La Data, levier pour personnaliser sa relation client

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La Data, levier pour personnaliser sa relation client

Hassan LÂASRIOctobre 2015

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Plan

Web 2.0, Digital et Data

Captation et exploitation de la Data : état de l’art

Data et vie privée : loi française et européenne

Leçons à retenir

Cartographie des outils et méthodes

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Plan




Leçons à retenir


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La relation client à l’ère du numérique

Aujourd’huiHier

Écosystème construit, mis en production et optimisé en continu en fonction de la Data (points de vente, site, mobile, social, applications)

Captation des besoins et desiderata instantanée sur le Web, le mobile et les réseaux sociaux

Segmentation évolutive ajoutant le comportement aux points de vente et sur les canaux digitaux

Vision unique multi-canaux (points de vente, CRM, Web, mobile, apps)

Data Analytics plus élaborée (croisement de données online et offline, analyse prédictive, personnalisation)

Composants CRM, Web, mobile et réseaux sociaux construits et mis en production indépendamment les uns des autres

Captation des besoins et desiderata des clients à travers des sondages d'opinion et d'études de marché très coûteuses

Segmentation figée et fondée uniquement sur l'âge, le sexe, la région et la catégorie socio-professionnelle

Vision client fragmentée entre plusieurs bases de données et systèmes

Data Analytics limitée aux rapports et Dashboards centrés principalement sur le passé (BI)

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E-mailing (personnalisé)Site

Social

Data OFFLINE

Rapports et Dashboards

Corrélation

Prédiction

ClusteringMobile

Media

Collecter Analyser Activer

A/B TestingData ONLINE

S’informeS’enregistreConsulteCommentePartageEvalue Achète

DataENRICHIE

Personnalisation de sites

Géomarketing

Social listening

Promotions personnalisées sur PDV

PDV

Outils pour la relation client à l’ère du numérique

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Personnalisation : c'est quoi ? Pourquoi faire ?

CONTEXTE

Prise en compte du contexte, historique, préférences et relationnel pour une expérience utilisateur appropriée tant par sa manipulation que son contenu.

HISTORIQUE PRÉFÉRENCES RELATIONNEL

Éléments qui entourent et influencent une situation donnée. Ici on trouve des éléments comme le device, la localisation ou la météo.

Accumulation des différents types de données personnelles qui vont influencer l’expérience des utilisateurs.

Gestion et contrôle du contenu à recevoir par les utilisateurs.

Connexions et recommandations générées entre personnes et marques.

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Les trois phases de personnalisation

VISITEUR

Personnes qui visitent un site pour la première fois et qui ne sont pas reconnues.

IDENTIFIÉ

Utilisateurs habituels d’un site qui sont reconnus par leur adresse IP

AUTHENTIFIÉ

Utilisateurs enregistrés qui sont identifiés dans le site

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Personnalisation du point de vue visiteur

CONTEXTE

ACTIONS IMMÉDIATES

HISTORIQUE

DECLARATIF

RELATIONNEL

Ajoute de la valeur aux utilisateurs a travers de contenu pertinent a leur contexte

Aide instantanée aux utilisateurs

Bénéfice utilisateur

Adresse IPGPSData emplacementHistorique recherche

Data requises Personnalisation

Contenu géo-localiséContenu pertinent météoContenu fonction amisContenu adapté au device

Historique rechercheStatistiques de recherche

Auto-complétion search

Offre l’opportunité de mieux connaître les utilisateurs et d’améliorer son expérience

CookiesUser loginHistorial rechercheComparaison des profiles

Recommandations de contenu

Possibilité de définir et modifier ses préférences

Améliore la relation entre personnes avec des même intéresses et entre la marque et les utilisateur

Information personnelUser loginCréation de profilesSegmentation des profiles

CookiesUser loginComparaison des profiles

Personnalisation des profiles

Newsletter personnaliséRecommandation des profiles similaires

États personnalisation

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Plan




Leçons à retenir


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Etude quantitative n°1

318 dirigeants exécutifs sondés en 2013*

* http://www.economistinsights.com/analysis/data-directive

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Pour les directions marketing & communication qui ont exploité la Data, celle-ci a été la clef pour atteindre leurs trois priorités clés :1. Meilleur connaissance du client,

meilleure segmentation2. Augmentation des ventes3. Meilleure anticipation des

demandes futures

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Plus d’un 1/3 des sondés :

