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Janvier 2018
Formation
Le marketing à l’heure de la
data
bibliographie@1000 merci, webedia & synetik, converteo
« Ne comptez pas les
personnes que vous
atteignez ; atteignez les
personnes qui comptent. »
« Don’t count the people you reach ; reach the
people that count. »
- David Ogilvy
2
Sommaire
3
1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal :
cap sur la réconciliation des données on & offline
2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ?
3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ?
4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les
directions marketing.
5- Conclusion
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
dans un monde connecté (personnes et objets) la production de données explose
4
capegemini
« 90% des données au niveau mondial ont été créées dans les deux dernières années » IBM 2016
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline
5
Un marché peu mûr sur le sujet, mais
déjà 20% d’avant- gardistes en 2016
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline: data customer journey
6
Contenu Web
Expérience de
shopping en centre
ville
Interactions sociales
Publicités ciblées
Recherche du produit en
ligne (Mots Clés)
Inscription In-store
Transaction Offline
(Flux de données en magasin)
Recherche sur mobile
(In-store)Publicités ciblées
sur mobile
Bouche à oreille
Réseaux Sociaux :
Publicités ciblées
Engagement & Interaction Sociale
Publicités ciblées
sur Mobile
(2ème écran)
Vidéos publicitaire ciblées
Marque
Visite et
comportement
sur le site
Inscription à la Newsletter et
comportement dans emails
Gestion des
consentements
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : un parcours éclaté
7
De plus en plus de devices De plus en plus de plateformes De plus en plus de formats
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
8
Des données de plus en plus nombreuses et variées :
des données mixtes nominatives et non nominatives
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : exploiter, monétiser, activer
9
Visite sur le site
Allociné
Téléchargement de
l’application Allociné
Visite un blog OverblogAchat et collecte
d’adresses email
Opération de collecte sur
desktop
Réconcilier les données autour d’un individu au-delà des devices et plateformes utilisés : people-based marketing
Un parcours anonyme à trou qui peut devenir celui d’une vraie personne
Optimiser les investissements
média, les parcours clients et la
conversion pour le e-commerce
et les services
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : 3V, opportunité & contrainte
10
Variété
Volume Vélocité
• Terabytes
• Enregistrer
• Transactions
• Table, fichiers
• Cookies
• etc
• Batch
• Real-time
• Streams
• Near-time
• Structuré
• Non structuré
• Semi-structuré
BIG
DATA
Baisse des coûts de collecte et de
traitement associée à de meilleurs
outils rendent le Big data plus
accessible & simple.
Tech
Data
warehouse
BIG DATA
$1.000 /TB
Hadoop
Distribution de
fichiers
$30.000 /TB
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : Besoin
11
Pourquoi le besoin de réconciliation se fait sentir au niveau des Directions Marketing:
Ø Des clients qui répondent moins aux sollicitations,
Ø Des canaux divers et très nombreux,
Ø Une lassitude du discours de masse marketing qui amène un besoin de personnalisation,
Ø Des clients qui utilisent des canaux différents ou à différents moments qu’il faut suivre, comprendre et servir
différemment,
Ø Une production de données massives, nominatives et non nominatives,
Ø Un marketing coûteux mais difficile à rentabiliser, à justifier (investissements) & à optimiser sans tracking valable &
réconcilié,
Ø Une visibilité difficile à avoir quand on multiplie les cibles, les canaux, les appétences canaux et terminaux etc…
Ø Des activités en temps réel et/ ou géolocalisées (programmatique, enchère, pop-in sur site etc…)
Ø Une vision unique du client ( people-based marketing ) ou à défaut du « cookie » devient nécessaire pour comprendre et
mieux servir des consommateurs plus exigeants qui s’attendent à être reconnus comme individu.
Mais des données de source et de nature différentes
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : objectifs
12
Competitiveadvantage
Valeur des informations extraites
Les 5 étapes de la maturité analytics
« Quelle est la prochaine meilleure
action pour un client »
« Quelle est la probabilité
qu’un client réponde à mon offre »
« A quelle fréquence et
récence un client achète »
« J’observe mes données clients
mais sont-elles correctes »
« Pourquoi ai-je des incohérences
entre mes rapports de données »
Analyses
prescriptives
Analyses
prédictives
Analyses
descriptives
Reporting
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline :Vision cible
CAPTER ANALYSER EXPLOITER
MESURER
optimisation
performance
pertinence
personnalisation
connaissance &
segmentation
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline :Vision cible
CAPTER ANALYSER EXPLOITER
MESURER
§ Plan de taggage
§ TMS
§ Cookiefication
§ Réconciliation
§ PII /non PII
§ Juridique
§ Choix des canaux
§ Utilisation de connecteurs
packagés
§ CRM on-boarding
§ Cohérence
§ Connaissance client on & off
§ Temps réel
§ Critères de segmentation
§ Apports 2nd & 3rd Party data
§ Extension d’audience
§ Analyser, miner, modéliser et
créer des algorithmes
automatiques
§ Mesurer pour décider
1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL:
cap sur la réconciliation des données on & offline : un enjeu organisationnel
15
Web
CRM Digital
Connaissance
client
Un croisement des mondes, des données et des fonctions dans une nouvelle organisation à définir
Sommaire
16
1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal :
cap sur la réconciliation des données on & offline
2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ?
3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ?
4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les
directions marketing.
5- Conclusion
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
Des données de nature et d’origine différentes
17
1. Non PII data
Utilisateur exposé
(par exemple avec une
bannière)
Visiteur
du site
internet
Visiteur à
haut
potentiel
Opt-in (inscrit) Client Client fidèle Ambassadeur
2. PII data
Non nominative non identifiée
nominative identifiée
Visiteur sur
apps non
identifié
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
18
Exemple de données digitales collectées
Réseaux sociaux
Exemple de données collectées :
• Interaction sociale : clic sur des
liens provenant des canaux de
communication sociaux :
Facebook, Google plus, Pinterest
• Participants des opérations
réalisées sur Facebook : onglets,
applications…
Données comportementales de
navigation web
Exemple de données collectées :
• Données de visite sur le site via
un taggage de la totalité du site :
IP, jour, heure, n° de cookie…
• Parcours de visite de chaque
internaute unique : catégories
visitées, produits visités
• Avancement dans les différentes
étapes du tunnel de conversion
du site
Display
Exemple de données collectées :
• Identifiant cookie de chaque
individu exposé
• Identifiant cookie de chaque
individu ayant réagit à une
campagne de bannières
• Capping : nombre d’impressions
affichées par individu
• Taux de visibilité de chaque
bannière
SEM
Exemple de données collectées
:
• Heure de recherche
• Adresse IP à l’origine de la
recherche
• Cookie à l’origine de la
recherche
• Mots clefs à l’origine de la
recherche
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
19
Notions clefs : tag, cookie, base de données
Voila ce que nous
connaissons des
cookies
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
20
Notions clefs : tag, cookie, base de données
<tag >
1 - identification
• Tag :
Morceau de code appartenant au site ou intégré par celui-ci permettant :
– De lire et/ou écrire un cookie
– D’exécuter des actions (écriture/lecture bdd…)
• Cookie :
Fichier texte enregistré sur le device d’un internaute lié au navigateur qu’il
utilise
– 1st party : il est lié au domaine du site
– 3rd party : il est lié au domaine du prestataire
• Base de données :
Stocke les données comportementales envoyées par le tag dans la DMP
– 1st party : données cookies appartenant à l’annonceur et qu’il peut
utiliser à l’envie
– 3rd party : données anonymysées de sources hétérogènes
2 – sauvegarde de la
donnée
comportementale
dans le cloud
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
21
Notions clefs : tag, cookie, base de données
1- web browser appelle une web page auprès du serveur du
site
3- Browser exécute
le code tag et
collecte la donnée
2- le serveur du site envoie la page demandée et le code tag
appelé au browser (Krux ou GA)
4- le code tag instruit le browser d’envoyer la donnée au
serveur qui la collecte
5- le serveur qui collecte la donnée envoie la donnée cookie dans sa réponse,
browser conserve le cookie selon les préférences de l’utilisateur
Serveur website
www.xxx.com
Serveur maison ou
Krux/ DMP
(amazon datalake)
mais idem DSP/
data providers
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
22
Notions clefs : tag, cookie, base de données
Tag dans le datalayer (code source du site)
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
23
Notions clefs : tag, cookie, base de données
Cookie id (code) remonté par un tag (datalayer)
Userid=00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64
A visité la page « Tiramisu-spéculoos »
Normalement c’est une « chaîne »
qui est attachée au cookie. Ici la
donnée est déjà partiellement traitée
(plus simple)
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
24
Notions clefs : tag, cookie, base de données
3
1
2
1
2
3
00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_time_waiting^480^2016-11-04^1
00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_title^tiramisu spéculoos rapide^2016-11-04^1
00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_number_votes^146^2016-11-04^1
Exemple d’information collectée par les tags sur site
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
25
Notions clefs : tag, cookie, base de données
• Quand dépose-t-on un cookie ?
– Via un tag sur un site :
• On récupère à minima une identité (un numéro de cookie) et l’url visitée
• On peut récupérer des données supplémentaires
– Via une impression ou un clic sur une bannière, un email…
– Quand notre tag est appelé par un autre tag (dans l’un ou l’autre des cas ci-dessus)
• Qu’y a-t-il dans un cookie ?
– Pas grand-chose d’autre qu’un identifiant
– Le tag qui possède le cookie peut le lire et donc lire l’identifiant
– Ensuite le tag va écrire les données (URL, id,…) dans une base DMP pour activation ou un datalake (maison ou
Amazon/ KRUX payant, par exemple)
– Un cookie est lié à un nom de domaine et peut être 1st Party ou 3rd Party
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
26
Notions clefs : plan de taggage
Sans rentrer dans trop de détails à ce stade, il faut savoir que Google offre une solution gratuite de taggage GoogleTag manager.
