Livre blanc : Comment optimiser votre marketing grâce aux data

Optimisez votre marketing grâce à l’analyse de vos données

Septembre 2013

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Sommaire

1. Le modèle d’attribution des ventes : un levier puissant d’optimisations………p.2 Comment juger de la rentabilité de ses investissements marketing

2. Exemple concret sur le rôle de votre marque dans Google…………………………..p.4

3. Quels canaux réellement efficaces pour acquérir de nouveaux clients…………p.6 Valoriser les canaux qui ont créé la relation au début du chemin de l’internaute

4. Construire un bon mix pour fidéliser vos clients…………………………………………..p.8 Comment valoriser les contributions de chaque canal dans une commande

5. Marketing, ou data management ?................................................................p.11 Le marketing est fondé sur l’analyse de données

6. Acquisition et fidélisation : un objectif commun, l’ARPU………………………...…p.12 Raisons et enjeux d’une nécessaire réorganisation des équipes marketing.

7. A propos de LEVERBIZ………………………………………………………………………………..p.15

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1. Le modèle d’attribution des ventes : un levier puissant d’optimisations

Comment juger de la rentabilité de ses investissements marketing lorsqu’on ne sait pas vraiment quelle campagne pub a généré la vente ? La difficulté est que les clients cliquent en général sur plusieurs publicités avant d’acheter (souvent plus de 40 clics pour une commande !).

L’usage du marché attribue la vente au dernier clic avant la vente. C’est un modèle satisfaisant, mais chacun reconnaît qu’il est partiel, puisqu’il ne donne aucune valeur aux clics précédents : le 1er clic, celui qui a initié la relation entre l’internaute et une marque, a pourtant énormément de valeur… ainsi que les suivants d’ailleurs, qui ont accompagné un visiteur jusqu’à la découverte d’une marque, à la prise de confiance, et à l’achat. L’attribution des ventes à tel ou tel clic impacte directement la valeur d’une campagne, avec comme conséquence la lecture de la rentabilité des campagnes et l’allocation des budgets. C’est donc un sujet stratégique !

Et c’est un sujet complexe :

Ø Près de 50% de vos ventes sont générées avec une requête sur votre marque sur Google en dernier clic ? Pourtant on ne peut pas considérer que des internautes recherchent votre marque sans avoir été exposé avant par une pub : Google n’est ici qu’une sorte de barre de navigation pour les internautes, pas tout à fait un canal qui génère des ventes… Le dernier clic ne justifie pas d’attribuer près de 50% des ventes à Google.

Ø La newsletter intervient dans près de 100% de votre réachat ? Pourtant on ne peut raisonnablement pas considérer que seule la newsletter a contribué aux réachats…

Quelques interrogations par exemple :

Ø Faut-‐il tracker les impressions ou seulement les clics ? Ø Pendant combien de temps considérer qu’une publicité vue, ou un clic, a un impact

(quelle durée de cookie) ? Ø Comment donner de la valeur à un site under qui s’ouvre à l’insu de l’internaute et

dépose un cookie pour s’attribuer la vente ?

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Ø Quel apport réel de la part d’un cashbacker qui est ouvert par un internaute pendant sa commande pour bénéficier du cashback ?

Ø … Ces questions, et bien d’autres encore, doivent être traitées selon l’histoire de chaque société, selon son modèle économique.

Pour les traiter, il y a néanmoins quelques règles universelles :

Ø Optimiser chaque campagne : La règle d’attribution est une logique par définition transversale, au-‐delà des silos par canal. Néanmoins les canaux doivent être optimisés, au risque sinon d’être condamnés à tort,

Ø Faire des analyses intègres : au-‐delà de la satisfaction personnelle d’une marque à se voir dans les medias traditionnels, seul un tracking poussé permet de valider la pertinence d’un investissement. Un bon outil d’analytics est indispensable. Un bon analyste est indispensable.

