Depuis des décennies, les spécialistes du marketing évaluent les prospects et les clients afin de faire progresser les consommateurs dans leur entonnoir d'achat. Qu'il s'agisse de classer les prospects pour les équipes de vente, de définir des segments ou de personnaliser les achats en ligne, le scoring nécessite des critères, des identifiants et des données.
Heureusement, avec l'essor du numérique, les données de tous types n'ont jamais été aussi abondantes - ni aussi variées. De plus, la puissance de traitement des ordinateurs s'est suffisamment accrue pour que toutes ces données puissent être utilisées et que l'intelligence artificielle (IA) devienne un mot et une expérience courante.
Le véritable changement est que les consommateurs d'aujourd'hui attendent des spécialistes du marketing qu'ils sachent ce qui les intéresse. Atteindre l'efficacité publicitaire qui fait exploser le retour sur investissement, c'est comme trouver la recette parfaite. L'ingrédient secret n'est pas le sucre ou d'autres produits de remplissage, c'est l'efficacité publicitaire. Et cela résulte de la combinaison des données comportementales et d'intérêt des consommateurs avec les données consenties, ainsi que les données de tiers comme les données sur le budget, l'autorité, les besoins et le calendrier (BANT).
Scoring comportemental - Cela en vaut-il vraiment la peine ? La réponse est oui.
Dès 2012, Marketo a comparé le chiffre d'affaires et les performances de vente des entreprises qui évaluent les prospects en fonction de leur adéquation et de leur intérêt. Les résultats ont été impressionnants. La croissance du chiffre d'affaires des entreprises n'utilisant aucun scoring ou uniquement le scoring d'adéquation n'était pas seulement comparable, mais identique. Le temps consacré à la vente a été légèrement amélioré avec le scoring d'adéquation. Les entreprises qui ont évalué les prospects en utilisant le scoring d'adéquation et d' intérêt ont augmenté leurs revenus de 12 % et le temps de vente de 17 %. Depuis lors, le tableau n'en est que plus convaincant, car l'accès aux données s'est développé et les progrès technologiques permettent aux spécialistes du marketing d'exploiter ces informations de manière de plus en plus sophistiquée.
Il existe de nombreuses façons de noter les pistes, mais la plupart d'entre elles se divisent en deux types de notation : explicite ou implicite.
Par exemple, les scores d'adéquation (utilisés pour évaluer dans quelle mesure un prospect entrant ressemble à un acheteur potentiel) sont un type explicite de notation. Ils classent des attributs généraux, comme l'âge, le sexe, le lieu, la fonction, le secteur d'activité, etc., et les comparent au profil de l'acheteur idéal de la marque. La question que posent la plupart des méthodes de scoring explicites est la suivante : "Est-ce qu'ils sont faits pour nous ?
Les scores d'intérêt sont personnels et implicites, car ils comprennent des détails qui peuvent être déduits du comportement en ligne d'une personne. Ils classent la façon dont le prospect s'engage dans vos campagnes et votre contenu. Le partagent-ils ? Réagissent-ils et retweetent-ils, téléchargent-ils des documents ou cliquent-ils sur votre Facebook ou vos bannières publicitaires ? Interagissent-ils sur leur téléphone ou un autre appareil ? À quel moment de la journée ? La question qui se pose ici est la suivante : "Êtes-vous fait pour eux ?".
Renforcez votre évaluation en ajoutant l'intention pour obtenir des informations sur le timing.
L'ajout de critères de budget, de responsabilité, de besoin et de timing (BANT) peut affiner votre notation. C'est important car, même si une cible apprécie votre produit ou votre marque, ce n'est peut-être pas ce qui l'intéresse en ce moment. Elle peut aussi avoir d'autres besoins plus pressants. Les comportements qui pourraient être fortement corrélés avec les prospects qui entrent dans un cycle d'achat, par exemple, pourraient inclure le fait de cliquer sur une bannière publicitaire pour une démonstration de mode d'emploi, de partager une page de prix détaillée ou de télécharger un guide d'installation.