Solution, compatible avec beaucoup de solutions DMP du marché (dont KRUX). D’autresTMS (Tag Management System dontTag
commander, par exemple) payant existent.
Le plan de taggage permet de définir où les tags doivent être mis :
Page : définir la page où doit être mis le tag pour exécuter le tag
Type de tag : tag événement par ex
Code : script (fourni par KRUX ou GA) que le développeur doit placer sur le site
Règle d’exécution du tag : à quel moment précis doit être exécuté le tag (ex : traquer le remplissage du formulaire, on doit informer
le développeur que la récolte se déroule après validation du formulaire par ex)
Variable : définit la valeur des variables (id produit, prix, mode de livraison etc…)
Ajouter des captures d’écran pour aider le développeur est un must qui vous fera gagner beaucoup de temps.
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
27
Notions clefs : code suivi et code spécifique (évènement)
Sans rentrer dans trop de détails toujours, il faut savoir qu’i y a deux types de tag, celui qui récolte les informations sur l’activité de la
page (page vue, durée etc…) et les tags pour récolter des évènements (a cliqué sur tel bouton)
CODE SUIVI CODE SPÉCIFIQUE
Code JavaScript à déposer sur toutes les pages
Collecte la donnée générale de visite
Exemple : visites, page vues, devices, sources, temps
passé, etc…
Code Javascript déposé sur une page qui trace une action
spécifique comme par exemple l’ajout au panier
On peut y adjoindre des informations supplémentaires comme
id produit, prix etc… pour connaître d’autres informations
panier.
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
28
Notions clefs : Match table
Ce principe de ID Sync est le même entre les DMP et les fournisseurs de données, mais aussi avec les DSPs, SSPs, AdExchanges, Adserver, etc.
Au final, les DMP gèrent d’ énormes tables de correspondance pour conserver les valeurs des IDs correspondant aux différents profils dans les
plateformes externes (DSPs, AdExchanges, 3rd Party data Providers, etc.) Ainsi, quand une DMP envoie un segment d’audience à un DSP tel que
AppNexus, elle peut simplement lui envoyer une liste d’ID AppNexus. Le DSP n’a pas besoin de connaitre la correspondance avec l’ID DMP pour
pouvoir cibler cet individu. A titre d’illustration, Audience Manager – la DMP de Adobe – gère environ 8,5 milliards de profils actifs au niveau
mondial. Ça vous donne une idée de la taille de cette fameuse Match Table.
2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ?
29
La donnée digitale en résumé
VALUE
VERACITY
VISUALISATION
VARIABILITY
La valeur réside dans l’analyse rigoureuse des données précises
Définir celles qui sont pertinentes et justes pour baser ses décisions dessus
Présentation des données d’une manière lisible et accessible
La nature des informations pertinentes est extrêmement
mouvante et requiert beaucoup d’agilité
Sommaire
30
1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal :
cap sur la réconciliation des données on & offline
2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ?
3- DMP, Data Warehouse et Data Lake quelles différences ?
4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les
directions marketing.
5- Conclusion
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
Des solutions technologiques de traitement de données temps réels qui changent la donne
31
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
Des solutions technologiques de traitement de données temps réels qui changent la donne
32
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
DMP
33
L’activation des données issues d’une DMP permet de personnaliser l’expérience sur l’écosystème digital
(site, mobile, e-mail), mais aussi sur d’autres canaux (call center, magasin).
Une DMP est une plateforme logicielle permettant de collecter et centraliser les données clients et prospects, de les retraiter
(en les unifiant, les enrichissant, les segmentant, les pilotant) dans le but de les activer sur les différents canaux avec
lesquels la DMP est connectée.
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
DMP AGRÉGE
34
L’agrégation des données propriétaires et tierces dans la DMP sert principalement à enrichir les profils/cookies des prospects et clients
PROFIL PROSPECT :CLIENT
La DMP agrège les profils qui
correspondent à des cookies ID
unique (annonceurs avec CRM)
sous réserve de cookies uniques.
Données CRM Données
comportementales
(navigation, clic, panier)
Données déclaratives Données sociales Données socio-démo Données contextuelles
(intentions, préférences)
Données géolocalisation
DATA FIRST PARTY DATA SECOND PARTY DATATHIRD PARTY
1 2 3
Données annonceurs Données partenaires Données tierces spécialistes data
AGRÉGATION
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
DMP ACTIVE
35
La DMP permet d’orchestrer des campagnes digitales et multicanales en activant les segments d’audience
• Exclusion des campagnes
d’acquisition
• Concentration sur les triggers
Réduction des coûts d’acquisition
• Réduction des budgets
• Poursuite de la qualification et
du lead nurturing
Réduction des coûts d’acquisition
• Augmentation des budgets
• Développement du retargeting
Augmentation des ventes online
• Exclusion des campagnes
d’acquisition
• Concentration sur les triggers
Réduction des coûts d’acquisition
Fidèles Prospects
chauds
Prospects froids
Acheteurs
offline
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
MAIS LA DMP NE FAIT PAS L’ANALYSE DATA MINING-SCIENCE NI LA DATAVIZ OU BI : ENTRÉE EN JEU DU DATA LAKE
POUR TRAITER CES INFORMATIONS
36
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
37
Data-lake et Data Management Platforms: quelles différences ?
DMP Data Lake
Nature des données • La DMP n’a pas vocation à stocker tous types de
données, notamment les données personnelles des
visiteurs, prospects et clients (PII) ainsi que les données
sensibles de l’entreprise (marge, achats, etc.) – du moins
de manière non cryptée
• Le data lake regroupe la totalité des données -y.c les
données personnelles et sensibles -, dont celles issues de
la DMP & du datawarehouse.
• Le data lake est un actif propre à l’entreprise qui s’inscrit
dans la durée
Modèle de données • La DMP est par nature connectée en temps réel à
l’écosystème digital externe (DSP, 3rd party, données
providers, etc.)
• Le data lake n’a pas vocation à être connecté directement
à l’écosystème externe. Les flux de données entrants et
sortants ne sont pas nécessairement en temps réel
Finalités • La DMP est un outil d’identification (matching de
cookies), de déduplication et d’enrichissement des
données clients et prospects collectées et pré-
calculées
• La DMP récupère l’intelligence pour l’activer sur les
différents canaux avec lesquels elle est connectée -
online et offline
• Le data-lake agrège et traite la donnée pour la
transformer en intelligence et la transmettre aux
différentes briques d’activation, parmi lesquelles se
trouve la DMP
Le data lake est avant tout orienté connaissance et intelligence - c’est le socle exhaustif de la donnée
La DMP est résolument opérationnelle et orientée activation
Le Data Lake : une évolution du data warehouse qui n’empêche pas les deux outils de
conserver une certaine complémentarité
3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ?
38
Data warehouse Data Lake
Nature des données • Stocke uniquement les données structurées considérées
comme utiles
• Stocke toutes les données, celles utiles aujourd’hui mais
aussi potentiellement dans le futur
Modèle de données • Architecture qui repose sur des tables relationnelles
• Structure peu responsive : espace de stockage très
structuré, compliqué et chronophage à faire évoluer
• Stocke certains types de données – généralement des
métriques quantitatives
• Architecture flexible sans contrainte de forme ou de
schéma a priori
• Structure évolutive et non figée où de nombreuses
formes de données peuvent cohabiter et venir s’ajouter
dans le temps
• Données stockées quelles que soient leur forme
(structurée et non structurée)
Finalités • Modèle de données très structuré adapté à des analyses
répétitives ETL
• Structure agile, données traitées selon le besoin via des
séquencements parallélisés
Le data warehouse et le data lake sont complémentaires et peuvent cohabiter : le data lake stockant et traitant des données issues de
nouvelles sources non configurées pour les data warehouses
Sommaire
39
1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal :
cap sur la réconciliation des données on & offline
2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ?
3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ?
4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les
directions marketing.
5- Conclusion
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
40
1 – Prospect vs Client
Un des moyens pour optimiser ses dépenses média, c’est
de limiter les impressions inutiles. Or, typiquement, il est
assez peu utile de dépenser du budget média dans une
campagne d’acquisition pour toucher des individus qui
sont déjà vos clients.
De même qu’il est peu utile de dépenser du budget média
dans une campagne de branding pour des individus qui
ont récemment visité votre site web.
Ces scénarii dits d’ « exclusion » sont généralement
parmi les plus immédiats et les plus ROIstes.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
41
2 – Retargeting des « abandonnistes »
Un des moyens pour optimiser ses dépenses et
augmenter ses taux de conversion assez classique est de
faire du retargeting. Aujourd’hui Critéo ou Tradelab sont
des acteurs importants sur ce secteur mais il est possible
de s’en passer grâce à la DMP.
On choisit le segment ‘abandonniste’ dans la DMP (est
passé sur la page panier sans passer la commande par
exemple) et on utilise la programmatique ensuite pour
enchérir sur ce segment spécifique auprès d’un DSP/SSP.
Ceci peut être ensuite moduler par segment et par
produit, grâce par exemple au DCO.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
42
3 - Upsell / cross-sell
Pour upseller à un client existant on pourrait déjà mettre en
place différentes tactiques sans avoir besoin d’une DMP,
pusiqu’on dispose des informations pour le contacter.
Mais le fait de disposer d’une DMP va nous permettre de
réaliser les uses cases d’upsell et de cross-sell de façon plus
fine, avec des messages cohérents à travers l’ensemble des
canaux : on pourra le faire en cross-canal, avec des messages
cohérents, en gérant la pression marketing (ex sur les non
ouvreurs emails) et en continuant à collecter les données
d’exposition aux campagnes.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
43
4 – Réengagement des clients inactifs, non ouvreurs
Les bases CRM contiennent déjà tout l’historique de la relation d’une marque
avec ses clients : les services ou produits achetés et possédés, leur type ou
catégorie, leur âge (renouvellement, maintenance), la fréquence des achats et le
panier moyen, etc.
