e- commerce one-to-one 2015 - marketing automatisé
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19/03/2015 1
Du marketing intuitif manuel
au data marketing automatisé
Thomas Faivre-Duboz
Co-Fondateur & Directeur Associé
+33 6 33 68 34 85
19/3/2015
19/03/2015 3
Nous améliorons votre performance digitale
►25 consultants de haut niveau, spécialisés sur le digital, au service de
votre croissance, de votre rentabilité, et de la montée en compétence
des équipes
►La data pour rationaliser les décisions, au fondement de notre
approche
►4 expertises fortes
Conseil Stratégique Media & CRM Conversion Data
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Quelques exemples de missions
• Cadrage de la stratégie digitale : business plan, lancement d’un e-commerce ou lead generation, internationalisation
• Organisation : digitalisation de la relation client / CRM, intégration du digital aux processus métier
• Interactions on-off line (cross-canal : points de vente/call/print/digital)
• Conception de plans media online
• Structuration de roadmaps de développement du canal digital
2. METTRE EN ŒUVRE LA STRATÉGIE DIGITALE
1. DÉFINIR LA STRATÉGIE DIGITALE
• Conception de dispositifs digitaux (web et mobile)
• Conseil en choix d’agence et de solution technique
• Gestion externalisée de projets digitaux (AMOA)
• Accompagnement au changement / Formations / Coaching / Académies du digital
3. OPTIMISER LES INVESTISSEMENTS DIGITAUX
• Mise en place d’une démarche de mesure online analytics groupe
• Audit et optimisation de la performance de dispositifs (sites/appli)
• Audit et optimisation du plan média online (attribution / multitouch / cross-canal)
• Accompagnement annuel performance (reporting, suivi, recommandations, AMOA)
• Accompagnements full-service testing A/B et multivarié (techno, conseil, accompagnement)
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Exemple : un projet simple mené pour un acteur de la vente
privée de voyages
► Objectif : améliorer l’efficacité des e-mails, adapter la pression en fonction des individus et non de
manière globale
Approche « ancienne »
● Shoots e-mails massifs
● Choix arbitraires
● Pression cappée au global
► Conclusions
● Performance ouverture / clic en hausse de 30/40%
● Baisse significative des envois
● Baisse des désinscriptions
Envoi journalier
Réaction
Envoi journalier
Non-réaction
Envoi Hebdo
Réaction forte Envoi journalier
Réaction intermédiaire Envoi Hebdo
Non –réaction Envoi bi-
mensuel
Nouvelle approche
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Pourquoi le marketing doit-il changer ?
► Une revendication identitaire de la part du consommateur qui ne souhaite plus être traité
comme un consommateur « lambda » Consumer empowerment
► La multiplication des canaux d’interactions rend de plus en plus vital le besoin de
reconnaissance du client, tout au long de son parcours
● Le digital fait exploser les silos habituels et démultiplie les attentes consommateurs
● La multiplication amène une complexité de parcours clients non gérable par un esprit humain…
► Une désintermédiation progressive des échanges entre les consommateurs et les entreprises,
entraînant une individualisation des relations
► Le progrès technique rend la personnalisation économiquement viable voire beaucoup plus
rentable :
● Le fort coût de la personnalisation la rendait historiquement un élément distinctif du monde du luxe
(ex: malles Louis Vuitton personnalisées)
● Envoyer un email personnalisé coûte le même prix « techniquement » qu’envoyer un email générique
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Pourquoi le data marketing ?
1/ Réduire les coûts
75% de la valeur du big data
repose dans l’économie (ré-allocation)
et non la croissance des revenus
Source : McKinsey Consulting
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Pourquoi le data marketing ?
1/ Réduire les coûts Exemple 1
Les conditions négatives appliquées à l’achat média
● Ne plus promouvoir des produits déjà achetés par un client donné
● Ne plus promouvoir des services low cost à des clients premium
● Exclure ses propres clients de ses initiatives en acquisition pure
● …
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Pourquoi le data marketing ?
1/ Réduire les coûts Exemple 2
D’un e-merchandising manuel à un e-merchandising automatisé
● Mise en place de scénarios voire d’algorithmes de recommandations
(RichRelevance, Target2sell, Devatics, Netwave, Prudsys, Antvoice, …)
● Réduction des efforts en production de pages ad hoc, pushs produits
et animation commerciale par les équipes merchandising
enjeu d’allocation d’ETP vs. valeur créée
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Pourquoi le data marketing ?
