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Innovation & eCommerce
21 MAI 2015
2
QUI SOMMES-NOUS ?
3
SMILE, EN QUELQUES CHIFFRES
  1er INTÉGRATEUR EUROPÉEN DE SOLUTIONS OPEN SOURCE
+ de 20
+ de 40
+ de 50
ANNÉES D’EXPERIENCE
AU SERVICE DE L’OPEN SOURCE
PARTENAIRES
OPEN SOURCE
MILLIONS D’EUROS
DE CHIFFRE D’AFFAIRES EN 2014
800
EXPERTS
DE L’OPEN SOURCE
25%DE CROISSANCE
PAR AN
4
16 AGENCES SMILE
DANS 8 PAYS
Smile développe
sa présence
dans toute
l’Europe
Mai 2015
Présentation de Smile
5
SMILE, LE PREMIER INTÉGRATEUR OPEN SOURCE EUROPÉEN
  SMILE LE PLUS GROS ACTEUR DE L’OPEN SOURCE EN EUROPE
800 collaborateurs, 16 agences, 300 nouveaux projets par an
  MULTI-TECHNOLOGIES, EXPERTISE UNIQUE
Plus de 40 partenariats technologiques, le plus haut niveau de reconnaissance
pour la plupart.
6
NOS EXPERTISES ET NOS CONVICTIONS
DANS NOS LIVRES BLANCS
Culture du web
Infrastructure
E-business
Gestion de contenu
ERP et Décisionnel
+ de
100 000
TÉLÉCHARGEMENTS / AN
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70%
DU CAC 40
NOUS FAIT CONFIANCE
NOS RÉFÉRENCES
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QUE FAIT-ON POUR VOUS ?
CONSEIL
Cadrage / Audits / Benchmark
AGENCE
Identité visuelle / Ergonomie
Accessibilité / Stratégie
Éditoriale / Référencement
EXPLOITATION
Hosting / Infogérance /
Maintenance corrective et
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FORMATION
Accompagnement au changement
Formation intra et inter entreprises
INGÉNIERIE
Conception / Développement /
Paramétrage
DES SERVICES DE
GRANDE QUALITÉ
POUR UNE
COUVERTURE À 360°
DE VOS PROJETS
9
5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER
 WEB
Sites Internet / Portails web
Mobiles et nouveaux écrans
Gestion de contenus cross-medias
Dispositifs digitaux
WEB
10
5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER
 WEB
 E-BUSINESS
Catalogues
Plateformes e-commerce
Extranet Clients B2B
Cross-canal et expériences
clients multi-devices
E-BUSINESS
11
5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER
 WEB
 E-BUSINESS
 COLLABORATIF
Portails intranet
Gestion documentaire
Digital Asset Management
Réseaux sociaux d’entreprise
Recherche
COLLABORATIF
12
5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE METIER
 WEB
 E-BUSINESS
 COLLABORATIF
 S.I. METIERS
Intégration de données
Business Intelligence
Progiciel de gestion intégré
Relation client
Gestion du Big Data
SI MÉTIERS
13
5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE METIER
 WEB
 E-BUSINESS
 COLLABORATIF
 S.I. METIERS
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14
SMILE LILLE
15
PRÉSENTATION DE SMILE LILLE
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Portails
d’entreprises
Liferay
Projet
eCommerce
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Dév. Spé.
Symfony
17
18
PARTENAIRE MAGENTO DE BONDUELLE
•  Responsive	
  design	
  
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  magasins	
  
•  Devis	
  en	
  ligne	
  
•  Tag	
  Commander	
  
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  SI	
  
h@p://traiteur.auchan.fr/	
  
Site e-commerce B2C
20
SMILE &
LE E-COMMERCE
21
L’INNOVATION DANS LE E-COMMERCE
POURQUOI FAIRE ?