Pour chaque entreprise ou campagne, les responsables marketing voudront identifier les comportements spécifiques qui indiquent le niveau d'intention souhaité. En combinant ce score d'intention avec les scores d'adéquation et d'intérêt, on peut obtenir des informations utiles qui déclenchent une activation correspondante. Par exemple, un score d'adéquation et d'intérêt élevé avec un score d'intention d'achat faible pourrait indiquer qu'il faut proposer davantage d'options d'offre ou d'éducation. La configuration inverse indiquerait que la cible est prête à agir. Ces déclencheurs pourraient être un appel de vente direct, une réduction de 10 % limitée dans le temps ou une option de remise en gros.
Trois cas d'utilisation
Ciblage et activation
Une entreprise de produits de soins personnels utilise un flux d'événements avec des éléments de schéma de données brutes ou sélectionnées, livrés quotidiennement, pour obtenir des données comportementales supplémentaires sur les consommateurs qui revisitent leur site web afin de déclencher des expériences personnalisées.
Qu'ont-ils fait de ces informations ? La marque découvre un important sous-groupe de consommateurs qui s'intéressent fortement aux savons durables mais n'ont pas encore effectué d'achat. La marque cible ce sous-groupe avec une expérience personnalisée en deux parties :
- Une remise exclusive de 10 % sur leur premier achat.
- Contenu sur le fait qu'un pourcentage des recettes que la marque perçoit pour les produits durables est versé à des organisations à but non lucratif axées sur la réduction des déchets.
Développement de produits
Une entreprise alimentaire utilise un flux d'événements avec des éléments de schéma de données brutes ou conservées, livrés quotidiennement, et un score d'intérêt CPG pour cibler les consommateurs montrant un intérêt pour les produits végétaliens, céto et sans gluten aux États-Unis.
Qu'ont-ils fait de ces informations ? Dans ce cas, les données ont justifié un investissement accru dans de nouveaux produits végétaliens, cétoniques et sans gluten pour répondre à la demande croissante.
Acquisition de clients
Une marque utilise des données sélectionnées avec des flux synchronisés pour comprendre comment les consommateurs achètent une catégorie de produits chez différents détaillants afin d'optimiser le parcours d'achat.
Qu'ont-ils fait de ces informations ? Les données ont permis d'identifier facilement les actions moins efficaces :
- l'imagerie publicitaire, qui pourrait être rapidement améliorée, testée et optimisée
- les expériences des utilisateurs en ligne, telles que l'organisation du site et les programmes d'assistance en ligne
Aperçus opérationnels
Une marque d'articles ménagers utilise des données historiques et continues pour faire progresser son analyse prédictive et améliorer les processus de sa chaîne d'approvisionnement.
Qu'ont-ils fait de ces informations ? Les habitudes de consommation sont devenues visibles, par exemple :
- Des habitudes d'achat qui n'avaient pas été détectées auparavant - y compris la météo, la saison, la gamme de produits et le lieu - ont permis à la marque de répartir les stocks plus efficacement et de répondre aux préférences des consommateurs.
Les responsables marketing d'aujourd'hui ont plus d'options que jamais pour comprendre ce que les données peuvent révéler, grâce à leur formidable prolifération et aux avancées technologiques. En combinant des données démographiques générales avec des données sur les catégories, les intentions et les comportements des consommateurs, on obtient bien plus qu'un simple "scoring". Elles peuvent raconter une histoire, avec des héros, des parcours et des lendemains qui chantent : des expériences de campagne personnalisées, des parcours efficaces et des rencontres heureuses. Une recette sûre pour le retour sur investissement.
À emporter
La combinaison de données explicites et implicites permet d'obtenir des résultats plus fiables. La curation et l'analyse sont importantes. Il a été prouvé que la combinaison des données de comportement, d'adéquation et d'intérêt permettait d'augmenter les revenus et le temps consacré à la vente.
