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Quoi de neuf ?
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SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 4
Carte d’identité
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Compétences : un mix unique de compétences pointues
Digital
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Mission : transformer la data en performance marketing
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© 12
SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 13
Big Data : ça reste à mode
© 14
Oui, mais on aborde la vallée des désillusions
Big Data
© 15
SOMMAIRESommaire
Focus sur les
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© 16
SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 17
Défi technique #1 : se préparer à gérer des volumes inimaginables
2005 2015
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Défi technique #2 : sortir du cadre
2005 2015
Disponibilité
« Les données sont
toujours accessibles »
Tolérance
« seul la panne
totale interrompt »
Cohérence
« Les commits
rendent l’ensemble
des données
cohérentes »
Disponibilité
« Les données sont
toujours accessibles »
Tolérance
« seul la panne
totale interrompt »
Cohérence
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des données
cohérentes »
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média
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RTB &
programmati
que
© 20
Big Data vu du marketing
olume
itesse
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éracité
aleur
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SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 22
Big data 2014
Démocratisation
© 23
Démocratisation hardware
5 nœuds
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© 24
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© 25
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© 26
Démocratisation : de plus en plus de données en libre service
© 27
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© 28
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© 29
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Détail
Temps réel
Prédictif
Non-
structuré
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Hybride
© 30
SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 31
Big Data : la clé de voûte d’une expérience client sans couture et
omnicanal
LA PREFERENCE DE MARQUE
Expérience client Qualité de service
LA DONNEE, SA CENTRALISATION, SON UTILISATION SON
ACTIONNABILITE, SA VALORISATION
Performance
média, marketing
et commerciale
Digitalisation
© 32
Synthèse des typologies de données
Propriétaires
Ouvertes
Permanentes
Volatiles
Données Tiers :
3 rd party
Open Data
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données
nominatives et
transactionnelles
Tracking
Web, email,
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Semantiques:
Contenu web
fan pages, avis…
© 33
#1 : parcours clients
© 34
L’objectif
Extraire des parcours client pour qualifier des
bases marketing, définir des programmes
relationnels et des plans de vie
© 35
L’analyse
Sessions et pages vues
(id session)
Segmentation visiteurs
(id visiteur)
Cookie
Origine de la navigation
Temps moyen par visite
Catégorisation
Catégorisation des pages vues
E acheteur – churner
© 36
Focus : processus de récupération des données
Site WebDépôt de Cookie
1
Taggage
2
Réconciliation
3
Tracking
4
Croisement
5
3
A l’affichage d’une page,
dépôt d’un cookie avec un
Id Internaute sur le device
Dépôt des tags de
navigation sur les pages du
site (ou des sites)
Remontée IdCRM à la
connexion client et
réconciliation avec un ou
plusieurs Id Internaute
Web &CRM
2
4
Intégration en temps réel
des données de navigation
et affectation à l’Id
correspondant
Croisement avec les
données CRM et données
externes
3rd Party
CRM
5
Analyse
6
1
3
2
4
6
5
1
Analyse
6
© 37
Focus : déclinaison opérationnelle
Inbound
Densification de la
personnalisation
des programmes eCRM
(remarketing) et Mobile
Display
© 38
#2 : écoute active des réseaux sociaux
© 39
L’objectif
Analyses des tweets, pages de marque,
blog/commentaires afin d’identifier des
ambassadeurs, détecter et analyser des
évolutions
© 40
L’analyse
1. Analyse du
contenu des posts
