Campagnes multi-offres et ciblage performant ne sont pas contradictoires

Les gens n’achètent que des produits et services qui répondent à un besoin spécifique ET qu’ils sont réellement en mesure d’acheter. Ce besoin peut être quelque chose qui facilite ou améliore leur vie ou simplement quelque chose qui leur fait du bien. Dans tous les cas, ce produit a une valeur perçue.

Pour les marketeurs, il est difficile de trouver les clients qui peuvent et veulent acheter une offre spécifique. Heureusement, grâce à la puissance de l’IA, les marketeurs CRM peuvent identifier ceux qui sont les plus susceptibles d’acheter MÊME si le client lui-même ne sait pas encore qu’il veut acheter. C’est la puissance de la construction d’audience optimisée par le deep learning. Un deep learning capable d’identifier la demande inexploitée dans votre base de données CRM.

Mais qu’en est-il des campagnes qui contiennent plus d’une offre ?

Les campagnes à offres multiples sont particulièrement difficiles à cibler

La constitution d’une audience pour les campagnes multi-offres peut s’avérer particulièrement difficile pour les marketeurs CRM. Vous pouvez avoir une offre ou un ensemble d’offres à promouvoir. Difficile de cibler toutes ces campagnes sur un même public, car vous allez devez identifier des cibles intéressées par toutes (ou la plupart) des offres incluses.

La pression marketing visant à mettre en avant des offres spécifiques afin de remplir des objectifs de produits et de revenus rendent leur tâche encore plus difficile, car les marketeurs n’ont pas le contrôle intégral sur ce qu’ils veulent promouvoir.

Il se peut qu’un marketeur doive mettre en avant une offre pour atteindre un objectif de CA, qu’il y ait un excédent de marchandise à écouler, que le produit soit à forte marge ou que le category manager ait besoin de lancer une campagne en urgence cette semaine. De là découlent les fameux e-mails « gratte-ciel », qui proposent une infinité d’offres au sein d’une même campagne.

Vos clients devront donc scroller sans fin vers le bas de l’e-mail pour avoir accès aux offres qui sont arrivées les dernières dans la liste. Peu probable que ces offres aient beaucoup de clics, et ce n’est pas une bonne expérience pour vos clients !

D’un point de vue “ciblage”, cette approche aboutissent généralement plutôt à des envois en masse full-base. Après tout, avec autant d’offres à promouvoir dans un même e-mail, comment trouver les bonnes audiences pour chacune d’entre elles ?

Et bien c’est là que la puissance de l’IA alimentée par le deep learning entre en jeu.

Les campagnes d’offres multiples sont une grande opportunité pour les marketeurs

Lorsque les marketeurs doivent promouvoir de nombreuses offres pour répondre aux pressions commerciales, un grand nombre de campagnes va devoir être créé et envoyé à une fréquence élevée. Cette approche prend du temps de planification et de stratégie… sans parler de l’effort que doit fournir l’équipe créative pour exécuter.

Surtout, plus vous envoyez de campagnes à vos clients plus ceux-ci risquent de se lasser. Et gare à vos taux de désabonnement… Ce n’est pas une bonne expérience pour vos clients ! Les campagnes à offres multiples permettent aux marketeurs de promouvoir plus de produits en utilisant moins de campagnes pour le faire.

Les campagnes d’offres multiples, lorsqu’elles sont correctement ciblées, peuvent réellement accroître l’engagement des clients. Il est plus facile de présenter à vos clients des offres qu’ils veulent et peuvent acheter. Cela fera plaisir à vos clients, augmentera les chances qu’ils convertissent et achètent un ou plusieurs des produits mis en avant dans vos communications.

Les marketeurs peuvent aussi créer des campagnes thématiques très intéressantes pour leurs clients. Pour y parler des vacances, d’un grand match, pour les articles de plage de l’été ou pour les voyages. La liste est longue… mais tout est possible.

Après tout, les campagnes à offres multiples offrent aux marketeurs une formidable opportunité d’augmenter le revenu par campagne envoyée… une mesure importante pour le CRM !

Que peuvent faire les marketeurs pour tirer le meilleur parti de leurs campagnes multi-offres ?

Si vous avez un groupe d’offres à promouvoir, vous ne pourrez pas toutes les cibler efficacement, vous ne pensez pas ? Eh bien, c’est faux, si vous avez accès à la puissance du deep learning. Vous pouvez en effet envoyer des campagnes ciblées même avec plusieurs offres à promouvoir. La clé est de trouver les offres qui auront des audiences similaires.

