Comment augmenter l'efficacité du remarketing avec les données de votre CRM

Si vous disposez d'une grande base de données d'achats et de préférences clients, vos spécialistes du marketing peuvent l'utiliser pour un ciblage efficace, ce qui vous donne un avantage concurrentiel. Vous pouvez enrichir les données de Google Analytics avec les informations de votre système CRM et créer des audiences basées sur ces données combinées pour le remarketing et les newsletters par e-mail.

Mais pourquoi combiner des données et pourquoi les fonctionnalités standard de Google Analytics ne suffisent-elles pas ? Lorsque vous créez une audience dans Google Analytics, vous ne pouvez cibler les utilisateurs qu'à partir du moment où ils atteignent cette audience. Autrement dit, les utilisateurs doivent d'abord remplir certaines conditions. Si un client n'a pas été actif récemment sur votre site, il ne tombera pas dans le segment ciblé.

Par exemple, supposons qu'un client ait acheté une poussette il y a plus de trois mois et qu'après cela, il n'ait rien fait sur le site. L'achat a eu lieu il y a longtemps, de sorte que le client ne tombe pas dans le segment Google Analytics souhaité. Cependant, nous savons que ce client est intéressé par la catégorie Produits pour bébés, et cette information se trouve dans la base de données interne. Alors pourquoi ne pas en profiter ?

Pour la collecte et le traitement, nous vous recommandons d'utiliser Google BigQuery pour le stockage dans le cloud. Il y a plusieurs raisons à cela:

• Frais peu coûteux et transparents : vous n'êtes facturé que pour les ressources BigQuery que vous utilisez.
• Vous n'avez pas besoin de démarrer des serveurs supplémentaires pour faire face à des volumes de données accrus.
• Il est pratique de traiter les données à l'aide de SQL et de fonctions définies par l'utilisateur (JavaScript).
• Grâce à des bibliothèques prêtes à l'emploi, BigQuery est facile à intégrer à d'autres services, outils de visualisation, outils d'analyse de données, etc.
• Les certificats de sécurité vous permettent de stocker même des informations personnelles sur les clients (nom, numéro de téléphone, numéro de carte de crédit, etc.) dans BigQuery, ce que vous ne pouvez pas faire dans Google Analytics.

Pour tirer le meilleur parti de vos données accumulées, vous pouvez :

• Exportez les données d'activité des utilisateurs de Google Analytics vers Google BigQuery.
• Téléchargez sur Google BigQuery les informations sur les clients et les achats à partir de vos systèmes CRM/ERP internes.
• Traitez les données dans BigQuery pour former des segments.
• Transférez les données de BigQuery vers Google Analytics et créez des audiences de remarketing.

Les données seront combinées selon ce schéma :

Jetons un coup d'œil à chaque étape.

Il existe deux façons de transférer des données non échantillonnées sur le comportement des utilisateurs d'un site vers Google BigQuery :

1. Pour les utilisateurs de la version payante de Google Analytics 360, BigQuery Export est disponible. Les données de la journée en cours sont collectées dans un tableau intermédiaire et mises à jour toutes les 8 heures. Le tableau final est formé le lendemain, et le tableau intermédiaire est supprimé. Moyennant des frais supplémentaires, vous pouvez activer l'exportation en continu vers un tableau séparé où les données seront mises à jour toutes les 15 minutes.

2. Si vous disposez de Google Analytics standard, vous pouvez utiliser OWOX BI pour collecter des données non échantillonnées. OWOX transfère les informations à Google BigQuery directement depuis votre site, parallèlement au suivi Google Analytics.

Étant donné que les données sur les actions des utilisateurs sur le site entrent dans votre projet Google BigQuery en temps quasi réel, vous pouvez rapidement envoyer des messages déclencheurs, désactiver les campagnes inefficaces et redistribuer votre budget.

Vous pouvez en savoir plus sur les différences entre ces méthodes dans notre article sur les différences entre OWOX BI et Google Analytics 360.