2/ Satisfaire les prospects/clients
Le data marketing se traduit souvent
par une moindre fréquence de contacts,
mais à bien plus forte valeur ajoutée
Eviter le harcèlement en phase de prospection
Fournir une expérience personnalisée en phase de conversion
Adapter ses services en phase de fidélisation : mieux traiter ses bons clients
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Pourquoi le data marketing ?
2/ Satisfaire les prospects/clients Exemple
Remontée de données comportementales digitales au call center chez
Marignan Immobilier
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Pourquoi le data marketing ?
3/ Mieux comprendre ses prospects / clients
La réduction du marketing de masse
au profit d’un marketing plus cibléaide à mieux comprendre
les déterminants d’achats
Identification des facteurs accélérateurs ou des freins à la conversion
La dataification de l’information auparavant papier / non consignée permet de mieux
appréhender l’efficacité ou non d’une action marketing
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Pourquoi le data marketing ?
3/ Mieux comprendre ses prospects / clients Exemple
La « dataification » du marketing offline
● Dans la promotion immobilière, le remplissage du CRM permet de déterminer
combien de temps dure « vraiment » une vente, de ventiler les informations par un
ensemble de dimensions métier, …
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Pourquoi le data marketing ?
4/ Améliorer son image
La capacité des consommateurs à
partager leur expérience client
rend nécessaire la limitation des
pratiques marketing massives
…souvent perçues comme intrusives
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Pourquoi le data marketing ?
4/ Améliorer son image Exemple
Séphora : accueil personnalisé en point de vente
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L’évolution des pratiques Marketing
Des pratiques éprouvées… De nouvelles pratiques
Mass media / GRP / Reach Média ciblé ou conditionné / Programmatique
Mesure transactionnelle Mesure transactionnelle et comportementale
Analyse ad hoc, Post-test Machine Learning
Marketing découpé par temps fort
(shoot, segments)
Marketing continu
(triggers, clusters)
Marketing affinitaire Look alike modeling
Créa uniqueCréas personnalisées
(Dynamic Creative Optimization)
SAS / SPSS Data Management Platform
DSI DOSI / COO
OnPremise Saas
Multi-canal / Silos Cross-canal / cross-device
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Qualité de la data : le socle de toute stratégie data
1. Véracité
2. Identification / Matching cross-canal cross-device
3. Fraîcheur
IBM
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Coût vs. valeur : volume vs. personnalisation
►Le data marketing est-il plus rentable ?
1. La rentabilité du socle de solutions ?● Un enjeu de moins en moins important pour l’ensemble des
acteurs, étant donné le rapport qualité/prix de nombreuses
solutions Media buying / CRM / E-mailing / Personnalisation
en SaaS
● Un sujet plus structurant si l’entreprise souhaite construire
un DMP au périmètre étendu à de nombreux canaux
d’activation en dehors du digital
2. La rentabilité des investissements en data ?● Un challenge pour les entreprises « data-poor » ?
Disponibilité et coût de la data (reach)
Third-party data pas disponible ou vendue ‘trop’ cher ?
● Un avantage comparatif énorme pour les entreprises « data-
rich » qui peuvent même monétiser cette data et en faire
une ligne de business additionnelle
Ecosystème digital
Ecosystème Cross-canal
Media
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Le risque du manque de contrôle
►Le data marketing rend un peu plus difficile le contrôle « humain » de
son périmètre de diffusion
►Exemple : le RTB est particulièrement sujet à des risques spécifiques
● Surexposition
● Affichage de bannières non visibles
● Brand safety
● Fraude
● Third-party data pas suffisamment fraîche ou qualitative
● …
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L’optimisation par la data : une solution sous-optimale ?
'If I'd have asked my
customers what they
wanted, they would
have told me “A
faster horse”.’
Henry Ford
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Passer d’un marketing de temps fort à un marketing continu
Temps fort
Hiver 2015
Temps fort
Printemps 2015
Temps fort
Ete 2015
Temps fort
Automne 2015
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Passer d’un marketing de temps fort à un marketing continu
Plan de contact 2015
Temps fort
Hiver 2015
Temps fort
Printemps 2015
Temps fort
Ete 2015
Temps fort
Automne 2015
CRM
(Profil, statut client, historique client)
Enfin, on subordonne la réflexion product/brand centric à la réflexion client
Comportemental
(actions sur les écosystèmes : phase intentionniste, abandonniste, …)
Facteurs exogènes possibles
(météo, évènements marquants, concurrence, …)
Aboutir à un marketing orienté client et plus seulement brand/product centric
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Se challenger en permanence : testing, groupe de contrôle
► Pour chaque action marketing, différencier le
volume d’utilisation et l’incrémental
● Le retargeting apporte-t-il vraiment des ventes
en plus ?
