Activer les audiences, améliorer les KPIs et mesurer la performance de vos campagnes

En juin dernier, nous avions clôturé notre série de webinars dédiée à la Data Gouvernance 

Si n’avez pas pu assister à nos précédentes sessions, accédez directement au résumé de l’épisode 1 ici : Connaissance client – intégrez et sécurisez vos données !

Accédez ici à l’épisode 2 : Gouvernance des données : Data Gouvernance – Gérez et pilotez votre capital data tout en restant conforme avec la règlementation !

Ce dernier épisode était consacré à la dernière étape du projet de mise en œuvre d’une stratégie de gouvernance des données, à savoir la mise en œuvre de KPIs pertinents à la mesure de la performance des campagnes marketing.  

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Stratégie d’activation : quels leviers d’activation de vos données de bout en bout ?

Une fois les données centralisées et enrichies, les segments d’audience créés, il est désormais possible d’activer les données, de les envoyer aux partenaires pour lancer vos campagnes marketing. La customer data platform – par le biais de son catalogue de connecteurs, par export SFTP ou par API – permet donc d’activer très simplement l’ensemble de la stack technologique des équipes marketing.

Quels sont les différents canaux activables sur via la Customer Data Platform ?

Plusieurs typologies de canaux sont activables par le biais de la CDP. Vous trouverez des canaux publicitaires aussi bien que des canaux traditionnels comme les emails ou le SMS. En passant par la CDP, les segments pourront être contactés par leurs canaux de prédilections. Vous pourrez également tester l’efficacité des canaux sur un segment donné.

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Quels sont les protocoles d’activation ?

La plateforme Commanders Act X offre la possibilité d’activer vos données selon trois modèles :

  • L’export SFTP : il s’agit tout simplement d’exporter les profils par batch
  • API : un webhook viendra déclencher une action précise suite à un événement
  • Intégration côté serveur : il est possible d’ajouter vos propres connecteurs personnalisés côté serveur

Contextualiser l’expérience client de bout en bout

En créant les segments d’audience au sein de la CDP, il est possible de contextualiser l’expérience client sur l’ensemble des canaux en partageant les segments auprès des partenaires directement par API.

Il en résultent 3 bénéfices majeurs :

  • L’homogénéisation des communications : définissez les meilleurs canaux en fonction des profils et perpétuez un haut niveau d’engagement de vos utilisateurs
  • L’amélioration de l’expérience on-site et off-site en multipliant les interactions sur divers canaux
  • L’amélioration du ROI des campagnes du fait d’un meilleur taux d’engagement des clients et d’une meilleure identification des canaux qui convertissent le mieux.

Exemple de cas d’usage : ciblage des intentionnistes

Si on crée un groupe d’intentionnistes au sein de la customer data platform à qui on envoie des messages sur divers canaux, on transmettant ce segment aux partenaires, on assure ainsi un suivi précis des comportements de ce segments.

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Vérifier la qualité des données envoyées

La customer data platform offre la possibilité d’assurer la qualité des données par le biais d’un monitoring en temps réel ou sur une période spécifique des données émises. Il sera alors possible de visualiser les événements livrés et non livrés grâce à un système d’alerting et de résoudre les erreurs rapidement pour améliorer la performance des canaux activés.

Tester l’efficacité des usages

Il est crucial de tester plusieurs scénarii afin d’évaluer quels sont les canaux les plus pertinents selon le groupe d’audience. Pour ce faire, il est recommandé d’échantillonner les groupes d’audience en créant ce que l’on appelle des groupes de contrôle (un pourcentage d’utilisateurs des segments associés) qui ne seront volontairement pas exposés à une publicité ou un message afin de mesurer l’impact en termes d’engagement ou de conversion.

