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L'intégration des données et les modèles statistiques de Simplex permettent à Bunge d'optimiser ses dépenses de marketing.

  • Le projet d'une start-up spécialisée dans le marketing utilise des algorithmes pour prédire l'impact des campagnes en ligne et hors ligne avec une précision de 75 %.

São Paulo, 7 octobre 2020 - Bunge, l'une des plus grandes entreprises agroalimentaires du monde, peut déjà prédire l'évolution des ventes de ses marques tout au long de l'année en fonction des investissements marketing réalisés dans chaque région du pays.

Cette capacité est le résultat d'un projet mené avec la start-up Simplex, qui a intégré l'historique sur trois ans de dix bases de données différentes, allant des résultats des ventes au fil du temps, des investissements réalisés dans différents médias, de la participation des produits aux points de vente, des prix de détail et des prévisions de la demande, jusqu'aux taux régionaux de progression de la pandémie de Covid-19. Le projet est allé plus loin. Un autre de ses piliers était le développement d'un outil permettant d'automatiser l'application de modèles statistiques sur cette mer de données afin de permettre la prévision de scénarios.

"Aujourd'hui, nous sommes non seulement en mesure de mesurer les résultats des campagnes télévisées, radiophoniques ou numériques sur les ventes, mais nous disposons également d'un algorithme qui prédit avec une précision de 75 % le retour sur investissement des futures campagnes dans chaque région du pays", souligne João Galoppi, responsable du marketing numérique chez Bunge.

Selon lui, la précision des prévisions tend à augmenter, car les modèles statistiques prédictifs adoptés sont améliorés par l'intelligence artificielle au fur et à mesure de leur utilisation. Pour lui, l'un des plus grands défis dans son domaine était de comprendre pourquoi une campagne fonctionnait si bien à un endroit et pas à un autre. Et, bien sûr, de savoir si le budget marketing a été bien réparti entre les différents médias disponibles. "Il est évident que nous avions des hypothèses. Mais aujourd'hui, au contraire, nous disposons de données organisées et de leurs innombrables croisements possibles", souligne-t-il. Selon le dirigeant, Bunge est désormais en mesure d'identifier, en détail, le poids que la hausse des prix dans un carré donné a pour neutraliser les efforts de marketing qui étaient destinés à cette région. Ou de voir la particularité d'un marché donné et comment son consommateur ou son acheteur réagit - car il ne s'agit pas toujours de la même personne - à la suite de promotions ou de publicités. 

Galoppi affirme que, surtout dans le scénario actuel, l'optimisation des investissements basée sur les données est le moyen le plus efficace de surmonter la crise et d'augmenter la portée potentielle du budget marketing. "Simplex a joué un rôle décisif dans ce processus grâce à son expertise en matière de modèles statistiques prédictifs et au développement de l'outil qui nous permet de voir l'ensemble du scénario à travers des tableaux de bord intuitifs", résume-t-il.

Les données à la loupe

L'intégration et le recoupement des informations ont été effectués sur 10 bases de données différentes, prenant en compte à la fois la publicité et le marketing, ainsi que celles axées sur les canaux de vente physiques. Parmi les différentes informations collectées et organisées, Galoppi énumère les points d'audience des campagnes réalisées, le coût des campagnes en ligne et hors ligne, la participation de chaque modalité de campagne, le total des impressions et des clics. Par ailleurs, des données Nielsen ont également été collectées, telles que le volume et la part de la marque dans les rayons des magasins, les mois au cours desquels Bunge a fait de la publicité et les périodes au cours desquelles elle a mené des actions de marketing destinées aux canaux de vente hors ligne.

"Ce que nous avons entre les mains aujourd'hui, c'est une prise de décision mieux informée", garantit Galoppi. Pour le responsable du secteur Marketing numérique de Bunge, la participation de Simplex au processus a été décisive : la start-up a permis d'accélérer le travail développé. "Nous avons réalisé notre plan en moins de six mois", se réjouit-il. Pour le dirigeant, un autre facteur de succès de l'initiative a été la performance d'une équipe multidisciplinaire, couvrant une douzaine de personnes, des publicitaires aux ingénieurs chimistes, en plus d'impliquer plusieurs secteurs de l'entreprise, ce qui a donné un regard plus riche et plus diversifié sur les défis posés.

"Sur les marchés numériques, tout peut être mesuré, du premier clic à l'achat, il est possible d'investir dans les médias avec précision et de calculer le retour sur investissement. Et un grand défi, relevé ici, était de pouvoir effectivement faire la même chose dans les médias hors ligne", explique João Lee, directeur de Simplex. Sa plus grande satisfaction à l'égard du projet, dit-il, est de constater que les algorithmes et les données aident déjà plusieurs autres secteurs de l'entreprise à mieux percevoir le comportement du marché.

À propos de Bunge

Bunge (NYSE : BG) est un leader mondial de l'approvisionnement, de la transformation et de la fourniture de produits et d'ingrédients à base de céréales et d'oléagineux. Fondée en 1818, Bunge alimente un monde en pleine croissance en créant des produits durables et des opportunités pour plus de 70 000 agriculteurs et leurs consommateurs dans le monde entier. L'entreprise a son siège à St Louis, dans le Missouri, et emploie 24 000 personnes qui travaillent dans plus de 350 terminaux portuaires, usines de transformation de graines oléagineuses, silos à grains et installations de production et d'emballage de produits alimentaires et d'ingrédients dans le monde entier.

 À propos de Simplex

Fondée en 2017 par des professionnels du e-commerce, Simplex s'est positionnée comme une entreprise SaaS (Software as a Service) pour augmenter le trafic e-commerce et la conversion des ventes avec des implémentations simples. L'entreprise compte plus de 20 clients sur des marchés tels que le Brésil, la France et l'Italie.

 

 

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