Drive-to-store : comment mesurer l’impact d’une campagne marketing sur le trafic magasin ?

KPI : trois lettres qui résonnent chez tous les professionnels du marketing. Des indicateurs clés de performance qui, s’ils sont bien utilisés, peuvent mesurer concrètement les résultats d’une campagne marketing. Or, des KPI, il en existe des centaines. Trouver le bon est donc essentiel pour s’assurer que son outil de mesure soit pertinent. Et quand on parle de drive-to-store, le premier KPI qui vient à l’esprit est toujours le même : la visite en magasin.

Seulement, la mesurer n’est pas forcément à la portée de tout le monde. Si le GPS est une des technologies les plus communes, c’est loin d’être la seule et la plus pertinente. Et si on s’appuyait sur les bonnes données pour une mesure plus efficace de l’impact des campagnes ?

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La géolocalisation : le nerf de la guerre

Combien de personnes ayant vu votre publicité sur Facebook se sont effectivement déplacées en magasin ? Comment savoir si votre budget marketing est bien investi ?


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Pour un annonceur, l’utilisation de la géolocalisation est un facteur clé de succès si cette dernière est bien employée. Pour y parvenir, le point d’entrée est généralement le même : le smartphone des visiteurs ou des clients. Grâce à une réconciliation des data online et offline, portée notamment par des solutions d’in-store analytics, l’analyse des données issues de multiples sources permet de mesurer l’impact de la campagne.

Un impact qui n’est d’ailleurs pas qu’une question de volume ou de ratio. C’est aussi un moyen de personnaliser les messages avec davantage de précision. Plus les publicités sont ciblées, plus elles seront appréciées, pertinentes, et donc moins coûteuses sur le volume.

Mesurer la localisation : bonnes pratiques

Ce qui peut sembler simple en apparence : trouver et partager la position géographique d’une personne, dans le strict respect du cadre législatif en vigueur, est en réalité un travail qui nécessite une vraie expertise technologique.

Pour les commerces extérieurs à densité faible ou moyenne : la géolocalisation au sein d’applications mobiles faisant appel aux fonctions GPS du smartphone est un grand classique et sert parfaitement cette typologie malgré un degré de précision variable de 5 à 15 mètres selon les smartphones. L’absence d’obstacles comme des immeubles de grande taille le rend suffisamment efficient à proximité des commerces qui ne sont pas juxtaposés.

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Pour les grands centres commerciaux à forte densité : GPS, SDK marketing et requêtes publicitaires peuvent fonctionner de concert à partir du moment où le volume de visiteurs est important. L’équipement de Smart Box vient parachever la mesure pour davantage de finesse et de précision. C’est une stratégie qui concerne notamment les grandes enseignes nationales, très présentes dans les centres commerciaux avec un taux d’occupation de 72% en 2017 (contre 32% en centres-villes) selon la 5ème édition du CODATA Digest. Un ensemble de solutions qui garantit une localisation précise de votre client, pour qu’une visite dans la boutique située juste à côté de la vôtre ne soit pas intégrée dans vos metrics.

Pour limiter la fraude ou les informations erronées : les requêtes publicitaires restent un levier à utiliser avec prudence. L’utilisation de plateformes programmatiques pour extraire la géolocalisation au moment de l’affichage d’une publicité ne doit pas constituer votre unique source d’informations. La géolocalisation via le SSP / bid request peut être source d’erreur ou de fraude. En effet, toutes les données ne sont pas remontées (adresses IP, durée de visite, etc.), et quand elles le sont, elles ne permettent pas de vérifier une localisation précise de l’utilisateur. Par ailleurs, la mesure de la performance de la campagne reste basée sur une estimation de visites potentielles (calcul de l’uplift).

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Pour être efficace, la solution de géolocalisation de vos clients doit prendre en compte les contraintes de votre environnement. Entre le volume attendu, l’emplacement de votre boutique, les flux de circulation et les défis de connectivité liés à l’architecture, la réussite tient dans la synergie d’une mixité d’outils. 

Une complémentarité des technologies indispensable pour un reach plus élevé et des données qualitatives cross-device fiables et pertinentes. De quoi faire les bonnes analyses et prendre les bonnes décisions.