Connaissance
client
Marketplace
Mobilité
Perfomancedu moteur derecherche
Big Data
Optimisation
expérience
client
Modèle
prédictifs
Cross-canal
Digitalisation
du point de
ventes
Optimisation
marketing
Time to market
Merchandising
22
L’INNOVATION ET LE E-COMMERCE
  Moteur de recherche
l  Smile a proposé la première implémentation de SolR dans Magento …
l  … avant Magento
  Gestion de catalogue très volumineux :
l  Smile a réalisé des intégrations de sites eCommerce proposant des millions de
références à la vente
l  MongoGento : première implémentation de MongoDB dans Magento
  Amélioration de performances Magento
l  MageCache : Mise en place de stratégie de cache innovante via Varnish
l  … cette stratégie sera reprise dans Magento 2
UNE LONGUE TRADITION CHEZ SMILE
23
SMILE LAB
  Entité Innovation du
groupe Smile
l  Innovation technique …
l  … mais surtout métier
  Objectifs :
l  Produire des assets logiciels
innovants et Open Source
l  Expérimenter, évaluer et
amener de nouvelles
technologies en production
chez nos clients
l  Coproduire l’innovation avec
nos clients
  Présent dans plusieurs
agences dont Lille
QU-EST CE QUE C’EST ?
24
SMILE LAB &
  Trois axes majeurs d’innovation portés par Smile Lab :
l  Usage du Big Data dans les systèmes e-commerce
l  Moteur de recherche
l  Digitalisation du point de ventes
LE E-COMMERCE
25
E-COMMERCE
& BIG DATA
26
BIG DATA & E-COMMERCE
  Connaissance client - Vue client à 360°
l  Relation client 1-1
l  Scoring client par offre
l  Ciblage client
l  Next-Best-Action
l  Anti-Churn
l  Recommandations
  Optimisation de l’offre
l  Veille concurrentielle / optimisation tarifaire
l  Cross-selling
  Excellence opérationnelle
l  Analyse sentiment utilisateur
l  Détection des irritants technique - Métrologie
l  Détection d’anomalies / fraudes
QUELQUES ENJEUX Les technologies du Big Data
27
BIG DATA & E-COMMERCE
  La vision client à 360° devient un enjeu stratégique
l  Chaque client a des interactions avec votre marque au travers de plusieurs points de contact
l  Via différents canaux :
o  Web, mobile, téléphone, magasin
  Pourquoi faire ?
l  Conseil en magasin, par téléphone, service client
l  Appétence prospect par offre
l  Ciblage opération marketing
l  Prospection B2B
  Peu de valeur si on ne lui adosse pas de mécanismes d’analyse du comportement
des clients / prospects
l  Requiert l’analyse de volume de données considérables
o  Ex: le clickstream d’un site web très exposé peut atteindre 1TO / jour
l  Des outils spécifiques du Big Data permettent de procéder à de tels traitements
USE CASE : VUE CLIENT À 360°
28
Index client à 360°
VUE CLIENT A 360°
ARCHITECTURE Clients
Prospects
Collecte
Indexation données
comportementales
Smile_Modules :
Système Big Data
Un dispositif de collecte des données
comportementales (web, in store, téléphone, …)
A
APIs
API Vue
Client à
360°
API
Ciblage
client
API
Recommandations
…
Sources
de données
traditionnelles
CRM
Help
Desk
…
Système de traitement Système de stockage / historisation
BIG DATA & E-COMMERCE
•  Calcul d’un score
d’appétence par
catégorie de produit
•  Permet d’orienter la
relation client lors des
contacts 1 to 1 (in-store ou
par téléphone)
•  Permet d’établir des listes
de prospection
Ex: Tous les clients intéressés par le
rayon « Jeux PS4 »
Prospection automatique (mailing,
notifications, …) ou sollicitation ciblée
(téléphone)
USE CASE : VUE CLIENT À 360°
Chez Smile :
  Le marketing créée des contenus à forte valeur
ajoutée dont la consultation est un indicateur sur
d’appétence
  Relativement simple sur un système e-commerce : la
fiche produit
30
PAUSE CAFÉ
31
MOTEUR DE RECHERCHE
E-COMMERCE
32
MOTEUR DE RECHERCHE E-COMMERCE
  Le moteur de recherche est souvent un élément clé de
performance de votre e-commerce (70% des clients l’utilisent en
moyenne)
  Smile a développé une centaine de sites e-commerce
l  Nous avons pu capitalisé un ensemble de bonnes pratiques et d’attentes
récurrentes qui ne sont pas nécessairement prises en compte par les acteurs en
place
l  Notre expérience a montré que le moteur de recherche devait être maitrisé
techniquement :
o  Il s’agit d’un composant aussi central que la base de données. Les acteurs en
place fonctionne pour la plupart sur un modèle SaaS …
o  Chaque e-commerçant a des besoins uniques que nous devons être en mesure
de prendre en compte.
POURQUOI UN NOUVEAU MOTEUR ?
33
ELASTICSEARCH
  Un moteur de recherche et d’analyse de données REST
l  Construit sur Apache Lucene
l  Remplacement de SolR
  License Open Source
l  Apache 2
  Des fonctionnalités uniques
l  Percolation
l  Agrégations
l  Intégration à Hadoop
  Déploiement simple et apprentissage rapide
QU’EST CE QUE C’EST ?
Full text search
Schemaless
Real time indexing
Real time analytics
Distributed & High availability
34
ELASTIC
L’ENTREPRISE COMMERCIALE
  2 HQ
l  US : Los Altos (USA - Californie)
l  EU : Amsterdam (Pays-Bas)
  Présent en France
  Plusieurs projets Open Source (ELK) :
  Très populaire
l  8+ million downloads since 2010
l  > 500 000 downloads per month avg.
  150 employés
  Smile sera bientôt partenaire Elastic
BusinessModel
• Ventes de support et
de formation
ElasticSearch
• 3 niveaux de support
(Silver, Gold,
Premium).
Par nœud
• Princiing basé sur le
SLA
Investors($120M)
• Benchmark Capital
$10M Series A, 2012
• Index Ventures
$24M Series B, 2013
With participation
from Benchmark
Capital
• New Enterprise
Associates $70M
Series C, 2014
With participation
from Benchmark
Capital and Index
Ventures
ElasticSearch KibanaLogstash
35
ELASTICSEARCH
QUI L’UTILISE ?
36
MAGENTO & ELASTICSEARCH
  Amélioration de la recherche textuelle
l  Contrôle fin des champs utilisés par la recherche et de leur pondération
l  Recherche approchante et phonétique :
l  Ex: chercher « Frankenshten » remonte les résultats pour « Frankenstein »
FONCTIONNALITÉS CLÉS – MERCHANDISING
Rich faceting toolkit
l  Implémentation de facettes multiselect
l  Filtres complexes : intervalles de prix,
l  Règles d’affichage des facettes intélligentes
l  Optimisations SEO
  Framework d’auto-complétion
l  Complétion des recherches populaires, de produits ou de catégories
l  Templates personalisables (ex. : Affichage du prix des produits ou de leus image)
l  Modèle de d’auto-complétion extensibles permettant aux développeurs de
facilement ajouter leur propre suggestions (magasins, contenu CMS, …)
37
MAGENTO MODULE
  Collecte de données comportementales : apprendre de ses clients
l  Notre module collecte tous les parcours clients et créé une base de connaissance
l  Rafraichissement des données en temps réel pour ne pas manquer la tendance
l  Des règles d’optimisations moteurs basées sur la performance des produits (vues ou
ventes) sont disponibles
FONCTIONNALITÉS CLÉS – MERCHANDISING
  Smart categories
l  Construire des catégories en définissant des règles moteur et pas
en sélectionnant les produits un par un
o  Ex : «  Tous les produits en promotions et en stock »
l  Interface d’administration des règles intuitives
  Optimisations & tuning – Pertinence basée sur des règles
l  Ajout de règles métiers pour influer sur la pertinence
o  « Favoriser les produits en stocks »
o  « Favoriser les produits d’une marque précise »
l  Système extensible : les développeurs peuvent créer de nouveaux types de
règles en quelques dizaines de lignes de code
38
ELASTICSEARCH & MAGENTO
ARCHITECTURE
Website Users
Requêtes recherche
Catalog Index
Behavorial Data Index
Website Usage
Collecte données
comportementales
Indexation données
produits
Indexation données
comportementales
Smile_ElasticSearch
Smile_VirtualCategories Smile_Tracker
Smile_SearchOptimizer
Modules Smiles :
Smile Webtracker
39
ELASTICSEARCH & MAGENTO
  Première release Open Source : cœur technique contenant
l  Indexation, recherche et auto-completion
l  Disponible sur GitHub
  Compatibilité:
l  Magento EE 1.13.x & 1.14.x etMagento CE 1.8.x & 1.9.x
l  ElasticSearch : 1.5
  Plus tard :
l  Optimisations du moteur, mécanisme comportementaux
l  Nouvelles fonctionnalités
OPEN SOURCE
https://github.com/Smile-SA/smile-magento-elasticsearch
40
DIGITALISATION
DU POINT DE VENTE
La digitalisation des points de vente est actuellement au coeur
de toutes les problématiques des retailers.