Ø Faire des analyses détaillées : les prestataires media ont souvent plusieurs types d’emplacements qu’il est pertinent de distinguer dans les analyses. Agréger par exemple les résultats de « Google » ne fait pas sens : Google propose des liens sponsorisés sur les moteurs de recherche, des liens sponsorisés sur les sites de contenus, du display classique, du retargeting… Ces divers emplacements ont naturellement des résultats différents qu’il convient d’analyser séparément, pour ne pas tirer de conclusions sur « Google » alors qu’à l’intérieur il y a peut-‐être de bons et de moins bons leviers. Idem pour l’affiliation qui est un canal encore plus complexe…

Ø Les analyses des données analytics, faites par un marketer, vont donner des insights qui permettront d’optimiser les campagnes, et donc de perturber encore l’équilibre entre les campagnes : une bonne règle d’attribution n’est pas stable et doit être adaptée dans le temps,

Ø Pour construire une règle d’attribution sans douleur, il est très utile d’avoir un outil permettant d’en gérer plusieurs en même temps : une règle « historique » qui gère la relation avec les partenaires, et une règle « test » qui permet de faire des analyses sereinement,

Ø Des compétences analytics ET marketing sont importantes pour mener à bien ce type d’analyses et optimiser au passage ses campagnes.

Ø Et une fois que le meilleur scénario d’attribution est trouvé ?

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Alors toutes les campagnes ont enfin une grille de lecture efficiente, avec des impacts à très courts termes :

Ø Diminution des effets des canaux parasites et augmentation notable des impacts de vos optimisations, parce qu’avec des effets beaucoup plus directs et immédiats,

Ø Modification de la rentabilité de vos prestataires, entrainant une renégociation avec eux pour que leur rémunération soit cohérente avec leurs réels apports, et un nouveau fonctionnement qui leur permette d’optimiser les campagnes selon les nouveaux critères (ils vont avoir besoin de leurs résultats en temps réel…).

C’est donc un chantier complexe, mais c’est un chantier permettant d’optimiser significativement votre ROI, et de développer votre CA sur de bonnes bases.

Les impacts sont rapides : n’attendez plus pour vous pencher sur le sujet.

2. Exemple concret sur le rôle de votre marque dans Google

Une grande partie de vos ventes sont générées par la marque sur Google ? Bravo, vos efforts de communication ont porté. Et si cela révélait également autre chose ?

Car taper la marque dans Google est souvent la dernière action d’un internaute avant d’aller sur un site et d’acheter, c’est le résultat de toutes vos actions marketing : ce n’est pas pour autant Google qui vous apporte les ventes…

Avant d’acheter sur un site, un internaute fait en général une recherche générique, puis consulte des sites éditoriaux, puis va sur des comparateurs, e-‐mailings, se fait retargeter, et au bout de plusieurs clics, de plusieurs jours, quand il est décidé à acheter sur un site, il va taper la marque de ce site dans Google pour y aller.

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Résultat de tout ce chemin : dans l’outil d’ad analytics, la vente apparaît comme ayant été généré par sa marque. Et c’est banal : la marque d’un site, en référencement naturel et payant, génère une proportion importante des ventes, parfois plus de la moitié !

Euh… vous avez dit « génère » ? Pas vraiment en fait.

C'est vrai dans une lecture en dernier clic : certes, la marque dans Google est le dernier clic avant la vente, mais :

Ø Taper une marque dans Google est comme taper l’url d’un site dans une barre de navigation : la démarche est la même. Google n’apporte pas de valeur dans la prise de décision de l’internaute, il sert juste de navigateur. Il n’y a donc pas de raison que la vente lui soit attribuée.

Ø On voit bien dans l’exemple de chemin ci-‐dessus que beaucoup d’autres canaux marketing ont participé à la prise de décision de l’internaute : il n’est pas juste de n’attribuer la vente qu’au seul dernier clic.