Les bases CRM contiennent donc des informations précieuses concernant des
anciens clients qui sont devenus inactifs. Partant du principe bien connu qu’il est
moins cher de fidéliser que d’acquérir, on pourra exploiter les DMP de façon à
réengager ou à réactiver des clients inactifs, et ceci à plusieurs niveaux :
•- Campagnes d’emailing spécifiques présentant les nouveaux produits ou
services, voire des offres promo
•- Campagnes de bannières pour les abonnés qui n’ouvrent plus les newsletters
•- Promos du type « Frais de port gratuits » pour les clients n’ayant pas
commandé sur un site e-commerce depuis plus de 3 mois
•- Parfois aussi, tout simplement, leur rappeler comment faire pour récupérer un
mot de passe oublié…
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
44
5– Données 2nd Party
Conclure des partenariats 2nd Party avec des tiers est une bonne
solution pour aller chercher de la donnée en complément de ses
propres données 1st Party.
Techniquement, il s’agira pour une marque disposant d’une DMP de
fournir son tag à un partenaire qui l’implémentera sur son site web, ou
sur certaines rubriques de son site web. Une autre façon d’opérer un
partenariat 2nd Party peut passer par les marketplaces de données
lorsque les DMP en disposent : une marque ou un éditeur choisit alors
de publier un partie de ses données de façon publique ou privée dans la
marketplace – éventuellement en affichant un CPM – et la marque
utilisatrice pourra alors simplement souscrire à ce data feed depuis la
marketplace et utiliser les données 2nd party en complément de ses
propres données.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
45
6 – Frequency capping
Les DMP permettent de collecter des données d’impression, d’ouverture
d’emailings et d’exposition aux campagnes. Il devient alors possible de gérer
la pression marketing en faisant du « frequency capping ». L’idée est que
si un individu n’a pas réagi (cliqué, vu, converti, …) au bout de X
impressions, il est inutile – voire contre-productif – de continuer à
afficher les mêmes bannières pour cet individu. On a toutes et tous déjà
connu le cas de ces produits qu’on a regardés mais pas achetés et qui nous
poursuivent ensuite partout où l’on va pendant xxx semaines !
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
46
7 –Tactiques : anti-churn, anti-cannibalisation
La technique anti-churn classique consiste à tracker les visites sur les pages
de désabonnement ou de résiliation, en particulier chez les Telco, banques,
assurances, bouquets satellites ou chaînes payantes. Un individu qui passe
plus d’une fois par la page de résiliation sur une période courte de 1, 2 ou 3
jours est certainement à risque.
S’agissant de clients / abonnés pour lesquels on dispose des informations
personnelles type email et des opt-ins nécessaires, les DMP permettent
alors de mettre en pratique diverses tactiques « anti-churn » allant de
l’email personnalisé à l’affichage d’une enquête de satisfaction sur le site
de la marque, voire à des pop-ins proposant l’aide d’un télé conseiller ou
d’une assistance téléphonique.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
47
8 – Lookalike – Jumeaux statistiques
Dans une pure logique d’acquisition, on va mettre à profit les
fonctionnalités de segmentation algorithmique de la DMP via la
fonctionnalité dite de « lookalike modeling » (on parle de « méthode
des jumeaux statistiques » en Français) de façon à déterminer des
individus présentant des caractéristiques statistiquement proches de
celles d’une audience de référence.
Concrètement, après avoir fait fonctionner sa DMP pendant quelque
temps, après avoir pu caractériser parmi l’ensemble de ses clients
celles et ceux qui sont les plus profitables, ou bien présentant les
meilleurs potentiels sous la forme d’un segment d’audience, on va
utiliser ce segment en tant que référence en le fournissant à
l’algorithme de lookalike modeling.
La modélisation se traduira par une audience résultante d’une taille
arbitraire, choisie par le marketer, et dont les individus feront parti
soit de l’audience de la marque (cookie pool en 1st party) soit de
l’audience de fournisseurs de données 3rd party, si on est dans une
pure logique d’acquisition.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes
48
9 – Personnaliser le site (pop-in) ou espace
Grâce a la DMP on peut déclencher des pop-in
personnaliser pour offrir des offres différentes et
personnaliser selon un schéma CRM classique par exemple :
ü Prospect /client
ü Segment gros clients
ü Segment affinitaire cuisine, gros acheteurs
ü Segment appètent abonnement cuisine etc
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
exemple
49
DMP
pages Football sur canalplus.fr
Cookie matching chez
Havas
Lien entre un email et
un cookie
CRM Canal
database
Clients Canal Plus/Canalsat
Bannière
d’acquisition pour
un prospect
Bannière de
Cross-sell pour un
client
2 scenarii
Segmenter les audiences :
Ne pas faire la même offre aux clients et aux
prospects anonymes
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
exemple
50
Segmenter les audiences :
ne pas faire la même offre aux clients et aux prospects
Googe adwords
RLSA : Remarketing List for Search Ads
• Objectif :
- Faire levier sur la DMP pour améliorer son achat de mots clés
• Mécanique du RLSA
- Créer un ou des segments de visiteurs sur le site de l’annonceur selon différents
critères
- Déjà-clients
- Anciens-clients
- Clients à risque
- Mauvais clients
- Mettre en place une stratégie d’achat en SEM différente selon le potentiel de
chacun des segments
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
exemple
51
Retargeting abandon de panier &
prospects chaud , augmenter la conversion
Contexte : « Acme Banking », un organisme financier proposant plusieurs types de produits financiers
Un individu présentant un profil inconnu visite le site Web, et consulte plusieurs pages dans la rubrique des prêts immobiliers.
Cette personne commence à remplir les deux premières pages du simulateur de prêt immobilier, mais quitte le site avant d’avoir terminé sa
simulation.
Objectif : Contacter cette personne pour la convertir .
Mise en œuvre :
Définition des « segments » :
•- A visité le site Web de Acme Banking, au moins 1 fois dans les 7 derniers jours
•- N’est pas connu comme étant un client de la banque (ie : inconnu du CRM, jamais vu sur le site Acme Banking en mode authentifié)
•- A visité plusieurs pages de la rubrique Prêts Immobiliers (encore dans les 7 derniers jours)
•- A visité la page du simulateur de crédit immobilier, mais n’est PAS passé par la page finale de confirmation, et de demande d’envoi de la
proposition par email.
Une fois notre audience de prospects abandonnistes caractérisée et définie, on active au moyen de la DMP :
- Pour un prospect, non identifié, on adressera cet individu de manière anonyme via une campagne de bannières (Display), avec un message
adapté grâce au DCO (taux individualisé par ex) et une enchère plus élevée en RTB potentiellement.
- cet individu a quitté notre site Web sans aller au bout de sa simulation. On place donc une campagne SEM dans Google pour des mots clés
spécifiques ex « crédit immobilier meilleur taux » en fonction des contenus consultés par l’internaute (prêts à taux fixe ou variable, prêts
courts, etc.). Dans Google Adwords, il s’agit d’une campagne RLSA (= Remarketing Lists for Search Ads). Sachant que c’est un « prospect
chaud », une enchère plus élevée est placée.
- la DMP permettra aussi d’adresser à cet individu des messages cohérents sur les différents canaux, afin d’éviter par exemple, que la
Homepage de Acme Banking ne mentionne un taux de crédit différent de celui proposé par les campagnes Adwords & display.
- Acme Banking veille à ne pas cannibaliser ses budgets marketing entre deux produits : on veille à l’exclure des
campagnes de promo : les autres produits tels que l’épargne ou la gestion de patrimoine.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
exemple
52
Convertir mieux en exploitant la navigation
web et le remarketing email
Objectif :
Développer les campagnes de remarketing e-mail
Maximiser notre efficacité et notre réactivité
Moyen mis en œuvre :
Un internaute est passé sur le site Académie du goût, le matching cookie –email nous indique qu’il est connu mais
non client ( inscrit newsletter/membre). Nous pouvons lui envoyer un email pour lui faire une offre à chaud avec une
promotion particulière.
Un internaute
abandonne le panier
Cookies matching
/ bases interne
L’internaute clic et
est redirigé vers
ADG landing page
ou autre page
choisie.
1 2 3 4
cookies
Match : 25%
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
53
Convertir mieux et cibler sur Adwords pour
améliorer le ROI
Objectif : toucher les internautes à fort potentiel de conversion
Comment s’assurer que mon lien sponsorisé sera affiché pour les internautes disposant
du plus fort potentiel de conversion ?
Si les solutions simples basées sur le remarketing AdWords apportent un premier niveau
de réponse, elles peuvent être optimisées via un ciblage plus avancé.
Moyens d’action : dé-moyenner les enchères AdWords
Partant du principe que les prospects connus de la marque ont un potentiel de conversion
plus important, nous avons mis en place un ajustement d’enchères très simple : +X %
pour les clients connus du CRM. Le ciblage a été mis en place grâce à une DMP.
Résultats :
En comparaison à un groupe témoin sans ajustement d’enchères et toutes choses égales
par ailleurs, nous avons observé une modification du ciblage. Les connus du CRM,
minoritaires et probablement connus d’autres marques, étaient peu accessibles au niveau
d’enchère moyenné. Grâce à la surenchère, ils ont pu être ciblés et générer un
accroissement du ROI significatif.
Si le ROI a été doublé sur les listes concernées, elles représentaient seulement une
partie des internautes de la campagne.
L’augmentation finale du ROI de la campagne a été de
40%.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
54
Acquisition :
Personnaliser les publicités (DCO) en segmentant
8 cibles
Résultats : Par rapport aux précédentes campagnes
de la marque :
– Un CTR en hausse de 20%
– Un coût d’acquisition jusqu’à -35% inférieur
Objectifs : Personnaliser les publicités grâce au DCO en segmentant
les territoires de marques et personnalisant les campagnes.