Ordinateurs, smartphones, tablettes, tv connectées... les
consommateurs sont multi-équipés et multi-connectés.
Ces évolutions technologiques ont modifiées leurs usages et leurs
attentes.
Les clients sont maintenant plus matures et demandeurs
d'expériences clients enrichies et unifiées.
Ils s’attendent à retrouver dans leurs magasins le digital auquel ils
sont habitués au quotidien.
LE « DIGITAL IN STORE »
42
DES USAGES QUI EVOLUENT…
Sources : OnetoOne et Fevad
DES USAGES QUI ÉVOLUENT
Mon smartphone ?
Mon "personal shopper » ! 15% des
consommateurs scannent les produits in
store
60 milliards pour le e-commerce en 2016,
10% du commerce de retail passera par
internet, 10% des ventes se feront sur mobile
Le smartphone permet de
comparer les prix in store pour
24% des utilisateurs
50% des visites sur smartphone ont lieu
pendant la visite du consommateur in store
55% C’est le taux de pénétration du
mobile en France
  Parce qu'on l'a toujours avec soi, le MOBILE est LE LIEN entre
monde physique et virtuel
43
DES USAGES QUI EVOLUENT…
Sources : OnetoOne et Fevad
DES USAGES QUI ÉVOLUENT
90% du chiffre d’affaires du commerce
de détail est réalisé en points de vente
23% des acheteurs sur internet se font
livrer en magasin
83% des consommateurs préparent
leurs achats sur internet
79% des consommateurs souhaitent que leur
vendeur soit connecté
73% des consommateurs attendent
qu’on les aide dans leur choix
56% des consommateurs souhaitent passer
un bon moment dans le magasin
DES CLIENTS QU’IL FAUT CAPTER A TOUTES LES ETAPES DE LEUR PARCOURS :
AVANT – PENDANT – APRES LA VISITE EN MAGASIN
Fonctionnalités
Web to Store
Vitrines interactives
Mobile marketing
Réseaux sociaux
Tablettes vendeur
Bornes interactives
QR Codes, scan,
beacons…
Ecrans TV
Digital entertainment
Paiement mobile
Community wall
…
Compte client
Mobile marketing
Réseaux sociaux
Fonctionnalités
Web to Store
AVANT PENDANT APRES
Digital in Store
DES TECHNOLOGIES DE PLUS EN PLUS INNOVANTES
46
MarketplaceIn Store
DIGITAL IN-STORE
  Une réorganisation des données catalogue
l  Passer de la dimension produits à la dimension offre
l  Le web est en mesure de proposer les offres magasins
l  Le magasin peut proposer des offres web comme des
extensions de gamme (éventuellement de MarketPlace)
  Une vision du client à 360°
l  Qui doit permettre au vendeur d’assurer un rôle de conseil
efficace en utilisant le parcours web des clients
l  Identification du client unique web / in-store
l  Collecte de données en magasin pour enrichir les futures
expériences web
  Des systèmes de données en mode API :
l  Une grande variété de systèmes (mobile client, tablettes
vendeurs, bornes clients, …)
LES PRÉ-REQUIS
Produit
(eCommerce)
Offre Magasin
Paris
Offre
Merchant 1
Offre Magasin
Lille
Offre
Merchant 2
47
DIGITAL IN-STORE
  Actuellement en phase de conception fonctionnelle et technique
  Objectifs :
l  Transformer l’application mobile quand le client entre dans le magasin
o  Nouveaux services comme l’appel à un vendeur
l  Faciliter l’accès aux produits web dans le magasin
o  Scanning, fiche produit enrichies
l  Usage de la localisation in-store
o  Orienter le client vers les produits vus en lignes
o  Analyser le parcours des clients dans les magasins
l  Autonomie du client
o  Ex: paiement sur mobile, passage en caisse optionnel
L’APPLICATION CLIENT
48
DIGITAL IN-STORE
  Actuellement en phase de conception fonctionnelle et technique
  Objectifs principaux
l  Permettre au client d’accéder à des extensions de gamme et de procéder à sa
commande sur le web
l  Enjeux fort : identification du client sur la borne en magasin
o  Via carte de fidélité + PIN
o  En utilisant son mobile
l  Configurateur de produit
l  Storytelling / Showrooming :
o  Fiches conseils
o  Mise en scène de produits
LES BORNES SELF-SERVICE
QUESTIONS / RÉPONSES ???
