Exploiter le potentiel : Cinq points de données pour un reciblage plus réussi

Neuf responsables marketing sur dix utilisent le reciblage pour inciter les clients existants à acheter. (source). "Cependant, la plupart des marketeurs sont tellement gâtés par le succès de cette méthode qu'ils négligent considérablement l'optimisation", explique Stefan Bernauer, directeur DACH chez Rakuten Marketing. Il estime que le retour sur investissement (ROI) peut être augmenté jusqu'à 10 % si les campagnes de reciblage sont optimisées en fonction des cinq points de données suivants.

1) Niveau d'engagement : Les besoins très différents des clients existants, des nouveaux clients potentiels et des visiteurs de la boutique qui ont abandonné un achat doivent être satisfaits par des messages différents. Un client existant peut simplement avoir besoin qu'on lui rappelle qu'il a fait un achat. En revanche, un nouveau client a souvent besoin d'informations supplémentaires sur le produit. D'autres abandons d'achat peuvent éventuellement être conclus par un autre moyen de paiement ou une remise. Les supports publicitaires et les messages doivent être livrés de manière adaptée.

2) Thèmes et catégories de produits : Il est évident que le succès d'une annonce dépend de la précision avec laquelle elle répond aux intérêts et aux besoins d'un client. Celui qui montre, par une bonne analyse des données, qu'il comprend le client et ses intérêts actuels, a plus de succès dans le reciblage.

3) Données internes sur les clients : Le lien entre la base de données clients (système CRM) et la gestion des campagnes devrait être désormais obligatoire. Elle permet en effet d'augmenter considérablement le ciblage et donc le succès du reciblage. Des informations telles que "client premium" ou "le client cherchait une chambre d'hôtel la semaine prochaine" ou encore simplement "le client s'était connecté à son compte" permettent de calculer le degré d'engagement d'un client et la probabilité d'un achat.

4) Contexte : Les campagnes de reciblage peuvent désormais être analysées et optimisées en temps réel. Pour cela, il est important d'en savoir le plus possible sur les annonces sur lesquelles on a déjà cliqué. L'utilisateur a-t-il utilisé un navigateur de bureau ou un smartphone ? Quel format publicitaire a été affiché et cliqué ? Toutes ces informations déterminent la valeur d'un placement publicitaire et permettent d'optimiser la campagne en fonction des placements performants.

5) Historique des annonces : Les utilisateurs ont parfois des seuils de perception très différents. Il est donc important de savoir combien de fois un utilisateur a déjà vu une annonce et comment il a réagi aux différentes annonces. Est-il plutôt attiré par les réductions ? Réagit-il plutôt aux motifs avec une forte proportion d'images ? Réagit-il déjà après trois contacts avec des annonces ou seulement après cinq ? En enregistrant comment les utilisateurs perçoivent les annonces et comment ils interagissent avec elles, il est possible de tirer des conclusions précieuses pour le futur ciblage.

Stefan Bernauer explique : "Le retargeting fonctionne. Les responsables marketing se réjouissent des taux de conversion qu'il est pratiquement impossible d'obtenir avec d'autres méthodes. Ils devraient néanmoins revoir et optimiser la configuration de leurs campagnes. Il existe désormais des points de données et des algorithmes intelligents qui permettent d'améliorer considérablement les performances des campagnes. L'utilisateur l'appréciera également, car il ne considère pas les offres personnalisées comme une gêne, mais comme une information précieuse".