Et quel intérêt business à constater ce biais ? Énorme ! En identifiant quels canaux contribuent réellement à la génération de ventes, vous pouvez y concentrer vos investissements. Certes, un mot-‐clé sur Google sera toujours payé au clic, mais vous pourrez décider en connaissance de cause quel cpc vous êtes prêt à payer en prenant en compte sa réelle contribution.

Pour faire ressortir encore les limites de cette attribution au dernier clic, faisons ce raisonnement tiré à l'extrême : dans la mesure où plus de la moitié des ventes sont générées par votre marque sur Google, on pourrait être tenté de couper tous les autres canaux marketing (e-‐mailing, pub, sem, retargeting…). Cela ferait au passage économiser les ressources humaines consacrées à leurs optimisations. Vous prendriez le risque ? Naturellement les recherches sur votre marque vont baisser in fine… avec votre volume de ventes.

En conclusion, on est donc bien d’accord qu’attribuer les ventes au dernier clic est trop court.

Alors, comment faire ? La solution est de rentrer dans vos données analytics et crm, pour comprendre le cheminement de vos visiteurs selon leurs profils et valoriser vos différents canaux marketing selon leur réelle contribution dans la génération d’une vente, quelle que soit leur position en début ou en fin de chemin avant la vente. Intéressant : ce travail fait d’ailleurs souvent ressortir des optimisations à faire dans les campagnes marketing.

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Mais c’est un travail long et ardu que d’analyser des centaines de milliers de lignes, à croiser avec des dizaines de colonnes, pour en dégager de la valeur marketing : il faut des compétences en maths pour pouvoir traiter la donnée sans la modifier, et des compétences marketing pour comprendre la donnée et en tirer des pistes d’optimisations opérationnelles, et de la disponibilité d’esprit pour être à l’affut de signaux révélateurs d'opportunités business.

Pour quels résultats ? S’il ressort de vos données qu’un site éditorial contribue à générer beaucoup de ventes en début de parcours : vous pourriez désormais accepter de le rémunérer davantage, là où le modèle classique d’attribution au dernier clic ne lui donnait aucune valeur. Satisfait, ce site éditorial vous mettra davantage en avant. Et ca tombe bien, puisque c’est lui qui génère réellement les ventes.

Ce travail permet d’investir sur les canaux utiles, et donc d’augmenter vos volumes de ventes et de baisser votre coût d’acquisition. Double effet de l'attribution !

D’un point de vue écosystème, ce travail permet aussi de mieux rémunérer des acteurs qui sont en début de chaîne et qui n’ont jamais été valorisé selon ce qu’ils apportaient : blogs, sites éditoriaux, réseaux sociaux, comparateurs… ou même certaines plateformes d’affiliation qui se donnent la peine de vous trouver des petits sites affinitaires.

3. Quels canaux réellement efficaces pour acquérir de nouveaux clients

Valoriser les canaux qui ont créé la relation au début du chemin de l’internaute (et pas seulement en dernier clic) est la clef du succès pour optimiser ses coûts d’acquisition.

Construire un modèle d’attribution propre aux prospects pour comprendre ce qui les fait interagir avec une marque, jusqu’à acheter, est indispensable pour optimiser le coût nouveau client.

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Acquérir un nouveau client est long et coûteux, surtout lorsque les résultats des campagnes d’acquisition ne sont regardés qu’en silo sur chaque levier.

Ø Les mots-‐clés long tail ne génèrent aucune vente : faut-‐il les couper ? Ø Les visibilités négociées sur des sites en affinité avec votre cible ne génèrent que

peu de nouveaux clients par rapport au coût qu’elles représentent : faut-‐il les couper ?

Ø Le post view du display vous paraît peut-‐être abusif : faut-‐il le couper, au risque de dévaloriser le display ?

Ø Outre un pic dans les recherches de la marque au moment des spots, la pub télé n’a pas montré de résultats à la hauteur de ses coûts : faut-‐il la couper ?

Ø Pour répondre complètement, il va falloir se plonger dans les résultats des campagnes, au-‐delà de leurs résultats en silo : regarder leurs impacts dans le chemin complet des prospects jusqu’à leur 1ère commande.

