valtech days-2011

Post on 10-Jun-2015

262 Views

Category:

Documents

3 Downloads

Preview:

Click to see full reader

TRANSCRIPT

Placer votre logo si besoin

© Valtech 2011

Comment maximiser le ROI des données?Acquisition, Conversion, Rétention

Digital Performance LeadValtech

Aurélie Hornoy

Consultant Solutions SeniorAdobe – Division Omniture

Antoine Leven

© Valtech 2011

Positionnement Adobe

Simplifier Engager Optimiser la création de contenu l’accès multicanal l’impact de la communication

© Valtech 2011

Suite de marketing en ligne Adobe

Solutions

Plate-forme

Optimisation

Publication

E-Commerc

e

Génération de lead

Modèles

commerciaux

en ligne

Données del'entreprise• CRM

• Centres d'appels

• POS

• Bornes

• Analyse en veille stratégique

Notoriété Acquisition Conversion Rétention

AnalyseDonnées en ligne

• Bannières

• Recherche

• Médias sociaux

• Mobile

• Vidéos

© Valtech 2011

Valtech : Digital Performance center création ou refonte

Diagnostic/AuditWeb intelligence

Inception

Plug and measure

Tableaux de bordpersonnalisés

Real time analytics

Formation

Acquisition

Rétention

Conversion

PLATEFORME

Digital Performance

Center

INTEGRATIONSTRATEGIE

OPTIMISATION

© Valtech 2011

Le défi du marketing. . . Réfléchir à une véritable stratégie digitale orientée R.O.I.

© Valtech 2011#6

Agenda

Collecter des données

Segmenter les cibles

Optimiser en continu

Démonstration

Les enjeux

© Valtech 2011#7

Les enjeux du marketing

7

45 millions d'utilisateurs Internet en France

Une campagne classique peut atteindre

70 % des utilisateurs = 31 millions

Taux de clics de 1 % =

0,31 millions

30 % de rebond = 0,22 million

Taux Conversion de 2 %

= 4 400

70,0 %

0,7 %

0,5 %

0,01 %

 % d'utilisateurs en ligne

Influence

Budget, durée et plan média

Ciblage, message et éléments créatifsExpérience sur page d'atterrissage correspondant avec le message publicitaire

. . . De l’acquisition d’audience à l’acquisition de clients

Pertinence, offre, expér-ience

2nd scénario

0,25 € 4 000 000

1M€ 3 % 120 000 12 000 000 

20 %

Exemple de campagne de référencement payant (SEM)

Variables de la campagne

• Coût par clic (CPC)

• Taux de clics (CTR)

• Classement des mots-clés = Impressions publicitaires

Variables de l'e-marchand

• Taux de conversion

• Panier moyen

• Bénéfice ou retour sur investissement

8

CPC Clics Coût acquisitio

n

Taux de conversion

Commandes

Revenu(en €)

Retour sur investis-sement

1er scénario

0,25 € 4 000 000

1 M€ 2 % 80 000 8 000 000 

-20 %

L'impact sur les variables affecte considérablement le retour sur investissement

Les informations et les outils assurent les performances

• Réduire le coût par clic et augmenter le taux de clics pour optimiser le volume du site

• Obtenir des clics plus pertinents pour augmenter le taux de conversion et le volume moyen de la commande

© Valtech 2011#9

Mais encore…des ressources et du temps

*Internal VT&B Data

Collecte des données: 90%

Action sur les données 10%

9

© Valtech 2011#10

10

Collecter et automatiser

Organiser et classifier

Comprendre et analyser

Des technologies et services alignés sur des besoins

© Valtech 2011#11

La démultiplication des canaux

Offline

Branding & Acquisition

Considération

Conversion

Rétention

Consolider les données

Segmenter

Optimiser

SEM

SEO

Emailing

Presse

TV

Seg

men

tati

onInternet

Appli/Mobile

Online

Bornes

Réseaux sociaux

Branding & Acquisition

© Valtech 2011

Avoir une vision complète

Image courtesy of CelebrationPackages.com

© Valtech 2011

Image courtesy of CelebrationPackages.com

Avoir une vision complète

© Valtech 2011

Image courtesy of CelebrationPackages.com

Avoir une vision complète

© Valtech 2011

Canal Côut Visiteur Lead CAClient Taux

de Conv.

ROI

SEM €50,000 106,345 24,228 €415,500

545 0,02% 7,31

CRM €20,000 35,098 4,386 €153,650

180 0,04% 6,68

Un ROI mesurable à chaque instant

Une vision complète

Données Tiers

Données Online

Données Offline+ + =

© Valtech 2011#16

Offline

Branding & Acquisition

Considération

Conversion

Rétention

Consolider les données

Segmenter

Optimiser

SEM

SEO

Emailing

Presse

TV

Seg

men

tati

onInternet

Appli/Mobile

Online

Bornes

Réseaux sociaux

Branding & Acquisition

Segmenter : comprendre la diversité des profils et des comportements

© Valtech 2011#17

Qui sont-ils? D’où viennent-ils? Que font-ils?

