Adrien Marand

Adrien Marand

Lead Scoring Expert Manager
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Génération de leads : comment optimiser ses investissements publicitaires ?

Depuis quelques années, la tendance est à la digitalisation des parcours clients. Ce qui se faisait traditionnellement hors ligne se fait de plus en plus en ligne, et les utilisateurs sont plus enclins que jamais à effectuer un parcours intégralement online. La pandémie de Covid-19 a d’ailleurs largement accéléré cette tendance ; il est donc désormais crucial pour les annonceurs d’optimiser au maximum leurs parcours en ligne et leur stratégie d’acquisition. 

Un élément central dans cette optimisation est l’utilisation des données First-Party : une étude du BCG de 2020 a montré que les entreprises qui intégraient ces données dans le parcours client pouvaient voir leur coûts d’acquisition diminuer jusqu’à 30%, et leur revenu incrémental augmenter jusqu’à 20%. Pourtant, cette intégration reste un challenge pour les annonceurs : toujours selon le BCG, elle concerne aujourd’hui seulement 2% des entreprises. 

Pour les annonceurs cherchant à générer des leads, une utilisation clé des données First-Party est la valorisation des leads, en fonction de leur qualité.

L’enjeu est de taille : en intégrant la valeur générée par vos clients dans les plateformes d’acquisition, comme Google Ads ou Facebook Ads, et en adoptant une stratégie d’enchère maximisant la valeur de conversion, celles-ci sont capables d’orienter l’investissement vers les prospects présentant la plus forte valeur ajoutée, le rendant plus efficace qu’un investissement orienté sur le volume de conversion. 

Or, pour ces annonceurs, il est souvent difficile de calculer la valeur de la vente finale en fonction du lead initial, en particulier lorsque la vente réelle a lieu hors ligne, ou lorsque les délais de conversion sont longs.   

Chez Making Science, nous avons développé Gauss Smart Advertising, une solution de lead scoring basée sur l’IA et RGPD-compatible, pour aider les annonceurs à exploiter leurs données First-Party et répondre à ce challenge. Grâce à son modèle de machine learning, Gauss Smart Advertising est capable de valoriser vos leads en temps réel, et donc d’optimiser votre investissement publicitaire. 

Notre solution fonctionne en trois temps : 

  • La collecte des données : Nous commençons par récolter des informations sur les utilisateurs, à partir des données de navigation sur le site Web et des données historiques, comme les ventes ou le churn.
  • La prédiction et la modélisation : À partir des informations récoltées, notre IA est capable de modéliser et prédire des caractéristiques de vos prospects et clients, telles que leur lifetime value ou leur propension à acheter on line ou off line. Cette prédiction est modélisée à l’aide d’un score, et est appliquée en temps réel à chaque lead entrant.
  • L’activation de la plateforme marketing : Enfin, ce score est renvoyé dans les plateformes publicitaires, afin de donner une valeur de conversion à vos leads de manière dynamique. A l’aide de cette information supplémentaire, les algorithmes d’enchères sont ainsi capables de comprendre qui sont les profils à la valeur la plus élevée, et ainsi d’affiner leur ciblage en fonction de la valeur réelle qu’aura votre lead une fois devenu client. Cette optimisation permet d’augmenter les ventes jusqu’à 20% et de diminuer le CPA jusqu’à 15%.