Mais comment valoriser l’impact d’un clic lorsqu’il y en a eu plusieurs autres après, jusqu’à la vente ?

Il y a plusieurs passages obligés, notamment :

Ø Technique : choisir un bon outil analytics Car sans données fiables, propres, disponibles et exploitables, c'est naturellement compliqué d’analyser et d’optimiser.

Un bon outil d'analytics doit notamment permettre de remonter loin dans l'historique des clics d'un internaute avant une vente. Et de construire plusieurs règles d'attribution en simultané pour faire des simulations.

Ø Sélectionner les indicateurs pertinents pour votre société Quelques exemples d'indicateurs : combien de fois les internautes ont-‐ils cliqué sur cette campagne avant de commander ?, quel est le budget associé comparativement aux autres canaux (surtout pour le display) ?, quelles durées de visites ces clics ont généré ?, la vente a eu lieu combien de clics après ?, combien de produits vus lors de la visite générée par ces clics ?, combien de produits mis en panier lors de la visite générée par ces clics ?, combien de visites sur le site avant la 1e commande ?, quelle proportion d’internautes ayant cliqué sur cette campagne s’est inscrite au site ?, combien d’internautes ont cliqué sur cette campagne avant d’acheter ?, comment évolue le poids de ce canal dans le chemin des internautes avant une vente ?, combien de pubs réellement vues (surtout pour le display en post view) ?, quel délai entre ce clic et le clic suivant ?...

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Ensuite, pour être complètement rigoureux sur chacun de ces indicateurs, il faut les analyser selon les profils des visiteurs (nouveaux visiteurs, lookers non inscrits, lookers inscrits, inscrits désabonnés, shoppers…).

Ø Appréhender la quantité de données à traiter Assez peu de prospects finissent par acheter, le taux de transformation d’un site étant en général autour de 1 %. Alors, pourquoi ne regarder que le chemin des internautes qui sont devenus clients ? Les comportements de tous les autres, qui n’ont pas encore acheté, donnent également des informations, des informations même très riches puisqu’il y en a 100 fois plus.

Ø Et surtout, analyser les données avec une expertise marketing Parce que sans connaissance des opportunités de paramétrage, de ciblage, d'optimisations des différents leviers marketing... les analyses risquent de rester lettre morte, sans prise de décision business derrière.

Vous avez optimisé votre ROI sur chaque canal, il est temps désormais d'optimiser votre ROI en analysant les apports transversaux de chaque canal, en construisant une règle d’attribution dépassant la vision dernier clic.

4. Construire un bon mix pour fidéliser vos clients

La newsletter n’est pas le meilleur levier de fidélisation : si elle intervient dans la majorité des chemins des internautes avant une commande, elle est moins souvent l’élément déclencheur de la commande. Quel est alors son apport réel ?

De manière générale, comment valoriser les contributions de chaque canal dans une commande pour optimiser ses investissements marketing selon leurs apports réels ?

Pour se faire une idée, rien de tel que de commencer à regarder ses données CRM et analytics.

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Exemple de donnée intéressante : la durée moyenne entre 2 commandes, selon les canaux :

(chiffres issus de différents acteurs, de différents secteurs, sans ambition à être exhaustifs, mais probablement représentatifs du constat global).

-‐ durée moyenne globale entre 2 commandes, tous canaux confondus, y compris newsletter et accès directs : normalisée à 100 jours.

-‐ durée moyenne entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le mobile : 69 jours.

-‐ durée moyenne entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le SEM (hors marque) : 66 jours.

-‐ durée moyenne entre 2 commandes, lorsque le dernier canal avant la vente est le retargeting en RTB : 33 jours. Autrement dit : les clients retargétés ré-‐achètent 3 fois plus !

Cela, c’est en vision dernier clic. Mais plus de la moitié des ventes se font en plus de 1 clic (souvent plus de 40 clics !) : parmi ces clics, lesquels jouent un réel rôle dans le réachat ? Lesquels, si on les avait coupés, auraient bloqué le cheminement de l’internaute vers une marque et l’auraient conduit, par leur absence, chez un concurrent ?

