Use Case CDiscount Mars 2014
Comment pilote
en 1to1 et en temps réel
ses interactions -visiteurs
SOMMAIRE
3 OBJECTIFS MAJEURS
UN CONTEXTE …. EXIGEANT
UNE STRATÉGIE CLAIRE
UN DISPOSITIF TRES COMPLET
UNE EXIGENCE:
ATTITUD...
3 OBJECTIFS MAJEURS
OBJECTIF 1: CONSEILLER
– Identifier en temps réel son attente
– Définir en temps réel la meilleure recommandation
possible...
OBJECTIF 2: ENGAGER
– Identifier en temps réel la situation du visiteur
– Définir en temps réel la mise en avant
promotion...
OBJECTIF 3:
AUGMENTER LE PANIER MOYEN
– Sur la base de l’achat principal
– Définir en TR l’offre cross selling la plus
per...
UN CONTEXTE EXIGEANT
VOLUMÉTRIE & COMPLEXITÉ
• > 1 million visites par jour
• 30 grandes catégories
• 460 sous-catégories
• > 300 000 référence...
PAS D’USINE A GAZ !
• Pas d’utilisation de
données CRM
• Pas d’outil d’analyse
supplémentaire à installer
/ maintenir
• Un...
« INVESTMENTLESS »
• Pas d’infrastructure
• Pas d’outils à acquérir
• Une solution SaaS
RESOURCE FREE
• Impact minimum sur
équipes IT
• Impact minimum sur
équipes marketing
• 0 Impact sur équipes BI
FULL SERVICE
• Compétences :
– Technique
– Fonctionnelle
• Réactivité
• Disponibilité
• Partnership
UNE STRATEGIE CLAIRE
DEPLOYER LA SOLUTION SaaS
NETWAVE BOOSTER
PRODUCT RECOMMENDER
Recommandation automatique du produit
le plus adapté à la co...
TESTER NETWAVE BOOSTER
EN PRODUCTION
Oct.
Lun 07
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Ven 11
MISE
EN
PROD
DEBUT
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TEST A/B
Oct.
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METTRE EN OEUVRE LES 2 MODES
DE PERSONNALISATION NETWAVE
1. Mettre en œuvre 2 modes de personnalisation:
2. Mixer sur une ...
METTRE EN ŒUVRE LES 3 MODULES
CORRESPONDANT AUX OBJECTIFS
Product Recommender
CrossSell Manager
Promo Booster
68%
18%
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UN DISPOSITIF TRES COMPLET
MAPPING PARCOURS
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Liste produits MR Plein
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1
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Recommending
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USER CENTRIC
34,5 M 0,52 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
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Recommending
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3
OFFER CENTRIC
13 M 1,44 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 3 : Driven RT Product
Recommending
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ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
OFFER CENTRIC
32 M 0,51 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
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Zoom Layer panier
> en « working optimization »  DRIVEN
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6 M 1 %
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Taux de
Clic
De Janvier 2014 à date
Strat...
Double chance input: 2 stratégies
pour maximiser l’engagement
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1. Stratégie prioritaire : Historique...
QUELQUES CHIFFRES
> 5 millions de bannières personnalisées par jour
> Temps moyen de réponse : 56 millisecondes
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QUELQUES CHIFFRES
> Zoom sur le module Product Recommender
Up Sell
Aide au choix
Top des ventes
5%
23%
9%
15,03%
35,84%
11...
QUELQUES CHIFFRES
> Zoom Driven & Active: % d’impression par zones
Audience Impressions
75%
48%
25%
52%
Driven Active
ATTITUDE LEAN START-UP EXIGEE
DES METRICS QUOTIDIENS
PERFORMANCE
COMMERCIALE
PERFORMANCE
IMPRESSION
PERTINENCE
% Conversion
Selon
Catalogue
Selon
Exposi...
PRISE EN COMPTE DE L’EXPERIENCE
EN TEMPS REEL
• Approfondir le catalogue exploité
– plus détaillé en termes de sous catégo...
ET DEMAIN…?
• Retargeting Email: production de
recommandations personnalisées vers la
plateforme d’e-mailing de Cdiscount
...
Henri Marty Directeur Général Netwave h.marty@netwave.eu
& Veronica Martins Directrice des Services Netwave v.martins@netw...
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Comment CDiscount pilote en temps réel et en 1to1 ses interactions visiteurs

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Comment Cdiscount pilote en 1to1 et en temps réel ses interactions - visiteurs
A l’heure où le temps réel et la personnalisation 1to1 deviennent la norme dans la compétition, l’appel à des systèmes d’intelligence artificielle agiles s’impose.
Au-delà des techniques classiques du marketing prédictif, de nouvelles technologies permettent d’établir des plausibilités individu / individu sans segmentation préalable et de déléguer à l’IA la définition des interactions les plus productives sans modélisation préalable.
Avec plusieurs centaines de milliers de visites quotidiennes le N°1 français du commerce on line fait largement appel à ses systèmes de nouvelle génération.
Venez découvrir dans cet atelier :
- Pourquoi Cdiscount fait appel à ces nouveaux outils ?