Moyens :
Basée sur la data « first-party » de Samsung, issues des données de
navigation de ses propres sites : le site principal, le site de lancement
du Galaxy S7 ainsi que My Samsung, le site relationnel de la marque.
Ces données ont été confrontées aux 4 territoires de marque définis
par Samsung pour le Galaxy S7 : les loisirs, les voyages / l’art, l’outil de
travail et l’innovation technologique. Partant de 8 cibles, Artefact a
utilisé 32 messages différents nécessitant au final 90 créations,
essentiellement pour du display IAB. Or avec un algorithme de
recommandation « le nombre de combinaisons créatives aurait pu
dépasser le million » comme l’indique Vincent Luciani, dont la
société a déjà mis en place une telle agilité pour de nouvelles
campagnes grâce à la DCO (optimisation et personnalisation des
créations à la volée selon la data)
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
55
Acquisition :
Personnaliser les publicités (DCO) en reciblant les non
clients
• Objectif : Acquérir de nouveaux clients
• Moyen :
• Bannières avec un lien direct vers le produit
exposé
• Stratégies :
• Acquisition : données contextuelles,
données tierces, inventaire Premium
• Retargeting : recibler les visiteurs non
clients
• Utilisation du DCO
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
56
Personnaliser le site pour un éditeur
Objectif : améliorer la satisfaction et l’engagement de l’audience,
réduire le volume d’appels au support et limiter le churn
Notre client site média souhaitait relever un défi important : améliorer la
pédagogie autour de la connexion au compte en ligne pour des populations
parfois faiblement digitalisées.
Le cas présente des gains financiers directs : limiter la sollicitation du support
par téléphone et la perte de clients pour cause de difficultés de connexion.
Par ailleurs, améliorer le taux de navigation loguée permet en second lieu de
favoriser l’engagement : fidéliser les clients et développer le chiffre d’affaires
régie.
Moyens d’action : personnalisation pour les clients non-logués
La solution retenue fut une personnalisation on-site via une pop-in très simple
indiquant l’emplacement du bouton de connexion et l’intérêt de se connecter.
Cette dernière n’apparaissait que pour les abonnés non connectés, ciblage mis
en place grâce à une DMP.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
57
Objectif : Photobox a mis en place une stratégie marketing 100% data-driven, articulée autour de 4
plans média répondant à des objectifs précis selon la position de l’internaute dans son tunnel de
transformation.
Moyens d’action : Collecte de l’ensemble des interactions entre un user et la marque en
temps réel.
Toutes les données Ad, Site et CRM centric de Photobox sont collectées par la
DMP en temps réel et regroupées au niveau de l’individu quel que soit le terminal utilisé ou le canal
emprunté afin de bénéficier d’une vision 360 sur son parcours d’achat.
Centralisation des données 2nd party
Les données provenant du site éditorial de la maternité et de la petite enfance - données CRM : jeune
maman ou future maman - sont intégrées au sein de la DMP et enrichies avec les données collectées.
Création des segments au sein de la DMP
Photobox a créé au sein de la DMP 12 segments en fonction de différentes données collectées :
Récence de la dernière visite / Ouverture email / Affinité produit / Statut / CRM / Avancée dans le
processus créatif de Photobox / Données transactionnelles
Envoi des données
Un cookie matching est réalisé avec la plateforme d’achat de Tradelab, permettant, via une connexion
server-to-server, d’activer les segments d’audience en temps réel.
Attribution et analyse des performances
Evaluer l’impact des campagnes et de comparer la rentabilité de chacun
des segments grâce au tracking cross - device.Pho tobox peut également analyser l’ensemble de ses
métriques (trafic, ventes, rentabilité, etc.) selon un modèle d’attribution
qui lui est propre.
Personnaliser la stratégie Média
Vision 360° du client /2nd Party
RÉSULTATS :
• +60% de performance sur l’achat média
réalisé via la Data 2nd party VS. sans data.
• +55% de performance globale sur
l’audience de Prospects DNO VS.
Retargeting engagé.
• +300% de performance sur les cibles
qualifiées et accélération du délai de
conversion.
4- SCÉNARII D’USAGE DMP
58
Personnaliser le site pour un marchand et
offrir des promotions ciblées par segment
Objectif : Ne proposer des offres de réduction qu’à des non clients.
et différencier les offres par type de segments (navigation ) visiteurs.
Pour attirer l’attention des nouveaux visiteurs et les convertir en clients, nous avons pu remarquer
qu’une offre promotionnelle avec des coupons de réductions immédiates réduisait le temps de réflexion
des acheteurs du retailer XXXpneus et les incitait à l’achat immédiat :
•-10% sur votre première commande,
•10 € offerts à partir de 80 € d’achat,
•Frais de livraison offerts,
•Etc.
Comment proposer une offre promotionnelle à vos nouveaux visiteurs uniquement ?
Un a lancé une campagne de personnalisation afin de cibler uniquement les nouveaux visiteurs pour leur
proposer une offre de bienvenue personnalisée.
Les français changent leurs pneus en moyenne tous les deux ans, la fréquence d’achat est basse. La
croissance se situe donc du côté des nouveaux visiteurs qui représentent actuellement 30% des
commandes sur Allopneus.com.
Or tous les nouveaux visiteurs n’ont pas les mêmes intentions d’achat, les mêmes habitudes et les
mêmes appréhensions lorsqu’ils arrivent sur le site. Alors que différents profils de nouveaux visiteurs se
dessinent, l’enseigne choisi de se concentrer uniquement sur ceux :
•arrivant sur le site d’Allopneus pour la première fois,
•provenant de la source d’acquisition par le SEO,
•arrivant sur une page listing produits.
L’offre promotionnelle de bienvenue sera donc envoyée à ce segment visiteurs ciblé précis en pop-in.
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
59
Conversion :
Ciblage d’appétents contextuellement après analyse du
tunnel
Objectif : Générer des demandes de devis sur le site
Mécanique :
• Acquisition : Whitelist de domaines, ciblage
contextuel
• Retargeting par l’analyse du tunnel de
conversion (ce que nous faisons sur ADG via
GA ou data lake pour un retargeting fin)
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
60
Conversion :
Améliorer l’ordre des produits sur les pages web
pour générer plus de conversion
Objectif : Améliorer la conversion du site web
Comment :
Optimiser l’ordre des produits sur une page web e-
commerce pour améliorer le taux de conversion.
Mesure :
• améliorer les taux de clic et de mise au panier.
• Analyse des données web et du back office des 3 Suisses.
Moyen :
• Création d’un algorithme /modèle qui optimise le nombre de
produits vendus, le chiffre d’affaires, la marge etc.
• Hadoop,Teraoctet de données, d’évènements traités par
rayon tous les 45 jours, plus les stock et les prix réconciliés.
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
61
Personnalisation :
Personnaliser le produit
Objectif :
Remonter les données des automobiles connectées mesurant la qualité de la
conduite pour proposer une assurance sur mesure.
Selon l’ancien PDG de Google Eric Schmidt, « meilleur contrôle
des coûts et amélioration du service apporté sont les deux
voies par lesquelles le Big Data va bouleverser l’assurance ».
http://blog.businessdecision.com/bigdata/2015/06/assurance-automobile-big-
data/
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
62
Augmenter le taux de transformation
des campagnes RTB
Objectif : Abaisser le coût d’acquisition des nouveaux clients Sofinco
en augmentant le taux de transformation de ses campagnes RTB
Solution : création d’un algorithme de prédiction de la conversion,
analysant un stock de centaine de millions d’impressions et de cookies
en temps réel.
Résultat : A permis d’abaisser de 30% le coût d’acquisition des
campagnes.
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
63
Optimiser le couponing
Connaître les appétences canal
L'enseigne Picard a sauté le pas du data lake
Objectif : identifier les appétences canal - magasins versusWeb - afin
d'optimiser ses campagnes de couponing.
Retrouvez l’ article sur : www.e-marketing.fr - "Data-lake : quels avantages
pour le marketing ? - Data driven marketing"
4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE
64
Limiter le churn email,
personnaliser & ciblage fin
PriceMinister ou le Big Data a joué un rôle important dans la définition de
leur stratégie d'e-mailing.
Problématique : Ils avaient d'un côté des offres de déstockage issues de la place
de marché (fréquence élevée sur des périodes courtes) et leur base de données
marketing de l'autre avec une segmentation traditionnelle.
Objectif : limiter le churn et améliorer le ciblage.
Ils possédaient la conviction que la segmentation - ou l'échantillonnage dans le
cadre de pré-tests - était une source d'erreurs et diminuait l'efficacité des
opérations d'e-mailing et un taux de churn élevé.
Résultat : Avec une approche Big Data, ils ont pu affiner la connaissance de la
base et extraire à chaque campagne des cibles plus fines. Ils ont ainsi découvert
que les grands-mères aimaient jouer à Pokémon et que les grands-pères n'offraient
pas les Pokémon qu'à leurs petits-enfants !
Cette approche a multiplié l'efficacité des campagnes par 10 (cibles plus
affinitaires) et a limité le désabonnement.
Sommaire
65
1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal :
cap sur la réconciliation des données on & offline
2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ?
3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ?
4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les
directions marketing.
5- Conclusion
4- CONLUSION
66
L’intérêt n’est pas de comprendre pourquoi certains lecteurs ont une
forte probabilité de ‘consommer un contenu’ de politique internationale
après avoir lu un fait-divers et un article de politique nationale, surtout s’ils
sont arrivés sur le site depuis Google News et que le temps moyen de
lecture dépasse 3 minutes un jour de pluie. La quête du ‘Pourquoi ?’ est
ici vide de sens. Nous cherchons simplement à prédire les centres
d’intérêts des lecteurs en fonction de ces informations afin de mieux les
orienter sur le site. Notre vocation pour 20 Minutes, c’est d’être capable
de prédire le comportement d’un lecteur à partir de l’analyse de
plusieurs teraoctets de données ingérées quotidiennement, afin de
construire un parcours ergonomique, intuitif et prescrire le contenu
adapté aux lecteurs.
