La table ronde organisée par Stat&Geo le jeudi 29 septembre 2016, avait pour but d’échanger autour de vos expériences, idées, questions et solutions sur deux thèmes Marketing Opérationnel bien précis.

Comment optimiser la première campagne marketing à l’ouverture d’un point de vente et tenant compte des zones des magasins existants voisins ?

Comment définir votre zone de chalandise marketing optimisée ?

Lors de vos échanges, vous avez évoqué deux méthodes de construction d’une zone de chalandise à l’ouverture d’un magasin.

  • Construction d’une zone temps d’accès maximum 

Le temps d’accès envisagé est basé sur l’expérience passée et le temps maximum constaté permettant de concentrer 80 à 90% du chiffre d’affaires. Cette méthode est simple et rapide à mettre en œuvre.

La zone te temps d’accès est-elle efficace ?

Pour que cette méthode soit efficace, il  faut que la première campagne publicitaire soit accompagnée d’une création d’une base clients (cartes de fidélité ou codes postaux saisis en caisse). Ainsi, une fois la localisation des clients effectués, la zone peut être ajustée à la hausse ou à la baisse.

En revanche, sans la construction de cette base clients, il est plus difficile d’optimiser la zone. De ce fait, la zone ainsi que les budgets médias sont peu optimisés.

  • Construction d’une zone à partir du fichier client 

Les enseignes présentes à la table ronde tendent à faire évoluer ce principe en se basant sur la connaissance précise de leurs clients (cartes de fidélité, codes postaux) de leurs magasins existants.

Dans les faits : lorsqu’une zone de chalandise est construite après avoir réalisé la géolocalisation des clients, il est possible de définir plusieurs types de zones de concentration du chiffre d’affaires ou de la clientèle. Ces zones sont ensuite comparées en fonction du type d’implantation des points de vente : centre-ville, péri-urbain, attractif, pôle secondaire, zone d’emplois…  La géolocalisation est réalisée à partir des codes Iris, codes Carreaux Insee, Code postaux…

Tous les secteurs d’activité sont concernés = Restauration, Mode/Textile, Bricolage, Alimentaire, Equipement de la personne…

Donc pour un même type d’implantation qu’un point de vente existant et compte tenu des caractéristiques locales de la future ouverture, la zone est déterminée par similitude : rayon et prise en compte de l’impact concurrentiel, profil sociodémographique de chaque quartier, densité urbaine.

La zone à partir du fichier client est-elle efficace ?

La zone prise en compte lors d’une première opération marketing est souvent plus large du fait des exigences des points de vente, toute fois elle permet d’optimiser les coûts des opérations.

Exemple :

  • Norgil : définit ses zones à 30 ou 50 km
  • Flunch : définit ses zones en fonction du profil client, shot à l’ouverture 1000 à 15000 unités envoyées
  • Kiabi utilise son fichier clients afin de cloner les profils par quartier et construire des zones en ouverture…à l’instar de Leroy Merlin qui est passé des zones Isochrones à des zones modélisées.

 

Comment hiérarchiser les quartiers à prospecter ?

Il existe différentes manières de hiérarchiser les quartiers à prospecter.

  • Utilisation de toute la zone sans hiérarchisation : Si des remontées de codes postaux sont réalisées, cela permettra d’abandonner la sollicitation sur des quartiers à faible chiffre d’affaires par ménage et sollicités en publicités ou emails… Cependant, il est difficile de revenir en arrière sur le budget.
  • Utilisation de toute la zone sans hiérarchisation mais avec une exclusion de type de logements : Les opérateurs de distribution Médiapost ou Adrexo proposent ce type de ciblage d’habitat. Les données de l’INSEE permettent également de détailler par quartier le type d’habitat et donc d’optimiser les campagnes de prospectus et d’emailings.
  • Utilisation des critères Insee pour trier les meilleurs quartiers : Les quartiers peuvent être hiérarchisés en fonction des revenus des ménages, des profils CSP et de la sur-représentation des familles avec enfants. Cela permet de distinguer les foyers les plus susceptibles de consommer (en fonction des critères Insee et du profil clients analysés en amont).
  • Utilisation de l’estimation du chiffre d’affaires et du chiffre d’affaires moyen par foyer pour organiser sa campagne par média: Sur la base du fichier clients des magasins (ou des codes postaux ou coupons), nous pouvons estimer pour ce nouveau magasin, dans sa zone et par quartier, un chiffre d’affaires tenant compte de l’éloignement du quartier au futur magasin. Nous estimons également le profil socio démographique des clients, l’effet de la concurrence, les barrières naturelles, la densité urbaine, la densité d’emploi… Cet indicateur (chiffre d’affaires estimé par quartier) permet de hiérarchiser les quartiers et peut être combiné au ciblage habitat Insee ou Opérateurs de distribution. Il permet également de prioriser les médias et les budgets, c’est-à-dire les zones à fort CA potentiel nécessitant un investissement prospectus (Emails/SMS). Les quartiers plus faibles n’étant pas à négliger sont orientés sur des médias moins couteux (Affichage/Réseaux sociaux…)

