Comment Trade Me a amélioré les performances des campagnes de 20 % grâce à la CDP et à CustomerAI Predictions de Segment

Défi

Face à des exigences métier toujours plus importantes, l'équipe marketing de Trade Me devait trouver une solution qui lui permettrait de moins dépendre des ressources en data science et de résoudre ses problèmes en la matière en toute autonomie.

Solution

Grâce aux modèles d'IA prédictive flexibles et prêts à l'emploi de CustomerAI Predictions, l'équipe marketing de Trade Me a pu facilement prévoir le comportement des acheteurs et des vendeurs, puis mettre à profit ces prévisions en vue de campagnes plus personnalisées, ciblées et opportunes, le tout sans avoir à faire appel à une ressource dédiée de l'équipe de data science. 

Plus grand site de vente aux enchères en ligne de Nouvelle-Zélande avec plus de 650 000 visiteurs quotidiens, Trade Me est « l'endroit où trouver votre premier logement, lancer une nouvelle entreprise, acheter une voiture, ou faire évoluer votre carrière ». 

Malgré une équipe de data scientists en soutien des cas d'usage et des expériences marketing, la demande croissante en data science à l'échelle de l'entreprise fait qu'il est de plus en plus difficile pour l'équipe marketing de Trade Me d'obtenir les ressources dont elle a besoin.

« Chaque fois qu'un cas d'usage se présente, explique Vaibhav Miskeen, Senior Analyst of Customer Data & Martech, son degré de priorité est fixé en fonction de sa contribution aux objectifs globaux de l'entreprise. Certaines initiatives importantes ont pris le pas sur le marketing, pourtant source de revenus. Nous nous sommes donc mis en quête d'une solution qui nous permettrait de moins dépendre des ressources en data science, et davantage des plateformes pour faire le travail à notre place. »

Twilio Segment est aujourd'hui devenu pour l'équipe Trade Me une plateforme de référence, lui fournissant des profils client unifiés et une base de données fiable et mettant toute la puissance de l'IA prédictive directement entre les mains de ses spécialistes marketing. Grâce aux modèles prédictifs prêts à l'emploi qu'offre CustomerAI Predictions de Segment, l'équipe a pu rapidement anticiper le comportement des futurs acheteurs et vendeurs, puis diffuser des campagnes omnicanal ciblées, sans avoir à faire appel à des ressources supplémentaires en data science. L'équipe a ainsi enregistré une progression significative de ses campagnes d'e-mails et de publicités, tout en améliorant le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) et l'efficacité opérationnelle. 

Améliorer les performances des campagnes et le ROAS grâce à l'IA prédictive 

Grâce à CustomerAI Predictions, l'équipe marketing de Trade Me a pu facilement prédire quels utilisateurs offraient le plus fort potentiel d'engagement et de conversion de différentes manières susceptibles de stimuler les ventes sur sa place de marché en ligne. 

La flexibilité du modèle Custom Predictive Goals prêt à l'emploi de Predictions a permis à l'équipe d'identifier les utilisateurs les plus susceptibles de faire une offre sur un article vendu aux enchères, de procéder à l'« achat immédiat » d'un article vendu aux enchères ou d'acheter depuis leur « panier » dans les 30 jours suivants. Ces prévisions ont ensuite servi à l'envoi de campagnes par e-mail ciblées et opportunes visant à améliorer ces indicateurs d'engagement et de conversion. En mesurant les indicateurs d'e-mails ainsi que le nombre de sessions ouvertes sur le site Web et l'application par e-mail envoyé, l'équipe a observé une amélioration : bien que moins d'e-mails aient été envoyés, le nombre de sessions ouvertes par les audiences ciblées a augmenté. En outre, l'équipe a enregistré une amélioration de 10 % des taux de clics (CTR) et une augmentation de plus de 20 % des taux d'ouverture pour les campagnes élaborées à l'aide de CustomerAI Predictions.

Côté vendeurs, l'équipe marketing a utilisé le modèle Custom Predictive Goals pour déterminer la probabilité que des vendeurs occasionnels et professionnels créent une annonce, en particulier pour des catégories de produits spécifiques telles que « Informatique » ou « Véhicules motorisés ». L'utilisation de ces prévisions basées sur l'IA pour diffuser des offres promotionnelles à destination des vendeurs occasionnels les plus susceptibles de créer une annonce a permis à Trade Me de multiplier par 1,3 les annonces dans sa catégorie « Informatique ».

En comparant les résultats de campagnes payantes testées auprès de vendeurs occasionnels et professionnels que Segment avait qualifiés de fortement susceptibles de créer une annonce dans la catégorie « Véhicules motorisés », aux audiences créées avec l'IA d'une plateforme publicitaire leader, l'équipe de Miskeen a constaté que les audiences résultant de CustomerAI Predictions généraient un retour sur investissement publicitaire (ROAS) 2 à 3 fois plus élevé.