BrunoTeboul,
Absolu Marketing
Keyrus
«
»
Bienvenue dans l’Ere du Big Data
“think big, start small and grow fast”

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Data Marketing - Formation

  • 1. Janvier 2018 Formation Le marketing à l’heure de la data bibliographie@1000 merci, webedia & synetik, converteo
  • 2. « Ne comptez pas les personnes que vous atteignez ; atteignez les personnes qui comptent. » « Don’t count the people you reach ; reach the people that count. » - David Ogilvy 2
  • 3. Sommaire 3 1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal : cap sur la réconciliation des données on & offline 2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ? 3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ? 4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les directions marketing. 5- Conclusion
  • 4. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: dans un monde connecté (personnes et objets) la production de données explose 4 capegemini « 90% des données au niveau mondial ont été créées dans les deux dernières années » IBM 2016
  • 5. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline 5 Un marché peu mûr sur le sujet, mais déjà 20% d’avant- gardistes en 2016
  • 6. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline: data customer journey 6 Contenu Web Expérience de shopping en centre ville Interactions sociales Publicités ciblées Recherche du produit en ligne (Mots Clés) Inscription In-store Transaction Offline (Flux de données en magasin) Recherche sur mobile (In-store)Publicités ciblées sur mobile Bouche à oreille Réseaux Sociaux : Publicités ciblées Engagement & Interaction Sociale Publicités ciblées sur Mobile (2ème écran) Vidéos publicitaire ciblées Marque Visite et comportement sur le site Inscription à la Newsletter et comportement dans emails Gestion des consentements
  • 7. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : un parcours éclaté 7 De plus en plus de devices De plus en plus de plateformes De plus en plus de formats
  • 8. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: 8 Des données de plus en plus nombreuses et variées : des données mixtes nominatives et non nominatives
  • 9. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : exploiter, monétiser, activer 9 Visite sur le site Allociné Téléchargement de l’application Allociné Visite un blog OverblogAchat et collecte d’adresses email Opération de collecte sur desktop Réconcilier les données autour d’un individu au-delà des devices et plateformes utilisés : people-based marketing Un parcours anonyme à trou qui peut devenir celui d’une vraie personne Optimiser les investissements média, les parcours clients et la conversion pour le e-commerce et les services
  • 10. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : 3V, opportunité & contrainte 10 Variété Volume Vélocité • Terabytes • Enregistrer • Transactions • Table, fichiers • Cookies • etc • Batch • Real-time • Streams • Near-time • Structuré • Non structuré • Semi-structuré BIG DATA Baisse des coûts de collecte et de traitement associée à de meilleurs outils rendent le Big data plus accessible & simple. Tech Data warehouse BIG DATA $1.000 /TB Hadoop Distribution de fichiers $30.000 /TB
  • 11. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : Besoin 11 Pourquoi le besoin de réconciliation se fait sentir au niveau des Directions Marketing: Ø Des clients qui répondent moins aux sollicitations, Ø Des canaux divers et très nombreux, Ø Une lassitude du discours de masse marketing qui amène un besoin de personnalisation, Ø Des clients qui utilisent des canaux différents ou à différents moments qu’il faut suivre, comprendre et servir différemment, Ø Une production de données massives, nominatives et non nominatives, Ø Un marketing coûteux mais difficile à rentabiliser, à justifier (investissements) & à optimiser sans tracking valable & réconcilié, Ø Une visibilité difficile à avoir quand on multiplie les cibles, les canaux, les appétences canaux et terminaux etc… Ø Des activités en temps réel et/ ou géolocalisées (programmatique, enchère, pop-in sur site etc…) Ø Une vision unique du client ( people-based marketing ) ou à défaut du « cookie » devient nécessaire pour comprendre et mieux servir des consommateurs plus exigeants qui s’attendent à être reconnus comme individu. Mais des données de source et de nature différentes
  • 12. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : objectifs 12 Competitiveadvantage Valeur des informations extraites Les 5 étapes de la maturité analytics « Quelle est la prochaine meilleure action pour un client » « Quelle est la probabilité qu’un client réponde à mon offre » « A quelle fréquence et récence un client achète » « J’observe mes données clients mais sont-elles correctes » « Pourquoi ai-je des incohérences entre mes rapports de données » Analyses prescriptives Analyses prédictives Analyses descriptives Reporting
  • 13. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline :Vision cible CAPTER ANALYSER EXPLOITER MESURER optimisation performance pertinence personnalisation connaissance & segmentation
  • 14. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline :Vision cible CAPTER ANALYSER EXPLOITER MESURER § Plan de taggage § TMS § Cookiefication § Réconciliation § PII /non PII § Juridique § Choix des canaux § Utilisation de connecteurs packagés § CRM on-boarding § Cohérence § Connaissance client on & off § Temps réel § Critères de segmentation § Apports 2nd & 3rd Party data § Extension d’audience § Analyser, miner, modéliser et créer des algorithmes automatiques § Mesurer pour décider
  • 15. 1- LES ENJEUX DU MARKETING DIGITAL ET DU MARKETING OMNI-CANAL: cap sur la réconciliation des données on & offline : un enjeu organisationnel 15 Web CRM Digital Connaissance client Un croisement des mondes, des données et des fonctions dans une nouvelle organisation à définir
  • 16. Sommaire 16 1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal : cap sur la réconciliation des données on & offline 2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ? 3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ? 4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les directions marketing. 5- Conclusion
  • 17. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? Des données de nature et d’origine différentes 17 1. Non PII data Utilisateur exposé (par exemple avec une bannière) Visiteur du site internet Visiteur à haut potentiel Opt-in (inscrit) Client Client fidèle Ambassadeur 2. PII data Non nominative non identifiée nominative identifiée Visiteur sur apps non identifié
  • 18. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 18 Exemple de données digitales collectées Réseaux sociaux Exemple de données collectées : • Interaction sociale : clic sur des liens provenant des canaux de communication sociaux : Facebook, Google plus, Pinterest • Participants des opérations réalisées sur Facebook : onglets, applications… Données comportementales de navigation web Exemple de données collectées : • Données de visite sur le site via un taggage de la totalité du site : IP, jour, heure, n° de cookie… • Parcours de visite de chaque internaute unique : catégories visitées, produits visités • Avancement dans les différentes étapes du tunnel de conversion du site Display Exemple de données collectées : • Identifiant cookie de chaque individu exposé • Identifiant cookie de chaque individu ayant réagit à une campagne de bannières • Capping : nombre d’impressions affichées par individu • Taux de visibilité de chaque bannière SEM Exemple de données collectées : • Heure de recherche • Adresse IP à l’origine de la recherche • Cookie à l’origine de la recherche • Mots clefs à l’origine de la recherche
  • 19. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 19 Notions clefs : tag, cookie, base de données Voila ce que nous connaissons des cookies
  • 20. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 20 Notions clefs : tag, cookie, base de données <tag > 1 - identification • Tag : Morceau de code appartenant au site ou intégré par celui-ci permettant : – De lire et/ou écrire un cookie – D’exécuter des actions (écriture/lecture bdd…) • Cookie : Fichier texte enregistré sur le device d’un internaute lié au navigateur qu’il utilise – 1st party : il est lié au domaine du site – 3rd party : il est lié au domaine du prestataire • Base de données : Stocke les données comportementales envoyées par le tag dans la DMP – 1st party : données cookies appartenant à l’annonceur et qu’il peut utiliser à l’envie – 3rd party : données anonymysées de sources hétérogènes 2 – sauvegarde de la donnée comportementale dans le cloud
  • 21. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 21 Notions clefs : tag, cookie, base de données 1- web browser appelle une web page auprès du serveur du site 3- Browser exécute le code tag et collecte la donnée 2- le serveur du site envoie la page demandée et le code tag appelé au browser (Krux ou GA) 4- le code tag instruit le browser d’envoyer la donnée au serveur qui la collecte 5- le serveur qui collecte la donnée envoie la donnée cookie dans sa réponse, browser conserve le cookie selon les préférences de l’utilisateur Serveur website www.xxx.com Serveur maison ou Krux/ DMP (amazon datalake) mais idem DSP/ data providers
  • 22. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 22 Notions clefs : tag, cookie, base de données Tag dans le datalayer (code source du site)
  • 23. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 23 Notions clefs : tag, cookie, base de données Cookie id (code) remonté par un tag (datalayer) Userid=00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64 A visité la page « Tiramisu-spéculoos » Normalement c’est une « chaîne » qui est attachée au cookie. Ici la donnée est déjà partiellement traitée (plus simple)
  • 24. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 24 Notions clefs : tag, cookie, base de données 3 1 2 1 2 3 00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_time_waiting^480^2016-11-04^1 00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_title^tiramisu spéculoos rapide^2016-11-04^1 00102ed12c87d1704fd9c8260f947b64^-^750g_section_data_number_votes^146^2016-11-04^1 Exemple d’information collectée par les tags sur site
  • 25. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 25 Notions clefs : tag, cookie, base de données • Quand dépose-t-on un cookie ? – Via un tag sur un site : • On récupère à minima une identité (un numéro de cookie) et l’url visitée • On peut récupérer des données supplémentaires – Via une impression ou un clic sur une bannière, un email… – Quand notre tag est appelé par un autre tag (dans l’un ou l’autre des cas ci-dessus) • Qu’y a-t-il dans un cookie ? – Pas grand-chose d’autre qu’un identifiant – Le tag qui possède le cookie peut le lire et donc lire l’identifiant – Ensuite le tag va écrire les données (URL, id,…) dans une base DMP pour activation ou un datalake (maison ou Amazon/ KRUX payant, par exemple) – Un cookie est lié à un nom de domaine et peut être 1st Party ou 3rd Party
  • 26. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 26 Notions clefs : plan de taggage Sans rentrer dans trop de détails à ce stade, il faut savoir que Google offre une solution gratuite de taggage GoogleTag manager. Solution, compatible avec beaucoup de solutions DMP du marché (dont KRUX). D’autresTMS (Tag Management System dontTag commander, par exemple) payant existent. Le plan de taggage permet de définir où les tags doivent être mis : Page : définir la page où doit être mis le tag pour exécuter le tag Type de tag : tag événement par ex Code : script (fourni par KRUX ou GA) que le développeur doit placer sur le site Règle d’exécution du tag : à quel moment précis doit être exécuté le tag (ex : traquer le remplissage du formulaire, on doit informer le développeur que la récolte se déroule après validation du formulaire par ex) Variable : définit la valeur des variables (id produit, prix, mode de livraison etc…) Ajouter des captures d’écran pour aider le développeur est un must qui vous fera gagner beaucoup de temps.
