Seance 7 : Data Driven Marketing Flashcards
Definition Data driven marketing
“Marketing piloté par les données” = les applications et techniques marketing (digital) qui reposent sur l’utilisation de données
Deux sources de données :
- associées aux cibles (clients/prospects) et venant de first/third party = personnalisation
- externes (localisation, météo, etc) = contextualisation du message
POE media
Paid = publicité (prospects)
Owned = site web (clients)
Earned = Avis sur moi (fans)
CRO
Conversion rate optimisation
-> ajustement des enchères sur simbound par ex
TOFU
MOFU
BOFU
Top of the funnel
Middle of the funnel
Bottom of the funnel
Quelle est la durée Max pour garder une personne sur une liste de remarketing ?
540 jours
Pourquoi utiliser le data driven marketing
La mise en place d’une stratégie de Data driven marketing doit permettre de mieux comprendre l’importance de chaque canal dans notre stratégie marketing pour mieux allouer les budgets futurs
Différence stratégie multicanale VS omnicanale
Multicanale = , une stratégie, un objectif et une base de données par canal
Omnicanale = stratégie omnicanale, objectifs partagés, base de données mutualisees
- > augmente CA grace aux ventes croisées
- > réduction coûts par mutualisation des ressources
- > amélioration de d’UX
Comment avoir l’info la plus complète pour chaque client ?
Master cookie
DMP (data management plateforme)
Master cookie
Agréger et normaliser les profils clients car c’est plusieurs cookie peuvent exister pour un seul individu
3 étapes du DMP (data management plateforme)
1_ Collecte
2_ Traitement (normalisation des données)
3_ activation = segmentation (dont look alike) et diffusion de publicités adaptées à chaque segment grâce au dynamic creative optimisation
Segment look alike
Segment “faux jumeaux” : va chercher les personnes qui ressemblent à mes acheteurs
Postulat : ces personnes auront le même comportement consommateur
TMS
Tag management system
= solution centralisée de gestion de tags (=balises) qui permet de gérer un grand nombre de tags par l’intermédiaire d’un tag maître/universel/container
-> plus besoin intervenir sur le site pour ajout de nouveaux tags, console de commande centrale
Outils = Google tag manager / gestion des balises
Qu’est qu’un modèle d’attribution ?
Outil de mesure et reporting de la contribution de chaque levier (= canal) aux objectifs définis
Mesure intra-levier = performance distincte des différents leviers
Mesure inter-levier = performance globale du mix media
Pourquoi s’intéresser à l’attribution ?
Comprendre le rôle de chaque canal
Sortir du model last click (model par défaut sur Google analytics)
Optimiser le pilotage inter et intra levier
-> affecter valeur et ROI a chaque source pour optimiser les investissements digitaux
Pilotage intra levier
Optimisation des campagnes, des mots clefs au sein de chaque levier
-> vision tactique sur le court/moyen terme
Pilotage inter levier
Choix des canaux
-> vision stratégique sur le long/moyen terme
Cycle de vie d’un client
Mesurer le temps d’achat ( environ 28j)
-> outil “délai avant conversion” analytics
Mesurer nombre d’étapes avant l’achat
-> Outil “longueur du chemin” analytics
Déterminer la position de chaque canal
-> outil “chemin de conversion” analytics
4 principaux modèles d’attribution
Last click
First click
Linéaire
Basé sur la position (en u)
4 raisons utiliser Google Analytics
Acquisition de trafic
Performance du site (résultats des campagnes)
Revenus du e-commerce
Résultats des produits (cycle de vie des produits)
5 principaux rapports google analytics
Temps réel
Audience
Acquisition
Comportement
Conversion
Indicateurs de performance sur Google analytics pour un e-commerce manager
Taux de conversion moyen du e commerce (normal et révisé)
Panier moyen
Valeur de l’objectif par visite
ROI
Taux de conversion moyen du e-commerce
Nb transaction / nb total de visites
Révisé :
Nb transactions) / (nb visites x (1 - taux rebond)
Panier total
Revenu total / nb transactions
Valeur de l’objectif par visite
Valeur totale de l’objectif / nb de visite
ROI
(Revenu - cout) / cout
Indicateurs de performance sur Google analytics pour le marketing/community manager
Taux d’engagement envers la marque
Indice de qualité de conversion par canal
Taux d’engagement envers la marque
(Nb visite avec dans la requête le nom de la marque + nb de visites directes) / (nb de visites des moteurs de recherches + nb de visites directes)
Indique de qualité de conversion par canal
% conversion objectif X par canal Y / % de visite via le canal Y
taux d’engagement (taux inverse du taux de rebond)
1 - taux de rebond
Nb de page par visite ajusté avec taux d’engagement
(nb total de visite x nb de page par visite) / (nb total de visite x (1 - taux de rebond))