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Big Data : pour quoi faire ?
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Principaux cas d’usage d’une Customer Data Platform

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Intégrer progressivement tous les points de contacts et influer les parcours

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Pour quels bénéfices ?

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drastique
• La visibilité et la traçabilité du parco...
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Utiliser le profil client, le big data pour améliorer les ventes en temps réel

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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...) .

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Utiliser le profil client, le big data pour améliorer les ventes en temps réel

  1. 1. UTILISER LE PROFIL CLIENT ET LE BIG DATA POUR AMÉLIORER LES VENTES EN TEMPS RÉEL Jean-Michel Franco, Business & Decision Jason McFall, NICE
  2. 2. L’e-business est mort, vive l’omni-canal 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 © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 2
  3. 3. Utiliser le profil client et le big data pour améliorer les ventes : pourquoi maintenant ? Le point de vue client "Nos clients sont autonomes et ils ont eux-mêmes digitalisé les points de ventes. Nous, on court derrière» Olivier Godart - But Multi-facettes Des clients Aux parcours d’achats complexes et non séquentiels Toujours joignables et multi-connectés Sur-sollicités © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 3
  4. 4. Utiliser le profil client et le big data pour améliorer les ventes pourquoi maintenant ? Le point de vue de l’entreprise Miser sur la maîtrise du marketing entrant • Des coûts par leads sensiblement moins élevés (61%) • Des taux de transformation plus importants L’exploitation des données en temps réel : essayer, c’est l’adopter • 80% des entreprises souhaitent exploiter d’avantage les données « temps réel » dans leurs actions marketing Le 1-1 marketing, un sujet enfin mature • 22% des entreprises personnalisent leur site web aujourd’hui… • 59% comptent le faire d’ici douze mois Des résultats mesurables, des ROI calculables • 85% des entreprises estiment avoir atteint un ROI, dont 54% dans un délai court (comptés en mois) Sources : hubspot, Infogroup Targeting Solutions and Yesmail, Neolane © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 4
  5. 5. Big Data : Définition 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 Les challenges incluent la collecte, la curation, le stockage, l’enrichissement, le croisement, la partage, l’analyse et la visualisation. Source Wikipedia © 13/11/2013 Nice Interactions 2013 5
  6. 6. Nouvel enjeu : le principe de la longue traîne, appliqué à la gestion de l’information 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 Popularité 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) Information disponible © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 6
  7. 7. Big Data : pour quoi faire ? L’expérience client, représente près de 50% des cas d’usages du Big Data 49 Experience Client Risques/Fraudes/Finance © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 18 15 14 4 Excellence opérationnelle Nouveaux business models 7
  8. 8. Gérer les interactions et le parcours client grâce au Big Data : Nice Multi Channel Decisions Une « Customer Data Platform » Les trois V du big data Valeur ajoutée © 28/11/2013 • 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) • Volumes (tous les détails de la relation client historisés dans le temps) • Variété (transactions, scores, données de Clickstream…) • Vitesse : recommandation temps réel • 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 Nice Interactions 2013 8
  9. 9. Comprendre, prédire et transformer le parcours client Offre guichet automatique Compte courant Email offre de crédit Appel pour un virement Offre de crédit et souscription au service mobile Enquête de satisfaction Click to Chat S2S: Une facture à régler Souscription au service OnLine Utilisation du simulateur de prêt Téléchargement App 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. 10. Customer Engagement Framework Couvrir l’ensemble du processus Expérience Web temps réel DRC Web Parcours client + Résolution ID Analyse client & modèles prédictifs Décisions temps réel et proposition d’offres Vente et service contextuel en temps réel Social Offres mobiles pertinentes et collaboration Enquêtes CRM € Valeur 10 Campagnes d’email ciblées et pertinentes
