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1 - Recommandations génériques
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• Dans le cas où le visiteur est connu, ces
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Nouveaux produits en catalogue Nouveautés
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Type de bloc Exemple de titre
Recommandations basées sur des
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Spécificités des pages
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Types de recommandations Web – Emarsys Predict
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Recommandé pour vous
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Similar/Related Items
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offres de cross-sell et de up-sell
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ont également acheté…
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Pourrait également vous intéresser
Le widget CART propose des produits de cross et d’up-sell selon le
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Recommander des PRODUITS
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Cas client : Square Meal
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recommandations
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Qu’attendre d’une solution de recommandations
• Recommandation de produits «one to one » pertinents
• Amélioration continu...
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Webinaire Emarsys : De la Connaissance Client au Marketing Prédictif

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La principale difficulté inhérente à tout site e-commerce est de connaître ce que veulent vos clients et d'adapter vos contenus en conséquence.
Emmanuel Parrou, expert en Customer Intelligence chez Emarsys, vous explique ici :
- Comment créer une cohérence dans vos offres ?
- Comment améliorer l'expérience client et augmenter l'engagement client ?
- Et surtout quels sont les effets inattendus des recommandations sur votre business, en plus de l'augmentation de votre chiffre d'affaires ?
Pour en savoir plus sur les recommandations et le marketing prédictif contactez-nous !

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Webinaire Emarsys : De la Connaissance Client au Marketing Prédictif

