S4M lance un nouvel outil pour calculer le ROI d’une campagne mobile-to-store

Par Élodie C. le 25/09/2018

Temps de lecture : 2 min

Bienvenue au CPIV, le coût par visite incrémentale.

Le ROI des campagnes drive-to-store est difficile à calculer : comment différencier le consommateur incité à franchir le palier d’une boutique grâce à la campagne promotionnelle engagée à cet effet, de celui qui passait par là ou d’un client fidèle de la marque par exemple ?

La startup parisienne [tag]S4M[/tag] (à retrouver dans nos pépites Dmexco 2018) veut faire de la visite incrémentale, « l’indicateur de référence pour les marques qui veulent évaluer l’impact de leurs campagnes digitales sur leurs points de vente. » Pourquoi ? En comparant le comportement de deux groupes de consommateurs similaires, l’un exposé à une publicité en ligne et l’autre non, « la visite incrémentale exclut les visites organiques ou celles influencées par d’autres médias« . Le Coût par Visite Incrémentale (CPIV) se révèle donc être « l’indicateur clé de performance le plus pertinent » pour mesure l’impact de ces campagnes mobiles drive-to-store (c’est-à-dire visant à attirer le consommateur vers un point de vente).

La firme a donc analysé le Coût par Visite Incrémentale (CPIV) d’une centaine de campagnes de génération de trafic en magasins à travers le monde (impressions publicitaires et visites en boutiques entre janvier et juillet 2018) pour accoucher du premier benchmark de CIPV pour 7 secteurs d’activité : du luxe, en passant par l’automobile, les grandes surfaces ou les restaurants fast-food est détaillé le coût minimum, maximum et moyen d’une visite incrémentale pour chaque secteur.
Le CPIV de la restauration rapide est à ce titre évidemment faible puisque le panier moyen d’un client est aussi faible que sa fréquence d’achat régulière. Et inversement pour le secteur automobile ou les biens immobiliers, comme le souligne l’infographie.

En outre, S4M a profité de cette étude pour créer un outil (gratuit et accessible en ligne) permettant de calculer le retour sur investissement (ROI) des campagnes drive-to-store, et éventuellement de les ajuster quasiment en temps réel.

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