Brief
Analyse de données.
L’objectif de la mission était de produire des analyses descriptives et statistiques sur les données anonymisées des consommateurs afin de construire un set d’indicateurs clés pour le suivi des performances des futures actions marketing de type CRM et acquisition.
Stratégie
Modélisation des données consommateurs.
Notre stratégie a été de mettre en place le programme Data Science, un framework conçu par l’agence. Il regroupe les méthodes, les algorithmes et les outils permettant à nos experts d’analyser les données, d’optimiser la récolte (tracking, data collection), et de procéder aux analyses descriptives, prédictives et exploratoires.
Une fois la phase d’apprentissage réalisée, nous avons procédé aux analyses des données afin de construire les KPIs marketing à la fois descriptifs et prédictifs permettant de mettre en lumière des opportunités de croissance.
Impact
Un plan d’action drivé par la donnée pour servir la croissance.
Nos analyses ont permis de construire des KPIs déterminants comme la LifeTimeValue, qui, croisées avec différents indicateurs, ont su révéler des axes de croissance concrets.
La richesse des données nous a permis de mettre au point un algorithme de prédiction du churn pour chaque consommateur. Un indicateur stratégique exploitable pour de nombreuses actions de marketing automation.
L’ensemble des analyses a permis de documenter et de chiffrer un plan d’action composé de plus de 30 projets, des plus simples au plus ambitieux.
CRM –
Proposition d’une nouvelle segmentation, pilotée par la data, qui a permis l’identification d’un panel de consommateurs à forte valeur ajoutée ainsi que les consommateurs ayant un fort risque de churn.
Acquisition –
Lancement d’une stratégie d’acquisition sur différents canaux médias digitaux sur l’ensemble du territoire suisse.
Les analyses effectuées à travers le programme data science ont été la clef du succès des campagnes d’acquisition. Des informations comme le taux de conversion de deuxième niveau spécifique aux clients provenant des campagnes, l’évolution de la conversion des clients dans le temps, l’évolution de la LTV en fonction des produits achetés lors du premier achat, entre autre, ont été déterminantes pour optimiser finement les campagnes et maximiser ainsi les performances.