De plus, il est possible de générer des flux de revenus additionnels. Votre responsable marketing ou les principaux stakeholders de votre entreprise ne seraient-ils pas ravis si vous pouviez leur proposer de nouvelles campagnes, qui généreront du revenu sur des produits encore peu exploités ?

Promouvoir des produits de niche

Certains produits peuvent avoir des audiences niches, pour lesquelles il ne sera pas rentable de créer des campagnes spécifiques. Ces offres sont alors d’excellents candidats pour être regroupées avec d’autres offres plus importantes, au sein d’une même communication. Après tout, vous avez sûrement des clients qui voudront et pourront acheter ces produits, même si vous ne pouvez pas encore les identifier par des stratégies de ciblage et de segmentation traditionnelles.

Évitez les e-mails « gratte-ciel » et créez des campagnes multi-offres ciblées

Avec un grand nombre d’offres à communiquer, les campagnes multi-offres sont une excellente solution pour pouvoir améliorer vos capacités de production. Lorsque ces campagnes sont bien ciblées, les marketeurs peuvent s’assurer que les audiences qui reçoivent ces campagnes sont pertinentes pour les offres incluses. Il est alors possible de cibler les campagnes multi-offres et de n’inclure que celles qui sont pertinentes pour des audiences spécifiques.

L’e-mail “gratte-ciel” envoyé en masse est donc bien une chose du passé

Reparlons un peu du challenge que représente la pression commerciale. Lorsque les marketeurs CRM sont capables d’identifier les offres qui ont le plus de recoupement d’audiences potentielles, ils peuvent construire des campagnes plus riches, sans nuire à la pertinence de leurs communications. Il s’agit pour eux d’un outil puissant qui aide les marketeurs à satisfaire toutes les attentes de leur entreprise, sans nuire à l’expérience de leurs clients !

Tout cela semble super ! Mais alors, comment cibler efficacement les campagnes à offres multiples ?

La meilleure solution, et potentiellement la seule, consiste à utiliser une IA de deep learning pour identifier les clients les plus susceptibles d’acheter un certain produit. Pour chaque produit de votre catalogue, vous trouverez des clients qui peuvent et qui veulent acheter. L’IA peut identifier les signaux faibles qui peuvent prédire de manière significative les intentions d’achat.

La plupart des méthodes traditionnelles de ciblage reposent sur l’analyse des comportements explicites tels que la visite d’un site web ou un achat passé ; cependant, 1) cette méthode manque parfois de précision et 2) elle néglige des centaines de demandes non identifiées, car certains clients seront exclus de vos segments, alors qu’ils auraient pu convertir !

Une fois que vous serez en mesure d’identifier la demande pour un ensemble d’offres, vous pourrez également identifier le recoupement de ces demandes entre elles. Imaginons que vous faisiez la promotion d’une campagne de vêtements de plage. Le deep learning pourra vous aider à identifier les offres avec le recoupement le plus élevé d’acheteurs à forte propension. Peut-être qu’une paire de sandales et qu’une robe d’été ont un recoupement élevé… et alors ces deux offres se doivent d’être incluses dans la même campagne multi-offres !

Cette approche peut également vous aider à décider quelles offres exclure ou promouvoir dans une autre campagne, destinée à un autre segment de votre audience. Peut-être qu’une paire de lunettes de soleil que vous pensiez inclure a un recoupement relativement faible d’acheteurs potentiels… il serait préférable de l’inclure dans une campagne ponctuelle ou dans une autre campagne multi-offres avec des offres qui ont un recoupement plus élevé d’acheteurs à forte propension avec l’offre de lunettes de soleil.

Tout cela peut être identifié uniquement sur la base de vos données first-party. Vous n’avez pas besoin d’acheter des bases de données coûteuses ou d’utiliser des données qui pourraient ne pas être conformes aux règles de confidentialité en vigueur. Vous pouvez utiliser toutes les données que vous avez actuellement à portée de main : les adresses électroniques, les codes postaux, les données démographiques, le comportement web, les données de transaction… Toutes peuvent vous dire tout ce que vous avez besoin de savoir.

Si vous avez réussi à identifier la demande actuelle pour chaque offre de votre catalogue de produits et que vous avez la capacité de mettre à jour cette demande en temps quasi réel, vous pouvez être sûr·e·s assurer que les campagnes que vous mettez en place ciblent les clients les plus pertinents.

Alors que deviez ou non mettre en place des campagnes multi-offres en raison d’un volume élevé de demandes de campagnes dues à des pressions commerciales, que vous ayez une campagne saisonnière à mener ou que vous souhaitiez simplement trouver de nouvelles opportunités de revenus, en utilisant le deep learning, vous pouvez maintenant cibler les bons clients… même avec plusieurs offres.