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Comment le mobile change les règles du drive-to-store

Par Xuoan D. le 19/01/2017

L'apport de trafic en magasin est le Graal recherché par tout annonceur retail.

Or le mobile est en train de bouleverser les approches drive-to-store, grâce à un recueil de données comportementales et géolocalisées avec une précision jamais vue jusqu’alors. Prenons par exemple le cas de Subway qui a connu une hausse de 46,72% du taux de visite de ses restaurants grâce à une campagne mobile. Pour en savoir plus sur les clés du succès de cette prise de parole, nous avons rendez-vous avec Stanislas Coignard, Chief Strategy Officer de S4M.

Le brief

Subway a fait appel aux agences média Lokall (spécialiste du marketing local data-driven) et MediaCom (GroupM) et à la technologie de S4M pour « générer de la notoriété et de la présence à l’esprit au moment le plus opportun » selon Stanislas Coignard. Avec comme objectif in fine de générer du trafic dans les restaurants, en mesurant l’impact de la campagne sur la zone de chalandise de chaque point de vente.

La campagne

Pour cette campagne datant du 2e trimestre 2016, S4M et ses partenaires se sont appuyés sur 4 piliers :

– La géolocalisation

Le geofencing a permis de cibler uniquement les personnes présentes dans un périmètre de 400m autour d’un restaurant Subway. C’est à dire à moins 5 minutes à pieds. Et utilisant la 3G ou la 4G plutôt que le wifi, prouvant une réelle situation de mobilité.

Or pour réaliser ce ciblage local, la gélocalisation n’était pas demandée aux mobinautes : les datas provenaient de l’usage d’apps mobiles de médias, pour lesquelles la géolocalisation avait été activée au préalable. Les adresses IP n’ont pas été utilisées, car « elles ne sont pas assez fiables » selon Stanislas Coignard.

Plutôt que des cookies, des identifiants mobiles anonymisés ont été utilisés – l’IDFA sur iOS et l’Advertising ID sur Android – comme cela est d’usage pour les campagnes mobiles ciblant utilisant les apps

Cette géolocalisation a été utilisée à la fois pour la diffusion de la campagne, mais aussi pour évaluer l’impact de la campagne sur la zone de chalandise des concurrents de Subway.

 

– Le ciblage de l’audience

La campagne a en priorité ciblé les amateurs de fast food, identifiés grâce à des données comportementales et donc la géolocalisation. Adsquare se chargeant de la collecte des données.

 

– Le moment marketing

Cela peut paraître évident mais la campagne a été diffusée uniquement lors des moments d’appétence de l’offre Subway : autour du déjeuner et du dîner.

s4m-moment-marketing

 

– Les formats

S4M a utilisé son format Video2Store permettant d’adjoindre l’information géolocalisée du restaurant le plus proche, au spot branding de la marque.

Ce format interstitiel est complété d’un itinéraire GPS jusqu’au restaurant le plus proche.

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s4m-gps

 

Les résultats

4 748 457 véritables impressions publicitaires (délivrées à 100% + 1 seconde), pour un total de 5 888 086 requêtes publicitaires (le delta n’étant pas facturé).
– 262 160 visites sur la landing page de l’opération, dont les impressions étaient facturées au CPLP (cost per landing page) : 100% de chargement + 1 seconde.
4,26% de taux de clic pour le call-to-action
– Lors de la phase la plus puissante de la campagne, 3,27 % des personnes exposées à la campagne se sont rendues en restaurant Subway contre 2,23 % chez les non-exposés. Ce qui représente une hausse de 46,72% du taux de visite.
– Lors de la phase 2 avec une pression publicitaire plus faible, le taux de visite n’augmente plus que de 20,44%.

Stanislas Coignard commente : « en 12 ans de carrière dans le marketing mobile, je n’avais vu une telle corrélation entre campagne et impact sur le point de vente ».

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Les clés de succès

– Un cas idéal pour le mobile to store

De l’aveu de Stanislas Coignard, la campagne regroupait plusieurs paramètres très favorables à une approche mobile-to-store : « un produit très quotidien avec une forte rotation, un maillage de restaurant plutôt dense, des urbains très proches de leur mobile… nous étions dans notre zone de confort pour une campagne mobile-to-store ». Le challenge aurait été tout autre « pour un réseau de concessionnaires automobiles sur tout le territoire français ! »

 

– Les données des apps des médias

Les données utilisées proviennent ici exclusivement des apps mobiles d’éditeurs. Ces apps accédant bien plus facilement à la géolocalisation qu’un navigateur mobile, ainsi qu’à des données d’usage comme le type de connexion 3G/4G ou WIFI, le bluetooth ou autres. Les plateformes ayant de leur côté prévu que ces données soient anonymisées, cette personnalisation des campagnes renforce la pertinence sans pour autant dévoiler qui se cache derrière un smartphone donné.

 

– Une facturation adaptée au mobile

Comme l’indique Stanislas Coignard, « le mobile est un eldorado, qui génère donc de la fraude, et beaucoup de déperdition lors de campagnes. Il y a énormément de clics non intentionnels, et les terminaux peuvent être très différents, notamment sur Android ».

S4M a donc mis en place une facturation basée sur un chargement à 100% des impressions + 1 seconde. Ce qui prévaut également pour les landing pages, avec le CPLP pour « cost per landing page ». Suivant ainsi les recommandations de l’IAB et du MRC (Media Rating Council).

Perspectives

La prochaine étape pour Stanislas Coignard et S4M ? « Relier une telle campagne au système de caisses ». Avec par exemple un coupon, une offre, ou via la dématérialisation du point de vente, comme c’est déjà le cas chez McDonald’s où le paiement se fait désormais via l’app mobile ou une borne.

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