Améliorer l'efficacité du marketing pour un grand distributeur de produits de beauté
Background
Dans le secteur très concurrentiel de la vente de produits de beauté, la compréhension du comportement des clients et la personnalisation des actions marketing sont cruciales pour réussir. Nos experts ont piloté en Offshore le projet Data Science d'un grand acteur du secteur de produits de beauté. Le projet visait à tirer parti de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité des actions marketing et stimuler les ventes. Le défi consistait à traiter et à analyser de grandes quantités de données sur les clients afin d'offrir des expériences personnalisées susceptibles d'améliorer l'engagement des clients et d'augmenter le chiffre d'affaires.
Objective
L'objectif principal était d'analyser de nombreuses données sur les clients, de traduire des besoins commerciaux de haut niveau en informations exploitables et de développer des modèles de marketing sophistiqués afin de stimuler l'engagement des clients et de stimuler les ventes.
Methodology
Pour atteindre ces objectifs, nous avons adopté une approche centrée sur les données, combinée à une collaboration continue avec les équipes d'analystes du client :
Collaboration avec les clients :
Identification des besoins de développement Business
Maintien d’une communication permanente pour assurer l'alignement et intégrer le retour d'information tout au long du cycle de vie du projet
Analyse des données et ingénierie des caractéristiques :
Analyse des données de plus de 35 millions de clients afin d'identifier des modèles et des comportements essentiels pour un marketing efficace
Extraction et conception des caractéristiques pertinentes pour alimenter les modèles marketing, en s'assurant qu'elles correspondent aux comportements clés des clients.
Développement et déploiement de modèles :
Modèles de propension : Conception de modèles permettant de prédire le comportement d'achat des clients, ce qui permet de mieux cibler les efforts / actions marketing.
Customer Lifetime Value - CLV (Valeur Vie Client) : Développement de modèles pour estimer la valeur de la durée de vie des clients, permettant de hiérarchiser les segments à forte valeur ajoutée.
Systèmes de recommandation : Création de modèles de recommandation pour suggérer des produits pertinents aux clients, améliorant ainsi leur expérience d'achat.
Résolution et segmentation des entités : Mise en œuvre de modèles pour unifier le référentiel clients à travers différentes sources de données avec une segmentation en groupes exploitables.
Results
Ciblage amélioré : Précision accrue des campagnes de marketing grâce à l'identification et au ciblage précis des clients à forte propension.
Croissance du chiffre d'affaires : Augmentation significative des ventes, avec une hausse de 48 % des ventes pour 1.000 courriels envoyés.
Efficacité opérationnelle : Rationalisation des processus de marketing, permettant une utilisation plus efficace des ressources et une exécution plus rapide des campagnes.
Amélioration des taux de conversion : Le déploiement de ces modèles a entraîné une augmentation de 24 % des taux de conversion, ce qui démontre l'efficacité des stratégies de marketing personnalisé.
Perspectives
Cette étude de cas met en évidence notre capacité à fournir des informations fondées sur les données et exploitables qui améliorent considérablement l'efficacité du marketing et stimulent la croissance des ventes. En tirant parti de l'analyse avancée et de l'apprentissage automatique, nous avons permis aux revendeurs de produits de beauté d'améliorer l'engagement des clients, ce qui a finalement conduit à une croissance du chiffre d'affaires. Notre approche collaborative a permis de s'assurer que les solutions que nous avons fournies n'étaient pas seulement innovantes, mais aussi alignées sur les objectifs stratégiques du client, le positionnant sur un succès durable sur un marché concurrentiel.