- Pour faire quoi ?
- Pour le faire comment ?
- Pour quelle finalité ?
Systèmes d’intelligence artificielle on site : les attentes, les bénéfices, les perspectives et les limites vus à travers l’expérience Cdiscount / Netwave.

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Comment CDiscount pilote en temps réel et en 1to1 ses interactions visiteurs

  1. 1. Use Case CDiscount Mars 2014 Comment pilote en 1to1 et en temps réel ses interactions -visiteurs
  2. 2. SOMMAIRE 3 OBJECTIFS MAJEURS UN CONTEXTE …. EXIGEANT UNE STRATÉGIE CLAIRE UN DISPOSITIF TRES COMPLET UNE EXIGENCE: ATTITUDE LEAN START-UP
  3. 3. 3 OBJECTIFS MAJEURS
  4. 4. OBJECTIF 1: CONSEILLER – Identifier en temps réel son attente – Définir en temps réel la meilleure recommandation possible pour: • Satisfaire l’attente • Transformer la visite en achat • Recommander en TR le produit correspondant à l’attente du visiteur • Sur la base des simples données recueillies en temps réel pendant la navigation
  5. 5. OBJECTIF 2: ENGAGER – Identifier en temps réel la situation du visiteur – Définir en temps réel la mise en avant promotionnelle la plus performante pour: • Engager le visiteur • L’amener vers des offres susceptibles de transformer la visite en achat • Mettre en avant en TR la meilleure offre promotionnelle possible • Dès la connexion et en cours de navigation
  6. 6. OBJECTIF 3: AUGMENTER LE PANIER MOYEN – Sur la base de l’achat principal – Définir en TR l’offre cross selling la plus performante pour: • Satisfaire le visiteur • L’amener vers des offres susceptibles de transformer la visite en achat • Mettre en avant en TR les meilleures offre cross selling: • Dans le panier, le layer panier ou en cours de navigation
  7. 7. UN CONTEXTE EXIGEANT
  8. 8. VOLUMÉTRIE & COMPLEXITÉ • > 1 million visites par jour • 30 grandes catégories • 460 sous-catégories • > 300 000 références • Une part significative du CA en mobilité
  9. 9. PAS D’USINE A GAZ ! • Pas d’utilisation de données CRM • Pas d’outil d’analyse supplémentaire à installer / maintenir • Un outil déployable en 4 semaines pour un test de 15 jours
  10. 10. « INVESTMENTLESS » • Pas d’infrastructure • Pas d’outils à acquérir • Une solution SaaS
  11. 11. RESOURCE FREE • Impact minimum sur équipes IT • Impact minimum sur équipes marketing • 0 Impact sur équipes BI
  12. 12. FULL SERVICE • Compétences : – Technique – Fonctionnelle • Réactivité • Disponibilité • Partnership
  13. 13. UNE STRATEGIE CLAIRE
  14. 14. DEPLOYER LA SOLUTION SaaS NETWAVE BOOSTER PRODUCT RECOMMENDER Recommandation automatique du produit le plus adapté à la conversion / au retargeting CROSS SELL MANAGER Recommandation dynamique des produits connexes et upsales les plus adaptés à la conversion / au retargeting PROMO DISPLAY DRIVER Pilotage dynamique des promotions en TR les plus adaptées à la conversion / au retargeting CONTENT CUSTOMIZER Mise en avant au cours de navigation du contenu le plus adapté à la conversion / au retargeting Netwave Active Booster Netwave Driven Booster Personnalisation Déléguée à l’IA Personnalisation Paramétrée par le site RT Booster On site Retarget Booster Email / ENews
  15. 15. TESTER NETWAVE BOOSTER EN PRODUCTION Oct. Lun 07 Oct. Ven 11 MISE EN PROD DEBUT du TEST A/B Oct. Lun 21 FIN du TEST A/B Août Lun 26 Oct. Jeu 03 Recettage Echauffement DEBUT MATCH OFFICIEL3 J. 1/23 J. Déploiement • Échantillonnage 50/50 • Plug sur Omniture • Des emplacements prescrits • 2 niveaux de profondeur d’exploitation du catalogue VS 3 habituellement
  16. 16. METTRE EN OEUVRE LES 2 MODES DE PERSONNALISATION NETWAVE 1. Mettre en œuvre 2 modes de personnalisation: 2. Mixer sur une même page les 2 modes de personnalisation Mode Active = délégation à l’IA Mode Driven = pilotage direct par les marketers du site 75% 25% 0% Driven Active
  17. 17. METTRE EN ŒUVRE LES 3 MODULES CORRESPONDANT AUX OBJECTIFS Product Recommender CrossSell Manager Promo Booster 68% 18% 14% % Zones d’exposition par module de recommandation
  18. 18. UN DISPOSITIF TRES COMPLET
  19. 19. MAPPING PARCOURS Home Page Vitrine Sous vitrine Liste produits MR Plein F.Produit CDS F. Produit MP Layer panier Panier MR Vide FP Epuisé Panier Vide 404
  20. 20. 1 Stratégie 1 : Driven RT Product Recommending > Aide au choix pour vos visiteurs Proposez des produits de même catégorie et concurrents entre eux hors produit en cours +++ : Automatisation d’une politique e- merchandising +++: Donner à voir, donner envie, ouvrir à nouveau Ouverture vers une nouvelle sélection OFFER CENTRIC 28 M 7,30 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
