Utiliser les données pour concevoir des expériences et affiner la stratégie commerciale chez Instamojo

Ayant passé près d'une décennie dans l'analyse et la science des données, j'ai travaillé avec une grande variété d'acteurs commerciaux dans les domaines des ventes, du marketing, des risques et des produits dans diverses industries.

Et ce que j'ai remarqué, c'est qu'à mesure que les entreprises s'efforcent de devenir davantage axées sur les données, l'accès aux données et les outils autour des données se sont considérablement améliorés, mais les cadres conceptuels permettant d'exploiter les données pour guider la prise de décision sont encore de nature très ad hoc et subjective.

Cela crée souvent des situations où les données jouent un rôle très périphérique, donnant aux entreprises l'illusion d'être axées sur les données - en surveillant les KPI et en effectuant des analyses superficielles sur des métriques de haut niveau sans tenir compte des effets de causalité ni tester rigoureusement les hypothèses.

Les analystes seront souvent mis en boucle pour effectuer des analyses sur un nouveau produit ou une nouvelle fonctionnalité après son lancement, ce qui entraînera des lancements en douceur mal conçus qui sont menés d'une manière qui ne peut pas répondre aux questions clés requises pour faire évoluer le produit ou la fonctionnalité.

Le test bêta d' une nouvelle fonctionnalité avec vos clients les plus actifs ou les plus importants, par exemple, est une pratique courante - cela garantit une utilisation adéquate de la fonctionnalité, mais ne vous donne aucune information sur le bon marché cible, la taille potentielle du marché ou la mise à l'échelle stratégies pour la fonctionnalité, car l'audience est biaisée et toute analyse ou KPI mesuré ne serait pas généralisable à l'ensemble de votre clientèle.

Mon objectif ici est d'utiliser nos efforts de marketing chez Instamojo comme une étude de cas pour illustrer un cadre que les entreprises peuvent utiliser dans leur prise de décision.

Pensez au développement de produits/marketing/ventes/etc. comme une série d'expériences conçues pour répondre à des questions clés qui affineront en permanence la stratégie commerciale et guideront leur prochaine série d'expériences.

Éléments clés d'une expérience

Qu'il s'agisse d'une campagne marketing, d'un nouveau produit ou même d'une simple refonte de l'interface utilisateur, il y a 3 éléments clés dans toute décision commerciale -

1. Objectif - qu'espérons-nous atteindre en faisant cela ?
2. Critères de réussite et mesures clés - quelles mesures clés doivent augmenter ou diminuer pour atteindre cet objectif ?
3. Leviers mobiles - quels leviers ai-je à ma disposition pour optimiser ces métriques ?

Définissons maintenant ce qui précède pour nos efforts de marketing autour de MojoCommerce.

Tout d'abord, un peu de contexte sur MojoCommerce - Instamojo propose des solutions aux entreprises gérant des magasins en ligne - création et hébergement de magasins, paiements, CRM et une interface utilisateur simple, le tout regroupé sur une seule plate-forme - (MojoCommerce).

Il s'agit d'un modèle freemium où les entreprises peuvent essayer le produit gratuitement et créer un magasin de base, mais pour accéder à la suite complète de solutions, il existe des plans premium qui ont des frais d'abonnement mensuels/annuels.

Inscrivez-vous à votre propre boutique en ligne gratuite ou à la version premium qui commence à seulement 10 ₹/jour !

Nos campagnes de marketing numérique visent à dépenser de l'argent sur la publicité Instagram et Facebook afin d'acquérir des entreprises qui montrent une véritable intention, de construire leur boutique sur MojoCommerce et de passer à des plans premium . Alors plongeons dedans.

Objectif

Développer une stratégie d'acquisition de clients durable pour MojoCommerce - créer des annonces, dépenser de l'argent pour obtenir des prospects, et l'équipe de vente contacte ces prospects pour les guider et les convertir en clients premium .

Critères de réussite et mesures clés

Coût par mise à niveau - il s'agit de la principale mesure d'intérêt car le Saint Graal de ces campagnes serait d'acquérir des utilisateurs premium à un coût inférieur aux revenus générés par les abonnements premium

Il s'agit cependant d'une métrique composite qui apparaît à la fin d'un entonnoir plus long.

