Data et Scoring utilisateur – Stratégie marketing

novembre 21, 2018 11:10 Publié par

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Cet article a été écrit par cyril_salvi

La data est le cœur même de tous les outils web marketing, en effet la récolte de ces données permet d’avoir un ciblage sans précédent, et de pouvoir avoir accès a des indications qualitatives, et de quantités sur nos consommateurs.

Cependant, il est encore difficile pour les marques de s’y retrouver face à des outils marketing en continuel développement. Et surtout des méthodologies complètement différentes que celle utilisées auparavant. Il n’est certes pas si difficile de prendre en main des outils comme la suite Google Marketing Platform. Il est tout autre d’en faire de véritables leviers pour votre business. Et pour cause, ces outils paraissent sans limites. Et souvent, malheureusement, la plupart de leurs utilisations sur le terrain ne sont pas très productives. 

La course a la data a commencé, pour pouvoir cibler et créer un message et un parcours utilisateur unique pour chacun de nos consommateurs.C’est le véritable objectif de la data, pouvoir capter les détails qui font la différence et pouvoir adapter le message selon différentes data récoltés. 

Pour cet article, tous nos exemples d’utilisation seront pris de la suite Google Marketing, car ce sont les outils que nous utilisons au quotidien. 

Il est fort malheureux pour nous, de constater qu’il est régulier que ces outils sont uniquement utilisés pour de simples analyses de trafics ou de simples campagnes payantes sans réelle stratégie mise en place. Il est vraiment important pour changer ce genre de situation de comprendre l’impact que ces outils peuvent avoir. Le parcours utilisateur défini, peut ainsi inclure des variables d’utilisateur bien défini, personnalisant l’expérience et augmentant les chances de conversions. 

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Scoring Utilisateur 

Alors tout d’abord définissons ce terme, le scoring est le fait d’attribuer et de faire évoluer un score utilisateur en fonction de son comportement. Concrètement, un utilisateur qui sera venu 10 fois sur votre site aura un score plus élevé que l’utilisateur qui vient pour la première fois. Pour cela, il est très important de mettre en place des User Id (pour l’identification des utilisateurs utilisant plusieurs supports) 

La mise en place de ce processus : 

Choisir de bons événements et une bonne segmentation des différents « niveaux » d’engagements utilisateurs. 

Parmi eux, il existe une foule de triggers (capteurs d’événement) qui pourront être configurés à votre bon vouloir. 

Vous voulez capter jusqu’où l’utilisateur scroll sur votre page ? C’est possible. De capter si l’utilisateur rempli votre formulaire ? Également. Clique sur Call To Action ? Une multitude de paramètres peuvent être définis. Choisir des triggers fait sur-mesure est essentiel.

 

Définir un tunnel de conversion type :

Il va falloir pour cette partie faire une analyse du parcours type du visiteur sur votre site web. Se basant sur l’actuel parcours et/ou l’architecture web en cours de développement.

Voici un exemple rapide de ce que pourrait donner un parcours type sur un site d’e-commerce.

Schema de data scoring e-commerce

 

Ce parcours utilisateur type va nous permettre de voir quelles sont les parties de ce tunnel nous devons optimiser, je m’explique. 

Dans Google Analytics, nous pouvons définir exactement comme ci-dessus, un tunnel de conversion type. Et celui-ci va comparer ses data pour comparer le parcours des utilisateurs réels. On y verra par exemple quel est le % accédant à l’étape suivante et le % qui sorte du schéma ainsi par quels moyens. 

Avec ces données, nous allons pouvoir nous pencher sur les éventuelles solutions qui pourront être mises en place pour optimiser le taux de conversion. L’A/B testing est un bon outil pour ces situations, voir si différents modèles de pages ou même de petits changements peuvent impacter le parcours utilisateur.

Définir des actions marketing en fonctions du scoring :

À l’aide du système de scoring utilisateur, nous avons une segmentation de notre audience en fonction de leur engagement, nous allons dès lors pouvoir appliquer la réponse marketing adapté et ciblés précisément à l’aide par exemple d’une campagne de retargeting sur Ads (Adwords). 

Une campagne mail si il y a une récolte mail, cela segmente et alimente la mailing list mise en place .

Analyser et rebondir sur les résultats obtenus sur la campagne 

Mettre en place un report des résultats de conversion est indispensable, d’une part pour la transparence client, d’autre part, ce sont des données essentielles pour l’évolution de la stratégie digitale. Google Data Studio remplit efficacement cette fonction pour faire des reports uniquement sur les données intéressantes.