Notre client, un acteur majeur du secteur des biens de consommation courante (FMCG) fait face à un défi critique : une base de clients exigeante et une disponibilité décroissante des données. Les stratégies traditionnelles de marketing digital reposant sur les cookies tiers se sont avérées inefficaces, entraînant un faible ROAS (Retour sur les Dépenses Publicitaires) et limitant leur capacité à atteindre efficacement leurs audiences cibles.
Notre projet visait à atteindre quatre objectifs clés pour stimuler la croissance de l'entreprise. Premièrement, nous avons renforcé la fidélité des clients en consolidant les relations et en encourageant les achats répétés. Deuxièmement, nous avons amélioré la valeur à vie du client (LTV) en augmentant la valeur globale que chaque client apporte à l'entreprise au fil du temps. Troisièmement, nous avons favorisé l'advocacy en encourageant les clients satisfaits à recommander la marque à d'autres. Enfin, nous avons augmenté le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) en optimisant les campagnes marketing pour obtenir un meilleur retour sur investissement.
Challenges :
- Avenir sans cookies et protection des données : La transition vers le suivi sans cookies et les préoccupations croissantes concernant la vie privée des consommateurs ont rendu obsolètes les méthodes traditionnelles de collecte de données.
- Réticence des clients : L'hésitation croissante des consommateurs à partager leurs données a rendu difficile la compréhension et la personnalisation des efforts marketing.
- Faible ROAS : Les stratégies marketing existantes ont généré un faible retour sur investissement pour les dépenses publicitaires, réduisant l'efficacité des campagnes.
En misant sur l'engagement omnicanal, nous exploitons les capacités d'Adobe Experience Cloud pour affiner les données et personnaliser les expériences utilisateur. Cela nous permet d'établir des relations de confiance à long terme avec les clients.
Dans le processus d'unification des données avec Adobe Experience Cloud, nous avons collecté des informations à partir de diverses sources en utilisant les flux de données AEP. Ensuite, nous avons standardisé les formats de données, intégré et nettoyé les données pour une intégration transparente dans AEP à l'aide d'outils de gestion et de gouvernance des données. La sécurité et la conformité sont assurées par la gestion des identités et la gouvernance des données. À l'aide d'Adobe Audience Manager, nous avons personnalisé les expériences client sur tous les points de contact, optimisant continuellement grâce au suivi des performances avec Adobe Analytics.
Pour développer des relations client plus profondes grâce à l'engagement omnicanal, nous avons créé des expériences interactives qui incitent au partage de données. Nous avons favorisé une communauté de marque via des forums en ligne et les réseaux sociaux, encourageant le partage organique de données. La communication personnalisée a été réalisée à travers des chatbots, assurant la pertinence sur tous les canaux. La cohérence entre les magasins physiques, les plateformes en ligne et les réseaux sociaux a renforcé l'identité de la marque. Les expériences améliorées en magasin ont exploité la technologie pour des recommandations personnalisées, tandis que la modélisation d'attribution a optimisé les budgets marketing pour un engagement client efficace.
En utilisant des techniques avancées d'analyse de données et de personnalisation, nous avons intégré l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour offrir une personnalisation en temps réel. Nous avons également perfectionné la modélisation prédictive afin d'anticiper le comportement des clients et d'obtenir des insights précieux sur leurs préférences et leurs habitudes d'achat grâce à des analyses avancées. Pour renforcer la confiance et la transparence, nous avons communiqué les bénéfices de la collecte de données, établi des mesures robustes de sécurité des données, et suivi des pratiques éthiques en intelligence artificielle, assurant ainsi la conformité et le contrôle des données par les clients.
Nos Outils
Les éléments-clés de notre stratégie :
- Les données comme pierre angulaire : Reconnaissant le déclin des cookies tiers, nous avons établi une base solide de données de première partie et de zéro partie. La transparence et la confidentialité étaient cruciales. Des expériences en ligne engageantes (concours, quiz) et une communauté de marque dynamique (forums, réseaux sociaux) ont encouragé le partage de données. Des questionnaires ciblés et des sondages ont capturé directement les préférences des clients, fournissant des insights précieux.
- Unification des sources de données : Pour libérer le potentiel de la personnalisation, nous avons mis en place une stratégie complète d'intégration des données. Cela a permis d'unifier les données clients provenant de diverses sources, y compris les interactions en ligne (comportement sur le site web, engagement sur les réseaux sociaux), les interactions hors ligne (données du programme de fidélité, historique d'achat en magasin et en ligne) et les réponses aux enquêtes. Une plateforme centrale et sécurisée a hébergé ces données unifiées, permettant une vue holistique des clients pour des expériences personnalisées sur tous les points de contact (site web, e-mail, réseaux sociaux, magasins physiques).
- Cartographie du parcours client : Identification de chaque point de contact avec la marque du client à l'aide d'outils comme Miro et Adobe Journey Optimizer pour des ajustements en temps réel.
- Optimisation des points de contact : Garantie d'une expérience de marque fluide sur tous les canaux, y compris les magasins physiques, les plateformes en ligne, les applications mobiles et les réseaux sociaux. Utilisation de la plateforme Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) pour synchroniser les données clients.
- Expérience hyper-personnalisée : Utilisation de données de première partie et de zéro partie pour créer des expériences personnalisées sur tous les points de contact, y compris du contenu personnalisé et des promotions ciblées. Gestion et diffusion du contenu via Adobe Experience Manager.
- Analyse prédictive et modélisation du mix marketing : Utilisation d'analyses de données avancées et de modélisation prédictive pour anticiper le comportement des clients et optimiser les efforts marketing. Adobe Customer Journey Analytics a fourni des insights, tandis qu'une nouvelle stratégie de modélisation du mix marketing a amélioré l'allocation budgétaire.
Résultats