(occurrence des
mots et thèmes)
2. Les liens entre les
mots employés et
thématiques
abordées
4. Les profils-type
des « posteurs »
selon leur
sentiments / thèmes
3. La mesure de la
perception
positive/négative
© 42
Focus : les données de vos pages fan’s
Données natives
extraites en json
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en xml
Conversion
automatique
en csv
Id FB
Id Post
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© 43
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© 46
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© 47
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© 48
Focus : déclinaison opérationnelle
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produits sur la base
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fonction de ce que
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contact
© 49
SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 50
Exemple de problématique
© 51
Solution fonctionnelle
Prototyper l’algorithme de
substitution
Produire la matrice
d’association
Suivre et optimiser la
performance l’algorithme
Proposer des substitutions
Intégrer l’algorithme de
substitution
Développer l’algorithme de
substitution
algorithme
Algorithme
« industrialisé »
Matrice
d’association
Historique des propositions
Référentiels
produit
Liste
Programme
de production des
matrices
d’associations
Hub
EAN
substituts
© 52
Architecture
Lab data Large Data Fast Data
Prototyper l’algorithme de
substitution
Produire la matrice
d’association
Suivre et optimiser la
performance l’algorithme
Proposer des substitutions
Intégrer l’algorithme de
substitution
Développer l’algorithme de
substitution
© 53
Lab data Large Data Fast Data
© 54
Planning
Run
Initialisation du centre de services
Conception et réalisation « large »
Maintenance
Monitoring applications
Administration
Gestion des projets de setup
Gestion du centre de servicesProgram Management
Gestion des projets d’évolutions
BusinessIT
Gestiondeprojetet
deservices
Setup
Sprints algorithme sur le
« lab »
Mise en place
architecture
Définition du SLA
Conception et réalisation « fast »
Tests
Sprints d’amélioration algorithme sur le « lab »
Surveillance de la santé de l’algorithme « lab »
Infra
Hard & soft
Hébergement et monitoring
Data
exploration
M1 M2 M3 M4 M5
© 55
SOMMAIRESommaire
1. A propos de Soft Computing
2. Introduction
3. Big data : de quoi parle-t-on ?
4. Ce qui a évolué ces derniers mois
5. Vue du marketing
6. Big Data et datamining
7. Comment avancer ?
© 56
Débuter simple : log, stream, transaction
Streams sociaux Weblogs Capteurs E-mails
Transactions bancaires Pages web Documents scannés Trace GPS
Données boursières Enregistrements
téléphoniques
Video-surveillance Données d’usage
© 57
Do It Yourself ou Appliance ?
Ikea ou Roche Bobois ?
Exemple Do it yourself Oracle appliance
Application datamining /
banque - 5 M clients actifs
 300 nœuds – 900 Go RAM – 650 To DD
Configuration
54 Dell serveurs*6 cœurs-16
Go-12 To
Appliance Sun 18 serveurs*12
cœurs-48 Go-36 To
Coût 150 K€ 150 K€
Avantage Evolutivité Clé en main
© 58
Où mettre les données ?
En cible, 3 environnements :
1- Données chaudes
2- Analytique gros volumes
3- Datawarehouse structuré et agrégats
DMP
Attention à la souveraineté des données
Enjeu sur les historiques dans le cloud
Nota : le marketing n’est pas que digital
Big data : données
chaudes
Big data : données
froides
Dataware : données
structurées
© 59
Cohabitation Datawarehouse et big data
SGBDR
Connecteurs
SQL
Loader
(import/export)
© 60
Open Source et Xaas
Capex : 0
Opex progressifs
Ouverture vers le
onpremise et l’enterprise
© 61
3 compétences d’emblée
Marketing DatascienceProgrammation
© 62
R.O.I.
Connaissance Datamining
Assortiments en magasins
Rapports
Rapports industriels
Données : vision 360° client et produit
Campagnes ciblées
Technologies
1
2
3
4
Business Driven
© 63
Cibler des R.O.I. < 6 mois
© 64
Reconsidérer chaque
année les ROI : les
barrières à l’entrée
baissent toujours plus
𝐋𝐨𝐢 𝐝𝐞 𝐊𝐫𝐲𝐝𝐞𝐫 ∶ € 𝐆𝐨 = 𝟏𝟎−𝟎,𝟐𝟓𝟎𝟐∗ 𝐚𝐧−𝟏𝟗𝟖𝟎 +𝟔,𝟑𝟎𝟒
© 65
Victoires rapides : 3 à 6 mois , 1 pilote
1. DMP :
Data : Weblogs
Objectif : extraire des parcours client pour qualifier des
bases marketing, définir des programmes relationnels et
des plans de vie.