La difficulté est qu’on ne peut pas comparer la performance d’une campagne qui a réactivé un client ayant commandé 1 fois il y a 3 ans, avec la performance d’une campagne qui a fait ré-‐acheter un client fidèle : il faut donc segmenter les analyses en fonction du profil des clients.

De fait, certains canaux fonctionnent bien pour des nouveaux clients, ou des clients ayant fait peu de commandes, ou des clients dont la dernière commande est ancienne :

Ø la newsletter : vecteur de réassurance Ø les réseaux sociaux, les sites éditoriaux ou verticaux : vecteurs de recommandation Ø le search, naturel ou payant : sur les mots produits ou « long tail » Ø les comparateurs de prix (même si vous n’êtes pas les moins chers) Ø le display (sous certaines conditions) à utiles pour développer ou réactiver une relation avec une marque

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Et d’autres canaux fonctionnent bien surtout pour des clients ayant acheté récemment ou des clients fidèles :

Ø la newsletter, avec des mises en avant d’offres événementielles fortes ou personnalisées

Ø le retargeting en RTB : cf les exemples en introduction où les clients retargétés ré-‐achètent 3 fois plus que les autres, ou le retargeting en général (via display classique ou e-‐mail)

Ø le search payant, avec des messages forts, par exemple pour les soldes ou l’arrivée d’un nouveau produit phare

Ø les sites de bons de réduction et cashbackers, avec de fortes offres : mais réducteurs de marge

à utiles pour générer une commande

Et, au-‐delà de ces rôles constatés en général (à affiner pour chaque site), ce qui fait le réachat, c’est la complémentarité de tous ces canaux : l’internaute, connaissant les valeurs d’une marque, va se laisser convaincre à ré-‐acheter.

Une fois que le rôle de chaque canal est identifié pour un profil, d’autres questions se posent encore :

1. Ces rôles identifiés paraissent-‐ils efficaces, sont-‐ils cohérents avec les opportunités des canaux ? Ou faut-‐il en retravailler certains pour les faire participer davantage dans le chemin de conversion ? Les performances d’un levier varient évidemment selon son utilisation : fréquence, message, supports, moments (jour, heure, météo…), moments dans la vie d’un client… 2. Une fois que les rôles de chacun des canaux sont satisfaisants, comment faut-‐il les articuler pour optimiser l’image de marque et le réachat ? Dans quel ordre, quel délai entre eux, avec quelle suite de messages… ? Sans perdre de vue que chaque scenario doit idéalement être personnalisé selon le profil de chaque client.

Le mix idéal est complexe à trouver, et l’analyse de vos données est indispensable pour y arriver. C’est un sujet passionnant, où de multiples questions surgissent : dégageant de la connaissance clients et une optimisation nette du ROI.

Let’s play with data !

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5. Marketing, ou data management ?

Les 2 mon capitaine ! Le marketing n’est pas de l’intuition, le marketing n’est pas de la lecture dans un marc de café, le marketing est fondé sur l’analyse de données.

Les données peuvent aider le marketer à répondre à des questions business fortes : pourquoi ses visiteurs achètent ou n’achètent pas, pourquoi ils réachètent ou ne réachètent pas, pourquoi ils recommandent une marque à leurs amis ou pas… avec donc une importance stratégique évidente pour le développement de la société. Avec les outils de site centric et d'ad centric, on a déjà beaucoup de grains à moudre. Pourtant, il y a encore plus de valeurs ailleurs : dans le croisement de ces données, avec notamment les données crm du site, idéalement enrichies de données tierces, voire de données sociales.

