5 défis de tracking communs aux grandes banques en matière de marketing d'affiliation - et comment les résoudre 

Dans ce blog, nous allons examiner cinq problèmes courants auxquels les grandes banques (et les coopératives de crédit) sont confrontées dans le suivi de leurs efforts de marketing d'affiliation. Nous partagerons également des solutions pratiques que nous avons trouvées pour aider à résoudre chaque problème. Nous aborderons les sujets suivants :

1. Lutter contre les systèmes hérités inflexibles : Comment les infrastructures obsolètes peuvent-elles entraver le suivi moderne et quelles sont les mesures à prendre pour y remédier.
2. Naviguer dans les problèmes de sécurité des données et de conformité : L'équilibre entre la nécessité d'un suivi rigoureux et les réglementations strictes en matière de confidentialité des données, et la façon dont les techniques d'anonymisation peuvent aider.
3. Gérer les ruptures dans l'entonnoir de conversion : Assurer un suivi sans faille du clic à la conversion en corrigeant les ruptures de flux de données entre plusieurs systèmes.
4. Lutter contre les données d'affiliation cloisonnées : L'importance de l'intégration des données relatives aux affiliés dans les efforts de marketing plus généraux afin d'obtenir une vue unifiée des performances.
5. Lutter contre le manque de données granulaires pour l'optimisation : Pourquoi des informations détaillées sont cruciales pour l'optimisation des campagnes et comment s'assurer que vos affiliés disposent des données dont ils ont besoin.

Que vous soyez confronté à des systèmes hérités, que vous cherchiez à assurer la conformité ou simplement à optimiser votre flux de données, les idées présentées dans ce blog visent à vous fournir les connaissances nécessaires pour apporter des améliorations informées et pratiques à l'approche de suivi de votre banque.

Le défi : 

Les systèmes hérités sont une réalité pour de nombreuses grandes banques. Ces systèmes, bien que fiables et profondément intégrés aux opérations d'une banque, ont été conçus bien avant que le marketing numérique n'en soit à ce qu'il est aujourd'hui. Par conséquent, ils manquent souvent de la flexibilité nécessaire pour prendre en charge les besoins sophistiqués de suivi et d'attribution des programmes d'affiliation actuels. Ils créent également des difficultés lorsqu'il s'agit de transférer des données de suivi entre des bases de données, ce qui rend difficile d'obtenir une image complète du parcours client.

Le manque de flexibilité de ces systèmes peut rendre difficile l'intégration de nouvelles technologies, entraînant des lacunes dans la capture et l'analyse des données. Les spécialistes du marketing savent généralement ce dont ils ont besoin pour réussir, mais ils peuvent avoir du mal à obtenir ces données à partir de systèmes obsolètes ou à collaborer avec les équipes internes pour trouver des solutions de contournement efficaces. Cette incompatibilité complique non seulement le flux de données, mais entraîne également une vision incomplète du parcours client, ce qui entrave davantage les efforts d'optimisation des stratégies marketing.

Ce que cela signifie pour vous en tant que spécialiste du marketing : 

Lorsque vos systèmes de suivi ne parviennent pas à suivre le rythme des exigences actuelles, vous vous retrouvez avec des incohérences de données, des conversions manquées et une attribution inexacte. Cela n'affaiblit pas seulement votre programme d'affiliation, mais rend également plus difficile son optimisation et l'obtention du meilleur retour sur investissement. 

La rapidité et la quantité de données que vous obtenez sont également des facteurs importants. Les fintechs sont souvent capables d'accéder aux données de conversion en temps réel, tandis que les systèmes bancaires traditionnels ne fournissent des mises à jour qu'une fois par jour, si vous avez de la chance. Ce délai peut vous empêcher de prendre des décisions rapides, entraînant des occasions manquées. De plus, si votre système ne capture pas suffisamment de données, vous n'avez qu'une vision partielle, ce qui rend difficile de comprendre réellement vos clients et d'affiner vos stratégies. Tout cela contribue à un programme d'affiliation moins efficace. 

