Introduction et contexte :
Bio Vita est une marque de suppléments de santé à croissance rapide qui se concentre sur les produits de bien-être naturels. S'adressant à un public soucieux de sa santé sur de multiples plateformes numériques, Bio Vita propose toute une gamme de produits allant des vitamines renforçant le système immunitaire aux compléments alimentaires pour la remise en forme. Cependant, à mesure que la marque développait ses gammes de produits et sa présence numérique, il devenait de plus en plus difficile de mesurer les performances des ventes, des stocks, de l'engagement des clients et du marketing d'une manière cohérente et exploitable.
Défis initiaux :
– Systèmes de données cloisonnés: La multiplicité des outils de vente, de marketing par courrier électronique et de commerce électronique faisait de l'agrégation des données un processus lent et manuel.
– Retard dans la prise de décision: Les indicateurs clés de performance (par exemple, les références les plus vendues, les niveaux de stock, les performances des campagnes) étaient souvent obsolètes ou incohérents.
– Opportunités de revenus manquées: En l'absence de prévisions ou de segmentation approfondie de la clientèle, les campagnes de vente incitative et de reciblage n'ont pas donné les résultats escomptés.
Le défi (point douloureux et énoncé du problème) :
Questions principales :
1. Rapports fragmentés : Pas de source unique de vérité pour les données relatives au marketing, aux ventes et aux clients.
2. Un suivi inefficace : Les rapports sur les indicateurs de performance clés étaient mis à jour manuellement, souvent plusieurs jours après les faits.
3. Manque de connaissance du client : Les efforts de personnalisation étaient génériques, ce qui nuisait au LTV et au taux d'achat répété.
Points douloureux quantifiables :
- Délai moyen de déclaration : 72 heures
- ROAS de la campagne : il est passé de 2,1x à 1,4x en 3 mois
- Taux d'achat répété : 17%, bien en dessous des références du secteur qui sont de 30%+.
Catégorie
Analyse/BI
Clients
Bio Vita
Localisation
Maroc
Dirigé et exécuté par :
Mohamed Chourouki
La stratégie et l'exécution (décomposition étape par étape des mesures prises) :
Une transformation de l'intelligence économique a été lancée afin de centraliser les données, de visualiser les mesures et d'améliorer les prévisions stratégiques.
Phase 1 : Consolidation des données et mise en place de l'entrepôt
- Intégration des données de Shopify, Klaviyo, Google Ads, Meta Ads et Google Analytics dans un entrepôt BigQuery.
- Mise en place de pipelines automatisés à l'aide de Supermetrics et de Zapier pour maintenir une synchronisation en temps réel.
Phase 2 : Déploiement de l'outil de BI et tableau de bord
- Mise en œuvre de Looker Studio pour construire le rôle
-Des tableaux de bord spécifiques : Executive, Marketing et Fulfillment.
- Création de trackers en temps réel pour les indicateurs clés de performance : ROAS, CTR, taux de conversion, meilleurs résultats.
-les UGS vendues et la vitesse de rotation des stocks.
Phase 3 : Segmentation avancée de la clientèle
- Regroupement des clients en fonction de leur comportement et de leur valeur de remplacement : premiers acheteurs, acheteurs fidèles, abandons de panier et prospects inactifs.
- Alimentez les segments dans les Meta Ads et les flux d'e-mails pour des campagnes plus ciblées.
Phase 4 : Intégration de l'analyse prédictive
- Élaboration d'un modèle de prévision au niveau de l'unité de stock (SKU) à partir des ventes historiques et des tendances saisonnières.
- Identification des 10 premiers produits ayant la marge la plus élevée et la fréquence de commande la plus élevée pour la vente incitative.
Les défis et les obstacles :
1. Conflits de qualité des données : Les différentes plateformes définissent les indicateurs clés de performance (comme les conversions) de manière incohérente.
- Solution : Des mesures normalisées sur toutes les plateformes avec des définitions et des règles de validation communes.
2. Résistance à l'adoption des outils : Les équipes préféraient les feuilles de calcul existantes.
- Solution : Nous avons proposé une formation en parallèle et créé des modèles de tableaux de bord pour simplifier la transition.
3. Variabilité des UGS : le volume élevé de produits a entraîné un encombrement du tableau de bord.
- Solution : Introduire des filtres intelligents et des ventilations par catégorie pour mettre en évidence ce qui compte le plus.
Les résultats et l'impact (comparaison des données avant et après) :
Amélioration des principaux indicateurs de performance clés :
– Vitesse de rapport :
- Avant : 72 heures (manuel)
- Après : Temps réel (pipelines automatisés)
– ROAS (campagnes de marketing) :
- Avant : 1,4x
- Après : 3.2x
– Taux d'achat répété :
- Avant : 17%
- Après : 34%
– Précision des prévisions de l'UGS supérieure :
- Avant : Pas de prévisions
- Après : Précision 91%, permettant une meilleure planification des stocks
– Recettes (période de 3 mois) :
- Avant : $98,000
- Après : $136 000 (+39%)
Principaux enseignements et leçons tirées :
1. Données centralisées = décisions plus rapides : L'alignement du marketing, des opérations et des finances sur des données en temps réel a changé la rapidité d'action de Bio Vita.
2. La segmentation favorise le retour sur investissement : Les offres adaptées aux types de clients ont considérablement augmenté les achats répétés et le ROAS.
3. Les prévisions protègent le chiffre d'affaires : Le fait de savoir quels produits allaient se vendre a permis de réduire les stocks excédentaires et d'améliorer les performances publicitaires.
4. La formation est importante : Pour obtenir l'adhésion de l'équipe, il fallait non seulement des tableaux de bord, mais aussi de la clarté et de la facilité d'utilisation.
5. La BI est permanente : Les révisions hebdomadaires et l'amélioration des tableaux de bord sont essentielles pour rester proactif.
Conclusion et réflexions finales :
L'initiative de Business Intelligence de Bio Vita a permis à la marque d'évoluer de manière responsable, d'augmenter sa rentabilité et d'améliorer la fidélisation de ses clients en s'appuyant sur des données. Le projet a prouvé que lorsque la BI est associée à des KPI clairs et à des tableaux de bord accessibles, les équipes peuvent pivoter plus rapidement, mieux personnaliser et planifier plus intelligemment.
Potentiel d'évolutivité :
- Ajoutez une modélisation prédictive du taux de désabonnement afin d'augmenter la durée de vie des produits.
- Intégrer l'attribution des campagnes d'influence sur les différentes plateformes.
- Utiliser l'analyse des cohortes pour affiner les stratégies de cycle de vie des produits.
Cette étude de cas montre que la BI ne se limite pas aux tableaux de bord.-Il s'agit de donner aux équipes les informations dont elles ont besoin pour gagner.
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