La personnalisation est devenue un must de la stratégie marketing. L’une des premières étapes est d’identifier ses persona afin d’adapter sa communication. La personnalisation au cœur de la stratégie marketing Lorsque l’on met en œuvre des actions de personnalisation de sa stratégie marketing, on doit au préalable affiner la compréhension que l’on a de ses différentes cibles. Dans ce cas, la création de persona peut avoir un intérêt non négligeable. D’un point de vue statistique, la typologie va revêtir un rôle important dans ce processus. Qu’est-ce qu’un persona ? Le principal intérêt de la typologie est qu’elle va permettre de créer des persona représentatifs de ses groupes clients. En effet, en marketing, on définit souvent un persona comme étant une personne fictive représentant le groupe auquel il appartient. Il est doté de caractéristiques propres à son groupe, tant sur un aspect sociodémographique, relationnel ou transactionnel. A cela on pourra souvent ajouter des données qualitatives, issues d’enquêtes ou de tables rondes, afin d’améliorer la connaissance qu’on aura du profil de chaque persona. La typologie va permettre de synthétiser l’information issue des différents types de données disponibles afin de regrouper les individus en fonction de leur proximité, mesurée par rapport à un ensemble de critères qu’ils ont en commun. On va ainsi pouvoir définir un certain nombre de groupes d’individus ayant des caractéristiques qui leur sont propres. Adapter son offre selon ses persona L’objectif final étant de pouvoir faciliter la compréhension des différents profils de clients qui composent votre fichier. Et ce de manière transverse dans toute l’entreprise. Un bon outil pour permettre cette diffusion de l’information est la réalisation de fiches synthétiques permettant de présenter les principales caractéristiques de chacun des groupes. Cela va aussi permettre d’identifier des attentes et besoins spécifiques à chaque groupe et in fine de pouvoir construire des plans d’actions et une offre produits adaptés à chaque groupe. Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ? Au sein de datacadabra, le module Segmenter vous permet grâce à sa méthode de Typologie de construire votre typologie clients en associant différentes techniques statistiques permettant de créer des groupes homogènes et d’obtenir les règles d’affectation vous permettant d’affecter cette typologie sur l’ensemble de votre base de données. Le rapport associé à cette méthode vous fournira un ensemble d’éléments de caractérisation des groupes qui vous permettra de définir vos persona. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra
Le Plan d’Animation Commerciale est un document stratégique permettant de définir l’ensemble des actions d’animations prévues sur une période donnée. Le rôle du plan d’animation commerciale Le plan d’animation commerciale (PAC) va ainsi permettre de planifier à l’avance toutes vos campagnes de marketing et de promotion, y compris le budget de chacune d’entre elles et les résultats attendus. Un PAC est souvent mouvant, car il va devoir s’adapter au contexte du moment et aux résultats observés. Un point fondamental pour adapter son plan d’animation est donc d’avoir une mesure objective de sa performance. En règle générale, on va pouvoir mesurer la performance principalement en 2 niveaux. Les 2 niveaux de mesure de la performance 1. L’analyse macro du plan dans son ensemble Le premier niveau est un niveau macro, au niveau du plan dans son ensemble. Ce niveau d’analyse va reposer sur la mise en place d’une zone blanche, population non animée, sur une période d’animation déterminée, généralement le semestre ou l’année. Durant cette période, la zone blanche ne recevra aucune sollicitation et servira ainsi d’étalon à la mesure de la performance. On pourra ainsi comparer le niveau d’activité des clients animés à celui des clients non animés afin de déterminer différents indicateurs clés de performance : le chiffre d’affaires additionnel, la marge additionnelle, voire le ROI du plan d’animation dès lors qu’on saura rapprocher les gains générés aux dépenses réalisées pour mettre en œuvre ce plan d’animation. 2. L’analyse détaillée au niveau de l’opération Le deuxième niveau est un niveau détaillé au niveau de l’opération. Dans ce cadre, on va être confronté à différentes problématiques. En premier lieu, il est important de savoir sur quelle durée suivre les retours. Selon les secteurs d’activité, les courbes de remontée sont très différentes. Il est donc nécessaire de les étudier pour savoir sur quelle temporalité mesurer les résultats. Ensuite, il faut prévoir une population témoin sur chacune des opérations pour pouvoir mesurer l’additionnel de l’opération elle-même. Ceci permettra de savoir si l’opération génère de l’activité supplémentaire ou non. Ce point dépend d’un autre élément important : la réattribution de la performance. En effet, lorsque de nombreuses campagnes sont rapprochées, la question se pose de savoir à quelle opération rattacher la performance. De nombreuses techniques existent pour gérer cette affectation : last clic, équirépartition… Le tout est de définir la méthode qui est la plus pertinente. A noter que sans réattribution de la performance, on risque de compter plusieurs fois une transaction dans le chiffre d’affaires relatif à l’animation clients. La complémentarité des différents niveaux d’analyse Ces deux niveaux d’analyse vont apporter une lecture différente mais complémentaire des résultats. Le premier niveau d’analyse va permettre de comprendre l’apport du plan d’animation à l’activité globale de l’entreprise et la cohérence globale du dispositif Le deuxième niveau d’analyse permettra de comprendre si l’animation est cohérente en elle-même, et quels sont les facteurs qui conduisent au succès du plan de communication. Ainsi, on pourra identifier les types de campagne à privilégier, ceux à limiter, voire définir les campagnes à arrêter. Comment traiter le sujet avec datacadabra ? Au sein de datacadabra, le module Suivre propose avec le Suivi de Campagne une méthode simple qui permet de travailler sur la performance détaillée des opérations réalisées. Cette méthode propose nativement le calcul de l’additionnel par opération en tenant compte de la réattribution de la performance. Cette méthode possède en effet son propre algorithme de réattribution de la performance qui permet de tenir compte des différents messages reçus par le client sur un période donnée en leur attribuant un poids différent selon leur proximité à la transaction réalisée. On obtient ainsi une lecture assez fine des résultats obtenus. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra