Etude de cas : Google Shopping Prédictif // 1001Pharmacies

Lancée en 2012, 1001Pharmacies est un acteur et Marketplace majeur de la parapharmacie en France et dispose d'un réseau de 80 pharmaciens partenaires.
Le site totalise plus de 10 million d'euros de chiffre d'affaire.

Defis et Objectifs :

1. AUGMENTER LE TRAFIC ENTRANT en élargissant la couverture des recherches Google et en diversifiant les sources de trafic
2. OBTENIR DES PROSPECTS PLUS QUALIFIES grâce à l‘affichage de la photo, du prix et de la disponibilité, l’internaute qui clique sur l’annonce, est déjà plus avancé dans sa décision d’achat.
3. REDUIRE LE COÛT D’ACQUISITION en ne payant les clics que sur les produits en stock et en reciblant les internautes ayant déjà éprouvé de l’intérêt pour un produit sans l’acheter.

Contraintes metiers :

1. Un catalogue... très vaste
   Un bid management à gérer quotidiennement sur plus de 1 000 marques,
   30 000 références, 7 catégories, 100 sous-catégories...
2. Un catalogue... "Google Touchy"
   30 000 références sujettes à un contrôle renforcé des équipes Google et à
   des règles de mises en avant “opaques” et changeantes.
3. Un modèle économique... exigeant
   En tant que marketplace, un taux de marge limité (vs un
   e-commerçant) : commission de 18% sur les ventes générées.
4. Une concurrence... grandissante
   Seul sur le secteur en 2013, de nombreux acteurs sont apparus sur la toile
   depuis.

Méthode appliquée :

1. Scoring de produit
2. Intégration des données de veille tarifaire et positionement prix
3. Algorithme de Machine Learning d'Adenlab
4. Pilotage et dashboard personnalisé par Marque, Catégorie, Produit

Résultats :

Hausse du retour sur investissement => ROI : +55%
Hausse de la visibilité des produits => CTR : +60%
Baisse de coût d'acquisition clients => CPA : -27%