  • 27. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 27 Notions clefs : code suivi et code spécifique (évènement) Sans rentrer dans trop de détails toujours, il faut savoir qu’i y a deux types de tag, celui qui récolte les informations sur l’activité de la page (page vue, durée etc…) et les tags pour récolter des évènements (a cliqué sur tel bouton) CODE SUIVI CODE SPÉCIFIQUE Code JavaScript à déposer sur toutes les pages Collecte la donnée générale de visite Exemple : visites, page vues, devices, sources, temps passé, etc… Code Javascript déposé sur une page qui trace une action spécifique comme par exemple l’ajout au panier On peut y adjoindre des informations supplémentaires comme id produit, prix etc… pour connaître d’autres informations panier.
  • 28. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 28 Notions clefs : Match table Ce principe de ID Sync est le même entre les DMP et les fournisseurs de données, mais aussi avec les DSPs, SSPs, AdExchanges, Adserver, etc. Au final, les DMP gèrent d’ énormes tables de correspondance pour conserver les valeurs des IDs correspondant aux différents profils dans les plateformes externes (DSPs, AdExchanges, 3rd Party data Providers, etc.) Ainsi, quand une DMP envoie un segment d’audience à un DSP tel que AppNexus, elle peut simplement lui envoyer une liste d’ID AppNexus. Le DSP n’a pas besoin de connaitre la correspondance avec l’ID DMP pour pouvoir cibler cet individu. A titre d’illustration, Audience Manager – la DMP de Adobe – gère environ 8,5 milliards de profils actifs au niveau mondial. Ça vous donne une idée de la taille de cette fameuse Match Table.
  • 29. 2- LA DONNÉE DIGITALE QU'EST-CE QUE C'EST ? 29 La donnée digitale en résumé VALUE VERACITY VISUALISATION VARIABILITY La valeur réside dans l’analyse rigoureuse des données précises Définir celles qui sont pertinentes et justes pour baser ses décisions dessus Présentation des données d’une manière lisible et accessible La nature des informations pertinentes est extrêmement mouvante et requiert beaucoup d’agilité
  • 30. Sommaire 30 1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal : cap sur la réconciliation des données on & offline 2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ? 3- DMP, Data Warehouse et Data Lake quelles différences ? 4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les directions marketing. 5- Conclusion
  • 31. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? Des solutions technologiques de traitement de données temps réels qui changent la donne 31
  • 32. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? Des solutions technologiques de traitement de données temps réels qui changent la donne 32
  • 33. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? DMP 33 L’activation des données issues d’une DMP permet de personnaliser l’expérience sur l’écosystème digital (site, mobile, e-mail), mais aussi sur d’autres canaux (call center, magasin). Une DMP est une plateforme logicielle permettant de collecter et centraliser les données clients et prospects, de les retraiter (en les unifiant, les enrichissant, les segmentant, les pilotant) dans le but de les activer sur les différents canaux avec lesquels la DMP est connectée.
  • 34. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? DMP AGRÉGE 34 L’agrégation des données propriétaires et tierces dans la DMP sert principalement à enrichir les profils/cookies des prospects et clients PROFIL PROSPECT :CLIENT La DMP agrège les profils qui correspondent à des cookies ID unique (annonceurs avec CRM) sous réserve de cookies uniques. Données CRM Données comportementales (navigation, clic, panier) Données déclaratives Données sociales Données socio-démo Données contextuelles (intentions, préférences) Données géolocalisation DATA FIRST PARTY DATA SECOND PARTY DATATHIRD PARTY 1 2 3 Données annonceurs Données partenaires Données tierces spécialistes data AGRÉGATION
  • 35. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? DMP ACTIVE 35 La DMP permet d’orchestrer des campagnes digitales et multicanales en activant les segments d’audience • Exclusion des campagnes d’acquisition • Concentration sur les triggers Réduction des coûts d’acquisition • Réduction des budgets • Poursuite de la qualification et du lead nurturing Réduction des coûts d’acquisition • Augmentation des budgets • Développement du retargeting Augmentation des ventes online • Exclusion des campagnes d’acquisition • Concentration sur les triggers Réduction des coûts d’acquisition Fidèles Prospects chauds Prospects froids Acheteurs offline
  • 36. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? MAIS LA DMP NE FAIT PAS L’ANALYSE DATA MINING-SCIENCE NI LA DATAVIZ OU BI : ENTRÉE EN JEU DU DATA LAKE POUR TRAITER CES INFORMATIONS 36
  • 37. 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? 37 Data-lake et Data Management Platforms: quelles différences ? DMP Data Lake Nature des données • La DMP n’a pas vocation à stocker tous types de données, notamment les données personnelles des visiteurs, prospects et clients (PII) ainsi que les données sensibles de l’entreprise (marge, achats, etc.) – du moins de manière non cryptée • Le data lake regroupe la totalité des données -y.c les données personnelles et sensibles -, dont celles issues de la DMP & du datawarehouse. • Le data lake est un actif propre à l’entreprise qui s’inscrit dans la durée Modèle de données • La DMP est par nature connectée en temps réel à l’écosystème digital externe (DSP, 3rd party, données providers, etc.) • Le data lake n’a pas vocation à être connecté directement à l’écosystème externe. Les flux de données entrants et sortants ne sont pas nécessairement en temps réel Finalités • La DMP est un outil d’identification (matching de cookies), de déduplication et d’enrichissement des données clients et prospects collectées et pré- calculées • La DMP récupère l’intelligence pour l’activer sur les différents canaux avec lesquels elle est connectée - online et offline • Le data-lake agrège et traite la donnée pour la transformer en intelligence et la transmettre aux différentes briques d’activation, parmi lesquelles se trouve la DMP Le data lake est avant tout orienté connaissance et intelligence - c’est le socle exhaustif de la donnée La DMP est résolument opérationnelle et orientée activation
  • 38. Le Data Lake : une évolution du data warehouse qui n’empêche pas les deux outils de conserver une certaine complémentarité 3- DMP, DATA WAREHOUSE, DATA LAKE : QUELLES DIFFÉRENCES ? 38 Data warehouse Data Lake Nature des données • Stocke uniquement les données structurées considérées comme utiles • Stocke toutes les données, celles utiles aujourd’hui mais aussi potentiellement dans le futur Modèle de données • Architecture qui repose sur des tables relationnelles • Structure peu responsive : espace de stockage très structuré, compliqué et chronophage à faire évoluer • Stocke certains types de données – généralement des métriques quantitatives • Architecture flexible sans contrainte de forme ou de schéma a priori • Structure évolutive et non figée où de nombreuses formes de données peuvent cohabiter et venir s’ajouter dans le temps • Données stockées quelles que soient leur forme (structurée et non structurée) Finalités • Modèle de données très structuré adapté à des analyses répétitives ETL • Structure agile, données traitées selon le besoin via des séquencements parallélisés Le data warehouse et le data lake sont complémentaires et peuvent cohabiter : le data lake stockant et traitant des données issues de nouvelles sources non configurées pour les data warehouses
  • 39. Sommaire 39 1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal : cap sur la réconciliation des données on & offline 2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ? 3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ? 4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les directions marketing. 5- Conclusion
  • 40. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 40 1 – Prospect vs Client Un des moyens pour optimiser ses dépenses média, c’est de limiter les impressions inutiles. Or, typiquement, il est assez peu utile de dépenser du budget média dans une campagne d’acquisition pour toucher des individus qui sont déjà vos clients. De même qu’il est peu utile de dépenser du budget média dans une campagne de branding pour des individus qui ont récemment visité votre site web. Ces scénarii dits d’ « exclusion » sont généralement parmi les plus immédiats et les plus ROIstes.
  • 41. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 41 2 – Retargeting des « abandonnistes » Un des moyens pour optimiser ses dépenses et augmenter ses taux de conversion assez classique est de faire du retargeting. Aujourd’hui Critéo ou Tradelab sont des acteurs importants sur ce secteur mais il est possible de s’en passer grâce à la DMP. On choisit le segment ‘abandonniste’ dans la DMP (est passé sur la page panier sans passer la commande par exemple) et on utilise la programmatique ensuite pour enchérir sur ce segment spécifique auprès d’un DSP/SSP. Ceci peut être ensuite moduler par segment et par produit, grâce par exemple au DCO.
  • 42. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 42 3 - Upsell / cross-sell Pour upseller à un client existant on pourrait déjà mettre en place différentes tactiques sans avoir besoin d’une DMP, pusiqu’on dispose des informations pour le contacter. Mais le fait de disposer d’une DMP va nous permettre de réaliser les uses cases d’upsell et de cross-sell de façon plus fine, avec des messages cohérents à travers l’ensemble des canaux : on pourra le faire en cross-canal, avec des messages cohérents, en gérant la pression marketing (ex sur les non ouvreurs emails) et en continuant à collecter les données d’exposition aux campagnes.