La solution : 

Les banques peuvent moderniser leurs systèmes de suivi selon une approche progressive, intégration nouvelles technologies progressivement afin de minimiser les perturbations tout en améliorant les fonctionnalités. L'utilisation de middlewares et d'APIs agit comme un ‘ pont ’ entre les systèmes anciens et modernes, assurant un flux de données transparent et une infrastructure de suivi robuste. Le middleware connecte les systèmes existants aux nouveaux outils de marketing numérique, permettant une communication fluide, tandis que les APIs faciliter le exact transfert de données entre diverses applications logicielles. Ces passerelles garantissent que les informations, telles que les données de suivi, peuvent passer d'un système à un autre sans être perdues ou mal interprétées. Cela garantit que les systèmes de suivi des banques sont équipés pour gérer efficacement les complexités du marketing d'affiliation. 

Voici les étapes que nous recommandons pour résoudre les problèmes de suivi liés aux systèmes existants : 

1. Identifier la racine du problème : Nous commençons par une évaluation approfondie de vos systèmes existants afin de déterminer où le flux de données s'interrompt. Pour élaborer une solution efficace, il est essentiel de comprendre si le problème est lié à une infrastructure obsolète, à des limitations de sécurité ou à des systèmes incompatibles. 
2. Présenter toutes les options disponibles : Une fois que le problème est clair, nous présentons toutes les solutions possibles, qu'il s'agisse de solutions rapides ou de refontes complètes. Nous évaluons notamment le potentiel des intergiciels et des API pour combler les lacunes et améliorer les systèmes actuels sans qu'il soit nécessaire de les remplacer complètement. La disponibilité des ressources est un facteur clé - et nous adoptons souvent une approche "légère" au début, puis nous faisons des heures supplémentaires pour atteindre l'"état idéal". 
3. Commencez par un test à petite échelle : Avant de procéder à des changements à grande échelle, nous recommandons de commencer par un programme pilote. Cela nous permet de tester les nouvelles solutions de suivi dans un environnement contrôlé et de nous assurer qu'elles s'intègrent parfaitement aux systèmes existants et qu'elles produisent les résultats escomptés. 
4. Intégration progressive : Si le projet pilote est concluant, nous procédons à une intégration progressive des nouvelles technologies. Cela permet de minimiser les perturbations des opérations quotidiennes tout en laissant du temps pour résoudre les problèmes imprévus. 
5. Optimisation continue : Enfin, nous contrôlons en permanence les performances du système et procédons aux ajustements nécessaires. Cela permet de s'assurer que l'infrastructure de suivi reste robuste et capable de soutenir les efforts de marketing d'affiliation de la banque sur le long terme. 

Exemple de cas

Nous avons travaillé avec plusieurs banques confrontées à la tâche délicate de mettre à jour leurs systèmes de suivi tout en conservant leur infrastructure existante intacte. Voici comment nous avons abordé des situations similaires : 

Scénario :

Une banque était confrontée à un ancien système mal équipé pour répondre aux exigences d'un programme d'affiliation moderne. Son infrastructure de reporting n'avait pas la capacité de générer des valeurs dynamiques, essentielles pour suivre les transactions individuelles tout au long du processus d'affiliation. Cette limitation signifiait que les affiliés ne pouvaient pas avoir une vision claire de ce qui alimentait les conversions. Pour ajouter à la complexité, les questions de confidentialité empêchaient l'utilisation d'identifiants uniques pour chaque transaction, ce qui rendait presque impossible l'établissement d'une correspondance précise entre les clics et les résultats. 

 Les données dont disposait la banque étaient dispersées dans deux systèmes distincts, créant une fragmentation qui rendait difficile la synthèse d'informations précieuses. Il en résultait un reporting incomplet et inefficace, qui freinait l'ensemble du programme d'affiliation. En outre, la banque ne pouvait pas facilement établir un lien entre les dépenses et le rendement ou déterminer quelles campagnes généraient une réelle valeur à long terme. 