VOTRE CONTACT COMMERCIAL :
Michaël Colpin
Smile Lille
Mail : michael.colpin@smile.fr
Tel : 03 66 72 82 23

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Seminaire Smile Lille : Mettre en œuvre une stratégie e-commerce innovante

  • 3. 3 SMILE, EN QUELQUES CHIFFRES   1er INTÉGRATEUR EUROPÉEN DE SOLUTIONS OPEN SOURCE + de 20 + de 40 + de 50 ANNÉES D’EXPERIENCE AU SERVICE DE L’OPEN SOURCE PARTENAIRES OPEN SOURCE MILLIONS D’EUROS DE CHIFFRE D’AFFAIRES EN 2014 800 EXPERTS DE L’OPEN SOURCE 25%DE CROISSANCE PAR AN
  • 4. 4 16 AGENCES SMILE DANS 8 PAYS Smile développe sa présence dans toute l’Europe Mai 2015 Présentation de Smile
  • 5. 5 SMILE, LE PREMIER INTÉGRATEUR OPEN SOURCE EUROPÉEN   SMILE LE PLUS GROS ACTEUR DE L’OPEN SOURCE EN EUROPE 800 collaborateurs, 16 agences, 300 nouveaux projets par an   MULTI-TECHNOLOGIES, EXPERTISE UNIQUE Plus de 40 partenariats technologiques, le plus haut niveau de reconnaissance pour la plupart.
  • 6. 6 NOS EXPERTISES ET NOS CONVICTIONS DANS NOS LIVRES BLANCS Culture du web Infrastructure E-business Gestion de contenu ERP et Décisionnel + de 100 000 TÉLÉCHARGEMENTS / AN
  • 7. 7 70% DU CAC 40 NOUS FAIT CONFIANCE NOS RÉFÉRENCES
  • 8. 8 QUE FAIT-ON POUR VOUS ? CONSEIL Cadrage / Audits / Benchmark AGENCE Identité visuelle / Ergonomie Accessibilité / Stratégie Éditoriale / Référencement EXPLOITATION Hosting / Infogérance / Maintenance corrective et évolutive / Support FORMATION Accompagnement au changement Formation intra et inter entreprises INGÉNIERIE Conception / Développement / Paramétrage DES SERVICES DE GRANDE QUALITÉ POUR UNE COUVERTURE À 360° DE VOS PROJETS
  • 9. 9 5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER  WEB Sites Internet / Portails web Mobiles et nouveaux écrans Gestion de contenus cross-medias Dispositifs digitaux WEB
  • 10. 10 5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER  WEB  E-BUSINESS Catalogues Plateformes e-commerce Extranet Clients B2B Cross-canal et expériences clients multi-devices E-BUSINESS
  • 11. 11 5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE MÉTIER  WEB  E-BUSINESS  COLLABORATIF Portails intranet Gestion documentaire Digital Asset Management Réseaux sociaux d’entreprise Recherche COLLABORATIF
  • 12. 12 5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE METIER  WEB  E-BUSINESS  COLLABORATIF  S.I. METIERS Intégration de données Business Intelligence Progiciel de gestion intégré Relation client Gestion du Big Data SI MÉTIERS
  • 13. 13 5 OFFRES AU PLUS PRÈS DE VOTRE METIER  WEB  E-BUSINESS  COLLABORATIF  S.I. METIERS  INFRASTRUCTURE Gestion de parc / Helpdesk Supervision Virtualisation / Cloud privé Gestion d’identité Messagerie INFRASTRUCTURE
  • 15. 15 PRÉSENTATION DE SMILE LILLE + 40 collaborateurs Depuis 4 ans 11 pers. équipe eCommerce 3 Dév. certifiés
  • 16. 16 PRÉSENTATION DE SMILE LILLE Portails d’entreprises Liferay Projet eCommerce Magento Sites web Drupal - eZ Publish Jahia Dév. Spé. Symfony
  • 17. 17
  • 19. •  Responsive  design   •  120  magasins   •  Devis  en  ligne   •  Tag  Commander   •  Bazaar  Voice   •  Flux  SI   h@p://traiteur.auchan.fr/   Site e-commerce B2C
  • 21. 21 L’INNOVATION DANS LE E-COMMERCE POURQUOI FAIRE ? Connaissance client Marketplace Mobilité Perfomancedu moteur derecherche Big Data Optimisation expérience client Modèle prédictifs Cross-canal Digitalisation du point de ventes Optimisation marketing Time to market Merchandising
  • 22. 22 L’INNOVATION ET LE E-COMMERCE   Moteur de recherche l  Smile a proposé la première implémentation de SolR dans Magento … l  … avant Magento   Gestion de catalogue très volumineux : l  Smile a réalisé des intégrations de sites eCommerce proposant des millions de références à la vente l  MongoGento : première implémentation de MongoDB dans Magento   Amélioration de performances Magento l  MageCache : Mise en place de stratégie de cache innovante via Varnish l  … cette stratégie sera reprise dans Magento 2 UNE LONGUE TRADITION CHEZ SMILE
  • 23. 23 SMILE LAB   Entité Innovation du groupe Smile l  Innovation technique … l  … mais surtout métier   Objectifs : l  Produire des assets logiciels innovants et Open Source l  Expérimenter, évaluer et amener de nouvelles technologies en production chez nos clients l  Coproduire l’innovation avec nos clients   Présent dans plusieurs agences dont Lille QU-EST CE QUE C’EST ?