  21. 21. 2 USER CENTRIC 34,5 M 0,52 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date Stratégie 2 : Active RT Recommending > Recommandations déléguées à l’IA (27 situations standard + les situations à mettre en place comme Marques, …, etc.) +++ : 8 à 10 moteurs minimum et leurs algorithmes travaillent pour un même bloc de recommandation Pertinence, Personnalisation ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
  22. 22. 3 OFFER CENTRIC 13 M 1,44 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date Stratégie 3 : Driven RT Product Recommending > Up selling Produits de même nature concurrents entre eux et plus chers dans la catégorie +++ : Cappez le montant de votre up-selling à votre guise +++ : Agir sur le prix en jouant sur le désir Maitriser / Agir sur la valeur du panier moyen ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
  23. 23. ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT OFFER CENTRIC 32 M 0,51 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date Stratégie 4 : Driven RT Product Recommending > Top des promotions Conseiller des produits achetés par les autres clients sur une catégorie donnée en fonction d’un centre d’intérêt majeur +++ : Ouvrir vers des sélections produits plébiscités par les autres visiteurs qui ont les mêmes centres d’intérêt : Susciter l’intérêt à nouveau EN BAS DE PAGE 4
  24. 24. Zoom Layer panier > en « working optimization »  DRIVEN 1 2 6 M 1 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date Stratégies 1 : Active RT Product Recommending / TOP des VENTES CLIENTS dans l’UNIVERS +++ : Ouvrir vers des sélections BEST SELLERS plébiscitées par les autres visiteurs dans la même situation Stratégies 2: Active RT CrossSell Manager / CROSS-SELLING ASSOCIATIF Proposez des produits que vos clients ont très fréquemment achetés avec le produit en cours d’ajout - hors catégorie en cours 5 M 0,50 % Impressions Taux de Clic De Janvier 2014 à date
  25. 25. Double chance input: 2 stratégies pour maximiser l’engagement Vous avez récemment vu 1. Stratégie prioritaire : Historique de consultation 2. Stratégie secondaire : Top des Ventes Conditions d’éligibilité - Pas d’affichage en 1. - Pas de produits suffisants en 1. Objectif Optimiser tous les emplacements Transformer ++
  26. 26. QUELQUES CHIFFRES > 5 millions de bannières personnalisées par jour > Temps moyen de réponse : 56 millisecondes Product Recommender CrossSell Manager Promo Booster 77% 4% 19% 62% 26% 12% Poids des impressions & interactions Interactions Impressions
  27. 27. QUELQUES CHIFFRES > Zoom sur le module Product Recommender Up Sell Aide au choix Top des ventes 5% 23% 9% 15,03% 35,84% 11,56% Poids des impressions & interactions des 3 stratégies Interactions Impressions
  28. 28. QUELQUES CHIFFRES > Zoom Driven & Active: % d’impression par zones Audience Impressions 75% 48% 25% 52% Driven Active
  29. 29. ATTITUDE LEAN START-UP EXIGEE
  30. 30. DES METRICS QUOTIDIENS PERFORMANCE COMMERCIALE PERFORMANCE IMPRESSION PERTINENCE % Conversion Selon Catalogue Selon Exposition Par nature de visite PARMODE:ACTIV/DRIVN PARZONE PARSTRATEGIE PARSITUATION PARNATUREDEMOTEUR PARBU/MAGASIN/MARCHE PARCATEGORIE PARSOUSCATEGORIE Panier Moyen Valeur Visite Nombre d’impressions Taux de couverture Nbre et % de consultations Sélection Achats des reco exposées PREMIÉREVISITE REBOND VISITECOURTE,MOYENNE,LONGUE…
  31. 31. PRISE EN COMPTE DE L’EXPERIENCE EN TEMPS REEL • Approfondir le catalogue exploité – plus détaillé en termes de sous catégories permettant des recommandations encore plus ciblées • Enrichir le catalogue – prise en compte des attributs produits permettant des recommandations plus précises • Intégrer en temps réel l’information du site – prix des produits car mis à jour en temps réel • Mettre en place des stratégies de recommandation primaires et secondaires – éviter les « trous » de recommandation et/ ou multiplier les angles d’attaque • Tuner certains moteurs de recommandation – répondre à des problématiques spécifiques
  32. 32. ET DEMAIN…? • Retargeting Email: production de recommandations personnalisées vers la plateforme d’e-mailing de Cdiscount • Création de moteurs de reco spécifiquement dédiés à l’exploitation des requêtes search • CrossSell Manager en mode Driven • …etc
  33. 33. Henri Marty Directeur Général Netwave h.marty@netwave.eu & Veronica Martins Directrice des Services Netwave v.martins@netwave.eu

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