Comment nous l'avons corrigé :

Nous sommes intervenus pour développer une solution qui ne nécessiterait pas de refonte majeure des systèmes actuels, mais qui nous donnerait une vision plus granulaire des performances des campagnes en les associant à des conversions spécifiques. . Le principal défi consistait à trouver le moyen de faire correspondre les deux rapports existants, qui se trouvaient dans des systèmes distincts.  

Pour trouver une solution, nous avons posé beaucoup de questions et soutenu notre principal point de contact par de multiples conversations afin de localiser les bonnes personnes qui avaient les réponses dont nous avions besoin. Lorsque l'on travaille avec une grande entreprise, il est fréquent que nos contacts marketing ne sachent pas qui détient les informations spécifiques que nous recherchons. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec ces équipes pour identifier les données disponibles, l'endroit où elles étaient stockées, leur propriétaire et la manière dont nous pouvions tirer parti de sources multiples. 

En l'occurrence, pour "cartographier" les rapports ensemble, notre première étape consistait à comprendre où résidaient tous les éléments de données (ce qui n'est pas une mince affaire dans une grande entreprise). Une fois que nous avons localisé les données nécessaires, et si elles existaient dans plusieurs systèmes, nous devions comprendre ce qui se trouvait dans chaque rapport et identifier tout point de données commun permettant de cartographier la même transaction dans deux rapports. S'il n'y avait pas de point de données commun, nous avons cherché à savoir s'il était possible d'ajouter une autre ligne dans le rapport et nous avons déterminé comment introduire des données dans l'un des rapports ou dans les deux afin d'obtenir ce dont nous avions besoin. 

Pour ce client, nous avons identifié un identifiant de référence qui était utilisé dans les deux bases de données. Comme cet ID de référence était considéré comme PII et ne pouvait donc pas être partagé avec nous en externe, nous avons choisi d'introduire un nouveau paramètre à la place d'un ID de référence interne. Il s'agit de notre ClickID, un identifiant unique généré pour chaque clic de campagne. Nous avons développé un script pour que l'identifiant soit collecté et stocké avec l'ID de référence du client, ce qui a ensuite permis au client de nous renvoyer les données de niveau de conversion pour donner aux affiliés la transparence dont ils ont besoin pour optimiser les campagnes. 

Ce type de solution leur a permis de maintenir le bon fonctionnement de leur programme d'affiliation sans avoir à revoir l'ensemble de leur système.

Le défi : 

La sécurité des données est primordiale pour toute institution financière, et les banques sont soumises à certaines des réglementations les plus strictes dans ce domaine. Si ces réglementations sont essentielles pour protéger la vie privée des clients, elles peuvent également compliquer les efforts de suivi. Les pare-feux, les protocoles de sécurité internes et les inquiétudes concernant les violations de données limitent souvent la capacité à partager et à utiliser les données nécessaires à un suivi et à une optimisation efficaces. 

Ce que cela signifie pour vous en tant que spécialiste du marketing : 

Lorsque les données de suivi sont incomplètes ou inaccessibles pour des raisons de sécurité, l'efficacité d'un programme d'affiliation peut s'en ressentir. Les affiliés dépendent de données détaillées pour évaluer le succès de leurs campagnes et procéder aux ajustements nécessaires. S'ils n'ont pas accès à des informations complètes, leur capacité à optimiser les stratégies est compromise, ce qui entraîne des inefficacités, les ressources pouvant être consacrées à des tactiques moins efficaces.  

Cela n'affecte pas seulement les résultats immédiats, mais a également des implications plus larges pour les spécialistes du marketing. Lorsque les spécialistes du marketing ne peuvent pas démontrer pleinement la valeur du canal d'affiliation en raison des limitations des données, il devient difficile de justifier l'allocation des budgets futurs. L'incapacité à fournir des preuves claires de la performance du canal peut conduire à une réduction du financement, ce qui rend plus difficile l'extension du programme ou l'investissement dans de nouvelles opportunités. En outre, le manque de données solides peut empêcher les spécialistes du marketing de mettre en avant l'importance stratégique du programme d'affiliation au sein du marketing mix plus large, ce qui entrave finalement leur capacité à obtenir les ressources nécessaires pour stimuler la croissance et l'innovation. 

