Comment bien cibler vos campagnes marketing ?

Déterminer précisément la cible optimale pour votre prochaine campagne marketing nécessite d’adopter une approche du CRM basée sur vos données clients et non influencée par des préjugés ou des intuitions. C’est d’autant plus important que l’envoi de campagnes marketing ciblées a des conséquences bénéfiques à long terme pour votre CRM : d’excellentes statistiques (taux d’ouverture, de clic et de conversion), une expérience client impeccable, une très bonne image de marque et bien sûr, un revenu généré par la campagne optimal.

Citons 3 exemples de prises de paroles pouvant faire l’objet de campagnes marketing ciblées :

1. Un distributeur d’articles de sport qui désire faire la promotion d’une nouvelle gamme de lunettes de soleil (produits à forte marge mais qui ne correspondent pas au cœur de l’activité de l’enseigne).
2. Une chaîne de magasins spécialisés dans la vente d’électroménager et de matériel audiovisuel qui désire faire le déstockage d’un robot ménager (mais dont le prix est 10 fois plus élevé que le panier moyen du site).
3. Un distributeur de produits culturels et électroniques qui désire mettre en place une opération de trade-marketing pour faire la promotion d’un nouveau téléphone portable à l’approche de Noël.

Le point commun entre ces différentes communications réside dans l’impossibilité pour ces enseignes d’envoyer ces messages à l’ensemble de leur base de contacts. Qu’il s’agisse d’une vente flash, d’une vente saisonnière ou d’un destockage, ils ne vont attirer qu’une fraction spécifique de vos clients. Mais l’opportunité “business” est pourtant bien réelle ! Dès lors, comment déterminer la fraction de votre base de contacts qui accueillera avec “intérêt” telle ou telle campagne ?

Il y a traditionnellement 3 grandes familles d’approches pour réaliser un ciblage marketing : les ciblages socio-démographiques ; les ciblages de type RFM ; les ciblages affinitaires de type “retargeting”. Malheureusement, même si ces 3 méthodes ont historiquement fait leurs preuves, force est de constater qu’elles ont leurs limites et qu’elles ne tirent pas profit des technologies les plus récentes permettant d’accroître significativement la performance des campagnes marketing ciblées comme l’intelligence artificielle.

L’approche de Splio a justement été de développer une méthode innovante qui permet à chaque ciblage d’être performant car il repose sur 4 critères fondamentaux.

1. La subtilité, via l’apprentissage automatique des vrais déterminants d’achats passés, produit par produit ; ne pas se contenter de bon sens, de préjugés, ne pas catégoriser manuellement… Par exemple, quand on compare deux téléphones comme un Wiko et un iPhone, avec des prix d’achats allant de 2 à 4 chiffres, peut-on vraiment croire en l’existence d’un segment téléphone ? Ou même smartphone ? De même, on ne peut s’adresser aux mélomanes de manière générale : il est risqué d’envoyer le même contenu à des amateurs de musique classique et à des amateurs de jazz, ou de variété française, etc…
2. Des données exhaustives, utiliser l’ensemble des données disponibles sans restreindre les critères à l’intelligibilité humaine : pourquoi se limiter à un type de données quand les machines peuvent toutes les prendre en compte ? Historiques d’achats, de navigation, de clics, données sociodémographiques, etc… Chaque table et chaque colonne au sein d’une table sont potentiellement exploitables : pour cibler au mieux, il faut les exploiter.
3. L’objectivité, par la prise en compte de signaux faibles et de causalités indirectes ; en comparant les pseudonymes d’adresse mail de type « prenom.nom@ » et de type « killer_1989 », lequel a la plus grande probabilité d’achat pour un robot ménager à 1 000 €, ou tel roman de fiction, ou telle paire de chaussure ? Si vous avez cliqué, il y a 2 semaines, sur une newsletter qui présentait des lunettes de soleil, avez-vous une probabilité plus faible ou plus élevée d’acheter une paire de running ? Quid d’une tablette tactile ?
4. Une mise à jour automatique, pour rendre compte en temps réel de l’évolution des comportements, des tendances et des derniers évènements afin de réajuster en continu les cibles. L’intelligence artificielle est le levier qui permet de donner du sens au « big data », et nous sommes dans une ère où l’apprentissage automatisé donne une puissance nouvelle aux actions marketing quotidiennes, sans avoir besoin de travail manuel fastidieux.

La technologie conçue par Splio consiste à identifier, grâce à des algorithmes de machine-learning qui traitent l’intégralité des données clients, les look-alikes des acheteurs les plus récents des produits mis en avant. On obtient alors une cible optimale, constituée des utilisateurs ayant la probabilité d’achat la plus forte de ces produits en ce moment. (Si vous voulez savoir comment ça marche, c’est par ici).

La plateforme en Saas de Splio peut vous permettre de réaliser, en quelques clics, des ciblages ultra-performants pour promouvoir toute la diversité de votre catalogue de produits auprès des personnes qui seront susceptibles de les acheter. Vous pourrez alors diffuser davantage de campagnes sans irriter vos clients et ainsi augmenter le revenu de votre CRM et l’engagement de votre base clients.

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