Étude de cas Nextail: optimisation à la source des flux de données

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Nextail est le département omnicanal de Blokker Holding, une société de distribution qui compte 10 chaînes de magasins, 2 200 points de vente dans 8 pays (notamment aux Pays-Bas, en Belgique et en Allemagne) et plus de 21 000 employés. Ses marques comprennent Blokker, Intertoys, Leen Bakker, Xenos, ou encore Cook & Co. Nextail exploite 20 boutiques en ligne et commercialise ses 250 000 produits sur 200 canaux de distribution.

Arjen Hoek, as Manager Performance Marketing, oversees all performance marketing activities with his team at Nextail and DataFeedWatch is their partner in data feed driven marketing. Nextail was facing several challenges when they wanted to make a choice for a new data feed solution. Here’s what these challenges were and how they used DataFeedWatch to resolve these.

Arjen Hoek, en tant que directeur des performances marketing, supervise l'ensemble des activités avec son équipe de chez Nextail, ainsi qu'avec son partenaire DataFeedWatch pour le marketing basé sur les flux de données. Nextail a dû faire face à plusieurs défis lorsqu'elle a décidé de se doter d'un nouvel outil de gestion des flux de données. Voici ces défis et comment ils ont utilisé DataFeedWatch pour les surmonter.

 

Comment améliorer la qualité de nos flux ?

 

Arjen: "Nous exportons des flux de données pour une vingtaine boutiques en ligne. Notre département informatique veille à ce que ces flux soient stables et incluent autant d'informations que possible. Le contenu et la qualité des données diffèrent d'une boutique à l'autre. Parfois, les flux ne contiennent pas certaines des données dont nous avons besoin et nous ne pouvons donc pas optimiser les données pour les campagnes PPC que nous menons sur différents canaux."

Voici quelques-unes des améliorations apportées pour Google Shopping grâce à DataFeedWatch :

  • Titre: Inclure la marque et les autres attributs du produit dans le titre. Davantage d'informations dans le titre améliore les taux de clics et de conversion
  • Descriptions: Ajout de mots-clés dans les descriptions pour que les canaux diffusent nos annonces pour les termes de recherche adéquats.
  • Type de produit: Création d'un attribut type de produit pour chaque article, en fonction de sa (sous-)catégorie.
  • Libellés personnalisés: Nous avons appliqué des libellés personnalisés pour les produits en solde ou faisant l'objet d'une promotion spéciale, afin que nous puissions ajuster nos enchères pour ces produits sur Google Shopping.
  • Catégories: Le classement de nos types de produits dans les catégories appropriées par canal améliore notre taux de conversion. Les produits n'étaient pas très bien répertoriés dans nos flux, mais l'éditeur en série DataFeedWatch nous permet de résoudre ce problème.
  • Supprimer: Les produits qui contiennent trop peu de données dans le flux sont tout simplement retirés, de sorte qu'ils ne détériorent pas notre performance globale et n'entraînent pas de refus (par exemple en cas d'absence d'image).
  • Nouveaux canaux: Nous ajoutons continuellement de nouveaux canaux de distribution. En copiant les données des autres canaux, cela ne prend que quelques minutes.

 

Comment inclure les stocks ?

 

Arjen: "Le fait de générer des flux a un impact sur les performances de nos boutiques en ligne. C'est pourquoi nous avons choisi de mettre en place un système de flux distinct pour les stocks. Nous mettons à jour l'état des stocks plusieurs fois par jour pour chaque produit via ce flux, et dans DataFeedWatch, nous pouvons fusionner ce "flux de stock" avec notre flux principal. De cette façon, notre stock est toujours parfaitement reproduit dans nos offres en ligne."

 

Comment devancer la concurrence avec des prix plus bas ?

 

Arjen: "Lorsque votre concurrent offre le même produit à un prix inférieur, il faut lutter avec acharnement pour décrocher une vente. Nous proposons des marques reconnues, de sorte que nous n'avons pas à nous démarquer de tous nos concurrents en matière de prix, mais il est important que nos prix restent compétitifs. Nous utilisons un outil de tarification dynamique qui ajuste automatiquement les prix au sein de nos boutiques en ligne, selon des critères que nous définissons. Néanmoins, pour certains produits, nous ne sommes tout simplement pas compétitifs et nous ne voulons pas gaspiller notre budget publicitaire pour ces produits."

