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Réalisée dans le cadre de la conférence Nice Interactions avec Jason Mc Fall de Nice Systems, cette présentation montre comme la collecte de données de parcours client et la mise en oeuvre de recommandations temps personnalisées en fonction du profil, du parcours et du contexte permet d'améliorer les ventes, qu'elles soient directes (site web, applis mobiles) ou indirectes (centres d'appels, visite commerciales, vente en boutique...) .
Citation preview
UTILISER LE PROFIL CLIENT ET LE BIG DATA POUR AMÉLIORER LES VENTES EN TEMPS RÉEL
Jean-Michel Franco, Business & Decision
Jason McFall, NICE
© 2
L’e-business est mort, vive l’omni-canal
28/11/2013 Nice Interactions 2013
By 2016, 70% of salespeople in $1 billion-plus sales organizations will integrate
data from customer digital interactions with face-to-face selling, enhancing the
customer experience. Patrick Stakenas, Gartner
© 3
Des clients
Toujours joignables
et multi-connectés
"Nos clients sont autonomes et ils ont eux-mêmes digitalisé les points de
ventes. Nous, on court derrière» Olivier Godart - But
Sur-sollicités
Aux parcours
d’achats complexes
et non séquentiels
Multi-facettes
Utiliser le profil client et le big data pour améliorer les ventes : pourquoi maintenant ? Le point de vue client
28/11/2013 Nice Interactions 2013
© 4
Utiliser le profil client et le big data pour améliorer les ventes pourquoi maintenant ? Le point de vue de l’entreprise
• Des coûts par leads sensiblement moins élevés (61%)
• Des taux de transformation plus importants
Miser sur la maîtrise du marketing entrant
• 80% des entreprises souhaitent exploiter d’avantage les données « temps réel » dans leurs actions marketing
L’exploitation des données en temps réel : essayer, c’est l’adopter
• 22% des entreprises personnalisent leur site web aujourd’hui…
• 59% comptent le faire d’ici douze mois
Le 1-1 marketing, un sujet enfin mature
• 85% des entreprises estiment avoir atteint un ROI, dont 54% dans un délai court (comptés en mois)
Des résultats mesurables, des ROI
calculables
Sources : hubspot, Infogroup Targeting Solutions and Yesmail, Neolane
28/11/2013 Nice Interactions 2013
© 5
Big Data : Définition
13/11/2013 Nice Interactions 2013
Les challenges incluent la collecte, la curation, le stockage, l’enrichissement, le croisement, la partage, l’analyse et la visualisation.
Le ‘Big Data’ vise à tirer un avantage concurrentiel au travers de méthodes de collecte d’analyse et d’exploitation des données qu’on ne pouvait utiliser jusqu’à présent du fait des contraintes économiques, fonctionnelles et techniques liées aux
, à la de
traitement et à la des
données à considérer.