L'entonnoir ressemble à ceci -

1. Coût par clic – Les utilisateurs sont-ils attirés par les publicités qu'ils voient ?
2. Coût par inscription - Les pages de destination les incitent-elles à s'inscrire ?
3. Coût par mise à niveau – Les convainquons-nous de la valeur de nos offres premium ?

Leviers mobiles

Lorsque nous parlons de leviers mobiles, nous faisons référence aux aspects de notre stratégie marketing qui sont sous notre contrôle.

• Public cible - Cela peut être transmis aux moteurs publicitaires sur Facebook et aux plates-formes similaires de 2 manières
  • Heuristiques – filtres tels que les données démographiques, les attributs de profil, les pages suivies, etc.
  • Similaires - alimentez une liste d'utilisateurs et le moteur d'annonces trouve des utilisateurs similaires à cibler
• Plates-formes pour diffuser des publicités sur Facebook, Instagram, Youtube, ordinateur vs mobile
• Répartition des dépenses de différentes annonces - Meilleur moment d'une journée, le meilleur jour d'une semaine
• Créations publicitaires et pages de destination - L'aspect design et créatif
• Processus de l'équipe de vente - Qui contacter/quand contacter

Conception d'expérience

Maintenant, nous associons ces composants pour créer un cadre itératif que nous pouvons optimiser au fil du temps pour nos critères de réussite -

Après avoir établi ce cadre, nous avons commencé notre parcours pour affiner notre stratégie marketing

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Phase 1 : Démarrage à froid, pas de données historiques avec lesquelles travailler

Au départ, nous n'avions pas d'historique de campagnes marketing à analyser, mais nous avions un comportement organique des utilisateurs qui pouvait être utilisé pour commencer à formuler des hypothèses.

Nous avons trouvé un ensemble d'attributs qui étaient des indicateurs clés d'une forte propension à passer à des plans premium -

1. Attirer les visiteurs du magasin via les pages de médias sociaux (Facebook et Instagram)
2. Les marchands vendant des produits physiques (par opposition aux événements, services, etc.)
3. Tranches d'âge 21-65

Il existe bien sûr plusieurs leviers mobiles en dehors des critères du public cible, mais il est important de ne pas tester trop d'hypothèses en même temps, car cela conduirait à des tailles d'échantillons insuffisantes pour arriver rapidement à des résultats concluants.

Nous avons donné la priorité à un ensemble d'hypothèses générales à tester dans notre première série d'expériences -

1. Type d'audience : les audiences similaires seraient plus performantes que les audiences basées sur l'heuristique (plus facile de faire un ciblage étroit dans les listes d'audience similaires)
2. Plate-forme : le mobile surpasserait le bureau (les entreprises basées sur les médias sociaux fonctionnent principalement à partir du mobile)
3. Public cible : les utilisateurs recevant des visiteurs à partir de pages de médias sociaux, vendant des produits physiques et âgés de 21 à 65 ans constitueraient les critères d'audience similaires les plus solides.

Nous avons simultanément lancé un ensemble de campagnes pour contrôler chacun de ces critères (desktop vs mobile, heuristique vs lookalike), et avons constaté que nos 3 hypothèses étaient correctes.

Par conséquent, à l'avenir, nous nous sommes concentrés principalement sur les publicités mobiles, en utilisant des sosies en fonction de nos critères d'audience cible.

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Phase 2 : Affiner nos critères de ressemblance et étudier d'autres leviers mobiles

Maintenant que notre stratégie globale a été définie, nous nous sommes concentrés sur l'amélioration de nos publics cibles car cela semblait être le moteur le plus puissant pour réduire notre coût par mise à niveau.

L'idée principale est que plus la liste d'audience est uniforme, plus il sera facile pour le moteur de publicité Facebook de trouver des utilisateurs similaires. Nous disposions également de données sur les performances des campagnes, que nous pouvions utiliser pour examiner de nouveaux leviers mobiles tels que la répartition des dépenses et les processus de l'équipe de vente.

Quelques observations que nous avons faites :

• Nous avons constaté que la majorité des baisses d'activité des utilisateurs se produisaient dans les 3 premiers jours suivant l'inscription, ce qui indique que le contact commercial précoce est important.
• Nous avons également constaté qu'une grande partie de nos dépenses publicitaires en dehors des heures de bureau (tard le soir, tôt le matin) ne produisaient aucun résultat.