Cible : : eCommerce et medias
2. Ecoute active des réseaux sociaux :
Data : Streams sociaux
Objectif : analyses des twits, pages de marque,
blog/commentaires afin d’identifier des ambassadeurs,
détecter et analyser des évolutions et d’animer les
échanges (services de community management)
Cible : retail et pgc
3. Recommandations personnalisées :
Data : Weblogs et BDM
Objectif : faire des propositions personnalisées à la
volée au visiteur à base d’autoapprentissage
Cible : retail et eCommerce
© 66
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S
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Salon Big Data 2015 : Big Data et Marketing Digital, Retours d’expérience en termes de ROI et de bonnes pratiques

  • 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Marketing Digital & Big Data Quoi de neuf ? 10/03/2015
  • 2. © 2 Cofondateur et DG Soft Computing
  • 3. © 3 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 5. © 5 Compétences : un mix unique de compétences pointues Digital Marketing Data Science Project Management Information Technologies
  • 6. © 6 Mission : transformer la data en performance marketing Business IT Imaginer, bâtir et opérer des programmes de conquête et de fidélisation cross-canaux, rentables et innovants Concevoir, développer et déployer des solutions Digitales, Big Data et CRM performantes, pragmatiques et adaptées AMOA
  • 7. © 7 Delivery : continuum de services et souplesse Think Build Run Délégation d’expertise Mode Projet Centre de services
  • 8. © 8 Programme relationnel multi-devices et remarketing. Ecoute et analyse des sentiments des clients sur les réseaux sociaux. Centre de services de gestion des campagnes marketing multicanal. Data Management Platform et marketing multicanal temps réel Centre de services datamining, campagnes ciblées et reportings. Gestion des opérations marketing ciblées.. Data Management Platform, CRM et web analytics. Conception de l’architecture décisionnelle hybride big data – datawarehouse. Centre de services gestion de campagnes marketing et connaissance clients Convergence des pratiques et des outils marketing on et offline. Mise en place d’une Data Management Platform (DMP) et de use cases marketing. Déploiement d’une plate- forme CRM multi-marques multi-pays.. Personnalisation en temps réel des contenus et valorisation d’audience. Définition d’une stratégie de Business Intelligence. Pilotage de la qualité de l’expérience client. Extraits de références 2014-2015
  • 9. © 9 Experts reconnus EnseignerEcrire Echanger http://blog.softcomputing.com/ https://twitter.com/#!/SoftComputing http://www.facebook.com/softcomputing http://www.softcomputing.com/fr/news/ http://fr.slideshare.net/softcomputing http://www.linkedin.com/company/soft- computing http://www.viadeo.com/fr/company/soft- computing https://plus.google.com/+Softcomputing/
  • 10. © 10 Du vécu métier 2003 2015 Web mining 15 M Clients 5 ans Recommandations Temps réel Réseaux d’influence Analyse de sentiments 50 To+
  • 11. © 11 Du recul aussi sur le plan technique
  • 12. © 12 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 13. © 13 Big Data : ça reste à mode
  • 14. © 14 Oui, mais on aborde la vallée des désillusions Big Data
  • 15. © 15 SOMMAIRESommaire Focus sur les utilisations marketing
  • 16. © 16 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 17. © 17 Défi technique #1 : se préparer à gérer des volumes inimaginables 2005 2015
  • 18. © 18 Défi technique #2 : sortir du cadre 2005 2015 Disponibilité « Les données sont toujours accessibles » Tolérance « seul la panne totale interrompt » Cohérence « Les commits rendent l’ensemble des données cohérentes » Disponibilité « Les données sont toujours accessibles » Tolérance « seul la panne totale interrompt » Cohérence « Les commits rendent l’ensemble des données cohérentes » Commit en 2 phases