  • 43. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 43 4 – Réengagement des clients inactifs, non ouvreurs Les bases CRM contiennent déjà tout l’historique de la relation d’une marque avec ses clients : les services ou produits achetés et possédés, leur type ou catégorie, leur âge (renouvellement, maintenance), la fréquence des achats et le panier moyen, etc. Les bases CRM contiennent donc des informations précieuses concernant des anciens clients qui sont devenus inactifs. Partant du principe bien connu qu’il est moins cher de fidéliser que d’acquérir, on pourra exploiter les DMP de façon à réengager ou à réactiver des clients inactifs, et ceci à plusieurs niveaux : •- Campagnes d’emailing spécifiques présentant les nouveaux produits ou services, voire des offres promo •- Campagnes de bannières pour les abonnés qui n’ouvrent plus les newsletters •- Promos du type « Frais de port gratuits » pour les clients n’ayant pas commandé sur un site e-commerce depuis plus de 3 mois •- Parfois aussi, tout simplement, leur rappeler comment faire pour récupérer un mot de passe oublié…
  • 44. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 44 5– Données 2nd Party Conclure des partenariats 2nd Party avec des tiers est une bonne solution pour aller chercher de la donnée en complément de ses propres données 1st Party. Techniquement, il s’agira pour une marque disposant d’une DMP de fournir son tag à un partenaire qui l’implémentera sur son site web, ou sur certaines rubriques de son site web. Une autre façon d’opérer un partenariat 2nd Party peut passer par les marketplaces de données lorsque les DMP en disposent : une marque ou un éditeur choisit alors de publier un partie de ses données de façon publique ou privée dans la marketplace – éventuellement en affichant un CPM – et la marque utilisatrice pourra alors simplement souscrire à ce data feed depuis la marketplace et utiliser les données 2nd party en complément de ses propres données.
  • 45. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 45 6 – Frequency capping Les DMP permettent de collecter des données d’impression, d’ouverture d’emailings et d’exposition aux campagnes. Il devient alors possible de gérer la pression marketing en faisant du « frequency capping ». L’idée est que si un individu n’a pas réagi (cliqué, vu, converti, …) au bout de X impressions, il est inutile – voire contre-productif – de continuer à afficher les mêmes bannières pour cet individu. On a toutes et tous déjà connu le cas de ces produits qu’on a regardés mais pas achetés et qui nous poursuivent ensuite partout où l’on va pendant xxx semaines !
  • 46. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 46 7 –Tactiques : anti-churn, anti-cannibalisation La technique anti-churn classique consiste à tracker les visites sur les pages de désabonnement ou de résiliation, en particulier chez les Telco, banques, assurances, bouquets satellites ou chaînes payantes. Un individu qui passe plus d’une fois par la page de résiliation sur une période courte de 1, 2 ou 3 jours est certainement à risque. S’agissant de clients / abonnés pour lesquels on dispose des informations personnelles type email et des opt-ins nécessaires, les DMP permettent alors de mettre en pratique diverses tactiques « anti-churn » allant de l’email personnalisé à l’affichage d’une enquête de satisfaction sur le site de la marque, voire à des pop-ins proposant l’aide d’un télé conseiller ou d’une assistance téléphonique.
  • 47. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 47 8 – Lookalike – Jumeaux statistiques Dans une pure logique d’acquisition, on va mettre à profit les fonctionnalités de segmentation algorithmique de la DMP via la fonctionnalité dite de « lookalike modeling » (on parle de « méthode des jumeaux statistiques » en Français) de façon à déterminer des individus présentant des caractéristiques statistiquement proches de celles d’une audience de référence. Concrètement, après avoir fait fonctionner sa DMP pendant quelque temps, après avoir pu caractériser parmi l’ensemble de ses clients celles et ceux qui sont les plus profitables, ou bien présentant les meilleurs potentiels sous la forme d’un segment d’audience, on va utiliser ce segment en tant que référence en le fournissant à l’algorithme de lookalike modeling. La modélisation se traduira par une audience résultante d’une taille arbitraire, choisie par le marketer, et dont les individus feront parti soit de l’audience de la marque (cookie pool en 1st party) soit de l’audience de fournisseurs de données 3rd party, si on est dans une pure logique d’acquisition.
  • 48. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP Les scénarii simples sont aussi les plus ROIstes 48 9 – Personnaliser le site (pop-in) ou espace Grâce a la DMP on peut déclencher des pop-in personnaliser pour offrir des offres différentes et personnaliser selon un schéma CRM classique par exemple : ü Prospect /client ü Segment gros clients ü Segment affinitaire cuisine, gros acheteurs ü Segment appètent abonnement cuisine etc
  • 49. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP exemple 49 DMP pages Football sur canalplus.fr Cookie matching chez Havas Lien entre un email et un cookie CRM Canal database Clients Canal Plus/Canalsat Bannière d’acquisition pour un prospect Bannière de Cross-sell pour un client 2 scenarii Segmenter les audiences : Ne pas faire la même offre aux clients et aux prospects anonymes
  • 50. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP exemple 50 Segmenter les audiences : ne pas faire la même offre aux clients et aux prospects Googe adwords RLSA : Remarketing List for Search Ads • Objectif : - Faire levier sur la DMP pour améliorer son achat de mots clés • Mécanique du RLSA - Créer un ou des segments de visiteurs sur le site de l’annonceur selon différents critères - Déjà-clients - Anciens-clients - Clients à risque - Mauvais clients - Mettre en place une stratégie d’achat en SEM différente selon le potentiel de chacun des segments
  • 51. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP exemple 51 Retargeting abandon de panier & prospects chaud , augmenter la conversion Contexte : « Acme Banking », un organisme financier proposant plusieurs types de produits financiers Un individu présentant un profil inconnu visite le site Web, et consulte plusieurs pages dans la rubrique des prêts immobiliers. Cette personne commence à remplir les deux premières pages du simulateur de prêt immobilier, mais quitte le site avant d’avoir terminé sa simulation. Objectif : Contacter cette personne pour la convertir . Mise en œuvre : Définition des « segments » : •- A visité le site Web de Acme Banking, au moins 1 fois dans les 7 derniers jours •- N’est pas connu comme étant un client de la banque (ie : inconnu du CRM, jamais vu sur le site Acme Banking en mode authentifié) •- A visité plusieurs pages de la rubrique Prêts Immobiliers (encore dans les 7 derniers jours) •- A visité la page du simulateur de crédit immobilier, mais n’est PAS passé par la page finale de confirmation, et de demande d’envoi de la proposition par email. Une fois notre audience de prospects abandonnistes caractérisée et définie, on active au moyen de la DMP : - Pour un prospect, non identifié, on adressera cet individu de manière anonyme via une campagne de bannières (Display), avec un message adapté grâce au DCO (taux individualisé par ex) et une enchère plus élevée en RTB potentiellement. - cet individu a quitté notre site Web sans aller au bout de sa simulation. On place donc une campagne SEM dans Google pour des mots clés spécifiques ex « crédit immobilier meilleur taux » en fonction des contenus consultés par l’internaute (prêts à taux fixe ou variable, prêts courts, etc.). Dans Google Adwords, il s’agit d’une campagne RLSA (= Remarketing Lists for Search Ads). Sachant que c’est un « prospect chaud », une enchère plus élevée est placée. - la DMP permettra aussi d’adresser à cet individu des messages cohérents sur les différents canaux, afin d’éviter par exemple, que la Homepage de Acme Banking ne mentionne un taux de crédit différent de celui proposé par les campagnes Adwords & display. - Acme Banking veille à ne pas cannibaliser ses budgets marketing entre deux produits : on veille à l’exclure des campagnes de promo : les autres produits tels que l’épargne ou la gestion de patrimoine.
  • 52. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP exemple 52 Convertir mieux en exploitant la navigation web et le remarketing email Objectif : Développer les campagnes de remarketing e-mail Maximiser notre efficacité et notre réactivité Moyen mis en œuvre : Un internaute est passé sur le site Académie du goût, le matching cookie –email nous indique qu’il est connu mais non client ( inscrit newsletter/membre). Nous pouvons lui envoyer un email pour lui faire une offre à chaud avec une promotion particulière. Un internaute abandonne le panier Cookies matching / bases interne L’internaute clic et est redirigé vers ADG landing page ou autre page choisie. 1 2 3 4 cookies Match : 25%
  • 53. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 53 Convertir mieux et cibler sur Adwords pour améliorer le ROI Objectif : toucher les internautes à fort potentiel de conversion Comment s’assurer que mon lien sponsorisé sera affiché pour les internautes disposant du plus fort potentiel de conversion ? Si les solutions simples basées sur le remarketing AdWords apportent un premier niveau de réponse, elles peuvent être optimisées via un ciblage plus avancé. Moyens d’action : dé-moyenner les enchères AdWords Partant du principe que les prospects connus de la marque ont un potentiel de conversion plus important, nous avons mis en place un ajustement d’enchères très simple : +X % pour les clients connus du CRM. Le ciblage a été mis en place grâce à une DMP. Résultats : En comparaison à un groupe témoin sans ajustement d’enchères et toutes choses égales par ailleurs, nous avons observé une modification du ciblage. Les connus du CRM, minoritaires et probablement connus d’autres marques, étaient peu accessibles au niveau d’enchère moyenné. Grâce à la surenchère, ils ont pu être ciblés et générer un accroissement du ROI significatif. Si le ROI a été doublé sur les listes concernées, elles représentaient seulement une partie des internautes de la campagne. L’augmentation finale du ROI de la campagne a été de 40%.
