Témoignage d’Aurore FERREIRA, Lead and Customer Data Manager chez Nissan Europe.

Quels sont les principaux enjeux, chez Nissan Europe, pour mesurer l’efficacité des campagnes ?

Le premier enjeu est de mesurer la conversion en vente des campagnes marketing. Pour relier une campagne marketing à une vente il faut :

  • Récupérer les données de « ventes » et les réconcilier avec la base de données clients
  • Définir un modèle d’attribution adapté et pertinent

Le deuxième enjeu est la fiabilisation de la donnée. Avec plusieurs projets de mesure de l’efficacité des campagnes marketing (digitales, CRM…) au sein de Nissan Europe, la confiance portée dans la donnée par les équipes est primordiale pour favoriser l’adoption. Cela nécessite dans un premier temps de sécuriser la donnée afin qu’elle soit fiable et de qualité (en rationalisant par exemple les différents systèmes de données et de monitoring), et dans un second temps de mener des actions de change auprès des équipes pour faire ruisseler la connaissance data du « haut » vers le « bas » afin de les former et les sensibiliser.

Enfin le dernier enjeu est d’« Adopt & don’t adapt ». Il faut maintenir un Core Model robuste plutôt que de l’adapter systématiquement pour l’ensemble des équipes et des pays. Ce socle commun permet de favoriser l’adoption des projets marketing, l’homogénéisation des campagnes et de sa mesure. A noter que le Core Model peut ensuite être décliné en « poupée russe » pour répondre aux attentes des différents destinataires (équipes opérationnelles, top management …).

Une campagne marketing efficace et pertinente c’est une campagne qui s’inscrit dans une expérience client unique et sans couture. Pour proposer ce type d’expérience, les entreprises doivent connaître leurs clients (besoins, attentes, vue 360° de leurs parcours …) et les emmener à s’intéresser à eux.

 

Quels sont les principaux challenges que vous rencontrez pour y arriver ?

Le premier challenge est de centraliser les compétences pour disposer d’une équipe composée de profils techniques (architecte de données, data engineer, data scientist…) et business. L’intégration de l’ensemble des membres de l’équipe est d’ailleurs tout aussi importante. 

Le second challenge est lié à la gouvernance. L’exploitation des outils marketing et des données n’est plus l’apanage d’une seule équipe/direction mais est aujourd’hui transverse au sein de l’entreprise. Il est donc nécessaire de définir la gouvernance, l’organisation et les méthodes de travail associées pour travailler de concert sur ces éléments.

  • Pour la donnée, faciliter la transmission et la disponibilité des informations entre les équipes. D’ailleurs, de plus en plus de directions dédiées à la data émergent et prennent en charge ce sujet.
  • Pour les initiatives marketing, définir une gouvernance entre les différentes équipes afin de travailler conjointement sur le plan marketing pour s’assurer de répondre aux attentes des clients, aux besoins des collaborateurs et maîtriser la pression commerciale qui peut directement impacter la performance des campagnes.

Le dernier challenge est de réinternaliser la donnée et l’activité de mesure de la performance des campagnes. Avec l’émergence des technologies, les activités qui étaient historiquement gérées par les agences marketing peuvent désormais être internalisées. Il faut pour cela disposer en interne des compétences techniques (pour maîtriser et exploiter les outils) et business (pour comprendre et maîtriser les données).

Comment percevez-vous l’évolution du rôle de la donnée dans la mesure de la performance des campagnes ?

La donnée a de plus en plus d’importance dans cet exercice de mesure (et d’optimisation). Comme évoqué la performance des campagnes va être liée à l’expérience proposée aux clients. De ce fait, les équipes ont besoin de plus de données pour mieux comprendre les parcours (online et offline) et identifier le bon moment pour envoyer la campagne, surtout dans le secteur automobile ou les points de contacts sont moins fréquents que dans d’autres secteurs d’activité.

Cependant, le corollaire a été de privilégier la quantité de données au détriment de sa qualité. En effet, l’évolution du stack technologique marketing a conduit les entreprises à déployer des outils avec la promesse d’obtenir plus de données pour une meilleure connaissance client. Toutefois avec des données de contactabilité qui ne sont plus sécurisées en amont (car plus la priorité), l’impact des efforts marketing (personnalisation, priorisation de scénarisation, développement de scores…) réalisés sera faible.

Quelles seraient selon vous les principales raisons qui font que la donnée est aujourd’hui identifiée, par les directions marketing, comme étant le principal point de douleur pour mesurer efficacement la performance des campagnes marketing ?

Je pense que c’est la complexité technique derrière la collecte, le stockage et l’exploitation des données qui en fait le principal point de douleur pour les directions marketing. En effet, l’écueil que l’on peut observer est que les équipes en charge des campagnes se concentrent sur le plan annuel et les initiatives marketing sans prendre en considération - dans sa pleine mesure - la complexité technique derrière la donnée. Par exemple la réalisation de brief marketing pour une campagne est réalisée sans forcément composer avec les barrières techniques liées à la donnée, qui arrive donc comme la dernière roue du carrosse. Même si les équipes business n’ont pas vocation à comprendre la problématique data dans sa globalité, il est crucial qu’elles soient formées sur le sujet et les outils associés.

Quels sont les principaux indicateurs que vous suivez ?

Les indicateurs liés à la performance opérationnelle des campagnes :

  • Trafic web
  • Taux d’ouverture des campagnes, taux de clic

En complément, les indicateurs suivis sont croisés – dans la mesure du possible - avec la navigation web et la segmentation associée pour qualifier l’appétence du client/prospect à réaliser un achat. Cela permet également de comprendre dans quelle mesure les campagnes ont influé sur le parcours client et la décision d’achat.

Cela requiert d’établir de manière précise le parcours client et d’analyser sur l’ensemble du parcours la performance des campagnes marketing : de l’awarness à la vente. Cependant, cette vue 360° est pour le moment compartimentée avec un besoin fort de réconcilier l’ensemble des données :

  • online (ex : agréger les informations provenant des réseaux sociaux)
  • offline (ex : connaître les visites en concession du client/prospect)

C’est dans cette démarche que s’inscrit Nissan Europe avec une équipe qui est dédiée au pilotage de l’expérience client.

Selon vous, comment l'optimisation de la performance des campagnes peut favoriser l'innovation ?

L’optimisation de la performance des campagnes va permettre d’élaguer les « branches mortes » et d’explorer de nouvelles opportunités. Dans cette phase exploratoire, il faut toutefois être pragmatique et développer une approche « test & learn » en mode agile pour identifier les projets/initiatives qui fonctionnent bien.

Par ailleurs ces optimisations peuvent renforcer la confiance du top management et favoriser l’adhésion et le développement de ces initiatives.

Fit an agile methodology with the performance measure in 3 key steps[1]


Spécificités liées à Nissan Europe :

  • Nissan Europe a homogénéisé l’ensemble des bases de données clients de ses 23 pays au sein d’une seule base de référence. Cette homogénéisation, en interne, a permis à Nissan Europe d’être maître de la donnée, de réinternaliser les compétences, d’avoir un socle commun pour les pays sur l’ensemble des initiatives marketing et d’uniformiser les campagnes.
  • Nissan Europe dispose aujourd’hui de tableaux de bord digitaux et automatisés pour mesurer la performance des campagnes marketing digitales et la gestion des leads digitaux, à destination des équipes opérationnelles et du management (adaptés selon les destinataires).

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Auteurs : Chakir El Messaoudi, Manager Customer & Growth

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