La solution :

Pour relever ces défis, les banques peuvent utiliser des techniques d'anonymisation et de hachage qui protègent les informations sensibles tout en permettant le suivi nécessaire. Voici comment procéder : 

Anonymisation et hachage : 

Les banques peuvent relever les défis de la protection de la vie privée et de la conformité en utilisant des techniques pour masquer les informations sensibles. Ces méthodes permettent de transformer les données sensibles des clients en identifiants anonymes "sans tête". Cela permet de sécuriser les informations personnelles (PII) tout en permettant un suivi et une analyse précis. En supprimant les détails identifiables et en ajoutant une couche de sécurité supplémentaire par hachage, les banques peuvent rester conformes aux règles de confidentialité sans compromettre la qualité de leur suivi. Cette approche permet non seulement de protéger les données, mais aussi de fournir aux équipes marketing les informations dont elles ont besoin pour optimiser les campagnes et mesurer les résultats. 

Obtenir l'adhésion interne dès le début : 

Il est essentiel d'impliquer dès le début du processus des équipes internes telles que celles chargées de la conformité, du risque et des technologies de l'information. Impliquer ces équipes dès le début du processus permet d'obtenir leur adhésion en montrant que vous ne vous concentrez pas uniquement sur les résultats marketing, mais que vous comprenez les risques et que vous êtes prêt à protéger les données des clients et à minimiser les risques identifiés. En communiquant clairement sur la façon dont les données anonymes et les solutions de suivi s'alignent sur les réglementations en matière de protection de la vie privée et sur les objectifs de l'organisation, vous pouvez créer un environnement de collaboration. Lorsque ces équipes sont convaincues que vous avez pris en compte les risques, il devient beaucoup plus facile de mettre en œuvre des solutions de suivi modernes, ce qui permet d'obtenir de meilleures informations sur les données et d'améliorer les performances globales.  

Le défi : 

Un entonnoir de conversion fluide est essentiel pour un suivi précis, mais de nombreuses banques rencontrent des problèmes lorsque les données ne circulent pas correctement entre les différents domaines et systèmes. Lorsqu'il y a des ruptures dans cet entonnoir, les données de suivi peuvent être perdues ou corrompues lorsqu'elles passent d'une étape du parcours client à l'autre. Pire encore, lorsqu'il s'agit d'un travail manuel, il y a un risque d'erreur humaine. Cela peut poser un gros problème, en particulier dans le domaine du marketing d'affiliation, où les paiements sont souvent effectués sur la base d'événements de conversion réussis au plus profond de l'entonnoir.  

Ce que cela signifie pour vous en tant que spécialiste du marketing : 

Lorsque le suivi de l'entonnoir de conversion est interrompu, les banques risquent de perdre des données précieuses.  

Tout d'abord, cela conduit à des rapports erronés. Sans données précises, vous ne pouvez pas vraiment savoir quels sont les efforts de marketing qui fonctionnent et ceux qui ne fonctionnent pas. Il est donc difficile de prendre des décisions éclairées sur la manière d'investir vos ressources.  

Pire encore, il peut en résulter des erreurs d'attribution - en créditant les mauvais canaux ou partenaires pour les ventes, ou en n'accordant pas le crédit là où il est dû. Non seulement cela fausse votre compréhension de ce qui génère les résultats, mais cela affecte également la façon dont vous mesurez le succès de votre programme d'affiliation. Pour les banques, où chaque dollar compte, ce type d'incertitude peut avoir un impact réel sur les résultats.  

De plus, dans le cas des affiliés, sans une cartographie cohérente ou précise des données, vous risquez de perdre des partenaires s'ils ont l'impression que leurs efforts ne sont pas reconnus à leur juste valeur. Un suivi inexact est une chose qui peut sérieusement éroder la confiance d'un affilié. 