• Soit exploite déjà la Data• Soit s’y prépare

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Les plus performants exploitent plusieurs sources de Data :

• Access Point Data (site web)

• Social Data (réseaux sociaux, blogs)

• Open Data (gouvernement)

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Etude quantitative n°2

133 dirigeants marketing sondés en juin 2013*

* http://bluekai.com/dataimpact/

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66,6% des sondés allouent +50% de leur Budget Marketing à la collecte et à l’analyse de la Data…

… Principalement les Directions Marketing & Communication

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Le site, le CRM, l’achat à des tiers sont les principales sources utilisées pour collecter la Data

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Ce que nous apprennent les études*

● La Data est exploitée par les cellules marketing et communication des grands acteurs économiques pour répondre à trois objectifs :

– Connaître mieux le client

– Le servir efficacement

– Anticiper ses besoins

● Plus d’un 1/3 des acteurs :

– Soit exploite déjà la Data

– Soit s’y prépare

● Les plus performants exploitent plusieurs sources de Data :

● Site Data (sites)

– Social Data (pages et comptes sociaux, blogs)

– Données achetées (DMP)

– Open Data (gouvernement)

* Etudes Economist et BlueKai parmi d’autres

66,6% des sondés allouent +50% de leur Budget Marketing à la collecte et à l’analyse de la Data…

Principalement les Directions Marketing & Communication.

Le site, le CRM, l’achat à des tiers sont les principales sources utilisées pour collecter la Data.

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Entre hier et aujourd'hui

Aujourd’huiHier

Écosystèmes digitaux construits, mis en production et optimisés en continu en fonction de la Data (Site Data, Social Data, CRM Data, Open Data)

Data Analytics et sites font un même et seul projet

Data Analytics est actionnée en continu même quand les KPI sont au vert

Rien de magique. Ils étaient juste les pionniers à exploiter la Data Analytics

Sites (Web et blog) construits et mis en production de manière séquentielle comme un logiciel standard

Data Analytics considéré comme un projet différent

Data Analytics actionnée uniquement quand les KPI passent au rouge

Amazon, Facebook, Google et LinkedIn étaient considérés maqiques

* Etudes Economist et BlueKai parmi d’autres

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Cas d'études de personnalisation

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Personnalisation

Site

Social

Data ONLINEData OFFLINE

Mobile

Social

Media

Collecte Analyse Personnalisation

Site Media Email

CRMPoints de vente

DMPOpen Data

Data brute, descriptive

S’informeS’enregistreConsulteCommentePartageEvalue

Data augmentée,analysée

X X XX


Dashboards

Corrélation

Prédiction

Clustering

A/B Testing

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• Initiée par Amazon en 2003, la personnalisation et l’optimisation de sites est devenue vite un standard parmi les e-commerçants• Personnalisation du contenu (texte, images, vidéos) en fonction des visiteurs, de leurs devices

et de leur parcours

• Adoptée depuis par les secteurs média, technologies, télécom et services financiers• Principalement les Directions Marketing (en charge des budgets Marketing et Publicité) et les

Directions Métiers (en charge des ventes)

• On parle généralement de responsive design, dynamic design, adaptive design, etc. mais l’objectif final est le même : coller au plus près du visiteur

• D’après BlueKai, 91% des sites gérés par les Directions Marketing et/ou les Directions Métiers utilisent la Data pour une meilleure personnalisation

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S’identifie/identifié

Data activée :•Produits achetés par le profil + les profils du même segment•Produits consultés•Recommandations lues•Temps passé par produit•Régularité des visites

Profil + profils du même segment activés

Page personnalisée :•Produits similaires à ceux déjà achetés•Produits dont les recommandations ont été lues•Produits consultés

Visiteur enregistré ou connu

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ConsulteRecommandePartageAchète

Profil + profils du même segment mis à jour

Page personnalisée à nouveau :•Produits similaires à ceux déjà achetés•Produits dont les recommandations ont été lues•Produits consultés

Visiteur enregistré ou connu (suite)

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Consulte

Data exploitée :•Celles des profils les plus proches

Recommandations :•Produits similaires à ceux achetés par les profils les plus proches•Produits recommandés par les profils•Produits dont les recommandations ont été consultées : lui + profils•Produits consultés par lui + les profils

Profil le plus proche est activéPlus il navigue, plus le profil est affiné

Quand il quitte :•Profil + profils similaires modifiés

Visiteur inconnu

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Page web Capital One

Serveur [x+1]

BD Nielsen

BD Digital Envoy

DMPs

(1) Se connecte(2) Cookies util.