Source “the 451 Group” et Gartner Source : Wall Street Journal
Source Wikipedia
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Nouvel enjeu : le principe de la longue traîne, appliqué à la gestion de l’information
28/11/2013 Nice Interactions 2013
Popu
lari
té
Information disponible
La gestion de l’information telle qu’on la connaît - Capital informationnel constitué sur la base des SI internes
de l’entreprise
- Information exploitée transversalement uniquement en temps différé
- Information modélisée à priori
La gestion de l’information
telle qu’on la voudrait La gestion de l’information telle qu’on la connaît
+ informations générées par les humains
+ informations gérées par les machines
+ informations en « juste à temps » (vitesse)
+ informations modélisables, assemblables et extensibles
au fil de l’eau (élasticité)
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Big Data : pour quoi faire ? L’expérience client, représente près de 50% des cas d’usages du Big Data
28/11/2013 Nice Interactions 2013
49 18 15 14 4
Experience Client Excellence opérationnelle
Risques/Fraudes/Finance Nouveaux business models
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Gérer les interactions et le parcours client grâce au Big Data : Nice Multi Channel Decisions
• Fédérer l’historique de la relation client (profil, analyses, transactions, interactions )
• Fédérer, organiser (graphe d’identité, timeline)
• Enrichir (scoring, profiling, analyse prédictive)
• Agir (recommandations en temps réel)
• Améliorer, ajuster (analytique, machine learning)
Une « Customer Data Platform »
• Volumes (tous les détails de la relation client historisés dans le temps)
• Variété (transactions, scores, données de Clickstream…)
• Vitesse : recommandation temps réel
Les trois V du big data
• Vue unique du client multi canal
• Personnalisation des interactions cross canal
• Apprentissage du profil du profil anonyme au client fidèle
• Découverte de nouveaux comportements et segments
Valeur ajoutée
28/11/2013 Nice Interactions 2013
Comprendre, prédire et transformer le parcours client
Compte courant
Souscription au service On-
Line
S2S: Une facture à
régler Téléchargement App
Click to Chat
Offre guichet automatique
Enquête de satisfaction
Offre de crédit et souscription au service
mobile
Utilisation du simulateur de prêt
Appel pour un
virement
Email offre de
crédit
1. Comprendre l’état d’esprit de l’individu
2. Prédire son intention
3. Proposer des expériences significatives à un client au bon moment via le bon
canal
10
Customer Engagement Framework
Parcours client
+ Résolution ID
Analyse client &
modèles prédictifs
Décisions temps
réel et proposition
d’offres
DRC
Web
Social
Enquêtes
CRM
Couvrir l’ensemble
du processus
€ Valeur
Expérience Web
temps réel
Vente et service
contextuel en temps réel
Offres mobiles
pertinentes et collaboration
Campagnes d’email
ciblées et pertinentes
cookie
Adresse de
livraison
Carte de crédit
Carte de
fidelité
Recherche en ligne
Achat en ligne
Achat en boutique
Appel au centre de contact
Achat en boutique
12
2 Timeline Client 3 Profil Prédictif 4 Décisions temps réel 1 Données brutes
Recherche de profil sans latence,
modèle de scoring et de règles
mènent à des décisions multi-
canal temps réel
Mesure de groupes ciblés et
définis
Chaque interaction
stockée dans le
HBase/Cloudera
Flux d’événements client
unique assemblés via
association d’identitfiant
Calculé dynamiquement dès la
lecture
Signal structuré issu des données
brutes de structures multiples
Traitement des données pour NICE Multi-Channel Decisions
13
DEMO
16
Comportement Web
VOC
Transaction données
Agences
Email Campaign
Données de centre d’appels
App Mobile
Entrée des données clients
NICE Decisions multi-canal permet de mener la
meilleure action consécutive
Expérience Web temps réel
Vente et service contextuel en temps réel
Offres mobiles pertinentes et collaboration
Campagnes d’email ciblées et pertinentes
Engagement personnalisé Propension à pouvoir
faire de l’upsell/crossell
Score sur la valeur
totale client
Propension à
rechercher un prêt immobilier
Propension à appeler
Evénement majeur (mariage, naissance,
changement de poste)
Risque d’attrition
In-Session
Scoring
Machine
Learning Customer
Analytics
Customer Engagement Solution
Objectif: Utiliser toutes les données disponibles pour proposer le meilleur message au
meilleur moment via le multicanal et devenir ainsi une organisation orientée client
Décisions
Customer
Profile
© 17 Nice Interactions 2013
Principaux cas d’usage d’une Customer Data Platform
Parcours web/mobiles guidé par le client (sites web…)
Engagement, Connexion avec contexte, Collaboration (mobile, web)
Recommandations temps réel (centre d’appel…)
Accueil personnalisé (clienteling, ventes en côte à côte…)
Personnalisation des messages (E-mailing)
28/11/2013
DU CONCEPT A SA MISE EN APPLICATION CONCRETE
28/11/2013
© 20 Nice Interactions 2013
Customer Data
Platform
Gestion de données
Gestion des offres et règles
d’éligibilité
Composante prédictive et prescriptive
Dimension analytique
Mettre en œuvre le projet Les quatre piliers d’une Customer Data Platform
28/11/2013
© 21
Générer la valeur ajoutée: étape par étape
Définir le Business case
Importer les données multicanal
Créer des modèles de
recommandation
Intégrer tous les points de contact
1
2
3
4
Concevoir le Story Board
Comprendre les informations
clients
Faire évoluer les offres
Faire évoluer les parcours
28/11/2013 Nice interactions 2013
© 22
Générer la valeur ajoutée: étape par étape déterminer les enjeux et bénéfices (client et entreprise)
Définir le Business case
Importer les données multicanal
Créer des modèles de
recommandation
Intégrer tous les points de contact
1
2
3
4
Concevoir le Story Board
Comprendre les informations
clients
Faire évoluer les offres
Faire évoluer les parcours
Les étapes requises:
• Identifier les enjeux business, les métriques et les points de mesure
• Solliciter les parties prenantes : ventes, marketing, services, IT…
• Identifier/ déterminer les « moments de vérité » clients.