  1. 1. VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI De la Connaissance Client au Marketing Prédictif EMMANUEL PARROU Consultant Customer Intelligence chez Emarsys Mardi 18 Mars 2014
  2. 2. Evolution des enjeux des Ecommerçants MONITORING Ce qui se passe à cet instant ? ANALYSIS Pourquoi ça s’est passé ? REPORTING Que s’est-il passé ? NG se à ? MONITORIN Ce qui se pass cet instant ANALYSIS uoi ça assé ? ANAL Pourqu s’sss est pa REPORTING Que s’est-il passé ? PREDICTION Ce qui pourrait se passer ? p Faible Business Value Fort Fort Complexité
  3. 3. Objectifs Faire de la connaissance client et du marketing prédictif de véritables atouts pour affronter un univers très concurrentiel. Quel produit offrir, à quel client, à quel moment, et via quel canal !
  4. 4. 4 questions clés Who isthe customer? Qui estleclient? Quand contacter leclient? Comment contacter leclient? Quel contenuenvoyerau client?
  5. 5. Quand contacter leclient? Quel contenuenvoyerau client? Ce qui nous interesse aujourd‘hui
  6. 6. Comment ça marche ? Collecter: • emarsys Predict capture tout ce que les visiteurs font sur le site Collecte Analyse Agit Appliquer : • aux données son algorithme de prédiction pour générer ses recommandations Agir : • Créer du contenu personnalisé • Enrichir les profils des contacts • Déclencher des événements automatisés
  7. 7. De la Connaissance Client au Marketing Prédictif La collecte
  8. 8. Collecte des données Pourquoi la collecte est cruciale ? • L’outil capture tout ce que les visiteurs font sur votre site ET dans vos emails : navigation, achats etc … Comment procède emarsys Predict ? 1- La préparation : tagger les pages du site 2- Catalogue produits : fichier catalogue pour indiquer quelle référence correspond à quel produit 3- Apprentissage : Environ 2 semaines pour qu’emarsys Predict assimile assez d’informations comportementales pour générer des recommandations pertinentes
  9. 9. De la Connaissance Client au Marketing Prédictif Le Marketing Prédictif
  10. 10. Le Marketing Prédictif, késaco? Le marketing prédictif (MP) regroupe les techniques de traitement et de modélisation des comportements clients qui permettent d’anticiper leurs actions futures à partir du comportement présent.
  11. 11. Qui utilisent les recommandations ? Les recommandations étaient pendant longtemps réservées aux grands noms de l‘industrie Amazon, Netflix…
  12. 12. Qui utilisent les recommandations ? Désormais elles sont accessibles au plus grand nombre , et ce, peu importe le secteur… et bien d’autres... High-tech Tourisme Emploi Loisirs Mode Maison Rencontre
  13. 13. Pourquoi ça fonctionne ? ROI Chiffred‘affaires Fidélitédela marque Engagement CTR Permettre des recommandations de contenus et de produits personnalisées, 1-to-1 et pertinentes
  14. 14. Pourquoi ça fonctionne ? Quel pourcentage des ventes peut être attribué aux recommandations? “Jusqu’à 300% d’augmentation du CA” “150% de hausse des conversions” “ 50% d‘augmentation de la valeur de la commande en moyenne ” (Monetate / Forrester)
  15. 15. Types de recommandations Widget de recommandations dynamiques en temps réel Augmenter les conversions et les ventes Personnaliser automatiquement chaque email envoyé Recommander des produits pertinents Recommandations Web Recommandations Email
  16. 16. Types de recommandations Produits alternatifs Les produits proposés sont similaires au produit vu par l’Internaute, et peuvent être achetés en remplacement Produits complémentaires Les produits suggérés proposent une amélioration, un complément ou un accompagnement de la sélection actuelle Produits génériques Ne se basent sur la visualisation d’aucun autre produit et sont proposés indépendamment Peuvent être générés sans aucune connaissance de l’Internaute, notamment de ses appétences et préférences en termes de produits
  17. 17. Exemple concret : la page d’accueil 1 - Recommandations génériques • La page d’accueil est le principal point d’accès d’un site d’ecommerce • Afin d’amorcer la navigation, beaucoup de sites présentent des offres génériques (ou spéciales) sur cette page • Cette page doit faire bonne impression, visuellement comme en termes de contenu, afin d’attirer l’Internaute vers l’intérieur du site
  18. 18. Exemple concret : la page d’accueil • Dans le cas où le visiteur est connu, ces recommandations peuvent être personnalisées • Des recommandations complémentaires peuvent être ajoutées sur la base de produits que le visiteur a déjà achetés 2 - Recommandations complémentaires
  19. 19. Exemple concret : la page d’accueil 3 - Recommandations alternatives • Dans certaines situations (consommables et/ou produits périssables), des recommandations alternatives ou répétées peuvent être justifiées dès la page d’accueil pour le visiteur connu
  20. 20. Exemple concret : la page d’accueil Emplacements recommandés • Dépendent de la disposition de la page d’accueil • La page d’accueil est habituellement assez chargée en produits Risques • Le nombre de recommandations sur cette page ne doit pas surcharger le visiteur • Les recommandations comme les produits présentés de façon statique doivent plus être pensés comme des teasers que comme une présentation du catalogue en bonne et due forme
  21. 21. Exemple concret : la page d’accueil Type de bloc Exemple de titre Nouveaux produits en catalogue Nouveautés Occasions / évènements Spécial fête des mères ! Produits les plus populaires du moment En vogue actuellement Recommandations basées sur l’inventaire Autres produits qui pourraient vous intéresser Produits les mieux notés Meilleures notes de nos clients Meilleures ventes Best sellers 1 - Génériques (SANS utilisation de données connues sur l’Internaute)
  22. 22. Exemple concret : la page d’accueil Type de bloc Exemple de titre Recommandations basées sur des préférences déclarées Produits qui pourraient vous plaire Basées sur des préférences apprises Produits qui pourraient vous plaire Nouveaux produits pour vous Nouveaux produits pour vous Produits récemment vus Vus précédemment Produits que vos amis ont aimé Vos amis aiment 2 - Génériques (AVEC utilisation de données connues sur l’Internaute)
  23. 23. Exemple concret : la page d’accueil Type de bloc Exemple de titre Cross-sell Produits qui pourraient vous plaire Up-Sell Produits qui pourraient vous plaire Accessoires Les Internautes qui ont acheté ceci ont également acheté 3 - Recommandations de produits complémentaires Type de bloc Exemple de titre Produits similaires (alternatifs) basés sur l’historique de l’Internaute Vous pourriez également être intéressé par 4 - Recommandations de produits alternatifs
  24. 24. Spécificités des pages Chaque type de page a ses propres spécificités • Page de catégorie de produits • Page de résultats de recherche • Page produit • Page de panier • Page checkout • Confirmation de commande
  25. 25. Types de recommandations Web – Emarsys Predict “Produits similaires / complémentaires“ • Offres de produits cross- & upsell “Ceci pourrait également vous intéresser…" • Extrait plus de valeur, réduit les abandons de paniers “Recommandé pour vous“ • Recommande des produits sur la base des centres d’intérêt de navigation “Autres produits achetés d’une même catégorie “ • Offres de produits upsell Quelques clics suffisent pour booster les conversions d’un site Améliorez l’expérience client et augmentez les opportunités d’achats ALSOBOUGHT widget CART widget RELATED / ALSO VIEWED widget PERSONAL widget
  26. 26. Recommandé pour vous Le widget PERSONAL cible les visiteurs en se basant sur leurs affinités • Display de ‘bienvenue’ pour les habitués • Assistant shopping virtuel • Performance: 8% CTR 2.4% des ventes totales PERSONAL
  27. 27. Similar/Related Items Le widget RELATED propose des offres de cross-sell et de up-sell • Génère 4% à 10% des recettes totales • Augmente l’engagement, en moyenne 10% CTR • Square Meal: 4% des recettes générées via les réservations sont réalisées avec Emarsys Predict RELATED
  28. 28. Les gens qui ont acheté cet item ont également acheté… Le widget ALSO BOUGHT propose des offres d’up-sell • Autres produits plus chers achetés d’une même catégorie • Génère 0.5%-1% des recettes totales • En moyenne CTR 2-3% ALSO BOUGHT
  29. 29. Pourrait également vous intéresser Le widget CART propose des produits de cross et d’up-sell selon le contenu des paniers • Ramène le traffic sur le site, en moyenne 4% CTR • Génère 2% à 3% des recettes totales CART
  30. 30. Recommander des PRODUITS A DES PERSONNES Augmenter la pertinence du message, réduire l’attrition client. Personnaliser automatiquement chaque email envoyé • Contenu 1-to-1 automatisé • Recommandations basées sur un événement : • Post panier abandonné • Post achat Types de Recommandations Email – Emarsys Predict
  31. 31. Cas client : Square Meal • 67% d’augmentation des taux de clics lorsque les emails contiennent des recommandations • Plus de clients découvrent davantage de restaurants et peu quittent le site sans réserver • 4 x plus de conversions
  32. 32. Qu’attendre d’une solution de recommandations • Recommandation de produits «one to one » pertinents • Amélioration continuelle de l’expérience en ligne de vos clients • Création automatisée d’opportunités d’achat • Amélioration considérable des indicateurs clés de performances (KPI) • Augmentation du ROI
  33. 33. Restez connecté @Emarsys_France www.facebook.com/Emarsys www.linkedin.com/company/Emarsys www.emarsys.com
  34. 34. VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI Merci ! Questions ? Emmanuel Parrou 01 77 68 02 11 emmanuel.parrou@emarsys.com Emarsys France 67 rue Anatole 92 300 Levallois-Perret

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