Comment American Express a recruté de nouveaux clients grâce au programmatique

Comment acquérir de nouveaux clients grâce au programmatique, sans prendre le risque de dégrader l’image premium de sa marque? Début 2015, American Express a fait appel à Quantcast et sa solution « look-alike » pour s’adresser à des prospects ayant le même profil que ses clients.

Origines

« American Express dispose de neuf produits, soit neuf cartes bancaires pour lesquelles nous avons l’objectif de recruter de nouveaux clients. Pour cela, notre cible est très précise : les hommes vivant dans de grandes villes et qui disposent de revenus supérieurs à 50 000 euros par an.

Le digital est notre premier canal de recrutement, car il nous permet de proposer le bon produit à la bonne personne, au bon moment, avec l’expérience de marque la plus intime possible, via la personnalisation du message notamment.

Pour cela, nous travaillons historiquement en direct avec des éditeurs en ligne, comme Les Echos, Le Monde et Le Figaro, où nous pensons avoir le plus de chances de toucher les personnes que nous ciblons. 

Avec le développement du programmatique, nous pensons pouvoir donner plus de puissance à nos campagnes de communication grâce à la data tout en maintenant un certain niveau de ciblage.

Mais au départ nous étions prudents car les acteurs du programmatique ne sont pas toujours très transparents quant aux sites où ils achètent les impressions. Nous ne voulions pas, sous prétexte de toucher notre cible là où elle était, exposer la marque American Express sur des sites internet qui peuvent nuire à son image.

Pour être sûrs de notre prestataire, nous avons testé six solutions programmatiques avant de choisir Quantcast, qui nous semblait la société la plus transparente. »

Objectifs

« Ce premier dispositif avait pour nous valeur de test. American Express aime travailler en « start & stop » : en investissant sur de petits budgets pour commencer, nous cherchons des opportunités, puis passons ensuite à la vitesse supérieur si cela s’avère concluant.

Nous avons donc commencé par une campagne pour un produit dont la cotisation annuelle est inférieure à 200 euros, à l’attention d’une population très précise. Nous avons demandé à Quantcast de nous indiquer précisément les sites où nos annonces étaient diffusées. Nous-nous sommes réservés la possibilité d’exclure  certains univers si nous considérions qu’ils n’étaient pas suffisamment sûrs pour notre marque. »

Dispositif

« Quantcast a développé une technologie pour créer des ”look-alikes”, ou ”profils jumeaux” : en analysant les historiques de navigation d’une catégorie d’internautes dont on possède de nombreuses données, et qui ont déjà réalisé l’action que l’on cherche à provoquer – comme acquérir une carte American Express – il est capable d’identifier des internautes ayant le même comportement de navigation, qui sont donc susceptibles d’avoir le même profil, et pourraient par conséquent se montrer sensibles à notre offre.

Concrètement, nous avons placé un tag sur notre propre site internet, celui où nos clients viennent consulter leurs dépenses. Cela a permis à Quantcast d’analyser le portrait-robot de nos clients – hommes, âgés de plus de 35 ans, habitant de grandes villes… Il a ensuite pu suivre leur comportement de navigation en dehors de notre site.

Puis, Quantcast est allé chercher dans son réseau des personnes ayant le même profil que nos clients. Cela nous a permis de soumettre des bannières uniquement à ces personnes.

Mais nos clients actuels ne sont pas forcément ceux de demain. Par exemple, si les personnes de plus de 50 ans sont surpondérées pour nos produits haut-de-gamme, l’algorithme pourrait se contenter de cibler des personnes de plus de 50 ans. Pour éviter cet écueil, nous avons complété notre stratégie par un dispositif de look-alike prédictif sur des prospects intentionnistes.

En pratique, nous avons placé des tags sur les formulaires de souscription en ligne à nos cartes, afin d’identifier le profil des internautes qui sont engagés dans le tunnel d’achat sans avoir encore sauté le pas. Là encore, nous disposons de données sur leur compte personnel, puisque certains ont renseigné leur nom, leur adresse, leurs revenus… »

Promotion et communication

« Il n’y a pas eu de communication particulière pendant la campagne, qui avait valeur de test. »

Retour sur investissement

« Nous avons mesuré plusieurs critères pour nous assurer de l’efficacité de la campagne : combien de personnes viennent sur notre site ? Combien sont intentionnistes, c’est-à-dire demandent une carte ? Combien, parmi elles, correspondent à nos critères d’éligibilité ? Nous avons aussi regardé leur comportement de dépense au cours des trois premiers mois d’utilisation de la carte.

Les résultats on été bons, avec une réduction marquée du coût d’acquisition, sans que la qualité d’exposition de la marque soit dégradée. Nous avons donc augmenté nos investissements programmatiques : jusqu’à fin juin 2015, il représentait 25 % à 30 % de notre budget dévolu aux médias digitaux. Nous sommes passé à plus de 50 % en septembre. »

Conclusions de la campagne

« Nous allons continuer à recourir aux modèles look-alike, que nous considérons, après avoir testé plusieurs solutions programmatiques depuis deux ans, comme la meilleure manière de cibler les bons prospects.

A l’avenir, nous voulons aussi personnaliser davantage les messages adressés, par exemple en insérant leur nom dans les bannières que nous présentons aux internautes. Il nous est déjà arrivé de le faire, avec de bons résultats, mais les prospects le perçoivent parfois comme une démarche très intrusive.

Le mobile est aussi un univers que nous souhaitons explorer davantage, mais cela reste très compliqué, car les prestataires ne sont pas encore tout à fait mûrs. »