Le problème de départ
Une base client se dégrade toute seule. Les doublons s'accumulent. Les adresses vieillissent. Les segments créés il y a trois ans ne correspondent plus à personne.
On continue pourtant à envoyer des campagnes dessus. Et on s'étonne que les résultats baissent.
Ce qui a été mis en place
D'abord, regarder la donnée avant de parler de campagnes. Les enregistrements sont audités, les doublons supprimés, les sources réconciliées. C'est la partie ingrate. Sans elle, tout le reste est faux.
Ensuite, définir les groupes avec le métier, pas avec l'outil. Un groupe qui existe parce que l'outil sait le calculer ne sert à rien. Un groupe qui correspond à une situation que le métier sait décrire donne des résultats.
Enfin, construire les parcours et les mesurer. Qui reçoit quoi, à quel moment, et pourquoi. Puis comparer au point de départ, pas à une intuition.
Le résultat
+5 % de rétention client.
Ce que ça a appris
La qualité de la donnée décide du résultat, bien avant la sophistication de l'outil.
Comment ça marche
Adobe Campaign software
Le même problème chez vous ?
Un audit de cinq jours suffit à savoir si c'est automatisable, et à quel gain. Cartographie de vos processus, trois automatisations chiffrées en ROI, feuille de route.
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