1.
VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI
De la Connaissance Client
au Marketing Prédictif
EMMANUEL PARROU
Consultant Customer Intelligence
chez Emarsys
Mardi 18 Mars 2014

2.
Evolution des enjeux des Ecommerçants
MONITORING
Ce qui se passe à
cet instant ?
ANALYSIS
Pourquoi ça
s’est passé ?
REPORTING
Que s’est-il
passé ?
NG
se à
?
MONITORIN
Ce qui se pass
cet instant
ANALYSIS
uoi ça
assé ?
ANAL
Pourqu
s’sss est pa
REPORTING
Que s’est-il
passé ?
PREDICTION
Ce qui pourrait
se passer ?
p
Faible Business Value Fort
Fort
Complexité

3.
Objectifs
Faire de la connaissance client et du marketing prédictif de véritables
atouts pour affronter un univers très concurrentiel.
Quel produit offrir, à quel client, à quel
moment, et via quel canal !

4.
4 questions clés
Who
isthe
customer?
Qui
estleclient?
Quand
contacter
leclient?
Comment
contacter
leclient?
Quel
contenuenvoyerau
client?

5.
Quand
contacter
leclient?
Quel
contenuenvoyerau
client?
Ce qui nous interesse aujourd‘hui

6.
Comment ça marche ?
Collecter:
• emarsys Predict capture
tout ce que les visiteurs
font sur le site
Collecte
Analyse
Agit
Appliquer :
• aux données son
algorithme de prédiction
pour générer ses
recommandations
Agir :
• Créer du contenu
personnalisé
• Enrichir les profils des
contacts
• Déclencher des
événements
automatisés

7.
De la Connaissance Client au Marketing Prédictif
La collecte

8.
Collecte des données
Pourquoi la collecte est cruciale ?
• L’outil capture tout ce que les visiteurs font sur votre site ET
dans vos emails : navigation, achats etc …
Comment procède emarsys Predict ?
1- La préparation : tagger les pages du site
2- Catalogue produits : fichier catalogue pour indiquer quelle référence
correspond à quel produit
3- Apprentissage : Environ 2 semaines pour qu’emarsys Predict assimile assez
d’informations comportementales pour générer des recommandations
pertinentes

9.
De la Connaissance Client au Marketing Prédictif
Le Marketing Prédictif

10.
Le Marketing Prédictif, késaco?
Le marketing prédictif (MP) regroupe les techniques de
traitement et de modélisation des comportements clients qui
permettent d’anticiper leurs actions futures à partir du
comportement présent.

11.
Qui utilisent les recommandations ?
Les recommandations étaient pendant longtemps réservées aux
grands noms de l‘industrie
Amazon, Netflix…

12.
Qui utilisent les recommandations ?
Désormais elles sont accessibles au plus grand nombre ,
et ce, peu importe le secteur…
et bien d’autres...
High-tech
Tourisme
Emploi
Loisirs
Mode
Maison
Rencontre

13.
Pourquoi ça fonctionne ?
ROI
Chiffred‘affaires
Fidélitédela
marque
Engagement
CTR
Permettre des recommandations de contenus et de
produits personnalisées, 1-to-1 et pertinentes

14.
Pourquoi ça fonctionne ?
Quel pourcentage des ventes peut être attribué
aux recommandations?
“Jusqu’à 300% d’augmentation
du CA”
“150% de hausse des
conversions”
“ 50% d‘augmentation de la
valeur de la commande en
moyenne ”
(Monetate / Forrester)

15.
Types de recommandations
Widget de recommandations
dynamiques en temps réel
Augmenter les conversions et
les ventes
Personnaliser automatiquement
chaque email envoyé
Recommander des produits
pertinents
Recommandations
Web
Recommandations
Email

16.
Types de recommandations
Produits alternatifs
Les produits proposés sont similaires au produit vu par l’Internaute, et
peuvent être achetés en remplacement
Produits complémentaires
Les produits suggérés proposent une amélioration, un complément ou un
accompagnement de la sélection actuelle
Produits génériques
Ne se basent sur la visualisation d’aucun autre produit et sont proposés
indépendamment
Peuvent être générés sans aucune connaissance de l’Internaute,
notamment de ses appétences et préférences en termes de produits

17.
Exemple concret : la page d’accueil
1 - Recommandations génériques
• La page d’accueil est le principal point d’accès d’un site d’ecommerce
• Afin d’amorcer la navigation, beaucoup de sites présentent des offres
génériques (ou spéciales) sur cette page
• Cette page doit faire bonne impression, visuellement comme en termes
de contenu, afin d’attirer l’Internaute vers l’intérieur du site

18.
Exemple concret : la page d’accueil
• Dans le cas où le visiteur est connu, ces
recommandations peuvent être
personnalisées
• Des recommandations complémentaires
peuvent être ajoutées sur la base de produits
que le visiteur a déjà achetés
2 - Recommandations complémentaires

19.
Exemple concret : la page d’accueil
3 - Recommandations alternatives
• Dans certaines situations (consommables et/ou produits périssables),
des recommandations alternatives ou répétées peuvent être justifiées
dès la page d’accueil pour le visiteur connu

