Comment Macif déploie la méthode Hagakure et le smart bidding pour répondre à ses enjeux de performance SEA
Contexte
Macif est un groupe d’assurance multi-métiers aux valeurs mutualistes qui réunit plus de 5,4 millions de sociétaires. Entreprise d’assurance citoyenne et engagée, Macif est le premier assureur automobile en France (6 millions de contrats) et compte 533 points d’accueil physiques et téléphoniques sur tout le territoire. Depuis près de trois ans, le groupe Macif a entamé une accélération de sa digitalisation.
Challenge
Macif affiche l’ambition de bâtir une usine à leads performante et de continuer à gagner des parts de marché. En SEA, l’assureur se fixe pour objectif de faire croître les leads tout en conservant le même niveau d’investissement.
Pour atteindre de tels objectifs sur l’un des secteurs les plus concurrentiels du search marketing, Keyade propose une solution basée sur une utilisation efficace et pertinente de l’intelligence artificielle.
Solution
Moderniser la structure des comptes grâce à la méthode Hagakure
Importée du Japon, Hagakure est une méthode de structuration des campagnes qui mise sur la simplification de la structure SEA pour maximiser les apprentissages du machine learning. Macif est alors l’un des premiers acteurs du secteur à adopter cette stratégie lors de son importation en France.
Pour bénéficier des avantages de cette méthode tout en conservant une lecture granulaire de la performance par univers, Keyade propose une alternative hybride personnalisée de la méthode. L’agence opère une refonte complète des campagnes SEA de l’assureur, qui passe ainsi d’une structure extrêmement granulaire (4 à 6 campagnes par univers et plus de 10 adgroups par campagne avec autant d’adgroups que de thématiques) à une structure simplifiée mais segmentée par univers (2 campagnes par univers (Marque/Générique) et seulement 2 adgroups par campagne (Top mots-clés/DSA)).
Choisir le bon pilotage, basé sur le machine learning
La mise en place de la structure Hagakure a pour conséquence de maximiser les volumes de données par adgroup et par campagne et donc de favoriser l’apprentissage des algorithmes. La seconde étape consiste donc à choisir avec pertinence les stratégies d’optimisation automatique.
Dans une approche test & learn, Keyade met en place différentes stratégies d’enchères automatiques sur les différentes campagnes, pendant plusieurs mois, puis recommande les deux stratégies d’enchères les plus pertinentes en fonction de leur contexte :
- ‘E-cpc’ sur les campagnes Marque, afin de conserver le contrôle sur le coût par clic ;
- ‘Maximiser les conversions’ sur les campagnes de mots-clés génériques, afin de maximiser le volume de leads.
Maximiser la pertinence des annonces pour réduire le coût des campagnes
Une autre conséquence de la structure simplifiée Hagakure est le rassemblement des mots-clés au sein d’un même adgroup. Google préconise donc de rédiger des annonces plus génériques pour s’assurer de la correspondance des annonces avec les requêtes. Or, moins une annonce est personnalisée, moins les chances sont importantes de retenir l’attention des internautes.
L’intelligence artificielle permet là encore d’apporter une réponse. Pour parer à cette contrainte de la méthode et continuer de maximiser le niveau de qualité des campagnes (via le Quality Score), Keyade met en place des balises d’insertion de mots-clés au sein des campagnes SEA de Macif. Ces balises permettent de personnaliser dynamiquement les titres des annonces en fonction de la requête de l’internaute, avec un impact positif sur le taux de clic et donc sur le Quality Score.
Dans un contexte où Macif souhaite conserver le même niveau d’investissement SEA, l’attention portée au taux de clic via ces balises d’insertion de mots-clés est importante puisqu’un bon niveau de qualité des campagnes est synonyme de moindre coût, et donc d’économies permettant de répondre aux ambitions élevées de génération de nouveaux leads.
Résultats
Un objectif d’usine à leads plus qu’atteint
Macif et Keyade réussissent une intégration pertinente de l’intelligence artificielle au sein des campagnes SEA. A niveau d’investissement équivalent, les campagnes SEA de Macif ont généré +135% de leads en un an (performances YoY), pour un coût d’acquisition (coût par lead) réduit de 56% sur la même période !
Gain de parts de marché
Le dispositif s’est également révélé efficace pour capter davantage d’opportunités puisque Macif a gagné +159% de part de voix en un an.
A noter également que le Quality Score des annonces Macif est en hausse de 13% sur la même période. Pour approfondir l’analyse, Keyade a utilisé un outil permettant d’analyser l’évolution des 3 piliers du Quality Score (qualité des annonces, taux de clic, page de destination). Selon cet outil, la croissance du Quality Score est due à une croissance des deux premiers indicateurs, qualité des annonces et taux de clic, tandis que le troisième reste inchangé (page de destination). Cette analyse met en valeur la pertinence des balises d’insertion de mots-clés et la solidité de tout le dispositif Search & IA.
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Antoine Wintrebert, Responsable Marketing Digital chez Groupe Macif
« Keyade nous a accompagnés dans notre ambition de construction d’une usine à leads et nous a permis d’accélérer nos efforts de digitalisation. Ensemble nous avons imaginé des campagnes modernes adaptées à nos enjeux, intégrant le machine learning et les fonctionnalités IA. Grâce à cette stratégie basée sur l’IA, Macif a pu gagner des parts de marchés sans accroître ses investissements, une performance remarquable compte tenu du contexte concurrentiel fort. Le succès est tel que nous avons décidé d’injecter 26% de budget supplémentaire en Search en 2021, afin de répondre à des objectifs encore plus ambitieux. »