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Quelles sont les solutions d’optimisation promotionnelle ?

Julien - Lucky Cart

Par Julien Guitard
Chief Data and Science Officer
Le 20 mars 2018

Cet article est issu de notre ebook « Promotions : comment améliorer les performances de vos investissements », que vous pouvez télécharger gratuitement.

 

À l’échelle mondiale, industriels et distributeurs consacrent chaque année près de 500 milliards de dollars à la promotion des ventes (source : Nielsen). Pourtant, la performance des campagnes promotionnelles reste difficilement mesurable.

Pour retrouver de l’efficacité, les campagnes doivent entrer dans une nouvelle ère. Les nouvelles technologies, le marketing de la personnalisation appliquée aux promotions et la mise à profit de la grande quantité de data collectée ouvrent de nouvelles perspectives.

La baisse de rendements des promotions n’est pas une fatalité : voici deux solutions pour mieux mesurer le ROI et optimiser les budgets promotionnels.

Une mesure du ROI qui repose sur la donnée granulaire, l’A/B testing et l’analyse prédictive

Deux méthodes de l’analyse du ROI des promotions, l’A/B testing et l’analyse prédictive, reposent toutes deux sur l’utilisation de données granulaires, c’est à dire des données relatives à :

  • Une personne et une période de temps (par exemple la consommation d’un produit par une personne un jour donné)
  • Un segment fin et une période de temps (par exemple la consommation des produits d’une marque par un segment d’un jour donné)

À l’inverse, une donnée trop agrégée (la consommation de l’ensemble des consommateurs un jour donné où la consommation historique totale d’un client) ne permet pas de calculer un ROI.

En termes de variables, il faut être capable de disposer de quoi : réaliser l’A/B testing, calculer l’investissement et calculer le bénéfice.

Réaliser l’A/B testing

Variables d’appartenance au groupe de contrôle ou au groupe de test. Le cas échéant on peut aussi compléter ces variables par tout ce qui a permis de rendre éligible un consommateur à une promotion.

Calculer l’investissement

Variables indiquant qui a été ciblé par une promotion, qui a bénéficié d’une promotion et ce qu’a coûté une promotion.

Calculer le bénéfice

Le CA incrémental, le nombre de produits ciblés achetés, la fréquence d’achat ou tout autre variable traduisant un impact positif de la promotion.

Dans une optique d’analyse prédictive, toutes les données permettant d’améliorer la précision sont aussi à inclure.

L’analyse prédictive pour optimiser les scénarios de campagne promotionnelle

Les méthodes d’A/B testing et d’économétrie permettent une mesure efficace de l’impact d’une campagne, a posteriori. En enrichissant la palette des algorithmes disponibles, le machine learning permet de prédire le comportement d’un consommateur à une date et pour une référence données, avec une précision nettement meilleure que des calculs en moyenne. Appliqué à la mesure de la performance promotionnelle, il permet :

  • De personnaliser non plus à l’échelle d’un segment mais d’un consommateur à une date donnée pour atteindre le marketing one-to-one,
  • De reproduire les résultats d’A/B testing tout en les rendant plus précis,
  • De faire une analyse de performance a priori, bien en amont de la campagne et donc de revoir complètement la stratégie promotionnelle de moyen terme.

Ce gain de précision grâce à la création de scénarios de comportement permet une personnalisation des messages promotionnels très fine.

Ces prédictions au niveau d’un consommateur et/ou de la référence sont bien entendu combinables avec des analyses statistiques classiques (business intelligence, scoring) et ré-utilisables dans des maquettes de planification stratégique.

Il faut cependant être conscient que ces méthodes sont faites pour être précises suivant un critère donné (l’erreur relative moyenne par exemple) et non pas forcément «explicatives», ce qui dans certains cas peut conduire à des solutions «boîtes noires». Néanmoins un juste milieu existe en général.

 

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