20.
Exemple concret : la page d’accueil
Emplacements recommandés
• Dépendent de la disposition de la page d’accueil
• La page d’accueil est habituellement assez chargée en produits
Risques
• Le nombre de recommandations sur cette page
ne doit pas surcharger le visiteur
• Les recommandations comme les produits
présentés de façon statique doivent plus être
pensés comme des teasers que comme une
présentation du catalogue en bonne et due
forme

21.
Exemple concret : la page d’accueil
Type de bloc Exemple de titre
Nouveaux produits en catalogue Nouveautés
Occasions / évènements Spécial fête des mères !
Produits les plus populaires du moment En vogue actuellement
Recommandations basées sur
l’inventaire
Autres produits qui pourraient vous
intéresser
Produits les mieux notés Meilleures notes de nos clients
Meilleures ventes Best sellers
1 - Génériques (SANS utilisation de données connues sur l’Internaute)

22.
Exemple concret : la page d’accueil
Type de bloc Exemple de titre
Recommandations basées sur des
préférences déclarées
Produits qui pourraient vous plaire
Basées sur des préférences apprises Produits qui pourraient vous plaire
Nouveaux produits pour vous Nouveaux produits pour vous
Produits récemment vus Vus précédemment
Produits que vos amis ont aimé Vos amis aiment
2 - Génériques (AVEC utilisation de données connues sur l’Internaute)

23.
Exemple concret : la page d’accueil
Type de bloc Exemple de titre
Cross-sell Produits qui pourraient vous plaire
Up-Sell Produits qui pourraient vous plaire
Accessoires Les Internautes qui ont acheté ceci ont
également acheté
3 - Recommandations de produits complémentaires
Type de bloc Exemple de titre
Produits similaires (alternatifs) basés sur
l’historique de l’Internaute
Vous pourriez également être intéressé
par
4 - Recommandations de produits alternatifs

24.
Spécificités des pages
Chaque type de page a ses propres spécificités
• Page de catégorie de produits
• Page de résultats de recherche
• Page produit
• Page de panier
• Page checkout
• Confirmation de commande

25.
Types de recommandations Web – Emarsys Predict
“Produits similaires /
complémentaires“
• Offres de produits
cross- & upsell
“Ceci pourrait également vous
intéresser…"
• Extrait plus de valeur, réduit les
abandons de paniers
“Recommandé pour vous“
• Recommande des produits sur la
base des centres d’intérêt de
navigation
“Autres produits achetés d’une
même catégorie “
• Offres de produits upsell
Quelques clics suffisent pour booster les
conversions d’un site
Améliorez l’expérience client et
augmentez les opportunités d’achats
ALSOBOUGHT
widget
CART
widget
RELATED /
ALSO VIEWED
widget
PERSONAL
widget

26.
Recommandé pour vous
Le widget PERSONAL cible les visiteurs en se basant sur leurs
affinités
• Display de ‘bienvenue’ pour
les habitués
• Assistant shopping virtuel
• Performance:
8% CTR
2.4% des ventes totales
PERSONAL

27.
Similar/Related Items
Le widget RELATED propose des
offres de cross-sell et de up-sell
• Génère 4% à 10% des
recettes totales
• Augmente l’engagement,
en moyenne 10% CTR
• Square Meal: 4% des
recettes générées via les
réservations sont réalisées
avec Emarsys Predict
RELATED

28.
Les gens qui ont acheté cet item
ont également acheté…
Le widget ALSO BOUGHT propose des offres d’up-sell
• Autres produits plus chers
achetés d’une même catégorie
• Génère 0.5%-1% des recettes
totales
• En moyenne CTR 2-3%
ALSO
BOUGHT

29.
Pourrait également vous intéresser
Le widget CART propose des produits de cross et d’up-sell selon le
contenu des paniers
• Ramène le traffic sur le site,
en moyenne 4% CTR
• Génère 2% à 3%
des recettes totales
CART

30.
Recommander des PRODUITS
A DES PERSONNES
Augmenter la pertinence du
message,
réduire l’attrition client.
Personnaliser
automatiquement chaque
email envoyé
• Contenu 1-to-1 automatisé
• Recommandations basées
sur un événement :
• Post panier abandonné
• Post achat
Types de Recommandations Email – Emarsys Predict

31.
Cas client : Square Meal
• 67% d’augmentation des taux
de clics lorsque les emails
contiennent des
recommandations
• Plus de clients découvrent
davantage de restaurants et
peu quittent le site sans
réserver
• 4 x plus de conversions

32.
Qu’attendre d’une solution de recommandations
• Recommandation de produits «one to one » pertinents
• Amélioration continuelle de l’expérience en ligne de vos clients
• Création automatisée d’opportunités d’achat
• Amélioration considérable des indicateurs clés de performances
(KPI)
• Augmentation du ROI

33.
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34.
VIENNA • LONDON • MUNICH • ZURICH • BERLIN • PARIS • HONG KONG • MOSCOW • ISTANBUL • BEIJING • SINGAPORE • DUBAI
Merci !
Questions ?
Emmanuel Parrou
01 77 68 02 11
emmanuel.parrou@emarsys.com
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