insight :
Les notations et les
revues des clients
augmentent les taux de
conversion

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Segmentation par nombre de visite

Segmenter pour une expérience pertinente

Visiteurs

Nouveaux Récurrent Prospect Client

x2

Quel type de
Quel contenu va
promotion va
impacter la fidélité
augmenter le panier
d’un client existant?
moyen d’un nouveau
visiteur?

Optimiser : pertinences des messages et
des expériences
Online Offline
SEM
Branding &
Réseaux sociaux
Segmenter
Considération

Segmentation
Internet
Appli/Mobile
Optimiser
Bornes
Conversion

Rétention

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Les bénéfices de la segmentation de l’optimisation

{
Multiplication
Revenu

de la valeur

Cumul avec
Non-Segmenté Segment A Segment B Segment C Segment D
segmentation

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Tester et cibler

RÉITÉRER

25
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Tester – test A/B

Baseline +25%

+43% +9%

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Tester – test MVT +8% de demande de
dossier du
dimanche au jeudi

Version
« 3 steps »

Meilleur performance
le vendredi et le
samedi
Version Version
« 1 step » « 2 step »
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Refonte de la page d’accueil
Mise en avant du lien de partage de l’article

Diagnostic:
•Les données de web analyse montrent la
sous-utilisation du lien de partage de l’article de
homme
•Les réseaux sociaux sont une source
importante de trafic

Impact:
•Tester des alternatives afin de donner une
meilleure visibilité au lien de partage

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Lift = increased clicks to share
Recipe A Recipe B Recipe C
80% lift 135% lift

Recipe D Recipe E Recipe F
162% lift 188% lift
139% lift

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L’optimisation via du ciblage
Variables du référent
Variables d'environnement

 Domaine de
 Adresse IP
référence
Variables de comportement de
site  Pays d'origine
 ID de campagne
 Fuseau horaire
 Société affiliée
 Client/prospect  Système
 Paiement au clic
 Nouveau visiteur/visiteur d'exploitation
 Recherche naturelle
récurrent  Type de navigateur
 Type de comportement lors  Direct/signet
 Résolution d'écran
d’une visite précédente
niveau supérieur Variables temporelles
niveau inférieur  Heure du jour
 Recherches  Jour de la semaine
 Achats en ligne précédents  Récence
 Exposition de la campagne  Fréquence
précédente
 Réponses à la campagne
précédente

Variables
Hautement prédictif hors
Profil anonyme
ligne

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Adobe Online Marketing Suite
Modules

CMO DASHBOARDS

ONLINE CHANNEL
Search CONVERSION CRM
ACQUISITION ANALYTICS ANALYTICS

Ad Networks Kiosks

Ad Exchange Call Center

Mobile POS

OPEN BUSINESS ANALYTICS PLATFORM
Video Teller

ONLINE MARKETING SUITE

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Droits de reproduction

• Vous êtes libres de :
- Partager : reproduire, distribuer et communiquer cette présentation
- Remixer : modifier cette présentation

• Selon la condition de « Paternité » :
Vous devez impérativement citer le(s) auteur(s) ou le(s) titulaire(s) des
droits (mais pas d'une manière qui suggérerait qu'ils vous soutiennent
ou approuvent votre utilisation du contenu).

• Plus d’informations : http://fr.creativecommons.org

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