mesurer la performance du Drive to Store

Selon les publications de E-Marketer en mars 2022, deux tiers (66,4 %) de l’investissement média serait dédié au digital, tous secteurs confondus, niveau monde. Un chiffre qui selon leurs prévisions dépasserait les 70 % pour 2024 (E-marketers, Mars 2022). Pour autant, malgré une constante progression, la PDM du e-commerce atteint tout juste les 14,1 % sur l’ensemble des biens de consommation (Fevad avec Insee – Pdm 2021).

Un rapport déséquilibré entre investissement média et lieux d’achat ?
Non, si plus de 8 achats sur 10 sont toujours réalisés en point de ventes physique, la plupart d’entre eux ont débuté online et leur complémentarité n’est plus à prouver. Les frontières online et offline de l’expérience client s’effacent toujours plus au profit du no canal. Mais une frontière reste difficile à lever : celle de la mesure. Si suivre un comportement d’achat online est aisé, il reste à lever le gap du passage physique en magasin. Comment être sûr que l’activation online ou via le mobile d’un acheteur l’emmène réellement en point de ventes ? Et à en juger par les niveaux d’investissement des marques sur ces leviers Drive to store, la mesure de leurs performances devient un élément clé dans le pilotage d’une stratégie média efficace.

Lever cette barrière de la mesure du trafic incrémental en magasin reste la principale difficulté. Le nombre de technologies varient et de nombreux intervenants se lancent dans l’aventure.

Trois méthodes retiennent aujourd’hui l’attention :

– Les boitiers magasins permettant, grâce au wifi ou au Bluetooth, de collecter un identifiant unique qui fait le lien avec l’exposition média.

– L’exploitation de données GPS via des applications partenaires permettant la géolocalisation du client

– Le matching de données d’exposition média et de bases de données CRM, permettant de réconcilier la donnée jusqu’au niveau des ventes.

Si les technologies diffèrent, elles restent la principale difficulté à lever, chacune ayant leurs avantages et inconvénients. Les boitiers magasins vont nécessiter un équipement important, mais vont permettre un relevé précis grâce à leur méthodologie déterministe. L’exploitation de données GPS n’est possible que si le client donne son accord à l’application au préalable. Enfin le matching des audiences et des bases CRM n’est possible que pour les marques ayant des bases de données clients conséquentes.

Mais concrètement quand peut-on dire qu’une campagne Drive to store est performante ? Le choix des KPI semblent faire l’unanimité en se concentrant principalement sur la mesure de l’incrémental généré par l’activation (que ce soit du trafic, ou des ventes selon les méthodes…) et son coût. Un incrémental mesuré par des AB/tests entre deux groupes témoins : l’un exposé, l’autre non et qui peut également être complété par des modèles économétriques pour une lecture augmentée voire prévisionnelle.  Chaque secteur d’activité va avoir ses propres résultats de performances qui vont dépendre d’un certain nombre de paramètres qui lui sont propres (et notamment de sa fréquence d’achat ou du degré d’implication pour le consommateur). On n’achète pas un produit PGC FLS de la même manière qu’un appareil électronique ou une voiture, l’impact d’une activation sera donc beaucoup plus court en alimentaire (de l’ordre de la semaine) que pour d’autres secteurs. Le benchmark avec des entreprises concurrentes ou des secteurs aux enjeux similaires restent un moyen performant de comparaison d’efficacité.

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Par Claire Ollivier