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La Data, levier pour personnaliser sa relation client
Hassan LÂASRI
Octobre 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...
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 Écosystème construit, mis en production et
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E-mailing (personnalisé)
Site
Social
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Dashboards
Corrélation
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Personnalisation : c'est quoi ? Pourquoi faire ?
CONTEXTE
Prise en compte du contexte, historique,
préférences et relati...
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Les trois phases de personnalisation
VISITEUR
Personnes qui visitent un
site pour la première fois
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Personnalisation du point de vue visiteur
CONTEXTE
ACTIONS
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Ajoute de la val...
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Etude quantitative n°1
318 dirigeants exécutifs sondés en 2013*
* http://www.economistinsights.com/analysis/data-direct...
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Pour les directions marketing &
communication qui ont exploité la
Data, celle-ci a été la clef pour
atteindre leurs tro...
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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 socia...
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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
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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 acteu...
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Entre hier et aujourd'hui
Aujourd’huiHier
 Écosystèmes digitaux construits, mis en
production et optimisés en continu ...
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Cas d'études de personnalisation
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Personnalisation de sites
• Initiée par Amazon en 2003, la personnalisation et l’optimisation de sites est
devenue vite...
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S’identifie/identifié
Data activée :
•Produits achetés par le profil + les profils du même
segment
•Produits consultés
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•Produits...
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Consulte
Data exploitée :
•Celles des profils les plus proches
Recommandations :
•Produits similaires à ceux achetés pa...
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Capital One
Serveur
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BD Nielsen
BD Digital Envoy
DMPs
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Meilleure segmentation
Meilleure personnalisation
Meilleur ciblage
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Plateforme Data Analytics
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Site
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Collecte Analyse Personnalisation
Site Media ...
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Pendant le CES 2013, Sprint surveillait les conversations en ligne sur trois initiatives marketing :
 Technologies ver...
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Depuis, Sprint a généralisé l’approche pour créer une sorte de Newsroom calquée sur le
fonctionnement des médias d'info...
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Personnalisation
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Collecte Analyse Personnalisation
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12 septembre 2012, Pendant que Tim Cook présentait iPhone5, Samsung et 72andSunny
suivaient les conversations qui en ré...
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A ce jour, seuls les organisations gouvernementales ou des sociétés du secteur public ont mis en ligne leurs
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Que dit la loi ?*
• Depuis le 24 août 2011, une transposition en droit français de la directive
européenne « Paquet Tél...
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Tous les cookies sont-ils concernés ?
• NON
• Sont exclus de cette obligation :
• Les cookies ayant pour finalité exclu...
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De manière plus pratique, sont exclus…
• Les cookies qui sont utilisés comme "panier d’achat" sur un site marchand
• Le...
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Cas particulier des cookies de mesures d’audience
: exclus également mais sur conditions
• Information : Une informatio...
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Sinon, pour tous les autres…
• Recueil préalable du consentement des personnes :
• Une bannière en haut d’une page web
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Et demain ?
• Le W3C travaille actuellement sur la standardisation du
mécanisme « do not track » développé par Firefox
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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
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Comment y procéder
• Pour exploiter pleinement le Digital, il y a besoin d'industrialiser le processus de captation, de...
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Etudes et Sondages
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Collecter des données sur les
comportements web des cibles clients:
 Combien de temps ils passent sur Internet
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Collecter des données sur les
comportements des utilisateurs sur le site :
• Qui visite le site
• Combien de temps est-...
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Radarly (Linkfluence)
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Focusmatic
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PeoplePulse (DigitasLBi)
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The Gate (GollinHaris)
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2 à 4 semaines
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Tableau Software
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QlikView
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Geckoboard
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Écosystème en phases d’audit et de
test,
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Site en ligne
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A/B Testing:
• Tester deux versions différentes avant
mise en ligne
• Mesurer le succès de campagnes
marketing à traver...
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●
Définir des segments comportementaux
en complément des segments prédéfinis
(souvent métiers) ou segments déclarés
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●
Tester la corrélation entre le trafic du site
et les taux de conversion (e.g.,
enregistrements, prises de RDV…)
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Com...
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Prévision de tendance:
• Visiteurs
• Ventes
Basé sur l’historique
• Tendances régulières
• Evénements saisonniers
• Evé...
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• Président et Consultant chez HB & MJ Partners SAS,
société de conseil et d’accompagnement dans le
Digital et la Data....
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La Data est clé pour la personnalisation et l’optimisation aussi bien d'un écosystème digital que pour des campagnes publicitaires. Pour ce faire, il faut la collecter à chaque étape du cycle de vie de l’écosystème, de sa genèse à son remplacement, et auprès de plusieurs sources telles que sites Web, applications mobiles, réseaux sociaux, CRM, partenaires, agences média et régies publicitaires.