• Concevoir les story boards et les parcours clients types
28/11/2013 Nice interactions 2013
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Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes
Profil
Transac tions
Inter actions
Person-nalisation
Application mobiles
Clickstream
Réseaux sociaux
ERP
E-commerce
CRM
Business Intelligence
Master Data Management
CRM
Centre de contacts
28/11/2013 Nice interactions 2013
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Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes
Définir le Business case
Importer les données multicanal
Créer des modèles de
recommandation
Intégrer tous les points de contact
1
2
3
4
Concevoir le Story Board
Comprendre les informations
clients
Faire évoluer les offres
Faire évoluer les parcours
Les étapes requises:
• Déterminer les sources et le modes d’intégration (temps réel, au fil de l’eau, batch)
• Qualifier les sources de données et les besoins de pré-traitements associés
• Décider de la stratégie d’association de l’identité dans les flux de données
• Analyser les données et identifier les variables prédictives
28/11/2013 Nice interactions 2013
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Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes
Définir le Business case
Importer les données multicanal
Créer des modèles de
recommandation
Intégrer tous les points de contact
1
2
3
4
Concevoir le Story Board
Comprendre les informations
clients
Faire évoluer les offres
Faire évoluer les parcours
Les étapes requises:
• Créer/importer les modèles • Propension au Churn
• Intérêt produit
• Evénement majeur (naissance,
mariage, retraite)
• Générer des scores en temps
réel pour tous les clients
• Tester et ajuster les
recommandations grâce au
testing continuel automatique
et au moteur de règle
28/11/2013 Nice interactions 2013
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Générer la valeur ajoutée: étape par étape Intégrer progressivement tous les points de contacts et influer les parcours
Définir le Business case
Importer les données multicanal
Créer des modèles de
recommandation
Intégrer tous les points de contact
1
2
3
4
Concevoir le Story Board
Comprendre les informations
clients
Faire évoluer les offres
Influencer les parcours
Les étapes requises:
– Intégrer au fil du temps
chaque point de contact • Web Content Management
• Poste du téléconseiller
• Interactions Chat et Mobile
• Poste CRM SFA ou points de vente
• Marketing automation (marketing
sortant)
– Analyser les parcours, les
segments et les taux de
trasnformation pour
améliorer les offres
28/11/2013 Nice interactions 2013
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Pour quels bénéfices ?
• Des taux de conversion améliorés de manière
drastique
• La visibilité et la traçabilité du parcours client, depuis
l’intention jusqu’à l’achat, et de plus en plus fine au
cours du temps
• La satisfaction du client « reconnu »
• Une compréhension de plus en plus précise et en
temps réel de l’efficacité des actions commerciales, en
fonctions des segments, des parcours, et de chaque
client
28/11/2013 Nice interactions 2013
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