La problématique n’est donc plus dans la récupération des données, mais dans leur structuration et dans leur analyse avec de nouvelles problématiques : le volume de données, l’interconnexion des données entre les interfaces où elles sont stockées, la disponibilité de la donnée en temps réel… bref, le besoin de nouveaux outils. Et au-‐delà de l'outil, il faut de l'intelligence : Ø pour hiérarchiser toutes ces informations disponibles, Ø pour savoir que faire à partir d’un résultat d’analyse Par exemple :

Ø si tel groupe de mots-‐clés sur Google Adwords ne transforme pas : est-‐ce parce que ce groupe de mots n’est pas efficace de toutes façons, ou est-‐ce parce qu’il n’est pas optimisé (pas le bon message, pas la bonne page de pointage, pas le bon cpc…) ?

Ø si votre newsletter intervient plutôt en milieu du parcours de décision de l’internaute avant son achat : est-‐ce un fait général de la newsletter, ou est-‐ce parce que votre newsletter n’est pas assez focusée vente ?

Il existe des outils de bid management qui peuvent optimiser vos campagnes dans un contexte stable : même message, même créa, mêmes supports, même concurrence… et faire gagner beaucoup de temps dans l’opérationnel au quotidien. Dès qu’un élément changera, l’outil réapprendra, plus ou moins vite selon sa puissance et selon l’importance du changement.

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Et des changements sur Internet, il y en a en permanence : il faut donc un outil puissant avec un algorithme ayant fait ses preuves.

Mais un outil ne pourra pas vous proposer des optimisations du message ou de la créa ou du support ou de la stratégie pour contrer un concurrent agressif, ne pourra pas vous proposer de tester un nouveau dispositif, un nouveau segment de produits, une nouveau message… Seul l’humain pourra dire, en fonction de ce qu’il connaît du marché, de leviers d’optimisations et de comparatifs sur le secteur, si les résultats sont optimisables ou pas, quelle stratégie il faut mettre en place pour aller chercher de l’incrémental rentable.

La data, c’est une source indispensable d’informations pour répondre à des questions business fortes. Les outils sont une aide indispensable pour gagner en efficacité dans l’analyse des données. Le bon marketer reste un élément indispensable pour prendre les bonnes décisions à partir des résultats d’analyses de données.

6. Acquisition et fidélisation : un objectif commun, l’ARPU

Il n’y a plus de raison de séparer les équipes fidélisation et acquisition, en termes de métiers et d’objectifs business. Les regrouper est une transition délicate en termes d’organisation, mais bénéfique pour l'efficacité. Raisons et enjeux d’une nécessaire réorganisation des équipes marketing.

Avant, il y avait l’e-‐mailing, levier de fidélisation par excellence, et tous les autres leviers, par défaut des leviers d’acquisition (acquisition visibilité, notoriété, trafic ou clients). Aujourd’hui, avec le développement de l’usage de l’Internet et des leviers marketing, cette distinction ne fait plus sens :

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Ø sur le Search, ni le référencement naturel (en général, la 1ère source de trafic) ni les liens sponsorisés (en général, le plus gros budget marketing) ne permettent de distinguer les clients des prospects, les inscrits des non-‐inscrits.

Ø en affiliation, si on peut rémunérer différemment les nouveaux inscrits ou nouveaux clients des anciens clients, 1. Cela ne fait pas sens pour l’affilié qui ne maîtrise pas le profil de l’internaute qu’il touche, et 2. Il ne paraît de toutes façons pas optimum de séparer la gestion de l’affiliation entre l’acquisition et la fidélisation…

Ø même le retargeting n’est pas que de la fidélisation : en reciblant les visiteurs d’un site, il permet aussi d’acquérir de nouveaux clients.

Ø il resterait l’e-‐mailing, canal réservé de la fidélisation ? Même pas, car dans la base d’inscrits figurent beaucoup d’internautes qui ne sont pas encore clients. Alors, peut-‐être au moins une problématique fidélisation sur les inscrits clients ? Certes, mais quelle différence de traitement entre ces inscrits clients et les inscrits non clients ? La méthodologie est la même : ciblage du message en fonction du profil de l’internaute, quel que soit finalement son profil.