(3) Code postal ? (4) Code postal

(5) Cookies similaires ?

(6) Cookies similaires

(8) Segment(Age, CSP, salaire, risque dette)

(7) Cookies util. + similaires + Code Postal

(9) Offre de crédit personnalisée

Personnalisation avec une DMP

Contrairement à Amazon qui utilise un système fermé (données internes), Capital One utilise un système ouvert (données internes et externes)

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Data

Meilleure segmentationMeilleure personnalisationMeilleur ciblage

Site

Plateforme Data Analytics

Insights

S’informeConsulteS’enregistreAchèteCommenteEvalue

Meilleure UXFidélité supérieure

Personnalisation par site : bénéfices

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Personnalisation

Site

Social


Mobile

Social

Media


Site Media Email

CRMPoints de vente

DMPOpen Data




X X XX

Personnalisation par le social

Dashboard

Corrélation

Prédiction

Clustering

A/B Testing

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Pendant le CES 2013, Sprint surveillait les conversations en ligne sur trois initiatives marketing : Technologies vertes, innovation technologique et la technologie pour les seniors

Réseaux sociaux pris en compte : Facebook, Twitter, Google+, Vine, Instagram, Pinterest, LinkedIn et Youtube

Chaque jour, Sprint construisait du contenu dans la journée même et le diffusait à une communauté de 5,6 million de visiteurs

Grâce à cette capacité, Sprint pouvait combiner des contenus planifiés, parfois 6 mois à l’avance, avec de contenus spontanés et les publier sur Facebook et Twitter


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Depuis, Sprint a généralisé l’approche pour créer une sorte de Newsroom calquée sur le fonctionnement des médias d'information avec des :

Rédacteurs en chef Creative Technologists Data Analysts Community Managers Des journalistes Spécialistes des Social Ads


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Personnalisation

Site

Social


Mobile

Social

Media


Site Media Email

CRMPoints de vente

DMPOpen Data




X X XX

Personnalisation par les médias

Dashboard

Corrélation

Prédiction

Clustering

A/B Testing

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12 septembre 2012, Pendant que Tim Cook présentait iPhone5, Samsung et 72andSunny suivaient les conversations qui en résultaient sur les réseaux sociaux

En même moment, Samsung démarrait la conception d’une publicité de son Galaxy S3 en tenant compte de ces conversations

Une semaine après, la publicité était lancée à la télé et en ligne (+ 70 million de fois)

27 février 2013, Forbesannonçait « Galaxy bat iPhonedans la catégorie meilleur smartphone »

Personnalisation par les médias

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A ce jour, seuls les organisations gouvernementales ou des sociétés du secteur public ont mis en ligne leurs Data agrégées pour quiconque souhaite les consulter voire les exploiter

Souvent, l’objectif est de créer un écosystème de start-up valorisant ces Data publiques (e.g., analyse prédictive de la consommation d’énergie pour particuliers, professionnels et entreprises).

A ce jour, l’Open Data n’a pas encore trouvé de modèle pour les groupes et sociétés privés. Certains aux US ont créé des filiales valorisant/monétisant ses données*

En France :

RTE publie en ligne et en mode interactif (web fixe et smartphones) la production, la consommation et le trading d’électricité par filière en temps réel… Ainsi que d’autres Data telles que les émissions de CO2

La RATP a lancé récemment un hackathon dans ce sens

La SNCF et la RATP réfléchissent sur la mise en œuvre des tableaux de bord de la transparence (taux de retard, nombre de pannes, etc.) (source : Data Publica)

* e.g., NextBus, start-up, filiale de Cubic Corporation, combine les Data de cetter dernière avec des Data GPS pour prédire l’heure du prochain bus dans NY, San Diego et d’autres villes nord-américaines)

Et qu'en est-il de l'Open Data ?

