envoyée le Lundi
09/07/18
Lara

4 pré-requis pour réussir une campagne digitale drive-to-store

Yannis Yahiaoui

L’interview de : Yannis Yahiaoui

CEO et co-fondateur d'Adotmob

Qui ?
Yannis Yahiaoui, CEO et co-fondateur d’Adotmob.

Quoi ?
Une liste de points clés à vérifier avant de lancer une campagne digitale pour attirer des clients en points de vente.

Comment ?

Le « drive-to-store » désigne les actions marketing mises en place pour inviter les consommateurs à se rendre en magasin. Grâce à l’évolution des technologies, en particulier sur les sujets liés à la géolocalisation, il est désormais possible de mieux cibler les internautes, et de mesurer leur éventuelle visite dans un point de vente avec une précision de plus en plus importante. Voici les 4 points clés à vérifier :

1/ S’assurer de cibler la bonne audience

L’impact d’une opération drive-to-store en média digital dépend en effet de la qualité du ciblage. Cibler localement un internaute sans connaître son profil sociodémographique, ou ses intentions d’achat peut limiter la précision de l’activation, et donc les performances mesurées en point de vente. L’enjeu est de taille pour les marques. Pour y répondre, il est nécessaire de disposer d’une masse critique de données de qualité et combiner activation locale et précision du ciblage.

Par exemple, pour être « certain » de toucher des femmes entre 25 et 49 ans intéressées par des produits cosmétiques pour une chaîne de distribution de produits de beauté, il faudra cibler avec une géolocalisation adaptée aux zones de chalandise des magasins – ce qui réduit drastiquement la volumétrie – et avoir recours à une donnée déclarative et intentionniste pour maximiser la précision de l’opération.

2/ S’appuyer sur les bonnes technologies pour traiter et collecter les données de géolocalisation

Les opérations de drive-to-store bien plus que les autres opérations médias sont l’illustration d’un arbitrage permanent entre volumétrie et précision.

Aujourd’hui, plusieurs technologies permettent de traiter les données de géolocalisation, chacune avec ses spécificités, ses avantages et ses limites.

-Le beacon est un boîtier bluetooth qui dialogue avec les smartphones se trouvant dans sa zone entre 5 et 10 mètres. Mais pour collecter l’information de géolocalisation, l’utilisateur doit avoir activé sa fonction bluetooth et avoir donné son consentement à la géolocalisation de l’application qui intègre le SDK. Le beacon mesure des visites au sein de zones de chalandise très précises. Mais, à cause des contraintes évoquées, sans compter la nécessité d’installer des boitiers dans tous les points de vente de l’annonceur, il bute sur la volumétrie.

-Les boitiers wifi collectent les données de géolocalisation d’un utilisateur via la connexion WIFI de son smartphone. Ils ont une portée de 25 mètres et une précision comprise entre 2 et 5 mètres. Pour collecter les informations recherchées, le device de l’utilisateur rentrant dans un point de vente doit avoir la fonction activée. De plus, il est nécessaire d’installer des boitiers wifi dans l’ensemble des points de vente d’un annonceur afin de pallier aux contraintes de volume.

-Les requêtes programmatiques sont transmises par le SSP lors du processus d’achat d’un espace publicitaire en temps réel. Mais 10% d’entre elles seulement sont de bonne qualité (d’après l’étude de Safegraph). Là encore, l’utilisateur doit être connecté à une application qui monétise son inventaire en programmatique et avoir consenti à partager ses données de géolocalisation.

-Le SDK est utilisé afin de récupérer les données GPS brutes collectées par le système d’exploitation du smartphone, une fois que l’utilisateur a consenti à partager sa localisation. Cette technologie est plébiscitée par les annonceurs 72% des marketeurs considèrent que les informations de localisation issues du SDK sont plus fiables que les données issues des requêtes programmatiques.

La localisation est assez précise – entre 5 et 10 mètres -, presque en temps réel et avec une forte volumétrie de coordonnées GPS pour un utilisateur opt-in. Cependant, il est nécessaire de disposer d’un parc important d’applications partenaires, avec des carrefours d’audience majeurs et des taux d’opt-in significatifs pour à la fois cibler, isoler des comportements géo-localisés, et mesurer l’impact d’une campagne sur le point de vente.

3/ Utiliser les bons indicateurs de performance, en trois étapes

Etape 1 : identifier avec précision la taille et la forme d’un point de vente pour apporter plus de pertinence à la mesure.

Il est désormais possible « d’automatiser » l’identification et la délimitation de la forme d’un bâtiment grâce au machine learning. Des polygones sont ainsi générés en fonction de la taille et de la forme des bâtiments.

Etape 2 : mesurer les visites incrémentales en se basant sur des panels

Le volume de visites incrémentales est mesuré en faisant la différence entre le nombre de visites générées par les utilisateurs exposés (panel expérimental) et celles générées par les utilisateurs non-exposés (panel de contrôle) à une campagne publicitaire. A noter que le panel de contrôle doit être composé d’une audience ayant les mêmes critères sociodémographiques que le panel expérimental pour limiter les biais.

Une fois les visites incrémentales identifiées, il est possible de mesurer l’uplift de la campagne, considéré comme le KPI le plus adapté pour analyser l’impact média d’une opération drive-to-store.

L’uplift désigne le rapport entre le nombre de visites incrémentales générées par la campagne sur le nombre de visites générées par le panel de contrôle. Plus il est élevé, plus l’impact de la campagne est important. A savoir, l’uplift peut être mesuré par magasin et/ou par zone géographique (ville, département, région).

Etape 3 : caractériser une visite en fonction de paramètres spécifiques :

– L’isolation des riverains dans la zone de chalandise,

– La durée d’une visite,

– La comptabilisation des visites uniquement aux horaires d’ouverture du point de vente,

– Le type de magasin.

4/ Identifier le profil des visiteurs post-opération

Après avoir ciblé la bonne audience, traité les données de géolocalisation et déterminé avec précision l’impact de l’opération sur le point de vente, il est intéressant d’en apprendre davantage sur le profil des visiteurs des magasins.
-Le dernier lieu fréquenté
-Les lieux de vie
-La répartition des visites dans le temps
-Le temps passé en point de vente
-La distance parcourue entre l’impression et la visite
-Le nombre de jours entre une impression et une visite

Grâce à l’identification du profil de l’audience qui s’est rendue en magasin, les marques ont alors l’opportunité de challenger leurs plans médias afin de mettre en place des dispositifs drive-to-store plus personnalisés. Par l’activation d’opérations drive-to-store récurrentes, les annonceurs seront aussi en mesure d’optimiser le coût d’une visite incrémentale en magasin et d’améliorer les performances globales de leurs campagnes.

Yannis Yahiaoui

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