Quels médias utilisés pour quels quartiers ?

De nombreux moyens de communication sont utilisés :

Médias Commentaires
Campagne AdWord Permet au consommateur d’avoir le nouveau point de vente directement à l’esprit.
Réseaux sociaux Facebook pour la cible jeune. Viadeo et twitter pour la cible professionnelle. Coûts très faibles.
Tractage Couverture de toutes les boites sur la base de la zone déterminée par Stat&Géo.
Mailing Coût faible mais difficulté d’extraire localement.
Publicité en ligne Paiement par clic, optimisation du profil à chaque clic

Comment mesurer l’efficacité des opérations marketing ?

En préambule, nous avons besoins de données objectives pour construire nos démarches, c’est ce qui ressort le plus de vos échanges.

Ensuite, en fonction de vos possibilités et habitudes, la difficulté semble être de construire une démarche de mesures (in fine d’optimisation) par étape claire, simple. L’adhésion des magasins est indispensable.

Les bases de données disponibles pour l’analyse

Afin de construire une démarche visant à mesurer l’efficacité des campagnes marketing, il est nécessaire de disposer d’une base de données représentative de la consommation quotidienne en magasin :

Deux types de base de données majoritairement évoqués :

  • Bases des cartes de fidélité = Identifiant magasin / Identifiant client / adresse / code postal / ville / CA HT consommé jour le jour ou cumulé par période / nb de transactions. L’idéal étant de disposer de la ventilation de la consommation par rayon.

Il est entendu généralement que l’exploitation de cette base peut se faire à partir d’un seuil de poids de CA du magasin concentré par ces clients (>60%).

  • Fichier des relevés de codes postaux par magasin.

Ces remontées doivent idéalement être réalisées tous les jours avec une saisie tous les 10 passages en caisse afin de ne pas perturber le bon fonctionnement des caisses. On garantit ainsi une représentativité des transactions. Il est idéal que chaque CP saisi, soit associé au volume de transactions + CA HT et le produit ou les produits souscrits.

Précision = pour les mesures d’efficacité, ce fichier peut être utiliser seul, mais il est conseiller de l’utiliser en complément d’un fichier de cartes de fidélité.

  • Autres types de bases de données utiles :

Attention pour certains secteurs d’activité : pour bar/ventes d’alcool…pour des raisons de législation. Une carte de prépaiement peut être envisagée afin de ne pas inciter à la consommation et permet de disposer tout de même de la consommation globale, par rayon avec l’adresse physique du client.

Données issus des médias digitaux  = Facebook, Google Analytics et Coupons web :

Facebook = Attention les publicités passées sur ce site ne permettent pas de récupérer une base qualifiée (adresse, emails….) de clients mais juste des clics éventuellement géolocalisés par commune. L’idéal serait d’orienter le clic sur un coupon web à remplir avec les informations nécessaires.

Google Analytics = Idem, ne permet pas de constituer une base de connaissance clients sauf lien avec votre site ou un coupon web.

Tracer les connexions via votre site marchand ou institutionnel. Via l’hébergeur nous pouvons tracer les connexions éventuellement les communes des IP.

Conclusion, les sources de suivi via Facebook et Google…etc, ne sont valables que si un lien URL ou l’acheminement vers un lien de saisi des informations clients est réalisé.