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Plan

Web 2.0, numérique et Data



Leçons à retenir


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Que dit la loi ?*

• Depuis le 24 août 2011, une transposition en droit français de la directive européenne « Paquet Télécom » impose qu'avant d'installer un cookie dans la mémoire du navigateur d'un internaute, celui-ci ait exprimé, après avoir reçu cette information, son accord qui peut résulter de paramètres appropriés de son dispositif de connexion ou de tout autre dispositif placé sous son contrôle

• Sanctions financières jusqu’à 300,000 €

* Nouvel article 32, chapitre II de la loi informatique et libertés

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Tous les cookies sont-ils concernés ?

• NON

• Sont exclus de cette obligation :• Les cookies ayant pour finalité exclusive de permettre ou de faciliter la

communication par voie électronique• Ceux qui sont strictement nécessaires à la fourniture d'un service de

communication en ligne

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De manière plus pratique, sont exclus…

• Les cookies qui sont utilisés comme "panier d’achat" sur un site marchand

• Les cookies de "session utilisateur" (Session ID) permettant de lier les actions d’un utilisateur lorsque cela est nécessaire pour lui fournir le service qu’il demande

• Les cookies qui ont pour unique finalité de contribuer à la sécurité du service demandé par l’utilisateur

• Les cookies permettant d’enregistrer la langue parlée par l’utilisateur (pour les sites traduits en plusieurs langues) ou autres préférences nécessaires à la fourniture du service demandé

• Les cookies flash contenant des éléments strictement nécessaires pour faire fonctionner un lecteur de média (audio ou vidéo), correspondant à un contenu demandé par l’utilisateur

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Cas particulier des cookies de mesures d’audience : exclus également mais sur conditions

• Information : Une information claire et complète de l’internaute doit être délivrée par l’éditeur du site internet afin d’assurer une parfaite transparence sur l’utilisation des outils d’analyse de fréquentation. Un lien vers cette information devrait être présent sur la page d’accueil du site, qui peut ensuite être détaillée précisément dans les conditions générales d’utilisation, par exemple.

• Droit d’accès : La personne doit pouvoir exercer son droit d’accès.

• Droit d’opposition : Concernant le droit d’opposition, l’outil permettant de désactiver la traçabilité mise en œuvre par l’outil d’analyse de fréquentation doit remplir a minima plusieurs caractéristiques, notamment celles d’un accès et d’une installation aisés pour tous les internautes sur l’ensemble des terminaux (y compris les smartphones), des systèmes d’exploitation et des navigateurs internet. De plus, aucune information relative aux internautes ayant décidé d’exercer leur droit d’opposition ne doit être transmise à l’éditeur de l’outil d’analyse de fréquentation.

• Finalité limitée : La finalité du dispositif doit être limitée à la mesure d’audience des pages du site internet, afin de permettre une évaluation des contenus publiés et de l’ergonomie du site, sans pour autant permettre l’identification des personnes. Les données collectées ne doivent donc pas être recoupées avec d’autres traitements (fichiers clients ou statistiques de fréquentation d'autres sites par exemple). L’utilisation du cookie déposé doit également être strictement cantonnée à la production de statistiques anonymes. Sa portée doit être limitée à un seul éditeur et ne doit pas permettre le suivi de la navigation de l’internaute sur les sites d’éditeurs distincts.

• Adresse IP : L’utilisation de l’adresse IP pour géolocaliser l’internaute ne doit pas être plus précise que l’échelle de la ville. Cette adresse IP doit également être supprimée ou anonymisée une fois la géolocalisation effectuée, pour éviter toute autre utilisation de cette donnée personnelle ou tout recoupement avec d’autres informations personnelles.

• Durée de conservation : Enfin, les informations doivent être conservées pendant une durée non excessive. S’agissant des cookies permettant la traçabilité des internautes, ils ne doivent pas être conservés au-delà de six mois (La date d’expiration du cookie ne doit donc pas excéder six mois à partir de sa première insertion et cette durée ne doit pas être prorogée lors des nouvelles visites). Les données de fréquentation brutes associant un identifiant (adresse IP par exemple) ne doivent pas être conservées plus de six mois. Au-delà de ce de délai, les données doivent être soit supprimées, soit anonymisées.