Migrer d'une DMP vers une stratégie de données first-party avec une CDP en temps réel

Lorsque Greg Varley a intégré Trade Me en 2015 en tant que Programmatic & Data Manager, l'entreprise suivait le comportement des clients sur son site Web à l'aide d'une plateforme de gestion de données (DMP). Cette DMP étant toutefois limitée, Trade Me rencontrait les problèmes suivants : 

• Le cloisonnement des données utilisateur sur plusieurs plateformes compliquait la création de profils d'informations unifiés et empêchait une meilleure compréhension de l'audience.
• Les signaux de données n'étaient capturés que pendant la durée de vie du cookie, empêchant d'obtenir une véritable vue longitudinale du client.
• L'entreprise devait miser sur le fait que les grandes entreprises technologiques comme Apple et Google maintiendraient leurs politiques actuelles pour être en mesure de suivre ses utilisateurs au niveau de l'appareil. Par exemple, si Apple venait à empêcher le suivi des identifiants pour les annonceurs (IFDA), les sociétés comme Trade Me risqueraient de perdre une grande partie de leurs données d'audience, précieuses pour les annonceurs sur leurs plateformes.

En 2020, l'entreprise a entamé sa transition vers les données first-party et a rapidement identifié la nécessité de passer d'une DMP à une plateforme de données client (CDP).

Consciente que ce changement représentait une chance de mieux connaître ses clients, d'offrir des expériences plus personnalisées et d'améliorer le retour sur investissement marketing, elle devait néanmoins évaluer l'impact d'une telle migration sur son activité et identifier la solution la plus adaptée à ses besoins. 

« Certains fournisseurs proposaient une offre intéressante, mais ils ne correspondaient pas vraiment au cas d'usage de Trade Me », explique Greg Varley.

Selon Greg Varley, Segment mettait l'accent sur la gouvernance des données et offrait des outils permettant de s'assurer que les données étaient introduites sur la plateforme de telle manière à protéger les cas d'usage en aval de Trade Me. Il ajoute : « Sans une cohérence fondamentale au niveau des données, les résultats que nous nous efforçons de fournir à nos clients et utilisateurs ne seraient pas aussi solides ou efficaces. »

Ayant procédé avec succès à sa migration d'une DMP vers la CDP de Segment, Trade Me a ainsi pérennisé son infrastructure de données tout en protégeant ses recettes publicitaires annuelles et en ouvrant de nouvelles opportunités de croissance avec CustomerAI.

Améliorer la sécurité en limitant l'accès aux données utilisateur

Trade Me maintient son engagement en matière de sécurité des données et de respect de la vie privée en limitant l'accès à l'interface utilisateur à l'aide d'informations d'identification personnelles (PII) pendant la migration vers Segment. Seul un groupe restreint d'individus autorisés dispose d'un accès. Les autres membres de l'équipe Trade Me peuvent accéder à la plateforme, mais uniquement à l'aide de données utilisateur masquées.

Trade Me dispose également d'un mode de gouvernance déterminant qui a accès à l'interface utilisateur et qui est autorisé à l'utiliser et à créer des audiences dans Segment.

En resserrant ses processus et en gérant l'accès au tableau de bord Segment et l'utilisation des données, Trade Me a gagné en efficacité dans la création d'audiences pour ses stratégies publicitaires.

Élargir l'utilisation de CustomerAI Predictions pour un meilleur ciblage publicitaire et une efficacité marketing renforcée

L'équipe continuera de faire évoluer son marketing par moteur de recherche (SEM) à l'aide de CustomerAI Predictions, un outil prêt à l'emploi de Segment, l'objectif étant d'optimiser ses dépenses publicitaires en concentrant le budget sur les utilisateurs les plus susceptibles d'acheter tout en réduisant les montants ou en supprimant les publicités pour ceux les moins susceptibles d'acheter. L'équipe prévoit de tester les audiences basées sur CustomerAI Predictions sur ses publicités reciblées Meta et Google afin d'optimiser les dépenses publicitaires et le ROAS.

Avec Segment, Trade Me peut désormais :

• utiliser l'outil prêt à l'emploi CustomerAI Predictions pour améliorer les performances des campagnes, augmenter les revenus publicitaires et optimiser les dépenses publicitaires ;
• acquérir une compréhension approfondie des clients sur tous les canaux et appareils ;
• assurer la pérennité de son activité en migrant d'une DMP reposant sur des cookies tiers vers une CDP alimentée par des données first-party ;
• cibler les audiences sur les terminaux iOS, ce que la DMP ne permettait pas de faire ;
• augmenter l'efficacité opérationnelle en relevant les défis marketing sans avoir à mobiliser des ressources en data science.