Publié dans : Données & analyses

La Data, levier pour personnaliser sa relation client

  1. 1. 1 La Data, levier pour personnaliser sa relation client Hassan LÂASRI Octobre 2015
  2. 2. 2 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
  3. 3. 3 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
  4. 4. 4 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)
  5. 5. 5 E-mailing (personnalisé) Site Social Data OFFLINE Rapports et Dashboards Corrélation Prédiction Clustering Mobile Media Collecter Analyser Activer A/B Testing Data ONLINE S’informe S’enregistre Consulte Commente Partage Evalue Achète Data ENRICHIE Personnalisation de sites Géomarketing Social listening Promotions personnalisées sur PDV PDV Outils pour la relation client à l’ère du numérique
  6. 6. 6 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.
  7. 7. 7 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
  8. 8. 8 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 IP GPS Data emplacement Historique recherche Data requises Personnalisation Contenu géo-localisé Contenu pertinent météo Contenu fonction amis Contenu adapté au device Historique recherche Statistiques de recherche Auto-complétion search Offre l’opportunité de mieux connaître les utilisateurs et d’améliorer son expérience Cookies User login Historial recherche Comparaison 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 personnel User login Création de profiles Segmentation des profiles Cookies User login Comparaison des profiles Personnalisation des profiles Newsletter personnalisé Recommandation des profiles similaires États personnalisation
  9. 9. 9 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
  10. 10. 10 Etude quantitative n°1 318 dirigeants exécutifs sondés en 2013* * http://www.economistinsights.com/analysis/data-directive
  11. 11. 11
  12. 12. 12 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 segmentation 2. Augmentation des ventes 3. Meilleure anticipation des demandes futures
  13. 13. 13 Plus d’un 1/3 des sondés : • Soit exploite déjà la Data • Soit s’y prépare
  14. 14. 14 Les plus performants exploitent plusieurs sources de Data : • Access Point Data (site web) • Social Data (réseaux sociaux, blogs) • Open Data (gouvernement)
  15. 15. 15 Etude quantitative n°2 133 dirigeants marketing sondés en juin 2013* * http://bluekai.com/dataimpact/
  16. 16. 16 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
  17. 17. 17 Le site, le CRM, l’achat à des tiers sont les principales sources utilisées pour collecter la Data
  18. 18. 18 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.
  19. 19. 19 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
  20. 20. 20 Cas d'études de personnalisation
  21. 21. 21 Personnalisation Site Social Data ONLINE Data OFFLINE Mobile Social Media Collecte Analyse Personnalisation Site Media Email CRM Points de vente DMP Open Data Data brute, descriptive S’informe S’enregistre Consulte Commente Partage Evalue Data augmentée, analysée X X XX Personnalisation de sites Dashboards Corrélation Prédiction Clustering A/B Testing
  22. 22. 22 Personnalisation de sites • 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
  23. 23. 23 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
  24. 24. 24 Consulte Recommande Partage Achète 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)
  25. 25. 25 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 activé Plus il navigue, plus le profil est affiné Quand il quitte : •Profil + profils similaires modifiés Visiteur inconnu
  26. 26. 26 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)
  27. 27. 27 Data Meilleure segmentation Meilleure personnalisation Meilleur ciblage Site Plateforme Data Analytics Insights S’informe Consulte S’enregistre Achète Commente Evalue Meilleure UX Fidélité supérieure Personnalisation par site : bénéfices
  28. 28. 28 Personnalisation Site Social Data ONLINE Data OFFLINE Mobile Social Media Collecte Analyse Personnalisation Site Media Email CRM Points de vente DMP Open Data Data brute, descriptive S’informe S’enregistre Consulte Commente Partage Evalue Data augmentée, analysée X X XX Personnalisation par le social Dashboard Corrélation Prédiction Clustering A/B Testing
  29. 29. 29 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 Personnalisation par le social
  30. 30. 30 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 Personnalisation par le social
  31. 31. 31 Personnalisation Site Social Data ONLINE Data OFFLINE Mobile Social Media Collecte Analyse Personnalisation Site Media Email CRM Points de vente DMP Open Data Data brute, descriptive S’informe S’enregistre Consulte Commente Partage Evalue Data augmentée, analysée X X XX Personnalisation par les médias Dashboard Corrélation Prédiction Clustering A/B Testing
  32. 32. 32 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, Forbes annonçait « Galaxy bat iPhone dans la catégorie meilleur smartphone » Personnalisation par les médias
  33. 33. 33 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 ?
  34. 34. 34 Plan Web 2.0, numérique 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
  35. 35. 35 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
  36. 36. 36 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
  37. 37. 37 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
  38. 38. 38 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.
  39. 39. 39 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
  40. 40. 40 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
  41. 41. 41 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
  42. 42. 42 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
  43. 43. 43 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)
  44. 44. 44 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
  45. 45. 45 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
  46. 46. 46 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 Etudesetsondages
  47. 47. 47 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 Pour quoi faire ? Projet type A quel étape ? Fournisseurs / Produits WebAnalytics
  48. 48. 48 ● 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 Pour quoi faire ? Projet type A quel étape ? Fournisseurs / Produits MediaListening Captation de ce qui se passe sur les réseaux sociaux : • Sentiments, opinions, commentaires • Rédaction de contenu en temps réel Dépend du projet
  49. 49. 49 2 à 4 semaines ● Tableau Software ● QlikView ● Geckoboard ● Écosystème en phases d’audit et de test, ● Site en ligne Pour quoi faire ? Projet type Fournisseurs / Produits VisualisationdeDonnées Reporting dynamique, interactif et au graphisme avancé A quel étape ?
  50. 50. 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 Pour quoi faire ? Projet type Fournisseurs / Produits Testsstatistiques 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
  51. 51. 51 ● 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 Pour quoi faire ? Projet type A quel étape ? Fournisseurs / Produits Clusteringd’Audience
  52. 52. 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 Pour quoi faire ? Projet type A quel étape ? Partenaires / Produits CorrélationStatistique ● SAS (SAS) ● SPSS (IBM) 2 - 4 semaines (selon la qualité des données historiques collectées)
  53. 53. 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 Pour quoi faire ? Projet type A quel étape ? Fournisseurs / Produits AnalysePrédictive ● SAS (SAS) ● SPSS (IBM) 2 - 4 semaines (selon la qualité des données historiques collectées)
  54. 54. 54 • 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 hlaasri@hbmjpartners.com Hassan Lâasri

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