Ubun aide à augmenter les ventes de 190 % pour Kagome en améliorant les achats répétés et les taux de conversion

Objectifs

Fondée il y a plus de 100 ans, Kagome s’est établie comme une marque de confiance reconnue dans l’industrie alimentaire japonaise. L’entreprise est reconnue pour ses produits à succès de longue date, notamment le Yasai Seikatsu 100 (Vegetable Life 100), ainsi qu’une large gamme de boissons à base de tomates et de légumes. Kagome a commencé à vendre sur le site de vente Amazon en 2007 et a connu une croissance constante des ventes, particulièrement grâce aux achats répétés de son jus de légumes vendu en caisses en vrac.

Alors que les affaires de Kagome sur Amazon se développaient, la détermination du bon budget publicitaire est devenue un défi. En raison de la forte valeur de la marque de l’entreprise et de ses ventes de base déjà élevées – relativement peu affectées par la publicité –, les méthodes traditionnelles d’établissement du budget basées sur le coût publicitaire des ventes se sont avérées moins efficaces. Pour résoudre ce problème, Kagome a commencé à travailler avec le partenaire Amazon Ads Ubun en 2023, dans le but d’élargir sa clientèle nouvellement associée à la marque et d’optimiser son investissement publicitaire sur Amazon.

Ubun est une agence de marketing numérique à service complet qui aide les marques de détail à se développer sur le site de vente Amazon. Ensemble, Kagome et Ubun se sont concentrées sur l’augmentation des achats répétés et des ventes globales en améliorant leur stratégie publicitaire avec des outils qui privilégient le rendement du capital investi (RCI).

Approche

Pour mesurer les statistiques de revenu moyen par utilisateur (ARPU) et de coût d’acquisition par nouveau client (N-CPA) par achat, Ubun a mis en œuvre son outil automatisé de rapport propriétaire Ubun BASE en conjonction avec Amazon Marketing Cloud (AMC). Ces statistiques sont essentielles pour établir les budgets publicitaires basés sur le RCI. Cependant, comme les produits de Kagome sont connus pour leurs taux d’achats répétés élevés, le calcul précis de ces indicateurs représentait un défi.

Grâce à Flexible Shopping Insights d’AMC, Ubun a obtenu accès aux données d’achats organiques des clients fidèles, permettant un calcul plus précis des coûts publicitaires. L’analyse a révélé que l’investissement publicitaire de Kagome était inférieur au niveau requis pour acquérir des clients issus de nouvelles associations à la marque, ce qui a entraîné des occasions de ventes manquées. En réponse, le budget publicitaire de 2024 a été augmenté de 130 % pour s’assurer que les profits générés par six mois d’ARPU correspondaient au N-CPA.

À l’aide de son outil Ubun BASE, Ubun a visualisé le N-CPA aux niveaux des mots-clés et des auditoires, permettant une optimisation en temps réel des opérations publicitaires pour améliorer le RCI. En plus d’optimiser le N-CPA, Ubun visait également à maximiser l’ARPU en augmentant le taux d’achats répétés. Pour y parvenir, l’entreprise a lancé des campagnes d’automatisation marketing via Amazon DSP en ciblant des segments d’auditoire identifiés grâce à l’analyse RFM (Récence, Fréquence, Monétaire)¹.

Pour atteindre les clients en haut de l’entonnoir, Ubun a élargi ses segments d’auditoire à haute valeur identifiés grâce à l’analyse RFM en utilisant la fonctionnalité d’auditoire personnalisé d’AMC pour inclure des auditoires similaires. Les auditoires AMC ont permis la création de segments d’auditoire plus pertinents basés sur l’historique comportemental. De plus, Ubun a utilisé Amazon DSP pour diffuser des publicités vidéo sur Twitch, afin de se concentrer sur l’acquisition de clients nouvellement associés à la marque.

Résultats

À la suite d’une série de campagnes publicitaires, les ventes totales de Kagome ont augmenté de 190 %² d’une année sur l’autre, marquant son plus haut revenu trimestriel jamais atteint. Au dernier trimestre 2024, les ventes provenant des nouveaux clients via la publicité ont augmenté de 149 %³ par rapport à la même période de l’année précédente, grâce à l’augmentation des investissements publicitaires et à l’optimisation du N-CPA. De plus, le taux de conversion parmi les téléspectateurs des publicités vidéo de Kagome était de 111 %⁴ plus élevé que celui des personnes qui n’y avaient pas été exposées, démontrant ainsi l’efficacité de la stratégie de campagne.

Sources

¹ Une méthode analytique qui classe les clients selon trois statistiques : Récence (achat le plus récent), Fréquence (fréquence d’achat) et Monétaire (valeur totale des achats). Couramment utilisée pour identifier les clients à forte valeur.

^2-4 Données fournies par l’annonceur, Japon, 2024.