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Sinon, pour tous les autres…

• Recueil préalable du consentement des personnes :• Une bannière en haut d’une page web• Une zone de demande de consentement• Des cases à cocher

• La finalité du cookie doit être explicite :• « Créer des profils d’utilisateurs afin d’adresser des publicités ciblées »• « Autoriser l’accès aux données de mon profil sur Facebook »• …

• Un lien vers une page dédiée aux cookies et les CGU

• Une fois l’utilisateur a donné son accord, il n’est pas nécessaire de solliciter de nouveau son accord lors des visites suivantes

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Et demain ?

• Le W3C travaille actuellement sur la standardisation du mécanisme « do not track » développé par Firefox• En attendant, il est recommandé d’avoir :

• Une bannière, une zone de demande de consentement ou des cases à cocher pour tous les cookies autres que nécessaires au fonctionnement du site et à la personnalisation à but non publicitaire• Une page dédiée aussi explicite que possible sur les différents

cookies, leurs fonctions, la manière de les contrôler dans son navigateur ou sur le site

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Plan




Leçons à retenir


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Ce qu'il faut retenir de la présentation

• La Data peut-être collectée à chaque étape du cycle de vie de l’écosystème digital, de sa genèse à son remplacement

• Elle peut-être collectée auprès de plusieurs sources : site fixe, site mobile, réseaux sociaux, CRM, partenaires, agences, régies

• La Data est clé pour la personnalisation et l’optimisation aussi bien de son écosystème digital que pour les campagnes publicitaires

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Comment y procéder

• Pour exploiter pleinement le Digital, il y a besoin d'industrialiser le processus de captation, de suivi et d’exploitation de la Data :

1. Adopter une plateforme corporate type Adobe Analytics, Google Analytics Premium ou AT Internet

2. La compléter avec des outils supplémentaires pour l’analyse statistique (SAS, SPSS), nécessaires pour le clustering d’audience, la cartographie des parcours et les insights pour la personnalisation et l’optimisation des contenus inbound et outbound

3. Adopter une organisation (centrale + locales) et des process de collecte, d’analyse et de diffusion réguliers (tous les mois par exemple)

4. Adopter un cycle d’optimisation et de personnalisation des contenus à intervalles réguliers (tous les 6 mois par exemple)

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Plan




Leçons à retenir


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Web Analytics Media Listening

Visualisation de Données

Etudes et Sondages

Tests Statistiques Clustering d’Audience

Corrélation Statistique

Analyse Prédictive Fusion de Données

Outils et méthodes

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Collecter des données sur les comportements web des cibles clients:

Combien de temps ils passent sur Internet en moyenne par semaine / jour

Combien de temps ils passent online et quels sites ils visitent

Comment et où se fait leur parcours d’achat

Déf. du questionnaire (1-2 semaines) Recrutement du panel (1-2 semaines) Collecte des données (2-4 semaines) Traitements & analyses (1-2 semaines)

Vivaki (digital) comScore (digital) Kantar (tous les médias) Ipsos (tous les médias) Wakoopa (digital, mobile)

A tout moment du cycle de vie de l'écosystème, depuis la conception stratégique à la mise en ligne

Pour quoi faire ? Projet type

A quel étape ? Fournisseurs / Produits

Etud

es e

t son

dage

s

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Collecter des données sur les comportements des utilisateurs sur le site :

• Qui visite le site• Combien de temps est-il rester et quelle

pages a-t’ il visité• Quel produit a-t’ il consulté• Quel produit a-t’ il acheté

• Traduction des objectifs business en KPIs, audit des données & tags (1-2 semaines)

• Tagging du site (1-3 semaines)• Dashboard & recommandations (1 sem) :

✔ A/B testing

✔ Nouvelle segmentation/targeting

✔ Opportunités Ad/SEO/email

● Adobe Analytics● Google Analytics● AT Internet● BeamPulse

A tout moment du cycle de vie du site ou du blog depuis la conception stratégique à la mise en ligne


