Data consulting by Ad's up La data au service de nos expertises

Product Scoring

• Consolidation de sources de données
• Modélisation, standardisation & pondération
• Scoring, labellisation et règles d’optimisation
• Activations multiples et multi-leviers

Notre module DM01 permet de gagner en réactivité face aux facteurs internes et externes et ainsi augmenter considérablement les probabilités de conversions.

Votre catalogue produits est dynamique et dispose de milliers de références ayant toutes des performances et caractéristiques différentes. Cela varie en fonction de la demande, la saisonnalité, la popularité de la marque, la marge nette, le niveau de stock, le taux de conversion, le panier moyen, etc.

Mixer données analytics & First party data ouvre la porte à une multitude d’applications marketing.

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Over Zombies

• Analyse des produits invisibles sur Shopping (zombies)
• Natural Language Processing
• Optimisation de la qualité du flux
• Réévaluation des stratégies d’enchères et des pushs

Nos solutions utilisent la puissance du Natural Language Processing et du Product Scoring afin d’enrichir les SKU sans données ou “zombies”, permettant ainsi de revaloriser certains produits en fonction de leurs probabilités de vente.

3 grands facteurs impactent l'affichage de vos produits sur Google Shopping :

La qualité de l’offre
Le niveau d’enchères
La compétition interne entre les produits

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Forecaster

• Real-time visualization des tendances marché par segment
• Impact des variations sur votre business
• Outil de prédiction de la demande sur vos produits ou services
• Recommandations budget média

La demande sur le marché varie de façon dynamique au fil du temps, des saisons, des fêtes, des jours de la semaine, des heures de la journée, etc.

Nos algorithmes nous permettent de vous fournir des insights précieux afin de vous situer par rapport aux tendances de votre marché. L’analyse de l’impact des variations sur votre business permet de mieux réagir face à la dynamique.

Quant au forecast de la demande, il nous permet de vous recommander le budget média idéal pour l’atteinte de vos objectifs, mais également de vous assurer un approvisionnement optimal.

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Attribution Wizzard

• Consolidation de sources de données (online & offline / impressions & visites)
• Modélisation
• Activations multiples et multi-leviers
• Dashboarding

Vos clients et prospects ont des parcours différents et réagissent différemment en fonction des leviers. Analyser les performances au dernier clic ne permet pas d’avoir une vision juste des performances de vos actions marketing.

Optimisez votre mix média grâce à un algorithme d’attribution / contribution qui prendra en compte la totalité des points de contact avec vos cibles. Qu’il s’agisse d’impressions ou de visites sur vos leviers, les chemins sont pris en compte afin de piloter vos performances directement dans vos outils.

Ainsi, vous pourrez allouer de façon pertinente les budgets sur vos différents leviers d’acquisition.

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Audience Selector

• Consolidation de sources de données (CRM / online / offline)
• Modélisation
• Activations sur vos plateformes média
• Dashboarding

Vos messages sont plus percutants quand ils sont adressés aux bonnes audiences. Nos solutions vous permettent de mieux connaître votre cible pour mieux l’adresser.

À l’aide de votre outil analytics ou votre CRM, nous mettons en place des analyses de clustering sur vos données first party, afin d’identifier et de catégoriser vos clients et vos prospects.

Ces segments émergent suite à l’analyse des liens de proximité et tendances communes constatés entre les individus de votre base de données. En résulte une liste de groupes homogènes et partageant les mêmes caractéristiques, activables dans vos différentes plateformes d’acquisition.

Par exemple, les analyses RFM permettent de faire un scoring de vos clients en fonction de 3 indicateurs : Récence ; Fréquence ; Montant. Cela permet ainsi d’adapter vos stratégies en fonction de ces critères et construire des listes d’audiences différenciées, afin d’ajuster votre agressivité publicitaire.

Le calcul de la Customer Lifetime Value est également une étape nécessaire afin de connaître la valeur du cycle de vie client et en tenir compte dans ses stratégies d’acquisition.

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