Dans un premier article, je vous expliquais le fonctionnement d’une Data Management Platform, de sa raison d’être aux composants qui la constituent (API, framework, etc.). Une fois l’objectif et le fonctionnement d’une DMP expliqués, nous avons écrit un livre blanc sur la mise en place d’une DMP au sein d’une entreprise, avec notamment 4 étapes essentielles pour faire de l’acquisition d’une DMP un succès. Nous continuons notre série avec un cas client, qui nous offre un aperçu concret de l’utilisation d’une DMP, et les retours que l’on peut attendre après une année d’utilisation.
Mon Eden est un e-commerçant du domaine de la jardinerie, dont l’activité s’étend de la vente de plantes au matériel de jardinage, en passant par le mobilier d’extérieur et l’animalerie. Pour aborder ce sujet, je vais vous expliquer (d’une façon que j’espère la plus simple possible) la façon dont on répartit son budget publicitaire en ligne selon les segments que l’on créé :
Cette notion de segment est importante : pour une vente d’arbre fruitier, il sera par exemple plus intéressant de cibler un client qui consulte régulièrement des offres de ce type sur le site qu’un autre utilisateur ayant visité le site quelques secondes seulement.
Cependant, au commencement notre campagne, il n’y a pas encore de segments. Pour démarrer, il convient donc de dépenser ses 10 euros répartis de façon égale entre les différents segments (A, B, C et D).
Cette méthode n’est bien évidemment pas optimisée car elle traite tous les segments de la même façon. Maintenant, imaginons qu’une DMP permet d’identifier des segments : par exemple, le segment B et C sont appétants pour des plantes d’extérieur. On va donc davantage investir dans les segments B et C.
Imaginons plus précisément que le segment B a acheté des plantes de haie la veille. Le segment C n’a toujours pas acheté, mais est toujours appétent sur les plantes extérieures. Pour optimiser l’investissement, on va alors cesser de dépenser sur le segment B, qui a déjà converti son intérêt en achat. Cela va permettre de réallouer son budget sur les autres segments.
Comprendre ce raisonnement, c’est comprendre la logique même d’une DMP. On retrouve ici deux axes principaux d’optimisation :
Dans le cas de Mon Eden, le pure player de la jardinerie a installé sa Data Management Platform il y a un an. Pour commencer, elle axé sa stratégie DMP sur les deux axes précédents (augmenter les conversions et optimiser les dépenses).
Son premier cas d’usage était d’augmenter sa connaissance client pour optimiser sa stratégie marketing :
Sur la base de ces données, Mon Eden a mis en place les actions suivantes : le Search avec AdWord, le shopping via Google, et le display. Cette stratégie a conduit à une optimisation du ROI de l’ordre de 30%.
Le deuxième cas d’usage de Mon Eden était l’exclusion de certains clients de la campagne, dans l’objectif d’optimiser les investissements. Mon Eden a fait le choix d’exclure les acheteurs pendant les 15 jours suivant l’achat pour réduire la pression commerciale, en attendant un prochain réachat. Cela a eu une nouvelle fois un impact bénéfique sur le résultat, qui a augmenté de 20%.
Cet exemple illustre donc l’apport d’une DMP pour une entreprise : elle lui permet d’avancer dans le milieu très concurrentiel de l’internet, avec l’avantage décisif de connaître ses clients, répartir son investissement en publicité et gérer efficacement et avec pertinence la pression commerciale. À l’image du premier exemple de répartition de budget, investir sans DMP revient à dépenser à l’aveugle, sans tenir compte des indices et des actions que les clients laissent durant leur parcours sur le site Web de l’entreprise.
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