Objectif: proposer une promotion aux clients appropriés
On n’en parle pas souvent, mais le pneu est une affaire qui roule, même sur internet. Avec ses 250 millions d’euros de chiffre d’affaires annuel, Allopneus est le premier vendeur de pneus en France, sans compter les constructeurs de voiture. Mais sur internet, la bataille est dure. Surtout pour le site, dont les clients, exigeants, s’y connaissent. «Quand la moyenne des kilomètres parcourus en voiture par an en France est de 13 000, chez nos clients, elle est de 24 000», détaille Bruno Hetier, directeur marketing du site e-commerce. Des bons rouleurs à qui on ne la fait pas. Aussi cherchent-ils les meilleurs prix, les meilleurs offres, et sur des pneus souvent haut de gamme. Pour augmenter son taux de conversion, Allopneus a proposé une offre promotionnelle sur le montage à domicile des nouveaux pneumatiques. «Au total, ça représente entre 70 et 80 euros. Ce qui n’est pas du tout négligeable», insiste le directeur marketing. Une offre qui incite donc les clients à acheter. Mais pour ne pas rogner la marge, encore faut-il la proposer aux bons clients. Suffisamment rouleurs pour être intéressés, et pas trop pour ne pas faire une ristourne à un client, qui, de toute manière, aurait fini par acheter. Comment les repérer en un coup d’œil?
Moyen: un algorithme pour cibler les gros rouleurs
Pour bien cibler les clients sur le site, Allopneus travaille avec Kameleoon. Une start-up créée en 2012, qui est devenue au fil du temps une web agency spécialisée dans la personnalisation. «C’est un site e-commerce particulier qui nous permet d’étudier toute une audience sur un même produit», explique Jean-René Boidron, président de Kameleoon. La jeune pousse est aujourd’hui surtout connue pour l’AB testing. À l’origine une technique de test statistiques, devenue sur le web une méthode algorithmique pour «deviner» le profil d’un client et lui proposer un parcours client ou des offres personnalisées. C’est ce qui a été réalisé pour Allopneus sur le segment des «gros rouleurs». «On reconnaît ces clients à travers différents paramètres comme la taille de pneu qu’ils demandent, les gammes de produits, les spécificités techniques qu’ils recherchent, le comportement sur le site…», relate Bruno Hétier. Ainsi, l’algorithme va d’abord apprendre en travaillant sur les données CRM, dont la catégorisation des clients est connue. Et de lui-même, repérer les caractéristiques qui lui permettent de classer avec une probabilité forte un client dans la catégorie des «gros rouleurs». «Pour moins de 52% de probabilité d’appartenance, on ne propose pas l’offre commerciale, explique Jean-René Boidron. Diffusée en pop-in, elle détériore l’expérience sur le site et peut faire échouer une vente. À l’inverse, avec une probabilité de plus de 60%, le risque de se cannibaliser est trop grand. On cible donc les clients dont la probabilité est comprise dans ce créneau.»
Résultat: +15% de chiffre d'affaires et de panier moyen
En trois semaines d’apprentissage, l’algorithme a été suffisamment mature pour être lancé en direct. L’opération a été menée pendant quatre semaines. Au total, l’algorithme a repéré plus de 40% de gros rouleurs, et a proposé l’offre à 21% des clients –le site totalise 2,5 millions de visiteurs uniques par mois. Sur ces 20% de clientèle, le chiffre d’affaires a progressé de 15%. Pendant ces quatre semaines, le panier moyen du site a progressé de 15%.
