Et si le Search générait autant de ventes en ligne qu’en boutique ? M·A·C Cosmetics, leader mondial du maquillage professionnel, renforce sa stratégie omnicanale, développe son trafic en boutique et accélère ses ventes. De l’optimisation du parcours client à la mesure de performances globales, Héléna Imsand, E-commerce Manager, M·A·C Cosmetics, revient sur 5 enseignements clés de l’expérimentation.
#1. Le Search influence autant les ventes en ligne qu’en boutique
Selon une récente étude Kantar, les consommatrices makeup privilégient le digital dans les phases d’inspiration, de comparaison et de prise de décision, mais elles sont 86% à acheter offline1. Si les consommatrices sont omnicanales, pourquoi pas la mesure ?
Très vite, la marque du groupe Estée Lauder pressent l’effet ROPO (Research Online, Purchase Offline), mais elle ne dispose d’aucune donnée chiffrée pour le prouver. S’impose la mesure omnicanale du Search pour évaluer l’impact des campagnes digitales sur le chiffre d’affaires réel généré en boutique et mieux répartir les investissements en fonction des impacts de campagne sur chacun des canaux. « Enfin, l’objectif était d’avoir des campagnes ROIstes au global en intégrant une vision omnicanale, et non online-only. »
Dès l’été 2017, M·A·C met en place l’outil Store Sales Direct en version bêta pour réconcilier les ventes physiques avec les parcours digitaux. « Les budgets et les objectifs étaient très silotés entre la marque et le service e-commerce. Il fallait donc entamer une réflexion omnicanale, aussi bien au niveau des investissements que des KPIs, et mesurer en boutique l’impact réel des investissements digitaux. » Résultat : le ROAS* du Search payant omnicanal est 1,9 fois supérieur au ROAS mesuré à partir des conversions en ligne. Intégrer les ventes en boutique multiplie donc par 2 l'impact perçu du Search.
« Nous nous attendions forcément à mesurer un certain impact des annonces Search sur les ventes en boutique. En revanche, nous ne savions pas du tout quel serait le poids de ces ventes. Mesurer que le Search avait autant d’impact sur les ventes offline qu’online nous a fait réfléchir à notre stratégie d’investissement et à l’optimisation de nos campagnes. »
#2. Le Search générique : un impact plus fort en boutique
Si la rentabilité du Search générique reste un vrai défi, M·A·C fait ici un double constat : les boutiques enregistrent la plupart des conversions, et le Search générique constitue un point de contact puissant. « Il est très compliqué de prouver l’efficacité de campagne, si l’on ne prend en compte que les ventes e-commerce. En ajoutant, via Store Sales Direct, les ventes générées en boutique, le ROAS* est multiplié par 11. Nous avons également constaté que, contrairement au Search branded qui générait le même nombre de ventes en ligne qu’en boutique, le Search générique était presque 10 fois plus générateur de ventes en boutique qu’en ligne. »
Le Search générique était presque 10 fois plus générateur de ventes en boutique qu’en ligne.
#3. Plus de proximité, plus de clients
Les ventes en boutique sont influencées par le Search. C’est avéré, mais comment capitaliser sur ces données de mesure et augmenter les visites en boutique ? Conscient de la puissance du local (en France, les requêtes «_à proximité » ou «_proche de moi » ont bondi de 340% en 2 ans2), M·A·C met en place une stratégie Bid-by-Distance et fixe les enchères de ses annonces en fonction de la distance entre l’utilisateur et la boutique, en l’augmentant à mesure qu’il s’en rapproche. Choix gagnant, « puisque nous avons enregistré une hausse de 32% des ventes offline sur le Search branded et de 11% sur le Search générique pendant la période. »
Autre chiffre clé : 33% des ventes en boutique influencées par le Search proviennent de nouveaux clients. « Sur des campagnes génériques », précise Héléna Imsand, « le poids des nouveaux clients générés en boutique passe à 43%. C’est très intéressant, car il s’agit d’un vrai levier d’acquisition. »
Prochaine étape : « tester rapidement les annonces Local Inventory Ads de Google afin d’y intégrer la donnée de stock par boutique sur nos annonces Shopping. En l’associant aux solutions Store Sales Direct et Store Visits, nous souhaitons mieux mesurer et maximiser le trafic en boutique. »
33% des ventes en boutique influencées par le Search proviennent de nouveaux clients.
#4. L’omnicanal, un défi qui rassemble
Aussi efficace soit-elle, une stratégie omnicanale ne se fait pas en un claquement de doigts. Elle passe par un travail de conviction et de persuasion à tous les niveaux de l’organisation. « La mise en place d’une stratégie omnicanale demande un alignement des objectifs, des budgets et des KPIs entre toutes les équipes, souvent silotées. »
Chiffres et démonstrations à l’appui, M·A·C avance sur l’échiquier de la mesure et fait de l’omnicanal l’un de ses objectifs organisationnels, « et toutes les équipes, online et offline, sont alignées sur des objectifs communs pour maximiser la performance globale de la marque. »
#5. Mesurer aujourd’hui pour performer demain
Cette expérimentation marque un tournant dans la mesure de performances. M·A·C entend désormais systématiser l’approche et faire de la mesure omnicanale un prérequis de ses campagnes en France et à l’international. « Avec l’évolution des outils de mesure, notre objectif est de pouvoir réunifier la totalité du parcours client afin d’optimiser les résultats omnicanaux de nos investissements. »
Et de conclure : « Notre principal objectif pour l’année à venir est de déployer des stratégies web-to-store et store-to-web afin de fluidifier les parcours et les mesures. Dans un monde où le trafic est le nerf de la guerre, de plus en plus coûteux et compétitif, notre objectif est de maximiser le trafic online ou offline, en l’envoyant sur des canaux complémentaires. »
