Data optimization
Améliorer le ROI du plan marketing stratégique par la construction d’un moteur de priorisation
Problématique
Pour atteindre les objectifs fixés par le top management, la direction marketing cherche à allouer au mieux son budget entre l’acquisition et la fidélisation client, les différentes animations commerciales et/ou offres, les canaux et les cibles.
La complexité devient très importante quand l’animation commerciale est dense, que chaque direction produit souhaite privilégier la mise en avant de son offre vs. celle de son collègue, et que le nombre et la variété de canaux de contact s'accroissent.
Dans ce contexte, beaucoup de temps est consacré à faire des simulations, à argumenter une stratégie vs. une autre, au début de chaque année, mais également en cours d'année sans élément robuste pour arbitrer.
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01.
Modéliser mathématiquement la performance attendue d’une stratégie donnée
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02.
Prendre en compte les performances de campagnes passées par canal/cible pour rechercher l’allocation optimale automatiquement
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03.
Construire une application utilisateur permettant d'estimer les résultats de l’allocation optimale
- Application data comprenant le pipeline d’ingestion, l’algorithme d’optimisation et l’interface utilisateur
- Atteinte des objectifs fixés avec un budget marketing réduit de près de 10%, tout en économisant un temps important des opérationnels consacrés aux simulations
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