Présentation réalisée pour les assises du Big Data à Charleroi Elle présente un overview du Big Data, du projet datalyse mené avec des industriels et des unversitaires pour traiter 5 cas d'usages du Big Data ; puis elle zoome sur les cas liés à la collecte des parcours clients multi-canaux et aux recommandations temps réel.

1. Cas d’usage du Big
Data pour la relation
et l’expérience client
Assises du Big Data - Charleroi – 13 décembre 2013
Jean-Michel Franco
Directeur de l’innovation
jean-michel.franco@businessdecision.com
@jmichel_franco

2. Business & Decision
• Conseil et Intégration de systèmes
• 2500 collaborateurs, 221,9 M€ de CA
• 5 expertises :
Relation
Client
Transformation
Digitale
Magic Quadrant
for CRM Services
Interactive Design
Agency Europe 2013
Business
Intelligence
BI & EPM Services
Europe MarketScope
Enterprise
Information
Management
Risk
Management

3. Exploiter l’information à l’extrême
n’est pas un phénomène nouveau…
Sources: Wall Street Journal
…ce qui est nouveau, c’est que
nous devons tous le faire

4. Comment sommes nous entrés
dans l’ère du Big Data :
• Lancé en mai 2013
• 65 années hommes sur 36 mois
• Sept partenaires industriels et universitaires
pour découvrir, expérimenter, mettre en
œuvre et appliquer le Big Data
• Dans le cadre du programme d’état des
investissements d’avenir pour le
développement de l’économie numérique,
• Labellisé par les pôles de compétitivité
grenoblois de MINALOGIC et lillois de PICOM
www.datalyse.fr

5. Comment nous sommes entrés
dans l’ère du Big Data :
• Principes fondateurs
Sélectionner des cas d’usage
Efficience énergétique et sécurité des réseaux de communication internes
Business Intelligence et analyse de l’information magasin (retail)
Territoires de données ouvertes et liées (Open Data)
Marketing digital basé sur les données liées et le web
Organiser la collecte de données, leur protection, et
leur exploitation dans une plate forme « as a service »
Réconcilier ces données et leur appliquer
une série de traitements complexes (les datalyseurs)
De Datalyse … à l’atelier Big Data

6. Transformer l’information en
valeur : l’exemple d’Amazon

7. L’expérience et la relation Client
dans un cas d’usage Big Data sur
deux
49
18
15
Expérience Client
Excellence opérationnelle
Risques/Fraudes/Finance
Nouveaux business modèles
Ressources humaines
Sources : IBM
14 4

8. Accompagner et influencer les parcours
clients : pourquoi maintenant ?
Des
clients
"Nos clients sont autonomes et ils ont eux-mêmes digitalisé les
points de ventes. Nous, on court derrière» Olivier Godart - But

9. Accompagner et influencer les parcours
clients : pourquoi maintenant ?
Du marketing de
l’attention (sortant) au
marketing de l’intention
(entrant)
• Des coûts sensiblement moins élevés (61%)
• Des taux de transformation supérieurs
L’exploitation des
données en temps réel :
essayer, c’est l’adopter
• 80% des entreprises souhaitent exploiter
d’avantage les données « temps réel » dans
leurs actions marketing
Le 1-1 marketing, un
sujet enfin mature
• 22% des entreprises personnalisent leur site
web aujourd’hui…
• 59% comptent le faire d’ici douze mois
Des résultats
mesurables, des ROI
calculables
• 85% des entreprises estiment avoir atteint
un ROI, dont 54% dans un délai court
(comptés en mois)
Sources : hubspot, Infogroup Targeting Solutions and Yesmail, Neolane

10. Bâtir la « customer data
platform » pour développer la
connaissance client
cookie
Numéro
téléphone
Carte de
crédit
Site web “vitrine”
Retrait en
boutique
Carte
de
fidelité
Achat en
boutique
Portail
client
Appel Centre
de contact

11. La customer data platform au-delà de la
connaissance : prédictive, active et
apprenante
Gestion des
offres et
règles
d’éligibilité
Composante
prédictive et
prescriptive
Gestion de
données
Dimension
analytique
Customer
Data
Platform

12. Cas d’usage concrets du Big Data pour
la conduite accompagnée des parcours
client
Parcours web/mobiles guidé par le client
(sites web…)
Engagement, Connexion avec contexte,
Collaboration (mobile, web)
Recommandations temps réel (centre
d’appel…)
Accueil personnalisé (clienteling, ventes en
côte à côte…)
Personnalisation des messages (E-mailing)

13. Générer la valeur ajoutée
étape par étape
1
2
3
4
Définir le
Business case
Concevoir le
Story Board
Importer les
données
multicanal
Comprendre les
informations
clients
Créer des
modèles de
recommandation
Faire évoluer les
offres
Intégrer tous les
points de contact
Faire évoluer les
parcours
28/11/2013
Nice interactions 2013

14. Pour quels bénéfices ?
• Taux de conversion améliorés de manière
drastique
• Visibilité et traçabilité du parcours client,
depuis l’intention jusqu’à l’achat, de plus en
plus fine au cours du temps
• La satisfaction du client « reconnu »
• Une compréhension de plus en plus précise de
l’efficacité des actions commerciales, en
fonctions des segments, des parcours, et de
chaque client
28/11/2013
Nice interactions 2013