A quel étape ? Fournisseurs / ProduitsWeb

Ana

lytic

s

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● Radarly (Linkfluence)● Focusmatic● BrandLIVE (DigitasLBi)● PeoplePulse (DigitasLBi)● The Gate (GollinHaris)

● Site en phase d’audit et/ou en ligne● CRM opérationnel depuis des années● Lancement d'un nouveau produit● Lancement d'une nouvelle campagne


A quel étape ? Fournisseurs / ProduitsMed

ia L

iste

ning

Captation de ce qui se passe sur les réseaux sociaux :

• Sentiments, opinions, commentaires• Rédaction de contenu en temps réel

Dépend du projet

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2 à 4 semaines

● Tableau Software● QlikView● Geckoboard

● Écosystème en phases d’audit et de test,

● Site en ligne


Fournisseurs / Produits

Visu

alis

atio

n de

Don

nées

Reporting dynamique, interactif et au graphisme avancé

A quel étape ?

50

A/B Testing:• Tester deux versions différentes avant

mise en ligne• Mesurer le succès de campagnes

marketing à travers différents call to action proposés

MVT:• Généralisation de l’A/B testing• Alternative aux études consommateurs et

tests utilisateurs

● A/B Testing : 3 – 8 semaines(selon le trafic du site)

● MVT : 4 - 12 semaines(selon le trafic du site)

● Adobe Target● Maxymiser● Optimizely


Fournisseurs / Produits

Test

s st

atis

tique

s

A quel étape ?

● En phase de test pour valider des comportements utilisateurs avant mise en ligne

● Site en ligne, afin de mesurer l’impacts SEO, PPC et des campagnes emails

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● Définir des segments comportementaux en complément des segments prédéfinis (souvent métiers) ou segments déclarés

● Définir le contenu, les campagnes en conséquence pour tirer les bénéfices de la personnalisation

2 - 4 semaines (selon la qualité des données historiques collectées)

● SAS (SAS)● SPSS (IBM)● Tealeaf (IBM)● Clicktale

● En phase de test afin d’affiner la personnalisation du site

● Site en ligne, afin d’identifier des segments, et des opportunités de targetting / campagnes


A quel étape ? Fournisseurs / Produits

Clus

terin

g d’

Audi

ence

52

● Tester la corrélation entre le trafic du site et les taux de conversion (e.g., enregistrements, prises de RDV…)

● Comprendre le parcours client depuis la recherche d’information à l’achat

● Identifier s’il y a des corrélations entre présence sur les réseaux sociaux et les visites de site

● Site en ligne depuis au moins 6 mois● CRM opérationnel depuis des années


A quel étape ? Partenaires / Produits

Corr

élat

ion

Stat

istiq

ue

● SAS (SAS)● SPSS (IBM)


53

Prévision de tendance:• Visiteurs• Ventes

Basé sur l’historique• Tendances régulières• Evénements saisonniers• Evénements exceptionnels (ex:

promotions…)

● Site en ligne depuis au moins 6 mois● CRM opérationnel depuis des années


A quel étape ? Fournisseurs / ProduitsAnal

yse

Préd

ictiv

e

● SAS (SAS)● SPSS (IBM)


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• Président et Consultant chez HB & MJ Partners SAS, société de conseil et d’accompagnement dans le Digital et la Data. J’accompagne les entreprises à intégrer les nouvelles technologies pour accélérer leur transformation digitale. J’accompagne aussi les Start-Up à marketer et vendre leurs technologies digitales sous forme de projets de transformation où la technologie est intégrée dans les Data Factory ou les Systèmes d’Information de ces entreprises.

• Docteur en Informatique avec une spécialisation en Intelligence Artificielle, je dispose d’une expérience de plus de 25 ans dans le secteur des hautes technologies pour entreprises : 9 ans dans la recherche et le développement en intelligence artificielle, 11 ans dans le marketing et la vente de hautes technologies logicielles et 7 ans dans le management de projets complexes.

www.hassanlaasri.com

www.hbmjpartners.com

[email protected]

Hassan Lâasri

http://www.hassanlaasri.com/

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mailto:[email protected]

Data & Analytics

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