  • 24. 24 SMILE LAB &   Trois axes majeurs d’innovation portés par Smile Lab : l  Usage du Big Data dans les systèmes e-commerce l  Moteur de recherche l  Digitalisation du point de ventes LE E-COMMERCE
  • 26. 26 BIG DATA & E-COMMERCE   Connaissance client - Vue client à 360° l  Relation client 1-1 l  Scoring client par offre l  Ciblage client l  Next-Best-Action l  Anti-Churn l  Recommandations   Optimisation de l’offre l  Veille concurrentielle / optimisation tarifaire l  Cross-selling   Excellence opérationnelle l  Analyse sentiment utilisateur l  Détection des irritants technique - Métrologie l  Détection d’anomalies / fraudes QUELQUES ENJEUX Les technologies du Big Data
  • 27. 27 BIG DATA & E-COMMERCE   La vision client à 360° devient un enjeu stratégique l  Chaque client a des interactions avec votre marque au travers de plusieurs points de contact l  Via différents canaux : o  Web, mobile, téléphone, magasin   Pourquoi faire ? l  Conseil en magasin, par téléphone, service client l  Appétence prospect par offre l  Ciblage opération marketing l  Prospection B2B   Peu de valeur si on ne lui adosse pas de mécanismes d’analyse du comportement des clients / prospects l  Requiert l’analyse de volume de données considérables o  Ex: le clickstream d’un site web très exposé peut atteindre 1TO / jour l  Des outils spécifiques du Big Data permettent de procéder à de tels traitements USE CASE : VUE CLIENT À 360°
  • 28. 28 Index client à 360° VUE CLIENT A 360° ARCHITECTURE Clients Prospects Collecte Indexation données comportementales Smile_Modules : Système Big Data Un dispositif de collecte des données comportementales (web, in store, téléphone, …) A APIs API Vue Client à 360° API Ciblage client API Recommandations … Sources de données traditionnelles CRM Help Desk … Système de traitement Système de stockage / historisation
  • 29. BIG DATA & E-COMMERCE •  Calcul d’un score d’appétence par catégorie de produit •  Permet d’orienter la relation client lors des contacts 1 to 1 (in-store ou par téléphone) •  Permet d’établir des listes de prospection Ex: Tous les clients intéressés par le rayon « Jeux PS4 » Prospection automatique (mailing, notifications, …) ou sollicitation ciblée (téléphone) USE CASE : VUE CLIENT À 360° Chez Smile :   Le marketing créée des contenus à forte valeur ajoutée dont la consultation est un indicateur sur d’appétence   Relativement simple sur un système e-commerce : la fiche produit
  • 32. 32 MOTEUR DE RECHERCHE E-COMMERCE   Le moteur de recherche est souvent un élément clé de performance de votre e-commerce (70% des clients l’utilisent en moyenne)   Smile a développé une centaine de sites e-commerce l  Nous avons pu capitalisé un ensemble de bonnes pratiques et d’attentes récurrentes qui ne sont pas nécessairement prises en compte par les acteurs en place l  Notre expérience a montré que le moteur de recherche devait être maitrisé techniquement : o  Il s’agit d’un composant aussi central que la base de données. Les acteurs en place fonctionne pour la plupart sur un modèle SaaS … o  Chaque e-commerçant a des besoins uniques que nous devons être en mesure de prendre en compte. POURQUOI UN NOUVEAU MOTEUR ?
