Le plus grand groupe de cosmétiques au monde, englobant un large éventail de marques dans les domaines des soins de la peau, des cheveux, du maquillage et des parfums, à un enjeu : la majorité des produits du groupe sont vendu par des tiers : GMS, Pharmacie... Comment amélioirer la connaissance client afin d'affiner les stratégies d’acquisition du groupe ?

L'Oréal, leader mondial des cosmétiques, regroupe des marques emblématiques comme Lancôme, Maybelline, Garnier et Yves Saint Laurent Beauté. Malgré sa puissance, une grande partie de ses ventes passe par des distributeurs tiers (GMS, parapharmacies), limitant l’accès aux données clients.

L’enjeu : mieux comprendre les consommateurs pour affiner les stratégies d’acquisition et d’engagement. En exploitant la data et l’IA, nous avons permis à L’Oréal d’unifier, analyser et activer ses insights clients, renforçant ainsi son impact marketing et sa relation directe avec ses consommateurs.

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Objectifs

L’Oréal souhaite ainsi capitaliser sur les données client pour améliorer la connaissance consommateur sur son réseau de distribution : quel profil, quel comportement d’achat, quel positionnement VS la concurrence…

Ainsi l’enjeu est de fournir des insights data driven aux équipes marketing pour les accompagner dans l’affinement de leurs plans d’actions

Améliorer les insights clients sur les produits et la segmentation de cibles 

Mise en place d’un partenariat de données 

Proposer des plans d’activation en média grâce aux données : Social / Emailing / Newsletters / etc, 

Réaliser des études de compréhension clients

Enrichir le CRM 

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Notre réponse

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Prise de besoin auprès des équipes marketing sur les use-cases à traiter (ex : étude de l’impact d’une campagne TV, investigation sur la performance d’une franchise et son scope conso, …) 

Mise en place d’une Data Clean Room via Liveramp pour partager des données de manière sécurisée et anonymisée.

Exploitation des données client via la plateforme de collaboration de données (interrogation des tables via Big Query, manipulation des bases de données et Data Visualisation sous Python) pour répondre aux besoins métiers

Analyse des résultats et restitution d’insights actionnables pour le business

Gestion de projet pour coordination et mise en place de la stratégie Marketing ou mise en place de projets (refonte newsletters) 

Création de nouvelles campagnes  marketing : Brief / Content / Routage / Analyse des résultats

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