Le défi : construire un modèle commercial basé sur des données après la promotion
Yverdon Sport, promu en Swiss Super League pour la saison 2023-2024, est en pleine ascension tant sur le plan sportif que marketing. Suite à un changement de direction majeur, le club s’est fixé un objectif ambitieux : s’imposer comme une organisation de premier plan dans le football suisse en professionnalisant sa performance commerciale et en construisant un actif de données first-party durable.
Comme pour de nombreux clubs, le défi était d’ordre structurel. Les données relatives aux supporters et aux ventes étaient réparties entre plusieurs systèmes, mais il n’existait pas de modèle opérationnel unifié. Une segmentation limitée empêchait une acquisition et un reciblage précis, et les actions de croissance étaient difficiles à mesurer d’une manière liée aux revenus. Yverdon Sport avait besoin d’un partenaire pour l’aider à transformer une activité numérique fragmentée en performance économique structurée.
La solution : L’approche Data Factory de C’mon Sports
C’mon Sports a déployé sa méthodologie Data Factory – un cadre structuré conçu pour centraliser les données marketing et transactionnelles, améliorer la qualité des données, créer des segments de fans exploitables et les activer par le biais de campagnes ciblées. L’approche suit une logique claire : Collecter → Intégrer → Segmenter → Activer.
Phase 1 : Configuration de l’usine de données
Nous avons intégré des sources de données clés dans Arenametrix, notamment les données de billetterie de Ticketmaster et les données de merchandising du fournisseur CMS. Cela a permis de créer une vue unique et unifiée de la base de fans – la base de toutes les actions qui ont suivi.
Phase 2 : Activation segmentée
Grâce à des données fiables, les campagnes payantes ont été adaptées à des segments d’audience spécifiques. Les performances créatives ont été testées sur l’ensemble des canaux et le reciblage a été déployé pour améliorer l’efficacité des conversions. Chaque euro dépensé a été optimisé en fonction des profils de fans définis.
Phase 3 : Mesure et optimisation
Des améliorations en matière de suivi ont été mises en œuvre via Google Tag Manager et Google Analytics 4, ce qui a permis de réaffecter des budgets sur la base des performances du troisième et du quatrième trimestre et d’optimiser de manière itérative la segmentation et les créations, transformant ainsi l’intuition en décisions étayées par des données.
Phase 4 : Enrichissement des données
Pour améliorer encore la qualité des données, nous avons mis en place des quiz interactifs, des bulletins d’information contextuels, des campagnes d’engagement social et des documents imprimés le jour du match avec des codes QR intégrés. Chaque point de contact a été conçu pour collecter des attributs supplémentaires pour une segmentation plus approfondie. Les résultats : une croissance mesurable sur tous les canaux
Découvrez l’étude de cas complète pour plus de détails sur l’exécution, les indicateurs clés de performance et la méthodologie Data Factory.
FAQ
L'étude de cas détaille comment C'mon Sports s'est associé à Yverdon Sport FC pour mettre en œuvre une stratégie d'engagement des supporters et de billetterie basée sur les données. Elle couvre les défis liés à la mise en place d'une infrastructure de données commerciales après la promotion en Super League, la méthodologie Data Factory appliquée et les résultats mesurables obtenus en termes de croissance de la base de données de supporters et d'augmentation des ventes de billets de saison.
Les clubs de football peuvent améliorer la billetterie en centralisant les données des supporters et les données transactionnelles dans une plateforme unifiée, en créant des segments d'audience basés sur le comportement et l'historique des achats, en déployant des campagnes payantes ciblées avec reciblage, et en mesurant continuellement les performances grâce à un suivi analytique adéquat. Les activations saisonnières et les points de contact d'enrichissement des données - tels que les quiz et les codes QR - permettent d'approfondir les profils des supporters au fil du temps.
Les clubs qui mettent en œuvre des stratégies de données structurées constatent généralement une augmentation de la taille de leur base de données, des taux d'engagement par e-mail plus élevés, une efficacité publicitaire accrue grâce à un meilleur ciblage, des taux de renouvellement et d'acquisition des abonnements plus élevés et une valeur ajoutée pour les sponsors grâce à des données d'audience plus riches et à des capacités d'activation.