  11. 11. cookie Recherche en ligne Adresse de livraison Achat en ligne Carte de crédit Carte de fidelité Appel au centre de contact Achat en boutique Achat en boutique
  12. 12. Traitement des données pour NICE Multi-Channel Decisions 1 Données brutes Chaque interaction stockée dans le HBase/Cloudera 2 Timeline Client Flux d’événements client unique assemblés via association d’identitfiant 3 Profil Prédictif Calculé dynamiquement dès la lecture Signal structuré issu des données brutes de structures multiples 4 Décisions temps réel Recherche de profil sans latence, modèle de scoring et de règles mènent à des décisions multicanal temps réel Mesure de groupes ciblés et définis 12
  13. 13. DEMO 13
  14. 14. NICE Decisions multi-canal permet de mener la meilleure action consécutive Objectif: Utiliser toutes les données disponibles pour proposer le meilleur message au meilleur moment via le multicanal et devenir ainsi une organisation orientée client Entrée des données clients Comportement Web Customer Engagement Solution Décisions Propension à pouvoir faire de l’upsell/crossell Propension à appeler Expérience Web temps réel VOC Transaction données Agences Vente et service contextuel en temps réel Propension à rechercher un prêt immobilier Risque d’attrition Offres mobiles pertinentes et collaboration Email Campaign Données de centre d’appels Engagement personnalisé Evénement majeur Score sur la valeur totale client (mariage, naissance, changement de poste) App Mobile Customer Profile Machine Learning In-Session Scoring 16 Customer Analytics Campagnes d’email ciblées et pertinentes
  15. 15. 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 (Emailing) © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 17
  16. 16. DU CONCEPT A SA MISE EN APPLICATION CONCRETE 28/11/2013
  17. 17. Mettre en œuvre le projet Les quatre piliers d’une Customer Data Platform Gestion des offres et règles d’éligibilité Gestion de données © 28/11/2013 Nice Interactions 2013 Composante prédictive et prescriptive Customer Data Platform Dimension analytique 20
  18. 18. Générer la valeur ajoutée: étape par étape 1 2 3 4 © 28/11/2013 Définir le Business case Concevoir le Story Board Importer les données multicanal Comprendre les informations clients Créer des modèles de recommandation Faire évoluer les offres Intégrer tous les points de contact Faire évoluer les parcours Nice interactions 2013 21
  19. 19. Générer la valeur ajoutée: étape par étape déterminer les enjeux et bénéfices (client et entreprise) 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 1 Définir le Business case Concevoir le Story Board 2 Importer les données multicanal Comprendre les informations clients 3 Créer des modèles de recommandation Faire évoluer les offres 4 Intégrer tous les points de contact Faire évoluer les parcours 22
  20. 20. Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes Master Data Management Business Intelligence Profil CRM E-commerce Transac tions ERP CRM Personnalisation Clickstream Application mobiles Réseaux sociaux Inter actions Centre de contacts © 28/11/2013 Nice interactions 2013 23
  21. 21. Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes 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 1 Définir le Business case Concevoir le Story Board 2 Importer les données multicanal Comprendre les informations clients 3 Créer des modèles de recommandation Faire évoluer les offres 4 Intégrer tous les points de contact Faire évoluer les parcours 24
  22. 22. Générer la valeur ajoutée: étape par étape Organiser la collecte, la fédération et l’exploitation de données hétérogènes 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 1 Définir le Business case Concevoir le Story Board 2 Importer les données multicanal Comprendre les informations clients 3 Créer des modèles de recommandation Faire évoluer les offres 4 Intégrer tous les points de contact Faire évoluer les parcours 25
  23. 23. Générer la valeur ajoutée: étape par étape Intégrer progressivement tous les points de contacts et influer 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 1 Définir le Business case Concevoir le Story Board 2 Importer les données multicanal Comprendre les informations clients 3 Créer des modèles de recommandation Faire évoluer les offres 4 Intégrer tous les points de contact Influencer les parcours 26
  24. 24. 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 27

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