La solution : 

La clé pour résoudre ces problèmes de suivi réside dans la mise en œuvre d'un système de suivi complet de bout en bout qui s'intègre de manière transparente avec des outils tiers. Les banques doivent d'abord définir l'ensemble du parcours client, en identifiant les points critiques où les données de la campagne doivent être capturées (et stockées) sur des plateformes telles que les sites web, les applications mobiles et les canaux tiers. Cela implique la mise en place de pixels de suivi, de balises ou de scripts pour s'assurer que les données sont collectées à chaque étape.  

Ensuite, il est crucial de s'assurer que les systèmes internes — tels que les CRM, les plateformes marketing et les outils d'analyse — fonctionnent ensemble pour capturer les données de suivi avec précision. Les défis les plus courants reviennent souvent à bases de données héritées – et ne pas disposer de ‘champs’ disponibles pour stocker les paramètres de suivi sur les comptes clients. Les banques mèneront des audits pour identifier les lacunes en matière de connectivité ou de capacité de stockage de données. Parfois, cela nécessite un travail d'ingénierie, mais le plus souvent, nous pouvons trouver des “champs libres” qui peuvent être utilisés comme solution temporaire ou des moyens d'ajouter des données à des paramètres existants et d'utiliser des scripts que nous avons écrits pour indiquer aux systèmes ce qu'il faut faire avec nos paramètres de suivi. 

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Exemple de cas

Une banque était confrontée à des difficultés pour suivre l'ensemble du parcours client, du premier clic à l'approbation du compte. Ses systèmes existants étaient décousus, ce qui l'empêchait d'étiqueter avec précision les parcours uniques des clients tout au long du processus de conversion. Une fois qu'une demande avait été initiée à partir de la page de renvoi, les paramètres qui auraient été utilisés pour marquer le parcours étaient abandonnés. Le seul paramètre accepté était un "champ prédéfini" statique, qui permettait de baliser les campagnes de marketing, mais pas au niveau du "clic" individuel, ce dont les affiliés ont souvent besoin pour optimiser correctement les performances de leurs campagnes. Le problème a été aggravé par l'utilisation de plusieurs systèmes qui ont été mappés à l'aide d'un ID de référence sensible (considéré comme PII par la banque) qui ne pouvait pas être partagé à l'extérieur pour des raisons de sécurité. Non seulement les systèmes étaient disjoints et les données différentes se trouvaient à des endroits différents, mais le seul champ qui reliait les données entre elles ne pouvait pas être partagé à des fins de suivi.   

Comment nous l'avons corrigé :

Nous avons adopté une approche en plusieurs étapes pour relever les défis de la banque en matière de suivi. Tout d'abord, nous avons travaillé en étroite collaboration avec le client pour comprendre son écosystème de données. Il s'est avéré qu'il existait un champ que nous pouvions utiliser dans la couche d'application et que nous pouvions ajouter en utilisant notre ClickID unique. Nous avons élaboré un script qu'ils ont placé sur la page d'atterrissage et qui a permis à ce paramètre d'être capturé et stocké pour toutes les applications qui ont été lancées.  

Il s'agissait de travailler avec leur équipe d'analyse des données pour mettre en œuvre le code et effectuer des tests de bout en bout afin de s'assurer que les paramètres pouvaient être capturés et stockés correctement. Nous avons ensuite mis en place un système SFTP automatisé pour analyser les données dont nous avions besoin et nous les transmettre quotidiennement. Même si ce n'est pas le scénario idéal, cela nous a évité d'avoir à attendre des mois pour obtenir des ressources afin de mettre en œuvre une autre approche et a considérablement amélioré le niveau de granularité des rapports que la banque pouvait fournir à ses partenaires affiliés.  

Le défi : 

Dans les grandes entreprises, les silos de données sont un problème courant où différentes équipes gèrent leurs données de manière isolée, ce qui conduit à des inefficacités et à des opportunités manquées dans le marketing d'affiliation. Lorsque les données relatives à l'affiliation ne sont pas intégrées aux autres canaux de marketing, il en résulte une vision fragmentée des dépenses et des performances, ce qui rend difficile l'évaluation précise des performances ou l'optimisation des campagnes. Ce manque d'intégration peut également entraver les efforts de marketing cross-canal et conduire à des conversions mal attribuées, faussant ainsi les mesures du retour sur investissement. 

