5. Recommandations stratégiques & pour aller plus loin
Une fois les aspects techniques maîtrisés (qualité des données, matching, monitoring), il est temps de passer à la vitesse supérieure pour maximiser la valeur business de Google Customer Match.
5.1 Recommandations stratégiques
Aligner CRM et média :
Définir des segments CRM pertinents (clients actifs, inactifs, premium, etc.).
Synchroniser ces segments avec des audiences Google Ads pour des campagnes ciblées.
Prioriser les segments à forte valeur :
Clients à forte fréquence d’achat.
Prospects chauds (abandons panier).
Optimiser les campagnes en continu :
Ajuster les enchères en fonction des taux de matching.
Tester différents messages pour chaque segment.
5.2 Exploiter les fonctionnalités avancées
Lookalike Audiences :
Créer des audiences similaires à partir des segments GCM pour élargir la portée.
Consent Mode :
Coupler Customer Match avec le Consent Mode pour maximiser la conformité RGPD tout en maintenant la performance.
Omnicanal :
Intégrer GCM avec d’autres plateformes média (Meta, TikTok) pour une stratégie cross-channel.
5.3 Gouvernance & maintenance
Documenter les flux et mappings pour faciliter la montée en compétence des équipes.
Mettre en place des audits réguliers pour vérifier la qualité des données et la conformité.
Automatiser le monitoring pour réduire les risques d’erreurs humaines.
5.4 KPIs stratégiques à suivre
Taux de matching par segment : identifier les segments les plus performants.
Impact sur le CPA et le ROAS : mesurer la contribution de GCM aux objectifs business.
Évolution des audiences lookalike : suivre la croissance et la performance des audiences élargies.
💡 Tip : Les benchmarks internes montrent que des taux de matching >20% sont atteignables, avec des pics à 90% sur Gmail lorsque les données sont complètes et bien formatées.
Pour aller plus loin
Intégration avec d’autres destinations : Meta Custom Audiences, TikTok Custom Audiences.
Activation dynamique : utiliser des triggers CRM pour envoyer des segments en temps réel.
Segmentation avancée : combiner critères comportementaux et transactionnels pour des campagnes ultra-personnalisées.
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