Comment SEAT augmente le taux de transformation de ses campagnes marketing ?

Depuis 2018, le constructeur automobile SEAT investit dans la personnalisation de ses campagnes marketing. Ceci, pour augmenter son trafic en concession et optimiser ses taux de conversion. La marque, membre du Groupe Volkswagen, s’appuie sur l’exploitation de ses données omnicanal pour se démarquer de ses concurrents.

Vers des communications individualisées pour augmenter le taux de transformation

Alors que le temps du parcours d’achat se raccourcit et que de moins en moins de clients se rendent dans un réseau pour acheter, adresser le bon message, à la bonne personne et au bon moment est essentiel. Ce levier digital est stratégique pour SEAT France pour développer sa notoriété et se différencier. Mais aussi pour attirer de nouveaux prospects vers son réseau de distribution, dans un marché particulièrement compétitif. Pour se faire, SEAT s’est doté d’une meilleure compréhension de ses clients avec la plateforme Predictive Marketing Activation de Skeepers. Grâce à l’exploitation des data existantes de son site internet et de sa base clients, en réconciliant les données online et offline, le constructeur a pu leur adresser des communications personnalisées sur tout le parcours d’achat. A la clé, des prises de parole plus pertinentes et des parcours d’achat qui transforment mieux.

Des taux d’ouverture autour des 50% sur les campagnes marketing

La stratégie s’avère gagnante. La marque affirme obtenir des taux d’ouverture autour des 40-50% et des taux de clics de l’ordre de 20%. Ses leads tournent quant à eux autour de 3-4% et les taux de transformation autour de 8-10%. Des taux qui favorisent l’identification des intentionnistes, la génération d’opportunités d’offres commerciales, et de nouvelles ventes de voitures.

Fort de ce succès, ces campagnes marketing ont été étendues à la marque Cupra et à l’ensemble des marques du groupes Volkswagen, mise à part Audi.

Le modèle d’enrichissement des données socio-démographiques pour affiner le ciblage

« En mettant en place le modèle d’enrichissement des données socio-démographiques développé par les équipes data de Skeepers, nous avons pu cibler des personnes présentes dans la base via leur critères socio-démographiques (âge, revenus, lieu géographique …). Ces critères nous ont permis d’affiner le ciblage de certaines de nos campagnes  lorsque cela s’avérait pertinent « , a affirmé Gary Marbehant, CRM / PRM Digital Project Manager chez DDB Paris. 

Ce modèle a été utilisé notamment pour le lancement de l’offre mobilité  » Seat Move  « . Permettant aux utilisateurs de combiner des avantages d’une voiture, d’un eScooter et d’une trottinette électrique. Le modèle des données socio-démographiques a ainsi pu cibler spécifiquement les citadins, public visé principalement par cette offre. Le taux de transformation en leads obtenu de 40% a mis en évidence la pertinence de ce ciblage.