Ce que cela signifie pour vous en tant que spécialiste du marketing : 

Lorsque les données sont cloisonnées, les équipes de marketing d'affiliation peuvent ne pas avoir accès à l'ensemble des informations sur les clients dont disposent d'autres départements, tels que les équipes de CRM, de vente ou de marketing numérique. Ce manque d'intégration signifie que des informations précieuses sur le comportement, les préférences et les interactions des clients peuvent ne pas être partagées au sein de l'organisation, ce qui conduit à une vision décousue du parcours client. En conséquence, les stratégies de marketing d'affiliation peuvent être basées sur des données incomplètes, ce qui rend difficile l'évaluation précise des performances, l'attribution des conversions ou l'identification des domaines d'optimisation. En outre, le cloisonnement des équipes et des départements a souvent pour conséquence que le trafic d'affiliation est mal attribué en tant que trafic direct ou de référence ou qu'il est comptabilisé en double par rapport à d'autres tactiques. Cela signifie que la contribution de l'affiliation aux performances peut être sous-représentée. 

La solution : 

Pour surmonter ce défi, les équipes qui gèrent les programmes d'affiliation doivent collaborer avec leurs homologues du numérique ou de l'analyse pour identifier les systèmes communs qui pourraient être utilisés pour intégrer les données de leurs différents canaux marketing. Le plus souvent, cela se fait par l'intermédiaire d'Adobe, Google Analytics ou d'autres systèmes de suivi programmatique.  

Exemple de cas

Scénario :

L'un de nos clients, une importante institution financière, souhaitait pouvoir comparer les performances de tous les canaux de marketing numérique en évaluant les résultats de divers produits et messages de campagne. Cependant, leur configuration existante présentait des données d'affiliation entièrement séparées de leurs canaux programmatiques, d'affichage et de recherche. Cela signifiait que leurs équipes numériques n'avaient aucune compréhension de la façon dont le canal d'affiliation – et les affiliés spécifiques – performaient réellement ou impactaient les résultats.  

Comment nous l'avons corrigé :

Nous avons développé une nouvelle solution qui nous a permis de mettre en place des traqueurs de clics dynamiques interstitiels qui ont été intégrés dans les liens de suivi des affiliés du client. Cela signifiait qu'ils pouvaient capturer des données au niveau des clics de manière transparente dans leur système Google Analytics utilisé pour leurs autres canaux. Cette intégration a permis au client d'avoir une visibilité totale de tous les canaux, y compris des affiliés, au sein de ses propres systèmes, en particulier en ce qui concerne les données post-transaction. Grâce à cette transparence, il a pu analyser les canaux qui généraient les meilleurs résultats et attribuer les succès avec une plus grande précision. Cette approche leur a permis d'optimiser les performances des campagnes et de prendre des décisions plus éclairées, basées sur les données, afin d'affiner leur stratégie de marketing d'affiliation et d'obtenir des résultats encore meilleurs à l'avenir. 

Le défi :

Les programmes de marketing d'affiliation les plus efficaces peuvent optimiser non seulement le volume de comptes et les taux d'approbation, mais aussi la qualité et la valeur au fil du temps. Par exemple, si les dirigeants de votre banque sont très attachés au volume des dépôts, vous devez être en mesure de faire correspondre les campagnes d'affiliation aux soldes à long terme des comptes référencés afin de démontrer la valeur du canal. Si vous ne pouvez pas le faire, cela réduit les variables avec lesquelles vous devez travailler pour optimiser les performances (qui se limitent généralement au CPA ou à ce que vous pouvez dépenser par compte). Les systèmes bancaires traditionnels, qui reposent souvent sur des technologies anciennes, ne sont pas conçus pour suivre et partager les données complètes dont les affiliés ont besoin. En outre, même lorsque les données sont disponibles, elles peuvent être désorganisées ou difficiles d'accès et d'utilisation pour les affiliés. L'absence de données en temps réel exacerbe encore ces défis, limitant la capacité des affiliés à réagir rapidement aux changements du marché ou du comportement des clients. 

