Google Think Week 2019 : Se préparer pour l’évolution du marketing digital

26-07-2019

Pendant que les québécois célébraient la Fête nationale le 24 juin dernier, une partie de l’équipe d’AOD Marketing s’envolait vers Toronto afin d’assister à la très attendue Think Week 2019 de Google.
Cette conférence organisée par Google, s’étendant sur 3 jours, réunissait des professionnels, des leaders de l’industrie ainsi que des spécialistes Google afin de partager des études de cas, des tendances clés de l’industrie ainsi que les meilleures pratiques à implémenter.
Cette année, nous partageons avec vous les 3 points les plus marquants de l’événement.

1. Arrêtez de donner la même valeur à tous vos clients.

Dans le monde du marketing digital, nous avons souvent tendance à porter notre attention sur le coût par acquisition en ayant comme objectif qu’il soit le plus bas possible.  En ayant comme objectif de conserver son CPA en dessous d’une certaine valeur, plusieurs entreprises passent à côté de nombreuses conversions. Car un CPA faible ne signifie pas forcément qu’un client est rentable.

Reprenons l’exemple donné lors de la conférence, la fameuse agence de voyages qui vend des croisières. Ici, on peut voir que l’acquisition d’un client régulier qui risque de faire 1 ou 2 croisières dans sa vie est de 0.15.

Pour acquérir un consommateur retraité qui aura tendance à faire 1 croisière aux 2 ans, le coût d’acquisition grimpe à 0.20.

Finalement pour attirer un client acquérir un consommateur riche et retraité qui fera 1 croisière de luxe par an, le CPA passe à 0.25.

L’acquisition de ce type de client est plus onéreuse, mais sur le long terme, c’est celui qui est le plus rentable. C’est ce qu’on appelle la Valeur vie d’un client. (Life Time Value ou LTV). Les consommateurs n’ont pas tous la même Life time Value. Il est plus rentable pour toute entreprise d’investir plus pour acquérir des clients avec une LTV plus élevée.

2. Le Machine Learning : le futur du marketing web

Le Machine Learning est définitivement le mot à la mode en ce moment dans l’industrie du marketing web.

Concrètement, il s’agit de donner la capacité aux ordinateurs d’apprendre par eux même à partir de données et statistiques. Ce qui leur permet d’améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune.

Pour Google, c’est l’un des plus importants joueurs du futur. Mais à quoi sert-il et comment est-ce que les professionnels du marketing digital peuvent-ils l’utiliser à leur avantage?

Nous avons plus tôt souligné l’importance de cibler des consommateurs avec une grande LTV (Life time value).  En raison de sa rapidité et son perfectionnement automatique grâce au Machine Learning, une intelligence artificielle est capable de dresser un profil détaillé du comportement et des actions que chaque consommateur a sur le web. (Fingerprint)

Google utilise donc le Machine Learning afin de cibler de nouvelles audiences. Mais pas n’importe lesquelles! Ce sont des consommateurs qui ont des habitudes d’achat ou caractéristiques similaires à vos consommateurs actuels.

3. Utilisez vos données!

Google estime que moins de 1% des données amassées par les professionnels du marketing web sont analysés et utilisé. Non seulement l’accumulation de ces données est une perte de temps, mais elles cachent également des opportunités inutilisées.

En effet, bien analyser vos données vous permet d’identifier vos clients à haute valeur et donc de mettre en place une stratégie efficace afin de les acquérir.

Attention! Ce ne sont pas toutes les données qui sont pertinentes pour votre entreprise. Il est important de n’analyser que les données apportant un réel bénéfice à votre stratégie.

Alors, comment analyser efficacement les données importantes sans en oublier?

L’une des solutions proposées lors de la Think Week est l’utilisation de Big Query. 

Big Query est un système (logiciel) appartenant à Google qui vous permet de regrouper dans un même endroit toutes les données accumulées par tous vos systèmes.

Avec  Big Query il est possible de centraliser les données acquises par votre API, votre inventaire physique, votre point of sale, votre CMS, vos campagnes e-mail, Google Analytics, Google Ads et plus.

En téléversant vos données dans Big Query le Machine Learning de Google est en mesure de créer l’empreinte la plus complète possible de vos clients puisqu’il ne les perd jamais de vue, il les suit à tous les points de contact qu’ils ont avec l’entreprise.

Le focus des marketeurs doit plus que jamais passer du reporting à la prédiction.


Après ces jours d’apprentissage, il semble évident que la leçon la plus importante à retenir est que le focus des marketeurs doit plus que jamais passer du reporting à la prédiction. Bien qu’il soit toujours nécessaire de bien identifier les consommateurs et les actions qui fonctionnent en rétrospection, il est maintenant temps de centraliser nos efforts afin de prédire quels utilisateurs ont une haute LTV ainsi que comment les attirer.
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