Autre

Email

Call Centers

Magasin

Television

Kiosk

Courrier

Web

GAB

PDV

Mobile

© Valtech 2011

Domaine de référence

ID de campagneSociété affiliéePaiement au clicRecherche

naturelleDirect/signet

Variables du référent

Client/prospectNouveau visiteur/visiteur

récurrentType de comportement lors

d’une visite précédenteProduits d'intérêt

précédents – niveau supérieur

Produits d'intérêt précédents – niveau inférieur

Recherches Achats en ligne précédentsExposition de la campagne

précédenteRéponses à la campagne

précédente

Variables de comportement de site

Adresse IPPays d'origineFuseau horaireSystème

d'exploitationType de

navigateurRésolution

d'écran

Variables d'environnement

Variables temporelles

Heure du jour Jour de la semaineRécenceFréquence

Variableshors ligne

Hautement prédictif

Profil anonyme

Combien de segments? Comment les définir?

© Valtech 2011

Découverte :

Une plus grande résolution d’écran montre un taux de conversion de 45%

supérieur

Insight :

Les notations et les revues des clients

augmentent les taux de conversion

Segmentation par nombre de visite

Récurrent Prospect ClientNouveaux

Visiteurs

Quel type de promotion va

augmenter le panier moyen d’un nouveau

visiteur?

Quel contenu va impacter la fidélité

d’un client existant?

x2

Segmenter pour une expérience pertinente

Segments multi-dimensionels

© Valtech 2011#23

Offline

Branding & Acquisition

Considération

Conversion

Rétention

Consolider les données

Segmenter

Optimiser

SEM

SEO

Emailing

Presse

TV

Seg

men

tati

onInternet

Appli/Mobile

Online

Bornes

Réseaux sociaux

Branding & Acquisition

Optimiser : pertinences des messages et des expériences

© Valtech 2011

24

Les bénéfices de la segmentation de l’optimisation

Segment A Segment BSegment CSegment DNon-SegmentéCumul avec

segmentation

{Multiplication de la valeur

Rev

enu

© Valtech 2011#25

Tester et cibler

25

RÉITÉRER

© Valtech 2011

Tester – test A/B

+9%

+25%

+43%

Baseline

© Valtech 2011

Version « 2 step »

Version « 3 steps »

Version « 1 step »

Tester – test MVT +8% de demande de dossier du dimanche au jeudi

Meilleur performance le vendredi et le samedi

© Valtech 2011

Refonte de la page d’accueil

Mise en avant du lien de partage de l’articleDefault Content

Diagnostic:•Les données de web analyse montrent la sous-

utilisation du lien de partage de l’article de homme

• Les réseaux sociaux sont une source importante de trafic

Impact:• Tester des alternatives afin de donner une

meilleure visibilité au lien de partage

© Valtech 2011

Recipe B

Expose the sharing links but keep them in the toolbox.

Refonte de la page d’accueil

Mise en avant du lien de partage de l’article

© Valtech 2011

Recipe C

Expose top sharing links within the article flow. Link to the complete

list.

Refonte de la page d’accueil

Mise en avant du lien de partage de l’article

© Valtech 2011

Recipe A Recipe B80% lift Recipe C135% liftLift = increased clicks to share

Recipe D Recipe E188% lift Recipe F

139% lift162% lift

Refonte de la page d’accueil

Mise en avant du lien de partage de l’article

© Valtech 2011

Domaine de référence

ID de campagneSociété affiliéePaiement au clicRecherche

naturelleDirect/signet

Variables du référent

Client/prospectNouveau visiteur/visiteur

récurrentType de comportement lors

d’une visite précédenteProduits d'intérêt

précédents – niveau supérieur

Produits d'intérêt précédents – niveau inférieur

Recherches Achats en ligne précédentsExposition de la campagne

précédenteRéponses à la campagne

précédente

Variables de comportement de site

Adresse IPPays d'origineFuseau horaireSystème

d'exploitationType de

navigateurRésolution

d'écran

Variables d'environnement

Variables temporelles

Heure du jour Jour de la semaineRécenceFréquence

Variableshors ligne

Hautement prédictif

Profil anonyme

L’optimisation via du ciblage

© Valtech 2011

Ciblage de contenu sur la base du profil

What is the best content for the homepage?

© Valtech 2011

Tools Hero

Ciblage de contenu sur la base du profil

© Valtech 2011

Tools Hero

Ciblage de contenu sur la base du profil

© Valtech 2011

Adobe Online Marketing Suite Modules

ACQUISITION CONVERSIONONLINE

ANALYTICS

CHANNELANALYTICS

CMO DASHBOARDS

CRM

Kiosks

Call Center

POS

Teller

Search

Ad Networks

Ad Exchange

Mobile

Video

ONLINE MARKETING SUITE

OPEN BUSINESS ANALYTICS PLATFORM

© Valtech 2011

Démonstration

Footer Text37

© Valtech 2011

Une alliance unique d’un éditeur et d’une agence digitale leader avec des références mondiales

top related