  • 19. © 19 Défi technique #3 : exécuter tout calcul en moins de 0,14 secondes 2005 2015 Trading Desk (ATD) Editeur de site Demand Side Platform (DSP) Ad exchange (Adex) Supply Side Platform (SSP) Annonceur ou Agence média Ad Server de l’éditeur ou Ad network RTB & programmati que
  • 20. © 20 Big Data vu du marketing olume itesse ariété éracité aleur
  • 21. © 21 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 22. © 22 Big data 2014 Démocratisation
  • 23. © 23 Démocratisation hardware 5 nœuds 1 namenode, 20 cœurs, 192 Go ram 4 datanodes, 64 cœurs, 64 Gb ram, 10 To DD
  • 25. © 25 Démocratisation : outils de datavisualisation
  • 26. © 26 Démocratisation : de plus en plus de données en libre service
  • 27. © 27 Démocratisation : de plus en plus de données à coût modique
  • 28. © 28 Démocratisation : analytique ML en cloud
  • 29. © 29 Impact sur les usages + Données Détail Temps réel Prédictif Non- structuré Ouvert sur l’extérieur Autonome Hybride
  • 30. © 30 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 31. © 31 Big Data : la clé de voûte d’une expérience client sans couture et omnicanal LA PREFERENCE DE MARQUE Expérience client Qualité de service LA DONNEE, SA CENTRALISATION, SON UTILISATION SON ACTIONNABILITE, SA VALORISATION Performance média, marketing et commerciale Digitalisation
  • 32. © 32 Synthèse des typologies de données Propriétaires Ouvertes Permanentes Volatiles Données Tiers : 3 rd party Open Data CRM données nominatives et transactionnelles Tracking Web, email, display… Semantiques: Contenu web fan pages, avis…
  • 33. © 33 #1 : parcours clients
  • 34. © 34 L’objectif Extraire des parcours client pour qualifier des bases marketing, définir des programmes relationnels et des plans de vie
  • 35. © 35 L’analyse Sessions et pages vues (id session) Segmentation visiteurs (id visiteur) Cookie Origine de la navigation Temps moyen par visite Catégorisation Catégorisation des pages vues E acheteur – churner
  • 36. © 36 Focus : processus de récupération des données Site WebDépôt de Cookie 1 Taggage 2 Réconciliation 3 Tracking 4 Croisement 5 3 A l’affichage d’une page, dépôt d’un cookie avec un Id Internaute sur le device Dépôt des tags de navigation sur les pages du site (ou des sites) Remontée IdCRM à la connexion client et réconciliation avec un ou plusieurs Id Internaute Web &CRM 2 4 Intégration en temps réel des données de navigation et affectation à l’Id correspondant Croisement avec les données CRM et données externes 3rd Party CRM 5 Analyse 6 1 3 2 4 6 5 1 Analyse 6
  • 37. © 37 Focus : déclinaison opérationnelle Inbound Densification de la personnalisation des programmes eCRM (remarketing) et Mobile Display
  • 38. © 38 #2 : écoute active des réseaux sociaux
  • 39. © 39 L’objectif Analyses des tweets, pages de marque, blog/commentaires afin d’identifier des ambassadeurs, détecter et analyser des évolutions
  • 40. © 40 L’analyse 1. Analyse du contenu des posts (occurrence des mots et thèmes) 2. Les liens entre les mots employés et thématiques abordées 4. Les profils-type des « posteurs » selon leur sentiments / thèmes 3. La mesure de la perception positive/négative
  • 41. © 42 Focus : les données de vos pages fan’s Données natives extraites en json Conversion en xml Conversion automatique en csv Id FB Id Post Contenu du post Date de Post
  • 42. © 43 Focus : croisement client @socialu ser CRM profil
  • 43. © 44 Focus : déclinaison opérationnelle Engagements relationnels Programme de reconnaissance social différencié Valorisation expérience client et fidélisation
  • 44. © 45 #3 : recommandations personnalisées
  • 45. © 46 L’objectif Faire des propositions personnalisées à la volée au visiteur identifié ou non à base d’auto- apprentissage ?
