En marketing digital, le ’profiling’ consiste à utiliser les données comportementales de clients pour identifier des profils de comportements d’achat.
En SEA, dans le cadre des stratégies d’audiences, le machine-learning de Google permet de déduire les intentions des internautes à partir de différents signaux comportementaux (recherches, navigation, réaction aux publicités, vidéos consultées). Dès lors, pourquoi ne pas appliquer ce machine-learning comportemental directement sur les profils de vos clients ? Il serait ainsi possible de cibler en SEA les internautes dont le comportement sur le web est semblable à celui de vos top-acheteurs.
La plateforme de gestion Search Ads 360 permet de déployer ce machine-learning comportemental sur les visiteurs de votre site web.
Comment faire ?
Etape 1 : Classifier vos clients
Définissez des clusters de clients à partir de l’audience de votre site. Vous pouvez segmenter vos clients selon différents objectifs marketing : clients les plus rentables, clients qui ont déjà un compte ou un contrat chez vous, clients qui présentent un panier d’achat supérieur à un montant donné, etc.
A savoir : cette segmentation par clusters n’est possible qu’à partir des informations collectées sur vos visiteurs lorsqu’ils effectuent une conversion sur votre site (page d’achat, remplissage d’un formulaire, etc.). Ces informations sont collectées via différents tags (qui interviennent lors de la phase de ciblage sur SA 360), la mise en place d’un trafficking complet et fiable est donc indispensable.
Exemple de classification des clients en fonction du critère de rentabilité :
- Cluster TOP : clients très rentables. (tags : 1er achat, CSP++, Paris)
- Cluster MIDDLE : clients rentables. (tags : CSP+, région parisienne + région lyonnaise)
- Cluster LOW : clients non rentables. (tags : déjà client, CSP-)
Etape 2 : Nourrir le machine-learning SA 360
Une fois vos clusters de profils définis, renseignez-les dans SA 360 puis laissez les algorithmes apprendre des comportements de vos cibles (1 mois environ).
Etape 3 : Définir une stratégie d’enchères pour chaque cluster
Désormais, SA 360 peut reconnaître par leur comportement de navigation, les internautes qui ressemblent aux différents profils clients que vous avez définis.
Vous pouvez ainsi appliquer différentes stratégies d’enchères à ces clusters.
Par exemple : vous pouvez choisir de booster les enchères de 20% sur les top-profils, ne pas agir sur le cluster ‘middle’, et baisser les enchères de 20% sur le cluster ‘low’ :
Résultats et enseignements
Sarah Carpentier et André Wadleich sont consultants SEA chez Keyade et ont travaillé sur différentes stratégies de profiling SEA.
Sarah souligne : « Le ‘profiling’ est une approche qui nécessite de trouver un bon équilibre entre les budgets SEA, le volume et la valeur des ventes. Je recommande notamment de définir des clusters clients sensiblement équivalents en termes de volumes afin de ne pas disproportionner les actions. Par exemple, si vous diminuez les enchères sur le cluster clients ‘low’ mais que celui-ci représente 60% de vos profils clients, vous pouvez vous attendre à une baisse de trafic et du volume de ventes. »
André renchérit : « Une fois que vous avez trouvé le mix idéal, il est nécessaire de contrôler et re-définir régulièrement vos clusters clients, afin que votre stratégie de profiling reste corrélée à la réalité du business ».