● Est-ce que les coupons de réduction ont
généré des ventes incrémentales qui
n’auraient pas existé sinon ?
● Mon bloc de recommandation produit
accélère-t-il vraiment la conversion ?
► Utiliser régulièrement le testing / les groupes
de contrôles pour vérifier la validité d’une
action Le data marketing le permet !
► Eviter les solutions marketing boîtes noires
► Sinon, rentrer dans le détail des boîtes noires !
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Trouver le bon mix entre l’algorithme vs le paramétrage humain
► L’apport d’éléments business dans le
paramétrage des recommandations :
● Y a-t-il des produits à ne surtout pas recommander ?
● Y a-t-il des produits à liquider en priorité ?
● …
► Le choix d’une « stratégie de
recommandation » : quel est le but de la
recommandation ? Devons-nous :
● Pousser des produits alternatifs de la même catégorie ?
● Pousser des produits moins chers d’autres catégories
connexes ?
● Ne pousser que des produits plus chers ?
● Pousser ce que d’autres ayant un profil similaire ont vu
? Ont aimé ? Ont acheté ?
● …
► Le travail algorithmique consistera à pousser
les produits qui, pour une stratégie donnée,
auront la plus grande probabilité de convertir :
« la boîte noire »
1
2
3
Possibilité d’intervention
humaine
Possibilité de laisser « jouer »
l’intelligence algorithmique
a
aa
aUne distinction majeure entre les différentes solutions a lieu au niveau 2 : dois-je savoir quelle stratégie est la plus
performante ou dois-je laisser l’algorithme décider pour moi sur la base de son expérience et son apprentissage
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Faire remonter et centraliser les expertises
► Le data marketing est un excellent sujet de rationalisation pour les entreprises ayant une
taille critique
► Central boîte à outils :
● Socle solutions
● Définition de triggers
● Relation centralisée avec les partenaires
(Google, Facebook, Twitter, …)
● Gestion cross-canal
● Experts mutualisés
► Local
● Exceptions/adaptations pays/régions/marques
Central
Régions
Pays
Central
BU
Marques
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Résoudre les problèmes organisationnels
► Historiquement
● Marketing Métier
● IT Solutions
► Aujourd’hui : une explosion
des frontières nécessitant des
compétences multiples
► Des solutions transitoires ?
● CDO
● CMDO
► Un sujet de Direction Générale
/ Comité de direction voire
d’actionnaires
● Polyvalence des dirigeants
● Co-construction des objectifs
METIER
Data
Science
Etude
classiqueZone de
danger
Machine
learning
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Uniformiser la collecte multicanale
► Un préalable : unifier l’information (CRM, Produit, …) pour mieux pouvoir l’activer
► Lancer une démarche d’activation progressive des canaux
● A minima sous forme de cas d’usage simples
● Possiblement sous la forme d’un DMP
► Surtout démarrer petit, agir vite, mesurer le gain, itérer, itérer, itérer…
CRM
(unifié?)Webanalytics Merchandising
Adcentric
Campaign
ManagementPaiement +
Comptabilité
Référentiel
produit (unifié?)
Stock
Data Management Platform
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Uniformiser la collecte multicanale : comment choisir son DMP ?
► Quelques problématiques à adresser ?
● Orientation Média ou CRM ?
DMP/DSP ? Quelle relation avec l’agence média ?
DMP « stand-alone » ? Connecteurs avec les solutions
existantes ?
● Attentes concernant la couverture fonctionnelle à terme
(business case) ?
Personnalisation de site
Personnalisation canaux e-mail/SMS/print/…
Intégration de données de segmentation dans les solutions
back office call center / relation client
… ?
● Approche « suite » (ex : Adobe), « best of breed » (ex:
Ysance, IgnitionOne) ou outsourcée (ex : RadiumOne,
RocketFuel)
● Approche technologique et/ou servicielle
● Qualité/quantité des données first-party ? Nécessité d’acheter
des données 3rd party ?
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Notre agenda de contenus autour du « Data Marketing »
► 3 livres blancs sur notre agenda 2015
1. RTB Janvier 2015
Comprendre sa complexité, connaître ses limites
2. DMP Avril 2015
Enjeux liés à la Data Management Platform
Panorama des acteurs et de leur positionnement
3. Personnalisation > EBG Juin 2015