  • 33. 33 ELASTICSEARCH   Un moteur de recherche et d’analyse de données REST l  Construit sur Apache Lucene l  Remplacement de SolR   License Open Source l  Apache 2   Des fonctionnalités uniques l  Percolation l  Agrégations l  Intégration à Hadoop   Déploiement simple et apprentissage rapide QU’EST CE QUE C’EST ? Full text search Schemaless Real time indexing Real time analytics Distributed & High availability
  • 34. 34 ELASTIC L’ENTREPRISE COMMERCIALE   2 HQ l  US : Los Altos (USA - Californie) l  EU : Amsterdam (Pays-Bas)   Présent en France   Plusieurs projets Open Source (ELK) :   Très populaire l  8+ million downloads since 2010 l  > 500 000 downloads per month avg.   150 employés   Smile sera bientôt partenaire Elastic BusinessModel • Ventes de support et de formation ElasticSearch • 3 niveaux de support (Silver, Gold, Premium). Par nœud • Princiing basé sur le SLA Investors($120M) • Benchmark Capital $10M Series A, 2012 • Index Ventures $24M Series B, 2013 With participation from Benchmark Capital • New Enterprise Associates $70M Series C, 2014 With participation from Benchmark Capital and Index Ventures ElasticSearch KibanaLogstash
  • 36. 36 MAGENTO & ELASTICSEARCH   Amélioration de la recherche textuelle l  Contrôle fin des champs utilisés par la recherche et de leur pondération l  Recherche approchante et phonétique : l  Ex: chercher « Frankenshten » remonte les résultats pour « Frankenstein » FONCTIONNALITÉS CLÉS – MERCHANDISING Rich faceting toolkit l  Implémentation de facettes multiselect l  Filtres complexes : intervalles de prix, l  Règles d’affichage des facettes intélligentes l  Optimisations SEO   Framework d’auto-complétion l  Complétion des recherches populaires, de produits ou de catégories l  Templates personalisables (ex. : Affichage du prix des produits ou de leus image) l  Modèle de d’auto-complétion extensibles permettant aux développeurs de facilement ajouter leur propre suggestions (magasins, contenu CMS, …)
  • 37. 37 MAGENTO MODULE   Collecte de données comportementales : apprendre de ses clients l  Notre module collecte tous les parcours clients et créé une base de connaissance l  Rafraichissement des données en temps réel pour ne pas manquer la tendance l  Des règles d’optimisations moteurs basées sur la performance des produits (vues ou ventes) sont disponibles FONCTIONNALITÉS CLÉS – MERCHANDISING   Smart categories l  Construire des catégories en définissant des règles moteur et pas en sélectionnant les produits un par un o  Ex : «  Tous les produits en promotions et en stock » l  Interface d’administration des règles intuitives   Optimisations & tuning – Pertinence basée sur des règles l  Ajout de règles métiers pour influer sur la pertinence o  « Favoriser les produits en stocks » o  « Favoriser les produits d’une marque précise » l  Système extensible : les développeurs peuvent créer de nouveaux types de règles en quelques dizaines de lignes de code
  • 38. 38 ELASTICSEARCH & MAGENTO ARCHITECTURE Website Users Requêtes recherche Catalog Index Behavorial Data Index Website Usage Collecte données comportementales Indexation données produits Indexation données comportementales Smile_ElasticSearch Smile_VirtualCategories Smile_Tracker Smile_SearchOptimizer Modules Smiles : Smile Webtracker
  • 39. 39 ELASTICSEARCH & MAGENTO   Première release Open Source : cœur technique contenant l  Indexation, recherche et auto-completion l  Disponible sur GitHub   Compatibilité: l  Magento EE 1.13.x & 1.14.x etMagento CE 1.8.x & 1.9.x l  ElasticSearch : 1.5   Plus tard : l  Optimisations du moteur, mécanisme comportementaux l  Nouvelles fonctionnalités OPEN SOURCE https://github.com/Smile-SA/smile-magento-elasticsearch