Ce que cela signifie pour vous en tant que spécialiste du marketing : 

Le manque de données complètes et accessibles laisse les affiliés avec des informations limitées, ce qui rend difficile l'optimisation efficace des campagnes. Sans une vision claire de la qualité des comptes, les affiliés sont contraints de prendre des décisions basées sur des données incomplètes, ce qui conduit souvent à des performances de campagne sous-optimales. De plus, vous risquez de manquer des opportunités d'augmenter les résultats de qualité parce que vous ne disposez pas de points de données justifiant l'augmentation des dépenses. Il en résulte un gaspillage de ressources, des opportunités manquées et une approche unique qui ne permet pas de maximiser le retour sur investissement. En outre, l'impossibilité d'accéder à des données en temps réel signifie également que les affiliés peuvent continuer à investir dans des campagnes peu performantes, ce qui diminue encore l'efficacité du programme d'affiliation. 

La solution : Maximiser l'intégration des données pour optimiser les campagnes 

Pour surmonter les difficultés liées au manque de données de qualité, la clé réside dans l'intégration des données marketing et clients afin de garantir un flux continu d'informations à toutes les étapes du parcours client. Cette approche va au-delà d'un simple partage des données - il s'agit de concevoir une stratégie holistique qui capture l'impact complet des efforts de marketing sur le comportement du client au fil du temps. 

Intégrer les données relatives au marketing et aux clients :

Dans les programmes d'affiliation, l'accent est souvent mis sur la transparence jusqu'à l'approbation du compte, mais il y a une lacune dans le suivi de l'influence du marketing sur les clients après leur inscription. C'est là que l'intégration des données provenant des rapports d'acquisition et des rapports sur les clients devient cruciale. Bien que cela nécessite un investissement plus important - demander aux clients de créer des rapports "vintage" qui suivent les progrès des clients 6 mois, 1 an ou même 2 ans après leur inscription - les informations obtenues peuvent révolutionner les stratégies de campagne. Ces données permettent aux banques d'optimiser la valeur client à long terme, de mettre en place des campagnes plus percutantes et de renforcer les relations avec les clients. Même si ces données peuvent être partagées de manière anecdotique, elles peuvent faire toute la différence en matière d'allocation budgétaire et de performance des canaux de distribution. 

Mettre en œuvre une intégration de données pilotée par API :

De nombreuses banques sont confrontées à des systèmes obsolètes qui rendent difficile le partage de données en temps réel avec les affiliés. L'intégration des données par API peut résoudre ce problème en permettant une communication fluide entre les systèmes bancaires et les plateformes d'affiliation, en fournissant des mesures instantanées telles que les taux de clics et les conversions. Mais obtenir l'adhésion interne à ces mises à niveau technologiques peut s'avérer un défi de taille. En attendant, les banques peuvent contourner le problème en exportant manuellement les données de leurs systèmes actuels. Bien que cette méthode ne soit pas aussi efficace que les API ou le suivi des pixels, certaines banques ont obtenu de bons résultats en automatisant les rapports quotidiens par lots, ce qui leur a permis d'obtenir des améliorations significatives malgré les limitations. 

Le suivi est un élément essentiel composante de tout programme de marketing d'affiliation réussi, en particulier pour les grandes institutions financières où la complexité est la norme. En abordant les défis communs Les banques peuvent améliorer la qualité de leurs services en s'appuyant sur les systèmes existants, la sécurité des données, les ruptures de l'entonnoir de conversion, le cloisonnement des données et le manque d'informations granulaires. font toute la différence pour l'efficacité de leurs programmes d'affiliation. Si le programme d'affiliation de votre banque est confronté à l'un de ces défis et que vous souhaitez envisager des solutions avec notre équipe, nous seront heureux de vous aider et vous invitent à prendre contact avec eux. 

Si le programme d'affiliation de votre banque est confronté à l'un de ces défis et que vous souhaitez envisager des solutions avec notre équipe, nous être heureux de vous aider et de vous souhaiter la bienvenue à tendre la main.