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Analyse des résultats post-campagne:

  • Comportements d’achat des deux groupes
  • Validation des hypothèses des cas d’usage
  • Généralisation des cas d’usages en cas de succès

Optimiser votre ROI : analyser, comprendre et accéder aux données

L’étape du déploiement des cas d’usage effectuée, il est désormais temps d’analyser les données qui transitent (données web, mobile, customer journeys, transactions, etc), et de tirer des enseignements en vue d’améliorer le ROI des campagnes en temps réel.

Certaines questions se posent alors :

  • Quels sont les résultats de la campagne lancée ?
  • Comment rectifier le tir pour améliorer le ROI d’une campagne ?
  • Le cas d’usage déployé est-il pertinent ?

Ainsi, en fonction des objectifs, des KPIs précis commencent à se dessiner.

Comprendre et analyser les données disponibles

Pour optimiser au mieux vos campagnes, il est important de comprendre les profils figurant dans vos bases. Plusieurs éléments de mesure vous permettront de mieux connaître vos utilisateurs.

Vous pourrez alors mesurer l’évolution des potentiels d’activation en évaluant :

  • Typologie d’opt-in : La proportion des contacts anonymes contre la part des contacts identifiés sur au moins un point de contact adressable
  • Evolution des volumes de segments : il est possible de voir combien d’utilisateurs intègrent ou quittent les segments créés et d’en évaluer les volumes en temps réel
  • Pression cross-audience : une pression trop forte pourrait avoir un effet néfaste dû aux sur-sollicitations des utilisateurs
  • Suivi des consentements par canal : Une baisse des opt-ins sur certains canaux peut s’expliquer par une trop forte pression commerciale et donc il est important de suivre ces métriques afin de réduire la fréquence d’envoi de messages.
    1. Tracker et définir des modèles d’attribution

Le tracking post-campagne est l’un des piliers pour mesurer l’efficacité des campagnes digitales. Il s’agit tout simplement d’opérer une redirection d’URL afin de faire remonter en temps réel les informations liées à vos campagnes (medium, contenu, bannière, langue, click, etc) auprès des outils analytiques et de marketing automation.

Une fois ces informations identifiées, il sera possible d’appliquer différents modèles d’attribution en fonction de la pondération de la conversion souhaitée.

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Identifier les canaux facteurs de conversion

L’analyse contributive disponible sur la customer data platform permet de mettre en évidence les partenaires qui vous aident dans la génération de conversions. Réalisée à partir d’algorithmes disponibles sur la plateforme, ce type d’analyse permet de réconcilier les parcours de conversions commencés sur différents appareils et/ou canaux.

3 typologies de contributeurs ont été identifiés :

  • Celui qui a généré le premier clic
  • Celui qui contribue sans être le premier ni le dernier clic
  • Celui qui génère le dernier clic et donc la conversion

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    1. Mesurer le ROI et analyser les conversions par canal et par campagne

La Customer Data Platform offre la possibilité de créer des tableaux analytiques selon des KPIs propres aux organisations afin d’avoir une vue granulaire par canal, période de temps, et campagne. Ces tableaux permettront par la suite les actions suivantes :

  • Récupérer les segments d’appartenance aux audiences
  • Récupérer et mettre à jour les profils des contacts
  • Déployer de nouveaux cas d’usage en pilotant les données en temps réel

Conclusion

Un projet de Data Gouvernance est donc structurant pour les organisations en ce qu’il permet de sécuriser les données, de les rendre accessibles et compréhensibles pour les utilisateurs finaux, dans l’optique de rendre les actions marketing plus performantes. La customer data platform s’avère être un outil pertinent puisqu’il permet de nettoyer, d’enrichir les données, avant l’envoi aux partenaires.

En connectant des outils autrefois silotés par le biais d’API, de connecteurs ou de fichiers sources, la CDP offre la possibilité de mieux comprendre les données disponibles, de les faire communiquer et donc d’en tirer des enseignements plus précis quant à la performance des campagnes en cours, permettant ainsi de tester et définir les canaux les plus performants selon la typologie d’utilisateur.

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