Pour mettre en place le remarketing, vous aurez peut-être besoin des données suivantes de votre CRM :

• Données utilisateur personnalisées : e-mails, statuts de commande et d'abonnement, informations sur l'activité, données de la carte de fidélité, etc.
• Données sur les commandes et les retours
• Données sur les campagnes SMS, les promotions, etc. détenues à différents moments

Vous pouvez importer ces données de votre CRM vers Google BigQuery par vous-même ou avec l'aide de développeurs.

La collecte de toutes ces informations dans un référentiel unique simplifiera la vie de vos marketeurs. Le fait de disposer de données au même endroit facilite la corrélation de données disparates et la recherche d'informations utiles pour votre entreprise. Voici quelques exemples de la façon dont une entreprise peut utiliser les données combinées de BigQuery.

En examinant le comportement des utilisateurs sur les pages du catalogue, vous pouvez identifier les filtres les plus populaires. Ensuite, vous pouvez les classer et afficher une liste déroulante classée par pertinence.

Les marketeurs d'une boutique en ligne peuvent analyser les interactions des visiteurs du site avec la recherche interne pour la rendre plus confortable et efficace en affichant les offres les plus pertinentes, en identifiant et en traitant les demandes qui conduisent à des invites vides, etc.

Grâce à Google BigQuery, vous pouvez désactiver les services tiers pour afficher des recommandations sur votre site. Au lieu de cela, vous pouvez avoir votre propre outil qui vous permet de contrôler la logique d'affichage et d'améliorer les recommandations dans les blocs Produits populaires, Acheter avec ce produit, « Également intéressé » et d'autres blocs.

Après avoir collecté toutes les données nécessaires dans Google BigQuery, vous pouvez utiliser des requêtes SQL pour attribuer aux utilisateurs des caractéristiques par lesquelles les segments seront formés.

Remarque : Avant d'envoyer des informations de segment de BigQuery à Google Analytics, passez en revue les types de données que vous pouvez importer.

Avec OWOX BI Pipeline, vous pouvez configurer le téléchargement de données de Google BigQuery vers Google Analytics. Cet outil importe automatiquement les segments dans l'ensemble de données souhaité dans Google Analytics. Si le volume de données à importer dépasse les limites de BigQuery, OWOX BI divise automatiquement les données en plusieurs parties et supprime les anciens fichiers avec les téléchargements de données précédents.

Il existe deux manières de créer des audiences de remarketing :

1. Transférez une variable agrégée vers Google Analytics qui inclut les identifiants de différents segments d'utilisateurs. Autrement dit, chaque valeur de cette variable est responsable d'un segment spécifique. Ensuite, à l'aide d'expressions régulières, sélectionnez les catégories nécessaires pour créer une audience.
2. Transférez les caractéristiques spécifiques des utilisateurs (dimensions personnalisées) vers des dimensions personnalisées, qui créent ensuite un segment dans Google Analytics.

En important des données de votre CRM vers BigQuery, vous bénéficierez d'une valeur ajoutée à partir des données stockées dans votre base de données client. En utilisant Google BigQuery et OWOX BI, les spécialistes du marketing peuvent associer chaque utilisateur à son historique de commandes, par exemple, dans les 10 dernières catégories avec lesquelles il a interagi. Les spécialistes du marketing peuvent également enrichir les données des utilisateurs dans Google Analytics avec des informations provenant de comptes personnels : sexe, âge, centres d'intérêt, etc.

Ensuite, sur la base de ces données combinées, les spécialistes du marketing peuvent former des audiences et les envoyer vers Google Ads et Display & Video 360 pour les utiliser à des fins de remarketing et d'ajustement des enchères. Avec cette approche, vous augmenterez considérablement la taille de votre audience.

PS Si vous souhaitez utiliser les données de votre CRM pour créer des audiences mais que vous n'avez pas la version payante de Google Analytics, essayez OWOX BI. Vous pouvez configurer des pipelines et importer des données de Google Analytics vers Google BigQuery (et vice versa) gratuitement. Si vous avez des questions, laissez-les dans les commentaires. Nous serons heureux de vous aider.