Danone améliore sa connaissance client et le reach adressable grâce au Safe Haven de LiveRamp
Danone a collaboré avec des partenaires retailers pour découvrir de nouveaux insights sur leur audience, en changeant son approche vis à vis des investissements médias et en renforçant sonéquipe
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34%
De tous les acheteurs sont maintenant adressables
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17%
d'augmentation des ventes en ligne
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24.7%
d'impact supplémentaire sur les ventes totales mesurées sur Facebook et Google
Solution
Afin d’atteindre ses objectifs importants à long terme, Danone s’est tourné vers Numberly et LiveRamp pour concevoir un test centré sur deux objectifs : 1. Comprendre l’impact de la publicité numérique sur les segments d’audience et leur parcours d’achat chez un grand retailer. 2. Optimisation des activations omnicanales sur la base des données transactionnelles fournies par ce retailer. Danone a commencé par tirer profit des experts du marketing data chez Numberly qui ont déployé Safe Haven de LiveRamp. Safe Haven est une base de données avancée qui prend en charge l’activation omnicanale, la modélisation et une sécurité complète des données pour permettre la collaboration entre de nombreux partenaires commerciaux de confiance. Safe Haven a fournit la base conforme aux réglementations pour rafraîchir la connaissance client de Danone.
Ensuite, Danone a travaillé avec les experts analytics de Numberly pour aider à la conception des tests, au raffinement des segments historiques, à la stratégie de campagne et à la mesure d’efficacité marketing. Numberly a également aidé à identifier les éléments de données manquants provenant des retailers afin de compléter le travail d’analyse avec une grande précision. Enfin, les partenaires retailers ont été invités à discuter des niveaux de data collaboration nécessaires avec Danone. Ces partenariats ont rapidement progressé en raison de la sécurité des données intégrée dans Safe Haven et du fait que toutes les données de vente soient pseudonymisées et sans information directement identifiables. Les données ont toujours été gérées et sous contrôle, car Safe Haven ne permettait pas la copie ou l’exportation des registres de données. Toutes les étapes étaient maintenant complètes pour que Danone puisse mener une expérience qui jetterait les bases de ses objectifs les plus importants : passer à la publicité post-cookie et avoir la main sur l’avenir de ses données.
Pré-étude : Voici comment ils ont réussi :
Grâce à un passage en revue des segments et une conception expérimentale L’équipe de Numberly a recommandé que les segments et les audiences de campagne existants de Danone soient examinées en ce qui concerne les nouvelles informations des consommateurs. Les registres de vente étaient liés à des définitions d’audience révisées construites avec l’identifiant durable de LiveRamp comme clé de reconnaissance pour les données. L’analyse des performances historiques des revenus pour ces segments était maintenant possible au niveau des registres, et a conduit à l’abandon d’un segment en raison de mauvaises performances de ventes et à la fusion de deux segments en raison des comportements d’audience hautement corrélés. En outre, deux nouveaux segments de test ont été créés et ont été considérés comme des candidats de performance à partir des données des acheteurs. Sur la base de cette pré-étude, une conception expérimentale a pu être mise en place pour mesurer et optimiser l’incrémentation réelle sur ces six segments.
Des segments fortement activés directement de l’environnement Safe Haven, permettant une cohérence entre les canaux dans la définition des audiences de Danone. Cette définition cohérente a augmenté la confiance dans les informations post-campagne et était également essentielle à une stratégie de fidélisation réussie. Le maintien précis de groupes de contrôle sur les canaux pour chaque segment était important non seulement pour mesurer le lift, mais aussi de parvenir à une vraie compréhension de l’impact du marketing. Les segments people-based avaient déjà aidé en veillant à ce qu’il n’y ait pas de chevauchement pour compliquer l’analyse avec des impressions partagées. Numberly était maintenant prêt à exécuter un split 80/20 précis d’audience (exposé/non exposé) pour fournir une base de référence pour l’optimisation du mix médias personnalisé pour chaque segment pendant la campagne.
Exécution et mesure
Numberly a activé des segments directement depuis l’environnement Safe Haven, permettant une cohérence entre les canaux dans la définition des audiences de Danone. Avec l’aide de Numberly, Danone a sélectionné Facebook et DV 360 comme premiers canaux à tester. Numberly a développé des alternatives médiatiques pour les campagnes pour tester les appels traditionnels spécifiques à des segments avec de nouveaux designs de campagnes par des similarités au niveau des données avec des segments voisins. . Un résultat surprenant a été découvert tôt dans l’analyse, c’était une corrélation faible des mesures d’engagement (par exemple les taux de complétion vidéo) et des performances des ventes. Sans accès à l’analyse des revenus au niveau des personnes, les campagnes précédentes avaient supposé que les mesures d’impression et d’engagement fournies par les éditeurs étaient des indicateurs d’intention de ventes. L’analyse quotidienne de Numberly et les examens de stratégie hebdomadaires ont révélé que ce n’était pas le cas, et les décisions de campagne futures ont dû séparer ces facteurs et les appliquer indépendamment à des objectifs de campagne spécifiques. Lorsque la campagne a pris fin, la hausse globale du taux de conversion était de 7,9 %. Pendant ce temps, le retailer a également vu un trafic et un engagement accru sur les pages de produits Danone : les conversions du e-commerce ont augmenté de 22,4 % et le chiffre d’affaires total a augmenté de 24,7 %. Étonamment, les deux segments d’audience nouvellement découverts par Numberly étaient les plus performants dans l’ensemble. L’objectif initial de Danone d’améliorer sa stratégie de médias a réussi, tout comme son objectif d’augmenter sa connaissance client, de remettre en question des anciennes hypothèses et de débloquer des informations qu’ils n’auraient pas obtenu autrement.
Resultat
Danone a réussi à optimiser les segments d’audience et a atteint un haut niveau d’adressabilité et de mesure des consommateurs, tout en améliorant leur connaissance client. Ce test était révolutionnaire pour Danone. Les techniques et les équipes utilisées pour atteindre ces résultats constituent maintenant la base de ses nouvelles opérations de marketing, permettant à la marque de posséder ses données et de construire des relations directes avec les consommateurs – un exploit rare pour un CPG, mais rien d’impossible avec une Data Collaboration
État actuel
Le parcours de Danone l’a amené à un endroit d’agilité marketing innovant. En collaborant avec des partenaires de retail et en tirant parti de Safe Haven de LiveRamp et des data scientists de Numberly, Danone est maintenant capable de :
- Évaluer les objectifs business avec le budget de marketing par canal.
- Mesurez avec précision les KPI sur une base hebdomadaire.
- Optimiser les canaux de vente pour s’aligner avec les priorités commerciales.
- Exécuter des campagnes en utilisant un ID durable et non basé sur les cookies.