Le défi .

Un détaillant mondial de mode rapide devait augmenter l’acquisition de clients, réduire les coûts et cibler efficacement les promotions des clients. Historiquement, ils examineraient les informations des client qui se limitaient aux données démographiques collectées lors des transactions de vente. Mais aujourd'hui, les comportements de leurs clients changeaient et de plus en plus d'interactions se produisaient sur plusieurs canaux, ils avaient besoin de pouvoir mieux comprendre les comportements, pourquoi ils changeaient et l'impact que ceux-ci avaient sur leur entreprise.

La solution .

• Création d'un référentiel de données
• Données client corrélées, historiques d'achat des clients et informations de profil, ainsi que comportement sur les sites de réseaux sociaux.
• Testé et quantifié l'impact de différentes tactiques promotionnelles sur le comportement et la conversion des clients.
• Utilisé l'historique d'achat et de navigation du client pour identifier les besoins et les intérêts, puis personnaliser les promotions pour les clients.
• Construit un modèle d'attribution basé sur l'IA.
• Surveillance du comportement d'achat des clients et de l'activité des médias sociaux pour générer des offres opportunes aux clients afin d'encourager les achats en ligne.
• Construit un algorithme pour suivre les thèmes clés qui génèrent des conversations afin d'identifier rapidement les pics dans les conversations.
• Création de tableaux de bord mensuels de détection des tendances et des anomalies avec des informations et des recommandations.

Les résultats .

• Réduction de 32% des CAC (coûts d'acquisition des clients).
• Augmentation des scores de satisfaction client de 16% et réduction du taux de désabonnement de 21%.
• Augmentation des acheteurs récurrents de 11% au cours des 3 premiers mois.
• L'utilisation d'une modélisation d'attribution appropriée a permis une efficacité du budget marketing: diminution du budget marketing de 10%, tout en augmentant les revenus de 35%
• Augmentation de la notoriété de la marque de 30% au cours des 6 premiers mois.
• Augmentation de la base de données de 20%.
• Ayant la possibilité de surveiller et de réagir au buzz sur un sujet spécifique dans les médias sociaux, ils ont constaté une augmentation spectaculaire des taux d'engagement.