L'objectif
À l’occasion du Black Friday, Sport Chek avait un objectif ambitieux : l’emporter sur Amazon. Amazon est le plus important compétiteur de Sport Chek, mais aussi un géant du web qui vend des millions de produits. Miser sur les bons produits devenait donc essentiel afin de gagner la course. Mais comment sélectionner les produits phares à mettre de l’avant qui nous donneront avantage sur la compétition aux yeux des consommateurs ?

Les résulats seront fournis sur demande

À l’approche du jour J, nous avons remarqué que le taux de conversion moyen sur le site de SportChek diminuait et que le nombre moyen d’articles abandonnés dans les paniers augmentait d’heure en heure. C’était clair : les consommateurs laissaient tomber leurs paniers afin de mieux comparer les prix et les rabais de la compétition. Les consommateurs faisaient du lèche-vitrine en ligne, de la même manière qu'ils le font au centre d’achats! 

Battre Amazon au Black Friday

 Les consommateurs nous disaient, en temps réel, quels items, sur les milliers disponibles sur le site de SportChek, pouvaient être utilisés comme produits phares pour attirer de nouveaux consommateurs vers notre site. Finalement, le comportement des consommateurs nous informait aussi sur les catégories sur lesquelles miser contre Amazon, sachant que nous n’avions pas la capacité, ou le budget pour les battre sur toute la ligne.

 C’est ainsi qu’à quelques heures du début de la campagne, nous avons activé les catégories et articles abandonnés dans les paniers d’achats pour attirer de nouveaux consommateurs potentiels avec les produits les plus en demande. Un pari risqué sachant qu’en commerce au détail, ces produits vedettes sont généralement déterminés des mois d’avance par les équipes de mise en marché, bloquant ainsi toute possibilité et opportunité de réagir aux réponses des consommateurs le moment venu. Mais détrompez-vous, ceci n’était pas qu’une tactique de re-ciblage traditionnelle.

Comprendre et miser sur le Lèche-Vitrine en ligne

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Nous n’avons pas utilisé les items dans le panier sur le site de SportChek pour recibler une petite portion des visiteurs du site qui avaient abandonné leur panier. Pour gagner le Black Friday, un événement qui dure seulement 24h, nous avons utilisé les données précieuses pour créer une campagne de masse et rejoindre 30% de la population canadienne avec nos offres, et ce, en un temps record. Le succès de cette campagne repose non seulement sur la vérité consommateur qui nous a permis de bâtir une offensive en temps réel, mais aussi la portée générée. Le tout sans compromettre le retour sur investissement de la campagne !

Nous avons mis en place un flux de données qui nous gardait à jour sur l’information que les consommateurs nous fournissaient via leur comportement sur le site. Le lèche-vitrine en ligne a non seulement guidé la stratégie, mais aussi permis de sélectionner les bons produits et mettre de l’avant les bons créatifs, et ce, en temps réel. Cette approche guidée par les données a révolutionné le processus traditionnel de l’industrie du commerce de détail, en misant sur les produits que les consommateurs recherchaient le plus.

Nous avons aussi utilisé le flux de données pour savoir sur quelles catégories miser sur les moteurs de recherche. Nous n’avions pas les moyens de nous battre sur tous les fronts contre Amazon. Grâce à l’information que les consommateurs nous fournissaient, nous avons pu maximiser nos efforts et gagner sur les bonnes catégories ! Ces catégories nous permettaient de générer un gros volume de trafic sur le site et optimiser nos efforts pour convertir les acheteurs en utilisant des tactiques misant sur la pertinence du message et la capacité à rester « top of mind » tout au long de la journée.

Une campagne à succès

Festival of Media Global
2019
Data - Data & Insight
Festival of Media Global
2019
Best in E-Commerce
Festival of Media North America
2019
Data - Data & Insight
Internationalist Digital
2019
Local Brand or Service in a Local market
Media Innovation Awards
2019
Best in Retail
WARC Media Awards
2019
Best use of Data

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