En tant que fournisseur de solutions data Marketing, nous sommes souvent confrontés aux problématiques de ciblage marketing. Les marketeurs et commerciaux du BtoB qui commandent des fichiers de cibles peuvent être déçus des résultats de leurs campagnes et attribuer une grosse partie de leur déception au fichier. Ils n’ont pas tort. Le ciblage a sa part évidente dans la réussite d’une campagne. Rappelons qu’une bonne campagne c’est 25% de ciblage, 25% de la qualité de la donnée, 25% de message, 25% du canal. Alors, autant prendre son temps pour cibler efficacement.
Préambule
Traditionnellement en BtoB, la création de fichiers de prospection se base sur 4 grands critères : le secteur d’activité de l’entreprise, sa taille, sa zone géographique et la fonction de la personne ciblée.
Le résultat de ce type de prospection se traduit souvent par des fichiers très volumineux et peu qualitatifs. Une fois la campagne lancée la déception peut être grande notamment à cause des taux de transformation souvent très faibles. Atteindre 10% d’ouverture est déjà un bon résultat. Aller jusqu’à la signature relève souvent de l’exploit, et ce malgré un message pertinent.
Même si les sirènes du « plus j’en envoie, plus j’aurais de retours, c’est mathématique » sont tentantes, il est souvent plus efficace de prendre plus de temps dans la préparation de ses cibles de prospection.
Alors comment s’assurer de meilleurs résultats ?
Détenir plus d’informations sur nos cibles nécessite une bonne base de données. Cette dernière rentre à deux niveaux dans la performance de la campagne. Dans le ciblage évidemment pour attaquer une cible plus précise, mais également dans le message en lui-même, l’un n’étant pas forcément lié à l’autre.
Prenons un exemple
Un vendeur de matériel de construction souhaite cibler des PME du BTP de Bretagne pour qu’ils se fournissent chez lui. Il souhaite lancer une campagne téléphonique et une campagne terrain au travers de ses commerciaux.
Le résultat d’un ciblage traditionnel (BTP, Bretagne, entreprises de moins de 20 salariés) vous donnera une cible de plus de 100 000 entreprises. Autant dire qu’il sera difficile de faire une grande différence parmi les nombreux appels que ces entreprises pourront recevoir. De plus, le message risque d’être trop généraliste pour être percutant.
Analysons maintenant ces 100 000 entreprises.
Essayons de chercher parmi elles des micros segments, des cibles, qui permettront de mieux les identifier, mais aussi de mieux leur parler. Par exemple, identifions leurs domaines spécifiques de travaux. Au-delà de la nomenclature des Activités françaises peu précise, cherchons leur réelle activité. Sans être spécialistes, les professionnels de l’isolation ou du chauffage ne devraient pas avoir besoin du même matériel. Cela tombe bien des bases de données existent pour cela.
Pourquoi ne pas détecter également les artisans reconnus garants de l’environnement ? Ceux engagés dans une vraie démarche de qualité. Cette information pourrait avoir une vraie plus-value dans le message adressé.
Croisons maintenant plus spécifiquement à la zone d’implantation de l’entreprise. Ici, le géomarketing prend tout son sens. Si vous souhaitez lancer vos commerciaux, autant cibler directement les entreprises plus grandes avec un bureau, siège administratif plutôt que des artisans qui risquent d’être sur des chantiers. Plus encore, ciblez les plus proches de vos agences pour optimiser les coûts de prospection.
Au final, une telle démarche nous permettra d’identifier plusieurs segments cibles à qui il faudra adresser un message et/ou un canal propre.
Par exemple :
- Les professionnels du chauffage et de l’isolation adressés avec un message email propre sur le type de matériel dont ils peuvent avoir besoin
- Les professionnels du chauffage certifiés RGE adressés par téléphone avec un script orienté sur leur certification RGE
- Les PME du bâtiment qui seront visitées par les commerciaux directement
- Les autres pros du BTP avec un message plus généraliste adressé par emails
- …
Ce n’est qu’un exemple évidemment. Des milliers de bases de données, privées ou publiques, existent aujourd’hui et permettent d’être beaucoup plus informés. Un équilibre est alors à trouver entre le temps passé à collecter de la data et la construction de la campagne.
L’art de trouver la data qui fera la différence
La méthode analytique
L’exemple décrit plus haut relèverait davantage d’une méthode analytique. Croiser les données, matcher des informations de plusieurs sources, les charger dans les applications de cartographie.
L’avantage est que l’information est maîtrisée de bout en bout. Les cibles peuvent adaptées en direct des tests peuvent être lancés sur des petites cibles. L’inconvénient réside dans le nombre et le coût de préparation de ces campagnes. À trop vouloir cibler, la charge horaire risque d’être lourde, notamment pour une entreprise sans analyste marketing.
La méthode statistique
Il existe alors une méthode plus automatisée. Rentrer un maximum d’informations dans un modèle statistique, lancer une première campagne et détecter parmi ceux qui ont répondu le ou les éléments statistiques qui les distinguent des autres. C’est ce qu’on que l’on va appeler un score marketing ou d’appétence. L’algorithme fera lui-même le travail pour créer des micros segments jugés pertinents statistiquement.
Pour plus d'informations sur notre plateforme Analytics by Ellisphere, cliquez ici.