  • 54. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 54 Acquisition : Personnaliser les publicités (DCO) en segmentant 8 cibles Résultats : Par rapport aux précédentes campagnes de la marque : – Un CTR en hausse de 20% – Un coût d’acquisition jusqu’à -35% inférieur Objectifs : Personnaliser les publicités grâce au DCO en segmentant les territoires de marques et personnalisant les campagnes. Moyens : Basée sur la data « first-party » de Samsung, issues des données de navigation de ses propres sites : le site principal, le site de lancement du Galaxy S7 ainsi que My Samsung, le site relationnel de la marque. Ces données ont été confrontées aux 4 territoires de marque définis par Samsung pour le Galaxy S7 : les loisirs, les voyages / l’art, l’outil de travail et l’innovation technologique. Partant de 8 cibles, Artefact a utilisé 32 messages différents nécessitant au final 90 créations, essentiellement pour du display IAB. Or avec un algorithme de recommandation « le nombre de combinaisons créatives aurait pu dépasser le million » comme l’indique Vincent Luciani, dont la société a déjà mis en place une telle agilité pour de nouvelles campagnes grâce à la DCO (optimisation et personnalisation des créations à la volée selon la data)
  • 55. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 55 Acquisition : Personnaliser les publicités (DCO) en reciblant les non clients • Objectif : Acquérir de nouveaux clients • Moyen : • Bannières avec un lien direct vers le produit exposé • Stratégies : • Acquisition : données contextuelles, données tierces, inventaire Premium • Retargeting : recibler les visiteurs non clients • Utilisation du DCO
  • 56. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 56 Personnaliser le site pour un éditeur Objectif : améliorer la satisfaction et l’engagement de l’audience, réduire le volume d’appels au support et limiter le churn Notre client site média souhaitait relever un défi important : améliorer la pédagogie autour de la connexion au compte en ligne pour des populations parfois faiblement digitalisées. Le cas présente des gains financiers directs : limiter la sollicitation du support par téléphone et la perte de clients pour cause de difficultés de connexion. Par ailleurs, améliorer le taux de navigation loguée permet en second lieu de favoriser l’engagement : fidéliser les clients et développer le chiffre d’affaires régie. Moyens d’action : personnalisation pour les clients non-logués La solution retenue fut une personnalisation on-site via une pop-in très simple indiquant l’emplacement du bouton de connexion et l’intérêt de se connecter. Cette dernière n’apparaissait que pour les abonnés non connectés, ciblage mis en place grâce à une DMP.
  • 57. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 57 Objectif : Photobox a mis en place une stratégie marketing 100% data-driven, articulée autour de 4 plans média répondant à des objectifs précis selon la position de l’internaute dans son tunnel de transformation. Moyens d’action : Collecte de l’ensemble des interactions entre un user et la marque en temps réel. Toutes les données Ad, Site et CRM centric de Photobox sont collectées par la DMP en temps réel et regroupées au niveau de l’individu quel que soit le terminal utilisé ou le canal emprunté afin de bénéficier d’une vision 360 sur son parcours d’achat. Centralisation des données 2nd party Les données provenant du site éditorial de la maternité et de la petite enfance - données CRM : jeune maman ou future maman - sont intégrées au sein de la DMP et enrichies avec les données collectées. Création des segments au sein de la DMP Photobox a créé au sein de la DMP 12 segments en fonction de différentes données collectées : Récence de la dernière visite / Ouverture email / Affinité produit / Statut / CRM / Avancée dans le processus créatif de Photobox / Données transactionnelles Envoi des données Un cookie matching est réalisé avec la plateforme d’achat de Tradelab, permettant, via une connexion server-to-server, d’activer les segments d’audience en temps réel. Attribution et analyse des performances Evaluer l’impact des campagnes et de comparer la rentabilité de chacun des segments grâce au tracking cross - device.Pho tobox peut également analyser l’ensemble de ses métriques (trafic, ventes, rentabilité, etc.) selon un modèle d’attribution qui lui est propre. Personnaliser la stratégie Média Vision 360° du client /2nd Party RÉSULTATS : • +60% de performance sur l’achat média réalisé via la Data 2nd party VS. sans data. • +55% de performance globale sur l’audience de Prospects DNO VS. Retargeting engagé. • +300% de performance sur les cibles qualifiées et accélération du délai de conversion.
  • 58. 4- SCÉNARII D’USAGE DMP 58 Personnaliser le site pour un marchand et offrir des promotions ciblées par segment Objectif : Ne proposer des offres de réduction qu’à des non clients. et différencier les offres par type de segments (navigation ) visiteurs. Pour attirer l’attention des nouveaux visiteurs et les convertir en clients, nous avons pu remarquer qu’une offre promotionnelle avec des coupons de réductions immédiates réduisait le temps de réflexion des acheteurs du retailer XXXpneus et les incitait à l’achat immédiat : •-10% sur votre première commande, •10 € offerts à partir de 80 € d’achat, •Frais de livraison offerts, •Etc. Comment proposer une offre promotionnelle à vos nouveaux visiteurs uniquement ? Un a lancé une campagne de personnalisation afin de cibler uniquement les nouveaux visiteurs pour leur proposer une offre de bienvenue personnalisée. Les français changent leurs pneus en moyenne tous les deux ans, la fréquence d’achat est basse. La croissance se situe donc du côté des nouveaux visiteurs qui représentent actuellement 30% des commandes sur Allopneus.com. Or tous les nouveaux visiteurs n’ont pas les mêmes intentions d’achat, les mêmes habitudes et les mêmes appréhensions lorsqu’ils arrivent sur le site. Alors que différents profils de nouveaux visiteurs se dessinent, l’enseigne choisi de se concentrer uniquement sur ceux : •arrivant sur le site d’Allopneus pour la première fois, •provenant de la source d’acquisition par le SEO, •arrivant sur une page listing produits. L’offre promotionnelle de bienvenue sera donc envoyée à ce segment visiteurs ciblé précis en pop-in.
  • 59. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 59 Conversion : Ciblage d’appétents contextuellement après analyse du tunnel Objectif : Générer des demandes de devis sur le site Mécanique : • Acquisition : Whitelist de domaines, ciblage contextuel • Retargeting par l’analyse du tunnel de conversion (ce que nous faisons sur ADG via GA ou data lake pour un retargeting fin)
  • 60. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 60 Conversion : Améliorer l’ordre des produits sur les pages web pour générer plus de conversion Objectif : Améliorer la conversion du site web Comment : Optimiser l’ordre des produits sur une page web e- commerce pour améliorer le taux de conversion. Mesure : • améliorer les taux de clic et de mise au panier. • Analyse des données web et du back office des 3 Suisses. Moyen : • Création d’un algorithme /modèle qui optimise le nombre de produits vendus, le chiffre d’affaires, la marge etc. • Hadoop,Teraoctet de données, d’évènements traités par rayon tous les 45 jours, plus les stock et les prix réconciliés.
  • 61. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 61 Personnalisation : Personnaliser le produit Objectif : Remonter les données des automobiles connectées mesurant la qualité de la conduite pour proposer une assurance sur mesure. Selon l’ancien PDG de Google Eric Schmidt, « meilleur contrôle des coûts et amélioration du service apporté sont les deux voies par lesquelles le Big Data va bouleverser l’assurance ». http://blog.businessdecision.com/bigdata/2015/06/assurance-automobile-big- data/
  • 62. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 62 Augmenter le taux de transformation des campagnes RTB Objectif : Abaisser le coût d’acquisition des nouveaux clients Sofinco en augmentant le taux de transformation de ses campagnes RTB Solution : création d’un algorithme de prédiction de la conversion, analysant un stock de centaine de millions d’impressions et de cookies en temps réel. Résultat : A permis d’abaisser de 30% le coût d’acquisition des campagnes.
  • 63. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 63 Optimiser le couponing Connaître les appétences canal L'enseigne Picard a sauté le pas du data lake Objectif : identifier les appétences canal - magasins versusWeb - afin d'optimiser ses campagnes de couponing. Retrouvez l’ article sur : www.e-marketing.fr - "Data-lake : quels avantages pour le marketing ? - Data driven marketing"
  • 64. 4- SCÉNARII D’USAGE DATA LAKE 64 Limiter le churn email, personnaliser & ciblage fin PriceMinister ou le Big Data a joué un rôle important dans la définition de leur stratégie d'e-mailing. Problématique : Ils avaient d'un côté des offres de déstockage issues de la place de marché (fréquence élevée sur des périodes courtes) et leur base de données marketing de l'autre avec une segmentation traditionnelle. Objectif : limiter le churn et améliorer le ciblage. Ils possédaient la conviction que la segmentation - ou l'échantillonnage dans le cadre de pré-tests - était une source d'erreurs et diminuait l'efficacité des opérations d'e-mailing et un taux de churn élevé. Résultat : Avec une approche Big Data, ils ont pu affiner la connaissance de la base et extraire à chaque campagne des cibles plus fines. Ils ont ainsi découvert que les grands-mères aimaient jouer à Pokémon et que les grands-pères n'offraient pas les Pokémon qu'à leurs petits-enfants ! Cette approche a multiplié l'efficacité des campagnes par 10 (cibles plus affinitaires) et a limité le désabonnement.
  • 65. Sommaire 65 1- Les enjeux du marketing digital et du marketing omni-canal : cap sur la réconciliation des données on & offline 2- La donnée digitale qu'est-ce que c'est ? 3- DMP, DataWarehouse et Data Lake quelles différences ? 4- Scénarii d'usage pour comprendre les différences et les enjeux pour les directions marketing. 5- Conclusion
  • 66. 4- CONLUSION 66 L’intérêt n’est pas de comprendre pourquoi certains lecteurs ont une forte probabilité de ‘consommer un contenu’ de politique internationale après avoir lu un fait-divers et un article de politique nationale, surtout s’ils sont arrivés sur le site depuis Google News et que le temps moyen de lecture dépasse 3 minutes un jour de pluie. La quête du ‘Pourquoi ?’ est ici vide de sens. Nous cherchons simplement à prédire les centres d’intérêts des lecteurs en fonction de ces informations afin de mieux les orienter sur le site. Notre vocation pour 20 Minutes, c’est d’être capable de prédire le comportement d’un lecteur à partir de l’analyse de plusieurs teraoctets de données ingérées quotidiennement, afin de construire un parcours ergonomique, intuitif et prescrire le contenu adapté aux lecteurs. BrunoTeboul, Absolu Marketing Keyrus « » Bienvenue dans l’Ere du Big Data “think big, start small and grow fast”