Finalement, les compétences deviennent les mêmes entre l’acquisition et la fidélisation : il s’agit dans tous les cas d’envoyer des messages personnalisés pour générer un maximum de ventes. Zalando l'a bien compris, qui a regroupé ses équipes. Car les spécificités ne sont plus entre l’acquisition et la fidélisation : elles résident désormais dans l’expertise des différents leviers (sur leurs options d’optimisations et de ciblage, sur leurs prestataires...), ainsi que dans la compréhension globale du chemin de l’internaute avant une vente.

Dans cette approche globale, l’objectif commun à une équipe marketing ne doit plus être le coût par vente, mais doit devenir le revenu par utilisateur, ce qui prend en compte par définition ses précédentes commandes ou, de manière prédictive en assimilant à des profils similaires (venant de canaux marketing similaires, à des moments similaires, avec des comportements similaires, etc), ses futures commandes.

Car prendre en compte les futures commandes prévisibles d’un internaute change tout dans le coût d’acquisition maximum acceptable !

Exemple :

Ø la marge par commande est, par exemple, de 10 €, Ø le coût par commande maximum toléré est, par exemple, de 3 € (en dédupliqué),

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Ø la seule lecture du coût par commande indiquerait qu’il vaut mieux relancer un client par e-‐mail : la marge est de 10 €, contre 7 € seulement lorsque l’internaute est relancé par un levier payant,

Ø sauf qu’un internaute qui vient par le retargeting rtb achète 5 fois plus qu’un internaute moyen,

Ø une lecture prenant en compte le revenu global généré par un client donne au contraire, sur la durée moyenne de réachat : une marge de 10€ avec de l’emailing seul (1 commande, coût de génération de la commande quasi-‐nul sur l’e-‐mailing, 10€ de marge), contre une marge de 35€ (= 5 commandes x 7€ de marge par commande).

Conclusions sur cet exemple :

Ø non seulement la marge est beaucoup plus importante en retargeting qu’en emailing

Ø mais en plus, cela veut dire que le coût par commande acceptable en retargeting est en réalité, si on veut ramener la marge générée au même niveau que la marge générée par e-‐mail, non pas de 3 € mais de 8 € (= 5 commandes x 2 € de marge par commande = 10 € de marge, comme sur l’e-‐mailing) !

Assouplir la contrainte d’achat de 3 à 8 € permettra au passage de générer un volume beaucoup plus important de ventes…

Pour une meilleure gestion des budgets marketing, pour une plus grande efficacité des équipes marketing : exit donc le CPA, et vive l’ARPU (average revenue per user) !

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7. A propos de Leverbiz

LEVERBIZ a été fondé par Raphaelle Menajovsky. Après avoir commencé sa carrière chez Tiscali sur les contenus et le display, elle a ensuite co-‐créé son agence de marketing à la performance, iando, qu'elle a revendue à Havas Media où elle est restée plusieurs années pour diriger le département Search & Performance. Plus récemment, elle a accompagné Brandalley sur les problématiques d'acquisition et de monétisation. LEVERBIZ conseille les acteurs du ecommerce dans l’analyse de leurs données (Ad Analytics et CRM essentiellement) pour en dégager de la valeur marketing : sur des problématiques d’optimisations cross-‐canal des campagnes marketing, de règle d’attribution des ventes, de valorisation des différents leviers dans la génération de business, ou d’exploitation des données pour personnaliser les campagnes. Leverbiz : From Data to Business

Témoignage de Brice Richardson, Responsable Pôle Analytics : « Travail riche d'analyses, de recommandations pertinentes qui répondaient à notre besoin d'avancer efficacement et rapidement. »

Témoignage de Mathieu Dhordain, Directeur eBusiness : « Une analyse fine des data couplée à une connaissance parfaite des différents leviers d'acquisition, permet ainsi de gagner en efficacité. »

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Intéréssé par l’analyse de vos données pour optimiser votre marketing ?

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>>> Raphaelle Menajovsky, fondatrice [email protected]