Sur cette base, nous avons défini un nouvel ensemble d'hypothèses

1. Les campagnes spécifiques à une catégorie surpasseraient les campagnes génériques de « vendeurs de produits physiques » (par exemple, les audiences purement basées sur les vêtements, les audiences purement basées sur la décoration intérieure)
2. Un contact commercial précoce augmentera la rétention et donc le taux de mise à niveau des utilisateurs
3. La suppression de la publicité en dehors des heures d'ouverture améliorerait notre coût par mise à niveau

Une fois de plus, nous avons lancé une série de campagnes pour contrôler ces paramètres et modifié les processus de notre équipe de vente pour assurer un contact précoce.

Nos hypothèses se sont déroulées comme prévu, et les campagnes spécifiques à une catégorie en particulier ont largement surpassé les campagnes génériques.

Plonger plus profondément dans les campagnes spécifiques à une catégorie nous a donné beaucoup plus d'informations sur la façon dont nous pourrions améliorer notre ciblage.

Nos découvertes:

1. Nous avons constaté que non seulement les campagnes spécifiques à une catégorie étaient plus performantes que les campagnes génériques , mais que les créations publicitaires les plus performantes étaient également spécifiques à une catégorie (par exemple, pour une campagne de vêtements, les meilleures créations affichaient des magasins liés à l'habillement et comportaient des messages spécifiques à l'habillement).
2. Nous avons également constaté que les informations sur les catégories d'activité que nous collectons peuvent dans de nombreux cas être ambiguës ou larges , ce qui entraîne des listes d'audience non uniformes et un ciblage sous-optimal. Par exemple, "Home Decor" peut englober n'importe quoi, des vendeurs de plantes d'intérieur aux vendeurs de meubles en passant par les lampes artisanales et les tentures murales.

Ces produits de la boutique en ligne Instamojo 'The Key Bunch' relèvent également de la décoration intérieure.

Phase 3 : Ciblage hyper-réduit

Notre précédente série d'expériences nous a montré qu'investir du temps et de l'énergie dans un meilleur marquage des catégories d'activité en valait la peine. Nous avons donc décidé d'étudier la modélisation d'une catégorie d'utilisateurs en fonction de leurs images et descriptions de produits.

Cela peut être fait en représentant ces informations sous la forme d'intégrations sémantiques qui peuvent ensuite être regroupées dans des produits similaires, qui peuvent ensuite être enroulés au niveau de l'utilisateur. Les détails techniques de ceci sont assez complexes et nécessiteraient un article séparé à part entière, mais voici un visuel simple qui transmet l'idée de base -

Cela nous a permis de créer des listes d'audience extrêmement restreintes (par exemple, vêtements traditionnels pour femmes, produits de boulangerie, produits pour le bain et le corps) ainsi que les créations et les pages de destination correspondantes.

Ces expériences sont actuellement en cours et ont jusqu'à présent considérablement dépassé les itérations précédentes.

Conclusion

En adhérant à ce cadre itératif de tests d'hypothèses, nous avons au fil du temps réduit notre coût par mise à niveau à près d'un quart de nos coûts initiaux en moins d'un an, et en exécutant ces expériences par étapes, nous avons pu augmenter progressivement nos dépenses au fur et à mesure que nous avons constaté une amélioration des performances.

Bien que cette étude de cas ait été une illustration utile, ce cadre ne se limite pas uniquement au marketing. La même approche peut être appliquée à presque n'importe quelle unité commerciale.

Définissez votre objectif et vos critères de réussite, décomposez-le en métriques clés et identifiez vos leviers mobiles.

Une fois cela fait, commencez à créer des hypothèses, effectuez des expériences pour les tester et optimisez-les en fonction de vos critères de réussite.

Cette expérience n'est en aucun cas un travail accompli, il y a encore beaucoup de marge d'amélioration, mais nous avons un cadre qui s'est avéré efficace pour améliorer de manière itérative notre ciblage au fil du temps. Et nous nous efforçons d'améliorer et d'optimiser en permanence nos efforts d'acquisition de clients chez Instamojo.

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