Le document aborde l'importance des données massives, de l'analyse et des insights clients en tant qu'atouts stratégiques pour les entreprises axées sur le client. Il souligne la nécessité d'adopter une approche marketing centrée sur le client afin d'optimiser l'acquisition, les ventes et la fidélité. Enfin, il propose des recommandations pour tirer parti de ces informations à l'avenir.

1. The customer centric company
Big data, analytics and customer
insight as strategic assets to
leverage customer value
Gilles Venturi – Soft Computing
15/10/2012
Soft Computing – 55, quai de Grenelle – 75015 Paris – tél. +33 (0)1 73 00 55 00 – www.softcomputing.com

2. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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3. Soft Computing : Id
Leadership Innovation
Employee Turnover 2011 R&D/CA
400 35 M€ 10 %
Respon-
Quality
sible
Equities
Solid 16 M€
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4. Specialist : CRM, BI & Web
Customer differenciator CRM
BI Decision booster
Genetically Net WEB
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5. Services Continuum
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6. Helping the best-in-class
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7. Big data, they talk, we act
Who worked on 4
appliances un 2012 and
invested in R&D on
Hadoop
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8. Happy to share
Ecrire Echanger Discourir Enseigner
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51087212566428287/posts
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9. Want more ?
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10. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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11. Being a consumer today
18/12/2012 www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 18/12/2012 11

12. Crisis + technology = change
Behaviours Usage
Bargaining Screen culture
Contributing Real time
Grouping Information
Second hand Anywhere -
Renting anytime
Comparing
Expectations
Truth
Easiness
Involvement
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13. Brand-Customer relationship
3 times more
Friends & family recommandations are 3 times more
trusted thant advertising
HE DOES NOT TRUST BRANDS
ANYMORE
86%
9 out of 10 french consumer read others comments on
product on the Internet
15 persons
After a bad experieince, 64% declare they talk about it
with « about 15 persons ».
HE CAN HAVE A NEGATIVE
INFLUENCE
23%
One quarter of the people who had a bad experience
published a negative comment
15%
HE ZAPPS Only 15% declare they are « loyal to brands »
(Source INIT pour la journée de la fidélité).
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14. Technology shift : social
. 500 millions users each day
. 1h/day
. 60% Internet Users
. 100 000 tweets / minute
. 4% Internet Users
. 1,65 million French active users
Source : ebg.fr / Nov 2011
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15. Technology shift : mobile
(source : Observatoire nouvelle tendance 2011)
. 18 M mobile users (27% vs 55% in 2015)
. 9 M connected at least once a week
. 25% bought online using a mobile
. 3,4 connections / day
Europe
(source : Ipsos google 2011)
. 57% looking for infos before purchasing
. 29% looking for inspiration
. 23% looking for the best price
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16. Technology shift : ubiquity
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17. Technology shift : changing expectations
79% : reduction coupons
39% : Mobile eCommerce
41% custom advices
73 % POS geoloc
55% brand avant-premières
69% promotions
58% brand beaking news
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18. Customer power
The « Mad men » way The y generation way
Brand talks, market listens Each customer can talk and dialog
Brand had a monopoly on Customer takes the power
message transmission
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19. Lol
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20. www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 18/12/2012 20

21. Answer #1 : be long-term
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22. Answer #2 : Bring value
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23. Answer #3 : Be close
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24. Answer #4 : Act (truly) responsibly
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25. Brand Survival Kit
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26. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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27. Big data : facts
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28. Big data : explosion of connected things
Source : McKinsey
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29. Big data : testimony
« Since the inception of
ebay, not a single
data was deleted ! »
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30. Big data : making it possible
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31. Big data : big brother
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32. Big data : survey & segmentation
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33. Big data : sociodemo & marketing strategy
Age
Financial
capacities
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34. Big data : purchase history & One2one customization
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35. Big data : web navigation & retargetting
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36. Big data : taking comments in account
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37. Big data : geoloc for one2one mobile promo
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38. Big data : social network & prescription marketing
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39. Big data : device & mouse mouvements -> dynamic pricing
Source : wsj, June, 26, 2012
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40. Analytics : tentative definition
"The extraction of original useful information out of data " (Frawley &
Piateski-Shapiro),
"The discovery of new correlations, trend and models through the
filtering of a large volume of data" (John Page),
"Torture the available information until it talks " (Dimitris Chorafas)
a decision support process that extracts
knowledge out of databases
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41. Analytics : evolution
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42. Analytics : techniques
High Specialized Skills Generalized
Neural Networks
Genetic Algorithm
Prediction Performance
Bayesian Engines
Scores
Regression
Cluster
Decision Trees
Expert Systems
Association
Analysis
Textmining
Low
Low Results "readability" High
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43. Analytics : the process
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44. Analytics : time accelerates
10
9
Every x month 8
7
Unit : months
6
Targe volume
Event management 5
Unit : weeks 4
Just after
3
During
Unit : days 2
Unit : seconds
1
-
180 160 140 120 100 80 60 40 20 -
Analytical process time
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45. www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 18/12/2012 45

46. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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47. CVM : why bother ?
250
5 % of the customers
200 250 % of the profits
150
100
50
0
-50
-100
Profits
Niv 2
Niv 1 # Customer
Niv 0
Niv -1
Niv -2
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48. CVM : (one) academic view
n
 R  VAN ( ( M i  Ci  PM i  PPi )  F )
i 1
R : recruiting costs
Composante Exemple
R : coûts de recrutement VPC : coût global d'une campagne de recrutement
rapporté au nombre de recrutés (300 à 600 F)
n : relationship duration
VAN : valeur actualisée par le rendement des
capitaux visés par l ’entreprise
Sociétés cotées : cashflow/capitaux propres (10 à
40% selon les secteurs)
M : margin
n : nombre d'années de la relation Télécom mobile : 11 mois environ
C : management costs
M : marge brute générée par la relation Banque : environ 600 F/an pour un produit
d'épargne
PM : marekting costs
C : coûts de gestion
F : separation costs
PM : pression marketing sur le client Programme de fidélité : somme des coûts de
communication direct sur le porteur
PP : pression promotionnelle sur le client Grande distribution : somme des allocations de
promotions effectivement utilisées par le client
F : coûts de fin de la relation. Télécom mobile : valeur nette comptable du
terminal
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49. CVM : not so easy
Loyalty
Cross-selling
Future
Potential
Retention Value
Potential
Value
NAV
Spot value
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50. CVM : call for action
Churn anticipation
CVM prediction and resource allocation
n
 R  VAN ( (M i  C i  PM i  PPi )  F )
i 1
Promotion elasticity measure
A/B testing and response optimization
Channel preference monitoring and tuning
Segmentation and resource allocation
Cross-sell score
Best customer scoring and extrapolation on prospects
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51. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales
& loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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52. CVM : acquisition
Value (ie :
2+ eligible
products ?
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53. CVM : customization
Animation customized based on CV
segmentation
1. Lower marketing costs
2. Increase average baskets by 3
to 9 % depending on segments
3. Winback of 2 to 5 % of inactive
Customers
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54. CVM : service
Measures : 7 steps, 12 channels, 1 Satisfaction survey
Result : improved satisfaction / process re-engineering
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55. CVM : retention
Value
?
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56. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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57. Not just for
Internet companies
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58. Not just for CMO
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59. Not for everyone either
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60. Not just CMO :
A380 aisle quality @airbus
• Data : Process measures and output quality
• Analytics : identify the best production path
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61. Not just CMO :
Call center staffing @GDF
• Data : Call center logs
• Analytics : hourly call-center & emergency-team staffing
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62. Not just CMO :
shop layout @FNAC
• Basket analysis defines shop layout
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63. Not just CMO
shop location @pizza hut
Competition Potential Core market
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64. Not just CMO :
Predicting demand trends
• Data : classified ads, socio-demo, national stats
• Analytics : predicting real-estate demand
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65. Not just CMO
pricing a console @sony
• Data : survey, price & socio demo
• Analytics : optimum launch price
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66. Not just CMO
trafic regulation @atlanta
• Data : tweets
• Analytics : trafic congestion
prevention
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67. Not just CMO
cancer risk calculator @novartis
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68. SOMMAIRE
1. Introduction
2. C2B : consumer power
3. Customer Insight, analytics, Big data : overview
4. Customer value : various definition for various usage
5. Customer-Centric Marketing : leveraging acquisition, sales &
loyalty
6. Customer Insight driven company
7. What’s next
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69. Not so obvious
• What to fear : • What to expect :
– Public data policy – Transparency
– Privacy laws – Performance
– Property laws – Comfort
– Liability laws – Automated decision
– Skill shortage – Disruptive business
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