Créer les indicateurs de performance des campagnes publicitaires

Commençons par les canaux digitaux :

Autant il est compliqué d’obtenir une base de données qualifiée autant il est aisé de disposer des mesures de performance d’une campagne au global de l’enseigne ou par magasin :

  • Volume de clics en temps réel.
  • Volume de vues
  • Taux de transformation digitale = nb de clics/nb de vues.
  • Taux de nouveaux clics.
  • Eventuellement par origine du clic = commune.
  • L’idéal pour réellement mesurer l’influence sur la visite en magasin est d’éditer un code opération ou promotion à présenter en caisse ou saisir sur le site web.

Les canaux publicitaires traditionnels :

  • Opérations SMS/Emails (fidélisation, prospection) = traçage facile (ex : taux d’ouverture du SMS).
  • En revanche il est très compliqué d’analyser sans code opération l’efficacité d’une opération SMS/Emails. Ce code sera à saisir sur votre site, un site tiers de coupons ou à présenter en magasin.
  • En revanche dans le cas d’une opération fidélisation sur la base d’un fichier clients, tous les indicateurs de mesures sont remontés à l’individu.

Opération prospectus : il est admis par toutes et tous qu’il est compliqué de mesurer l’efficacité pure d’une opération prospectus, mais que ce média reste porteur et indispensable même s’il doit de plus être accompagné (sur-pression email / ou adaptation au besoin local d’un magasin versus un autre au sein d’une même enseigne), voir dans certains cas (certains quartiers) remplacés par d’autres médias.

Pour mesurer l’efficacité d’une opération (prospectus) suite à l’analyse du taux d’évolution du CA/ Quartier et de la performance CA/Ménage nous réorientons la première campagne de prospectus et nous pouvons créer 3 indicateurs de mesure :

  • Taux d’évolution du CA/ Quartiers distribué et déjà distribué en année N-1 = Mesure d’étalon
  • Taux d’évolution du CA/ Quartiers nouvellement distribué et déjà distribué en année N-1 = taux d’évolution comparer à la mesure d’étalon
  • Taux d’évolution des quartiers que nous ne distribuons plus = comparaison à la mesure d’étalon

L’objectif de la campagne peut être résumer ainsi pour vous :

  • Conserver les quartiers traditionnellement sollicités (mesure étalon) dont la mesure (taux d’évolution du CA et performance par quartier et ménage) >= Mesure moyenne étalon
  • Conserver les nouveaux quartiers dont la mesure >= mesure étalon.
  • Repêcher les quartiers « délaissés » qui connaissent une décroissance du CA < mesure étalon.

Suite à ce premier schéma d’optimisation nous pouvons déjà réajuster la prochaine campagne et nous pouvons segmenter les quartiers suivant leurs comportements = quartiers fidèles quartiers en reconquête quartiers en conquête et quartiers en décroissance.

Sachant qu’en plus cette méthode peut être déclinée par période, produit, média…

Une autre idée a été évoquée et aboutirai à une mesure d’efficacité plus pure :

Nous commencerions par l’étape évoquée ci-dessus = segmenter les quartiers en segments homogènes de performances (les quartiers fidèles/en conquêtes/en reconquête/en décroissance et faible performance…etc).

Par segment, une partie des quartiers, d’un magasin ou tous, est sollicitée par un tracts en boite aux lettres (ou autres médias). Les autres quartiers ne subissent pas cette sollicitation.

Ainsi, l’échantillon n’ayant pas été sollicitée sert de mesure d’étalon (une mesure étalon par segment) et donc l’autre échantillon sollicité de ce même segment est comparé à cette mesure étalon. Et chaque quartier également. Nous disposons alors d’une mesure d’efficacité relativement pure. Un ou plusieurs magasins pilotes seraient idéals et non la totalité pour réaliser ce travail et ainsi voir si la généralisation des conclusions est envisageable.

Merci aux enseignes présentes d’avoir joué le jeu :

Flunch Auchan retail Leroy merlin Norgil
Bricodepot Boulanger Kiabi Nordnet
Fresh burritos Leadformance VandB Conceptsignes
Plv studio