3. MAZEBERRY -> Analyse, reportings
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Lors de l'Implémentation: possible d'avoir une segmentation par typologie de clients (prospects, fidèles, etc).
Visualisation des rapports par typologie de produits / par catégories / par sous catégories / par marque.
Récupérations données:
- analytics (GA, Adobe, si le tracking n'est pas correct chez le client, il est possible de le cleaner)
- flux produit direct LEANGO, CMS, récupération avis (bazarvoice) et prix concurrents.
Exemple de données: prix de vente moyen, rendement par consultation.
Diagramme de pareto: permet visualiser le 20/80: exemple: 25% de vos produits vont faire 95% des ventes.
Possibilité de voir les performances détaillées de chaque produit facilement;
4. MAZEBERRY -> Analyse, reportings et insights
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Insights:
Permet de voir et d'identifier rapidement les tops / flops produits et les problématiques possibles sur les fiches produits.
5. MAZEBERRY -> Smart bots
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Identifier rapidement les problèmes au niveau des produits: médias, descriptif, stock, etc.
Une reco est directement proposée pour optimiser et corriger les problèmes.
Exemple: sur certaines télés, les performances étaient mauvaises car le visuel produit était lié à la coupe du monde, alors
que c'était fini depuis plusieurs mois.
MAJ de l'algo grâce au feedback client directement dans l'outil => auto apprenant.
6. MAZEBERRY -> Ranking et cross
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Ranking:
Visualisation en direct des rankings testés: jouer avec les attributs et le poids de chaque attribut.
Choix de la position sur un ou plusieurs emplacements de la nomenclature et possibilité de fixer le nombre de produits
concernés.
Exemple: de la position 1 à 3, je veux le ranking X, de la position 4 à 6, je veux le Y, etc.
Cross control:
Partie analyse avec les tendances d'achat des clients de base.
5 algos pré-définis avec enrichissement d'attributs sur les produits: règles métiers.
Possible de faire des A/B test directement dans l'outil.
Configuration par zone de recos possible.
Connexion par API, flux format JSON, tag de collecte Mazeberry.
7. MAZEBERRY -> Attribution et contribution
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Attribution:
L'attribution permet de connaitre le poids des leviers dans l'attribution. Il manque une vision de rôle et de coopération de
ces leviers.
Sur estimation des contributeurs / des finalistes.
Les parcours sont complexes: plusieurs leviers, plusieurs jours, plusieurs points de contact.
Contribution
Dans la contribution, on distingue 4 rôles pour les leviers:
Initiateur: début du parcours de la conversion: découverte de la
marque.
Passeur: milieu du parcours: relance du prospect, fait revenir.
Buteur: conversion du parcours.
Autonome: rempli les 3 rôles.
Il faut également déterminer les interactions entre les leviers.
Par exemple: dans 60% des cas, le SEO intervient après le SEA.
Dans 80% des cas, le retargeting intervient après le SEO.
9. MAZEBERRY
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Administration Coût
Interface Admin.
Formation basique à l'outil.
Formation + avancée possible.
Support technique: 1 call par mois + aide possible sur les grosses opé co: black friday, soldes.
Tchat direct: intercom.
Travail en régie possible pour apporter un soutien au client: régie Mazeberry ou externe.
Tarif uniquement sur
demande.
10. MAZEBERRY
https://www.mazeberry.com/solutions-merchandising/
10
Clients
DAXON
DAMART
ELECTRO DEPOT
LAREDOUTE
NATURE & DECOUVERTES
Performances
Meilleure efficacité des analyses sur les
produits
Meilleure maitrise des investissements
Identification rapide des tops produits,
marques, catégories => choix + rapide en
merch et recos.
+33% de visites
+33% de CA
Le + produit
Smart Bots:
détection auto des
problèmes produits
et recos en direct.
Rankings
dynamiques et
personnalisables
Modèle attribution
et contribution