Aujourd'hui, nous vous proposons un entretien avec Adam Edwards de Metric Theory. Adam est l'un des fondateurs de Metric Theory et occupe le poste de vice-président des services aux comptes. Il dirige une équipe de plus de 30 professionnels de la recherche payante et de la publicité sur Facebook et est responsable des résultats pour plus de 160 clients. Metric Theory a récemment publié une étude de cas qui montre comment ils ont regardé au-delà des mesures PPC de base pour améliorer les résultats de l'entreprise pour le détaillant NorthlineExpress.com, tout en tirant parti de la Skai. Pour en savoir plus sur cette étude de cas, cliquez ici et continuez ci-dessous pour en savoir plus sur l'approche de Metric Theory en matière de marketing axé sur les données.
Le slogan de Metric Theory est "Data Driven Marketing". Dans ce contexte, quels sont les principes directeurs que vos équipes suivent lorsqu'il s'agit d'analyser et d'appliquer des données ?
Plus que tout, il s'agit de s'assurer que nous mettons ces données à profit. On accorde trop d'importance à l'analyse, mais l'analyse des données ne porte ses fruits que si l'on met en œuvre des changements. À cet égard, je pense que trop d'annonceurs laissent le parfait être l'ennemi du bien. Si vous ne disposez pas de suffisamment de données au niveau des mots-clés, examinez les groupes d'annonces ou les campagnes pour dégager des tendances plus larges. Vous ne pouvez pas tirer de conclusions sur la variation des performances en fonction des jours de la semaine ? Séparez les jours de la semaine des week-ends. Il y a de nombreuses informations à exploiter, alors n'attendez pas que l'ensemble de données parfait se présente.
En outre, il ne faut pas oublier que les tests sont un moyen de parvenir à une fin. Nous testons les textes des annonces, mais vous ne devriez pas toujours diffuser plus de 2 annonces dans un groupe d'annonces. Cela signifie que vous envoyez au moins la moitié de votre trafic vers une annonce moins performante. L'objectif de tous ces tests est de laisser les données vous aider à prendre une décision, puis d'orienter une plus grande partie de vos impressions vers l'annonce la plus performante. Encore une fois, l'analyse est une bonne chose, mais vous voulez utiliser ces données de manière à améliorer les résultats.
Vous travaillez avec un certain nombre de marques de commerce électronique. Y a-t-il des défis communs que vous rencontrez dans ce secteur ? Quelles sont les meilleures pratiques que vous avez découvertes ?
Nous aimons travailler avec des marques de niche dans le domaine du commerce électronique. Cela dit, la concurrence, en particulier celle d'Amazon et des grandes surfaces, est plus redoutable que jamais. Pour rester dans la course, vous devez comprendre comment vos concurrents dépensent et comment vos clients recherchent.
En ce qui concerne le premier point, vous devriez consulter régulièrement le rapport "auction insights" de Google pour les termes les plus importants. Il y a trois ou quatre ans, vous ne pouviez pas voir à quelle fréquence les concurrents apparaissaient sur des termes qui se chevauchaient ; aujourd'hui, vous connaissez l'ampleur de la bataille qui vous attend.
Quant aux clients, mettez-vous à leur place. Si je cherchais (blanc) sur Google et que je voyais ces publicités, qu'est-ce qui m'attirerait ? Qu'est-ce que je voudrais et qu'est-ce que j'attendrais de la page de renvoi après avoir cliqué sur une annonce ? Nous avons l'avantage de voir exactement quelles annonces seront affichées pour une recherche donnée, et de nombreux annonceurs ne sont tout simplement pas honnêtes avec eux-mêmes quant à la probabilité que leur annonce gagne ce clic. Chez Metric Theory, nous nous efforçons de rendre l'expérience utilisateur aussi conviviale que possible afin de mettre en valeur la proposition de vente unique de nos clients, et une fois que nous avons gagné le clic, nous nous assurons qu'il est aussi facile que possible de le convertir.
NorthlineExpress.com est une de vos récentes réussites, qui a permis d'augmenter le bénéfice net du détaillant de 40 % d'une année sur l'autre. Quelles ont été les stratégies déployées par votre équipe et comment Kenshoo a-t-il été utilisé pour atteindre ces résultats ?
Le succès de NorthlineExpress.com est dû à la mise en œuvre de changements basés sur les données dont nous disposions déjà. Nous avons considérablement amélioré le retour sur investissement publicitaire (ROAS) de Northline Express au cours de notre première année de gestion de leur compte. Pourtant, malgré des améliorations de plus de 50 % du ROAS, l'équipe nous disait que cela n'avait pas d'incidence sur sa rentabilité. Ils nous ont fourni plus d'informations sur les marges de leurs produits, ainsi que sur les coûts d'expédition afin que nous puissions réévaluer nos objectifs.
En personnalisant une mesure du bénéfice net dans la Skai, nous avons pu déterminer que certaines de nos campagnes ayant le ROAS le plus élevé n'étaient pas réellement rentables parce qu'elles vendaient des articles à faible valeur moyenne de commande (AOV) où les frais d'expédition engloutissaient toutes les marges. Nous avons agi en conséquence et nous nous sommes concentrés sur des campagnes qui vendaient des articles à prix plus élevé avec un bénéfice net plus important. Grâce à la Skai , il a été très facile d'identifier ces campagnes.
Face à la complexité de l'écosystème numérique actuel, quels sont vos conseils pour garder une longueur d'avance ?
Le parcours d'achat en ligne devient de plus en plus complexe. Chaque année, les canaux numériques et les appareils qui influencent nos achats en ligne sont plus nombreux.
Il est essentiel de comprendre à quoi ressemble ce chemin pour vos clients. Même si vous ne disposez pas d'une plateforme de modélisation d'attribution onéreuse, vous devez être au fait des différents modèles d'attribution. Certains de nos clients utilisent encore le modèle d'attribution par défaut du dernier clic, qui a tendance à surestimer les visites directes sur le site et le trafic par e-mail. Les modèles d'attribution multi-touch et basés sur la position, tels que ceux de Google Analytics, fournissent une vue plus holistique et vous permettront de voir si vous sous-évaluez la recherche payante, le social, etc.
La macro-décision la plus importante pour de nombreuses marques de commerce électronique consiste à déterminer le budget à investir dans les différents canaux. Il s'agit d'une première étape pour s'assurer que l'allocation est appropriée.
Pour télécharger votre exemplaire de l'étude de cas NorthlineExpress.com, cliquez ici.