Face à la disparition des cookies tiers, les marques doivent apprendre de nouvelles méthodes de ciblage publicitaire. C’est le cas du groupe Nutrition et Santé qui expérimente la Data Clean Room d’Amazon, Amazon Marketing Cloud.
Le groupe Nutrition et Santé est bien connu en France pour ses marques alimentaires Gerblé, Gerlinéa ou Soy. Il commercialise ses produits en Europe via une place de marché comme Amazon.com, le e-commerce,la grande distribution, les enseignes spécialisées ou les pharmacies. Il a réalisé 405 millions d’euros de chiffre d’affaires en 2022.
Un premier bilan positif pour la Data Clean Room d’Amazon
Nutrition et Santé annonce un premier bilan positif pour la Data Clean Room d’Amazon. La société et son agence digitale Fifty-Five sont parvenues à tirer des Insights plutôt pertinents de la plateforme, des données qui aident l’industriel de l’alimentation à optimiser ses opérations sur la place de marché Amazon.com.
Les Data Clean Rooms permettent d’agréger les données consommateurs de multiples entreprises dans le respect du RGPD
La Data Clean Room d’Amazon, baptisée Amazon Marketing Cloud, a été lancée sur le marché européen il y a un peu plus d’un an, et suscite encore beaucoup d’interrogations. Nutrition et Santé, groupe agroalimentaire spécialisé dans la nutrition pour la santé, le sport et le végétal, a souhaité tester ce nouvel outil avec son agence 55. L’industriel diffuse ses produits via cinq grands réseaux de distribution, dont Amazon.com. Il est plus connu sous ses marques Gerblé, Gerlinea, Isostar ou encore la marque italienne Pesoforma.
Des boutiques dédiées pour les marques de Nutrition & Santé sur Amazon.com
Nutrition et Santé a mis en place sur le site Amazon.com des boutiques dédiées à ses marques. La société conçoit des produits et des assortiments pécifiquement pour Amazon.com et à mis en place un programme d’abonnement pour recevoir les produits. « Nos équipes avaient une expertise dans l’utilisation des assets, dans l’optimisation de tous les leviers de communication auprès des consommateurs pour les activer sur un canal de distribution tel qu’Amazon » présente Stéfan Galissie, Chief Data Officer de Nutrition et Santé.
« Outre l’optimisation des campagnes médias, nous voulions optimiser les audiences auxquelles nous nous adressons »
Un apport de la Data Clean Room est la capacité de croiser ses données avec celles d’Amazon. L’arrivée de la Data Clean Room d’Amazon apporte la capacité de croiser les données d’un annonceur ou d’une marque avec les données d’Amazon. Cela permet de disposer de données très agrégées ou des segments d’audience mais sans pouvoir descendre au niveau unitaire, celui du consommateur.
Des données gratuites et des données payantes chez Amazon
« Plusieurs types de données sont disponibles sur Amazon Marketing Cloud, certaines sont gratuites, d’autres payantes » décrit Benoît Sétif, Executive Director Retail et Services chez Fifty-Five « Parmi les données gratuites, on trouve des données publicitaires avancées, des données sur les campagnes ciblées, et des données e-commerce avec des informations sur les transactions par produit, des montants moyens, mais exclusivement lorsque l’acheteur a été touché par une publicité » liste-t-il.
« L’objectif était d’extraire des insights consommateur sur mes produits et descendre jusqu’à la référence produit EAN«
Outre cette approche produit, Nutrition & Santé a voulu tester l’approche média. « L’intérêt d’Amazon Marketing Cloud est d’avoir une approche omni-canal. On va travailler sur tous les leviers d’activation d’Amazon et générer de la valeur résiduelle, mais aussi la capacité d’intégrer nos données First-Party pour mieux comprendre les flux consommateurs provenant des différents canaux digitaux. »
Identifier les audiences appétentes aux produits de la marque Pesoforma
Le troisième cas d’usage est plus orienté sur les consommateurs. Il s’agissait d’exploiter les données d’Amazon pour identifier les audiences appétentes aux produits de la marque Pesoforma de Nutrition et Santé. « On va agréger les micro-audiences d’Amazon pour constituer des audiences d’intérêt pour nos produits et nos marques » présente-t-il. « La partie médias d’Amazon vient donner de la consistance aux segmentations que nous créons en First-Party, et caractériser ces segments que nous venons pousser sur Amazon. En Retail Media, c’est le seul distributeur à pouvoir fournir ce type de données » affirme-t-il.
Les conversions sont le fait d’internautes qui ont été exposés aux trois formats publicitaires d’Amazon
« Il est apparu que 75% à 95% des conversions sont réalisées sur les gens qui ont vu les 3 formats » explique Benoît Sétif. « La bonne nouvelle, c’est que ces formats fonctionnent, mais cela implique de maintenir une certaine pression, un effort. Notre recommandation est de faire cet effort, aller jusqu’à la page produit lorsque ce n’est pas fait, aller jusqu’au bout de l’effort, quitte à dégrader des budgets ou arrêter certaines campagnes où il n’y a qu’une exposition publicitaire pour pouvoir maximiser le triptyque » conseille-t-il.
Il faut exposer les clients en dehors de l’écosystème Amazon
L’autre recommandation de Fifty-Five est d’exposer les clients en dehors de l’écosystème Amazon via le DSP puisque l’ensemble des formats convergent vers la performance. Amazon DSP est une plateforme permettant aux annonceurs d’acheter des publicités programmatiques display, vidéo et audio sur Amazon et ailleurs.
« Nous avons identifié des campagnes avec un bon retour sur investissement, avec un ROAS de 20 à 30 €, mais qui étaient très peu vues »
Un dernier enseignement tiré de cette première expérimentation a été la capacité à trouver les gens qui ont été exposés à une campagne, mais qui n’ont pas été au bout de la conversion. Ces internautes ont mis un produit dans leur panier d’achat, sont allés 4 ou 5 fois sur la fiche produit, mais qui n’ont pas acheté. « En mensuel, cela représentait de 15 000 à 30 000 personnes qui ont été exposées, sur lesquelles la marque à investi, mais qui n’ont pas transformé » pointe Benoît Sétif.
Travailler certaines audiences en dehors de l’écosystème d’Amazon
« La donnée First Party pourrait peut être permettre de savoir s’ils ont acheté le produit ailleurs, on ne peut pas encore le savoir, mais on peut travailler ces audiences pour leur parler du produit en dehors de l’écosystème Amazon et aller jusqu’au bout de la vente. »
« Nous voulons comprendre quel rôle donner à chacun de nos canaux de distribution en fonction du segment d’audience auquel on va s’adresser »
En effet, pour le responsable, si l’ajout d’un canal apporte plus de valeur additionnelle et ne vient pas cannibaliser le canal d’origine, par contre enlever un canal de vente peut avoir un effet délétère sur les autres. « Il est nécessaire de maîtriser cette mixité plutôt que de la subir » et en ce sens, la Data Clean Room d’Amazon est clairement un outil à exploiter, estime-t-il.
On sait quels sports sont pratiqués par les internautes appétents à nos marques
« Sur la partie sport, Amazon propose plusieurs micro-segments. Nous sommes capables de savoir quels sports pratiques les internautes qui sont appétents à nos marques » reprend Stéfan Galissie. « C’est intéressant car comme pour toute analyse Data cela nous permet de nous rassurer, mais aussi de découvrir des poches d’intérêt que nous n’avions pas nécessairement identifiées » poursuit-il. « Amazon propose 170 segments sur étagère, des segments que l’on peut croiser entre eux et avec lesquels on peut faire pas mal de choses » se réjouit-il.
