Comment transformer les vues vidéo en amont du tunnel de conversion en ventes physiques avec un retour sur investissement publicitaire (ROAS) multiplié par 24
Pour les restaurants à service rapide et les détaillants omnicanaux, mesurer l'impact direct des campagnes de notoriété de marque en amont du processus de conversion représente un défi courant. Lorsqu'une entreprise dépend à la fois des commandes en ligne et du trafic en magasin, le suivi précis du retour sur investissement des publicités vidéo s'apparente souvent à une estimation.
Une stratégie de médias sociaux fragmentée et multicanale peut rapidement faire exploser les coûts d'acquisition sans une vision claire des facteurs qui génèrent réellement des ventes rentables. Dans une étude de cas récente, une approche fragmentée a montré que le coût par acquisition (CPA) avait atteint plus de cinq fois le prix d'un repas moyen.
Voici comment la consolidation de cette stratégie à l'aide de la vidéo automatisée par l'IA et du suivi hors ligne a transformé les vues en haut de l'entonnoir en un retour sur investissement publicitaire (ROAS) de 24X .
La stratégie : IA de YouTube, diffusion multiformat et création pertinente
Pour réduire les coûts et mesurer précisément l'impact, la stratégie a été réorientée vers une approche vidéo numérique unifiée sur YouTube.
Création contextuelle
Parce que les décisions concernant les repas sont prises rapidement, les créations vidéo ont été conçues pour susciter un lien immédiat grâce à l'humour, au sport et aux dynamiques familiales. La campagne a été lancée en parallèle d'un grand événement sportif mondial, tirant parti du nombre important de consommateurs utilisant leurs smartphones et YouTube pour visionner les meilleurs moments et participer aux discussions en ligne.
Optimisation multiformat
La campagne a utilisé à la fois des formats vidéo verticaux adaptés au défilement rapide sur mobile et des formats horizontaux conçus pour les téléviseurs de salon.
Diffusion de publicités optimisée par l'IA
Au lieu d'ajuster manuellement les groupes d'annonces, la campagne a exploité des algorithmes automatisés de visionnage vidéo. L'IA a réparti dynamiquement la diffusion des contenus sur différents formats et écrans, garantissant ainsi à chaque spectateur de voir la publicité optimale au moment opportun. Cette optimisation à grande échelle a permis à l'équipe marketing de se concentrer pleinement sur la stratégie globale et la connaissance client.
Combler le fossé de mesure grâce au suivi hors ligne
L'étape la plus cruciale de la campagne consistait à relier les vues des vidéos YouTube au trafic physique en magasin.
Grâce à la mise en place d'outils avancés de suivi des visites en magasin, l'équipe marketing a enfin pu identifier les visites physiques consécutives à une interaction avec une publicité en ligne. Cette fonctionnalité a permis de combler une lacune importante en matière de données et de révéler une tendance de consommation essentielle : de nombreux consommateurs sensibles aux prix voyaient les publicités numériques, mais choisissaient de ne pas passer par les applications de livraison tierces. Ils préféraient appeler directement les succursales locales ou se rendre en magasin pour récupérer leurs repas et ainsi éviter les frais de livraison.
En réintégrant ces nouvelles données de conversion hors ligne dans le système, l'algorithme est devenu nettement plus intelligent, lui permettant de trouver et de cibler des clients similaires, fortement intéressés, susceptibles de convertir hors ligne.
L'impact
Lier l'engagement publicitaire en ligne aux visites en magasin transforme radicalement le rôle du marketing de haut de funnel. La vidéo de haut de funnel n'est plus un simple exercice abstrait de notoriété de marque. Grâce aux fonctionnalités d'IA de Google et aux outils de suivi hors ligne, elle devient un véritable moteur de performance mesurable, générant des résultats commerciaux concrets en ligne et hors ligne.
Quels outils utilisez-vous actuellement pour attribuer vos efforts de marketing numérique au trafic physique en magasin ?
Source : www.business.google.com
