Plus de 70 campagnes gérées sur les réseaux de recherche, les réseaux sociaux et l'affichage
+20 % de SQL provenant des médias payants (premier trimestre par rapport au troisième trimestre 2023)
+100 % du ratio MQL/SQL (en novembre 2023)
GWI est une société d'études d'audience fondée par Tom Smith en 2009. GWI est une étude de consommation modernisée, mondiale, à la demande et accessible à tous, et pas seulement aux experts en données. Il s'agit d'une plateforme conçue pour les entreprises qui souhaitent obtenir des données récentes et pertinentes sur leurs consommateurs. Valeurs, parcours d'achat, utilisation des médias, habitudes sur les réseaux sociaux, nous couvrons tout cela. Avec des données représentant près de 3 milliards de personnes dans plus de 50 pays, GWI est devenue la référence pour les agences, les marques et les entreprises de médias qui souhaitent savoir ce qui pousse réellement leur public à agir.
Lorsque GWI nous a contactés, l'entreprise dépassait ses objectifs en matière de MQL et recherchait de l'aide pour constituer son équipe interne afin d'améliorer la qualité globale des prospects afin de les aider à atteindre les cibles SQL. Elle voulait comprendre pourquoi et comment elle pouvait être plus efficace. Ils souhaitaient se concentrer sur des prospects de meilleure qualité présentant une plus grande intention, au lieu de générer un grand nombre de prospects qui n'avaient pas tendance à être convertis en clients. GWI souhaitait également tirer parti de sa clientèle très fidèle pour effectuer des ventes croisées et incitatives.
Ils avaient besoin d'aide pour :
Lorsque nous avons commencé à travailler avec GWI, nous avons commencé par un audit de leurs chaînes, de leur site Web, de leurs pages de destination, de leurs programmes et de leur infrastructure technologique en matière d'opérations marketing. Nous avons fourni des rapports d'audit complets présentant des solutions rapides et une vision à moyen et long terme de ce qui devait être fait pour atteindre un état optimal.
Nous avons suggéré de raccourcir les pages pour que les messages soient davantage axés sur les avantages et de commencer à tester A/B la structure et le contenu des pages afin de comprendre ce qui trouve un écho auprès du public.
Nous avons recommandé de déployer des programmes d'éducation plus spécifiques au secteur tout en envisageant de lancer de nouveaux programmes spécifiques aux personnes. Nous avons également suggéré de rendre les données collectées cohérentes à tous les niveaux.
Nous avons complètement repensé le compte Google Ads afin de nous concentrer sur les mots clés d'intention tout en continuant à cibler les mots clés du secteur pour générer des téléchargements de contenu. Sur Paid Social, nous avons organisé un atelier d'audience afin de redéfinir un ciblage de campagne plus conforme aux objectifs et aux points forts de GWI. Nous avons également lancé des campagnes régionales conformes aux exigences budgétaires strictes de GWI. Pour être plus stratégique et exploiter les données de première partie et d'intention, nous avons également aidé GWI à mettre en œuvre une plateforme ABM et l'avons guidée dans le lancement de ses premières campagnes à l'aide de cet outil.
Nous avons créé un rapport 360 Looker pour GWI afin d'accéder à des statistiques de pointe sur le site Web, la recherche payante, les réseaux sociaux payants et les programmes ABX. Nous créons des tableaux de bord Hubspot pour suivre l'impact sur la génération de prospects, le rythme des cibles MQL et SQL ainsi que la génération de pipelines. Nous avons également revu et amélioré le score des leads afin qu'il reflète autant que possible la réalité des leads de GWI. Pour améliorer la visibilité, nous avons créé une feuille de prévisions de prospects pour les médias payants afin de mieux évaluer l'efficacité de nos programmes et la précision de certaines de nos hypothèses.
Aujourd'hui, GWI bénéficie d'une bien meilleure visibilité de son entonnoir et des leviers qu'elle peut utiliser pour influencer sa capacité à atteindre ses objectifs. Ils peuvent également suivre l'efficacité de leur programme de haut en bas de l'entonnoir.
Nous avons amélioré la conversion MQL vers SQL de 100 % en novembre 2023. Nous nous efforçons toujours d'améliorer ce ratio et de le rendre conforme aux normes de l'industrie, mais cela a eu un impact positif sur le pipeline.