  • 46. © 47 L’analyse Mix catégorielles ‘Utilisateurs’ Liens intra et inter catégories Tag 1 : P1/P2/P3/P4 Tag 2 : P1/P2/P3/P4 Tag 3 : P1/P2/P3/P4 Tag 4 : P1/P2/P3/P4 ….. Produits liés / tags Segments Utilisateurs = tags Click Path AnalysisSessions et pages vues
  • 47. © 48 Focus : déclinaison opérationnelle Préconisations croisées sur les produits sur la base des achats Fiches produits « business » Template personnalisé / au client Des arborescences personnalisées en fonction de ce que j’achète où j’aime. Des conseils produits par type de produit Augmentation du taux de transfo site, CA / mail, du taux de nourriture et des occasions de contact
  • 48. © 49 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 49. © 50 Exemple de problématique
  • 50. © 51 Solution fonctionnelle Prototyper l’algorithme de substitution Produire la matrice d’association Suivre et optimiser la performance l’algorithme Proposer des substitutions Intégrer l’algorithme de substitution Développer l’algorithme de substitution algorithme Algorithme « industrialisé » Matrice d’association Historique des propositions Référentiels produit Liste Programme de production des matrices d’associations Hub EAN substituts
  • 51. © 52 Architecture Lab data Large Data Fast Data Prototyper l’algorithme de substitution Produire la matrice d’association Suivre et optimiser la performance l’algorithme Proposer des substitutions Intégrer l’algorithme de substitution Développer l’algorithme de substitution
  • 52. © 53 Lab data Large Data Fast Data
  • 53. © 54 Planning Run Initialisation du centre de services Conception et réalisation « large » Maintenance Monitoring applications Administration Gestion des projets de setup Gestion du centre de servicesProgram Management Gestion des projets d’évolutions BusinessIT Gestiondeprojetet deservices Setup Sprints algorithme sur le « lab » Mise en place architecture Définition du SLA Conception et réalisation « fast » Tests Sprints d’amélioration algorithme sur le « lab » Surveillance de la santé de l’algorithme « lab » Infra Hard & soft Hébergement et monitoring Data exploration M1 M2 M3 M4 M5
  • 54. © 55 SOMMAIRESommaire 1. A propos de Soft Computing 2. Introduction 3. Big data : de quoi parle-t-on ? 4. Ce qui a évolué ces derniers mois 5. Vue du marketing 6. Big Data et datamining 7. Comment avancer ?
  • 55. © 56 Débuter simple : log, stream, transaction Streams sociaux Weblogs Capteurs E-mails Transactions bancaires Pages web Documents scannés Trace GPS Données boursières Enregistrements téléphoniques Video-surveillance Données d’usage
  • 56. © 57 Do It Yourself ou Appliance ? Ikea ou Roche Bobois ? Exemple Do it yourself Oracle appliance Application datamining / banque - 5 M clients actifs  300 nœuds – 900 Go RAM – 650 To DD Configuration 54 Dell serveurs*6 cœurs-16 Go-12 To Appliance Sun 18 serveurs*12 cœurs-48 Go-36 To Coût 150 K€ 150 K€ Avantage Evolutivité Clé en main
  • 57. © 58 Où mettre les données ? En cible, 3 environnements : 1- Données chaudes 2- Analytique gros volumes 3- Datawarehouse structuré et agrégats DMP Attention à la souveraineté des données Enjeu sur les historiques dans le cloud Nota : le marketing n’est pas que digital Big data : données chaudes Big data : données froides Dataware : données structurées
  • 58. © 59 Cohabitation Datawarehouse et big data SGBDR Connecteurs SQL Loader (import/export)
  • 59. © 60 Open Source et Xaas Capex : 0 Opex progressifs Ouverture vers le onpremise et l’enterprise
  • 60. © 61 3 compétences d’emblée Marketing DatascienceProgrammation
  • 61. © 62 R.O.I. Connaissance Datamining Assortiments en magasins Rapports Rapports industriels Données : vision 360° client et produit Campagnes ciblées Technologies 1 2 3 4 Business Driven
  • 62. © 63 Cibler des R.O.I. < 6 mois
  • 63. © 64 Reconsidérer chaque année les ROI : les barrières à l’entrée baissent toujours plus 𝐋𝐨𝐢 𝐝𝐞 𝐊𝐫𝐲𝐝𝐞𝐫 ∶ € 𝐆𝐨 = 𝟏𝟎−𝟎,𝟐𝟓𝟎𝟐∗ 𝐚𝐧−𝟏𝟗𝟖𝟎 +𝟔,𝟑𝟎𝟒
  • 64. © 65 Victoires rapides : 3 à 6 mois , 1 pilote 1. DMP : Data : Weblogs Objectif : extraire des parcours client pour qualifier des bases marketing, définir des programmes relationnels et des plans de vie. Cible : : eCommerce et medias 2. Ecoute active des réseaux sociaux : Data : Streams sociaux Objectif : analyses des twits, pages de marque, blog/commentaires afin d’identifier des ambassadeurs, détecter et analyser des évolutions et d’animer les échanges (services de community management) Cible : retail et pgc 3. Recommandations personnalisées : Data : Weblogs et BDM Objectif : faire des propositions personnalisées à la volée au visiteur à base d’autoapprentissage Cible : retail et eCommerce
  • 65. © 66 Offre de services S ensibilisation tratégie andbox R oadmap ollout un