Dans ce cas, nous pouvons utiliser les données sur les prix des concurrents grâce à notre outil de tarification dynamique. Cet outil nous fournit un classement des prix en temps réel pour tous nos produits. Nous exportons ce classement depuis notre outil de tarification vers DataFeedWatch. Nous pouvons par exemple l'utiliser de cette façon:

Le classement des prix indique si un prix est classé numéro 1 (soit le moins cher) ou si nous sommes devancés par la concurrence. Nous pouvons exclure tous les produits d'une catégorie donnée de notre flux, par exemple si le classement de prix est supérieur à 3, car nous ne voulons pas lutter si nous ne sommes pas parmi les 3 premiers en termes de prix. Dans le même esprit, l'outil de tarification dynamique nous avertit lorsque les produits de nos concurrents sont en rupture de stock ou lorsque le classement des prix a changé, afin que nous puissions l'ajouter à nos flux."

 

Comment inclure la marge brute dans notre stratégie d'enchères ?

 

Arjen: "Le coût par action d'un produit ne doit pas dépasser sa marge brute, sinon vous perdrez de l'argent sur chaque produit vendu. Les produits avec une marge élevée peuvent quant à eux "se permettre" des enchères plus élevées. Par ailleurs, vous devez veiller à ne pas dépenser trop pour des produits à marge faible. Il est donc crucial d'avoir les données relatives aux marges dans vos campagnes PPC. Voici comment nous avons résolu ce problème :

Nos marges brutes sont stockées dans un système différent (extérieur à notre boutique en ligne). Nous exportons un flux avec les données sur les marges par produit à partir de ce système et DataFeedWatch fusionne cela avec notre flux de produits principal. Cela nous permet de créer des libellés personnalisés basés sur les marges, qui peuvent être utilisés dans nos campagnes Google Shopping pour ajuster nos enchères et nous assurer qu'elles correspondent à la marge brute de chaque produit."

 

Comment utiliser d'autres applications marketing pour le flux ?

 

Arjen: "Nous utilisons plusieurs applications et services pour optimiser notre retour sur investissement. Les flux sont utilisés pour créer dynamiquement des campagnes Google Adwords et Facebook, ainsi que d'autres applications que nous alimentons automatiquement avec les données des produits. Toutes ces applications s'appuient sur des données optimales et possèdent toutes des exigences spécifiques en ce qui concerne le format et les champs à fournir. Nous pouvons créer ces flux selon leurs caractéristiques exactes grâce aux canaux personnalisés de DataFeedWatch. Les canaux personnalisés nous permettent de sélectionner le format du flux (xml, csv, etc) et de définir les champs et les valeurs. Nous pouvons optimiser les flux pour d'autres applications de la même manière que nous optimisons les flux de nos canaux de distribution."

 

Comment créer un flux "Où acheter" ?

 

Arjen: "Nous référençons nos produits sur les sites de nos fournisseurs. Si une personne visite le site d'un fabricant, il trouvera l'une de nos boutiques sur ce site. Nous pouvons lister les produits appropriés en créant un flux de données pour les sites des fournisseurs. Grâce aux canaux personnalisés de DataFeedWatch, ce processus est très facile."

 

Minimiser le temps d'optimisation

 

Arjen: "Avec le téléchargement quotidien des flux sur 200 canaux, nous devons être très efficaces en termes d'optimisation. DataFeedWatch est très intuitif et les modifications sont souvent effectuées en moins d'une minute. Pour les éléments plus complexes comme les expressions régulières, nous pouvons compter sur eux : le chat en direct est disponible du matin tôt jusqu'à minuit et il permet de recevoir une réponse à la plupart de nos questions immédiatement. L'optimisation des flux de données doit être effectuée par les mêmes personnes qui optimisent nos campagnes PPC. Avec DataFeedWatch, c'est une tâche facile à réaliser."

 

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