Objectif
Chaque année, à l’approche des fêtes, les consommateurs doivent briser le dilemme suivant : acheter le produit désiré eux-mêmes grâce aux rabais d’envergure du Black Friday, ou l’ajouter à leur liste et attendre patiemment Noël pour voir s’ils le recevront en cadeau. Dans le premier cas, si le consommateur reçoit son achat en cadeau, il aura un produit en double, en plus d’un malaise. Dans le cas contraire, la déception de ne pas l’avoir reçu, en plus de celle d’avoir manqué les rabais agressifs.

Une campagne à succès

Ventes des produits mis de l'avant
+28%
ROI sur les produits mis de l'avant
+130%
Notre idée? Offrir une deuxième chance de s’acheter soi-même ce cadeau non reçu. Fini les déceptions! Pour mettre en place cette stratégie qui bénéficie autant les consommateurs déçus que les objectifs de vente de Sport Chek, nous avons identifié 3 simples étapes : déterminer l’intention, reconnaître les comportements, puis déployer le tout.

Prédire le cadeau non-reçu

Nous avons donc utilisé Google Analytics pour bâtir une audience « d’intention élevée » basée sur différents signaux, dont le temps passé sur les pages produits, la fréquence quotidienne de visite de ces items, le volume d’ajout au panier sans compléter l’achat, et plusieurs autres signaux. Nous avons utilisé la semaine de Black Friday comme base, qui est notre période de référence lorsqu’un consommateur recherche les cadeaux qu’il désire personnellement.

 Ensuite, nous avons analysé et croisé les consommateurs qui ont eu un comportement similaire lors du 25 décembre, le fameux jour des échanges de cadeaux. Ceux qui se comportaient de la même manière envers un même produit ont donc été identifiés comme nos consommateurs déçus, qui retournent au marché pour revalider les inventaires et comparer les prix et les offres. Nous avons ainsi bâti une douzaine de segments d’audiences de consommateurs qualifiés et potentiellement déçus, tout en élargissant le bassin à leurs audiences similaires.

 Nous avons ainsi découvert que 80% des recherches du Black Friday et de Noël étaient pour les mêmes 20 produits. Nous avions donc trouvé notre focus pour représenter la majorité de la demande. Bien évidemment, il fallait aussi passer de la parole aux actes, ce qui est un défi en soi, en s’assurant de pouvoir offrir à ces consommateurs la même offre qu’ils avaient manquée lors du Black Friday.

La dernière étape était l’activation : des publicités personnalisées en social sur Facebook combinant le cadeau non reçu, un message personnalisé et la même offre manquée. Une stratégie intégrée, le tout au bénéfice du consommateur.

L’innovation de cette campagne repose au niveau de la construction du modèle prédictif des intentions des consommateurs. Utiliser les données afin d’identifier des comportements, de faire parler une histoire et de générer des insights. Dans ce cas-ci : savoir reconnaître les nuances entre le magasinage en ligne des consommateurs lorsqu’il s’agit d’un item pour soi et un cadeau de Noël pour autrui. Nous devions également savoir reconnaître des similarités de comportements entre les deux événements du Black Friday et de Noël, permettant ainsi d’identifier cette déception des cadeaux reçus le jour de Noël. La donnée était donc au service du consommateur.

Un succès reconnu par l'industrie

Internationalist Digital for Innovation
2020
Local Brand or Service in a Local Market
M&M Global Awards
2020
Best use of Data
Prix Idéa
2020
Meilleure utilisation de la donnée
Prix Idéa
2020
Meilleure utilisation des réseaux sociaux

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