  • 41. La digitalisation des points de vente est actuellement au coeur de toutes les problématiques des retailers. Ordinateurs, smartphones, tablettes, tv connectées... les consommateurs sont multi-équipés et multi-connectés. Ces évolutions technologiques ont modifiées leurs usages et leurs attentes. Les clients sont maintenant plus matures et demandeurs d'expériences clients enrichies et unifiées. Ils s’attendent à retrouver dans leurs magasins le digital auquel ils sont habitués au quotidien. LE « DIGITAL IN STORE »
  • 42. 42 DES USAGES QUI EVOLUENT… Sources : OnetoOne et Fevad DES USAGES QUI ÉVOLUENT Mon smartphone ? Mon "personal shopper » ! 15% des consommateurs scannent les produits in store 60 milliards pour le e-commerce en 2016, 10% du commerce de retail passera par internet, 10% des ventes se feront sur mobile Le smartphone permet de comparer les prix in store pour 24% des utilisateurs 50% des visites sur smartphone ont lieu pendant la visite du consommateur in store 55% C’est le taux de pénétration du mobile en France   Parce qu'on l'a toujours avec soi, le MOBILE est LE LIEN entre monde physique et virtuel
  • 43. 43 DES USAGES QUI EVOLUENT… Sources : OnetoOne et Fevad DES USAGES QUI ÉVOLUENT 90% du chiffre d’affaires du commerce de détail est réalisé en points de vente 23% des acheteurs sur internet se font livrer en magasin 83% des consommateurs préparent leurs achats sur internet 79% des consommateurs souhaitent que leur vendeur soit connecté 73% des consommateurs attendent qu’on les aide dans leur choix 56% des consommateurs souhaitent passer un bon moment dans le magasin
  • 44. DES CLIENTS QU’IL FAUT CAPTER A TOUTES LES ETAPES DE LEUR PARCOURS : AVANT – PENDANT – APRES LA VISITE EN MAGASIN Fonctionnalités Web to Store Vitrines interactives Mobile marketing Réseaux sociaux Tablettes vendeur Bornes interactives QR Codes, scan, beacons… Ecrans TV Digital entertainment Paiement mobile Community wall … Compte client Mobile marketing Réseaux sociaux Fonctionnalités Web to Store AVANT PENDANT APRES Digital in Store
  • 45. DES TECHNOLOGIES DE PLUS EN PLUS INNOVANTES
  • 46. 46 MarketplaceIn Store DIGITAL IN-STORE   Une réorganisation des données catalogue l  Passer de la dimension produits à la dimension offre l  Le web est en mesure de proposer les offres magasins l  Le magasin peut proposer des offres web comme des extensions de gamme (éventuellement de MarketPlace)   Une vision du client à 360° l  Qui doit permettre au vendeur d’assurer un rôle de conseil efficace en utilisant le parcours web des clients l  Identification du client unique web / in-store l  Collecte de données en magasin pour enrichir les futures expériences web   Des systèmes de données en mode API : l  Une grande variété de systèmes (mobile client, tablettes vendeurs, bornes clients, …) LES PRÉ-REQUIS Produit (eCommerce) Offre Magasin Paris Offre Merchant 1 Offre Magasin Lille Offre Merchant 2
  • 47. 47 DIGITAL IN-STORE   Actuellement en phase de conception fonctionnelle et technique   Objectifs : l  Transformer l’application mobile quand le client entre dans le magasin o  Nouveaux services comme l’appel à un vendeur l  Faciliter l’accès aux produits web dans le magasin o  Scanning, fiche produit enrichies l  Usage de la localisation in-store o  Orienter le client vers les produits vus en lignes o  Analyser le parcours des clients dans les magasins l  Autonomie du client o  Ex: paiement sur mobile, passage en caisse optionnel L’APPLICATION CLIENT
  • 48. 48 DIGITAL IN-STORE   Actuellement en phase de conception fonctionnelle et technique   Objectifs principaux l  Permettre au client d’accéder à des extensions de gamme et de procéder à sa commande sur le web l  Enjeux fort : identification du client sur la borne en magasin o  Via carte de fidélité + PIN o  En utilisant son mobile l  Configurateur de produit l  Storytelling / Showrooming : o  Fiches conseils o  Mise en scène de produits LES BORNES SELF-SERVICE
  • 49. QUESTIONS / RÉPONSES ??? VOTRE CONTACT COMMERCIAL : Michaël Colpin Smile Lille Mail : michael.colpin@smile.fr Tel : 03 66 72 82 23