Cas d’usage 1
Collectez des données first-party pour une meilleur gestion des audiences
Les programmes d’acquisition de clients sont généralement alimentés par des pratiques de données third-party qui déclinent très rapidement. Pour combler cette lacune, les spécialistes du growth marketing devront générer des données first-party à même de favoriser le ciblage de nouveaux clients, en exploitant des données provenant de plusieurs sources. Ils n’ont pas besoin de compter sur les Walled Gardens pour l’acquisition de clients. Exploitez le potentiel des données first-party pour assurer votre segmentation !
Cas d’usage 2
Personnalisez l’expérience pour les visiteurs anonymes
Les clients potentiels anonymes sont ceux qui s’intéressent aux promotions mais qui ne se sont pas encore manifestés. Ils ont démontré qu’ils constituaient une audience de choix, à fort taux de conversion. Les spécialistes en marketing devraient prendre en compte l’apprentissage comportemental avant l’identification afin de proposer une expérience sur mesure. Cette considération favorise de meilleurs taux de conversion et permet de disposer d’informations post-conversion précieuses, susceptibles d’augmenter la valeur client.
Cas d’usage 3
Générez des audiences look-alike d’une grande efficacité
Vous pouvez exploiter les caractéristiques de vos meilleurs clients pour cibler vos meilleurs prospects. À partir des profils de vos meilleurs clients à disposition, vous pouvez générer des listes de clients en utilisant n’importe quel attribut comme base de vos campagnes lookalike. Avec des campagnes lookalike alimentées par des données de first-party robustes, le ciblage de nouveaux clients est plus efficace et efficient.
Cas d’usage 4
Optimisez vos dépenses marketing en éliminant les mauvaises cibles
Parfois, le moyen le plus efficace d’améliorer les performances d’une entreprise n’est pas d’ajouter un ciblage plus élaboré, mais de supprimer les cibles non pertinentes ou de faible intérêt. Une mauvaise intégration implique souvent que certains ensembles de données, comme les achats en magasin ou les données de systèmes spécialisés, ne peuvent pas être utilisés pour la suppression. Cependant, une fois ces barrières levées, les marques peuvent librement exploiter de nouvelles sources de données pour supprimer des clients à moindre intérêt, tels que les acheteurs hors-ligne ou les amateurs de lèche-vitrines. Il est nécessaire de savoir qui vous devez (ou non) cibler et de vous concentrer sur les visiteurs les plus prometteurs.
