Un acteur de renom de l’e-commerce suisse et client de longue date de Webrepublic mise depuis plusieurs années sur le marketing digital pour promouvoir sa gamme de produits auprès de sa clientèle existante et de ses prospects. Grâce à ses activités de marketing digital, ce commerçant a recueilli de précieuses données au sujet du comportement des utilisateurs sur différents canaux digitaux. Celles-ci sont désormais exploitées sur l’ensemble des plates-formes: afin d’optimiser les performances des publicités Facebook, Webrepublic teste pour la première fois une approche innovante du ciblage s’appuyant sur les données Google. Le test révèle le potentiel des possibilités de ciblage sur l’ensemble des plateformes: les coûts par achat effectué sont moindres et le Return On Ad Spend est augmenté.

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Le projet en un coup d’oeil

Situation de départ

De par leur large portée et leurs bonnes performances, les réseaux sociaux sont une composante essentielle du mix marketing de l’e-commerçant. Dans ce domaine, le développement continu des campagnes est crucial. Comme elle promeut des produits sur les réseaux sociaux et au travers de Google Ads depuis de nombreuses années, l’entreprise dispose de grands volumes de données sur le comportement des utilisatrices et des utilisateurs. L’e-commerçant souhaite exploiter ces données de manière rentable sur les canaux digitaux afin d’atteindre le bon groupe cible pour un coût le plus faible possible.

 

Objectifs

  • Exploiter efficacement les données utilisateurs disponibles de Google et Facebook sur différents canaux digitaux
  • Réduire le coût par achat sur Facebook et augmenter le Return on Ad Spend

Mesures

L’équipe Social Media de Webrepublic souhaite tirer parti des possibilités de ciblage sur l’ensemble des plates-formes et en évaluer les performances. A cette fin, elle teste un ciblage s’appuyant sur le Google Click Identifier (gclid) et sur les données du pixel Facebook. De par le nombre élevé d’achats déjà effectués sur Facebook Ads, le gestionnaire d’annonces de l’e-commerçant se révèle particulièrement adapté pour ce test. L’algorithme de Facebook réagit très rapidement aux modifications grâce aux données disponibles, ce qui se traduit en des résultats significatifs lors du test. 

En collaboration avec les divisions SEA et Digital Analytics de Webrepublic, nous constituons sur Facebook des groupes cibles conformes au RGPD sur la base des données gclid.

 

La configuration du ciblage en détails

Grâce aux annonces dynamiques de produits sur Facebook, l’e-commerçant procède généralement à un retargeting pour s’adresser aux utilisatrices et aux utilisateurs ayant ajouté un produit à leur panier sur le site Web de l’e-commerçant avant de quitter le site en question sans avoir finalisé leur achat. Par ailleurs, une nouvelle clientèle potentielle peut être approchée parmi les audiences similaires. Les groupes cibles gclid, utilisés pour la première fois, sont comparés aux groupes cibles existants (en s’appuyant sur le pixel Facebook). Cela permet d’évaluer tout écart de performance éventuel au terme des campagnes. La configuration du ciblage est la suivante:

 

Groupe test A:

  • Groupe cible gclid vs groupe cible du site Web en s’appuyant sur le pixel Facebook (exclusivement de l’audience gclid et acheteurs)

 

Groupe test B:

  • Audiences similaires gclid (à l’exception des visiteurs du site Web et acheteurs du pixel Facebook) vs audiences similaires des acheteurs du site Web sur la base des données du pixel site Web Facebook (à l’exception de l’audience gclid et de ses audiences similaires).

Afin d’éviter le chevauchement des points de données, une procédure d’exclusion a été appliquée aux groupes cibles respectifs.  Les deux comparaisons au sein du groupe test A et du groupe test B doivent fournir des indications importantes sur l’utilisation des quatre différents groupes cibles. Cela doit permettre de montrer:

  • Si l’utilisation du groupe cible sur la base des données gclid entraîne de meilleures performances que les visiteurs du site Web sur la base des données du pixel Facebook.
  • Si le groupe cible similaire gclid est plus performant que celui des acheteurs du site sur la base des données du pixel Facebook.

 

 

 

 

À PROPOS DU GOOGLE CLICK IDENTIFIER

Le Google Click Identifier (gclid) est ajouté à l’URL après un clic sur une annonce Google Ads. Cela permet aux annonceurs de retracer quelles annonces ont été cliquées lors de chaque visite du site Web, grâce à des outils de suivi comme Google Analytics. 

 

Résultats

Au sein du groupe test A, on a constaté que le groupe cible qui se base sur les données gclid obtient de meilleures performances: le groupe cible basé sur les données gclid a conduit à un ROAS plus élevé et dans le même temps à une réduction des coûts par achat.

Le test entre les nouveaux clients potentiels (groupes cibles similaires) n’a révélé aucun gagnant: bien que des coûts par achat légèrement inférieurs aient pu être obtenus pour le groupe cible similaire sur la base des données gclid, le groupe cible similaire sur la base des données du pixel Facebook présente un ROAS légèrement plus élevé. Ces résultats montrent qu’en attirant de nouveaux clients potentiels, l’utilisation des deux groupes cibles, et donc des deux sources de données, peut être très pertinente – en fonction de la mesure qui représente les indicateurs clés de performance (KPI) de la campagne.

Les résultats des deux tests montrent que l’intégration supplémentaire des données gclid au sein des groupes cibles permet d’améliorer les performances de la campagne:

Les performances des annonces dynamiques de produits sont renforcées par l’association des deux sources de données: 

  • diminution du coût par achat de 45%
  • augmentation du ROAS de 125% sur la base de l’attribution «1 jour après le clic»
  • Une approche holistique est nécessaire pour la conception de la campagne et la définition des groupes cibles: les résultats de la campagne servent de base pour les futures possibilités de ciblage au-delà du SEA et des réseaux sociaux

Les résultats sont basés sur la fenêtre d’attribution Facebook «1 jour après le clic» et ont été collectés entre le 2 et le 16 mars 2020.

 

«Les réseaux sociaux représentent un canal de performance puissant. Une telle approche du ciblage pourrait être déployée sur une multitude d’autres sources de données. Le ciblage gclid n’est, espérons-le, qu’une première étape et une inspiration pour exploiter tout le potentiel des options de ciblage multi plateformes sur les réseaux sociaux.»
Portrait Melissa Guentharft

Melissa Günthardt

Consultant Social Media Marketing, Webrepublic AG