Téléchargé 97 fois
![LA BANQUE POSTALE
1 site Internet informationnel
adapté à tous les supports et cibles
Labanquepostale.fr
A P P
1 Application Mère
[Tablette / Mobile]
PROSPECTS / CLIENTS CLIENTS
+ 1 Espace Transactionnel
Clients
48,5 millions
visites /mois
37,5 millions visites
clients / mois
32
millions visites
clients / mois
W E B
@
LA BANQUE POSTALE](https://image.slidesharecdn.com/whatsnextperso1dec-151201153202-lva1-app6891/85/What-s-Next-Personnalisation-62-320.jpg)
Téléchargé parDigitasLBi Paris
What's Next Personnalisation
Le document discute de l'importance croissante de la personnalisation dans le e-commerce, mettant en avant des intervenants qui présentent des stratégies et des outils pour améliorer l'expérience client. Il aborde les défis liés à la collecte de données, les approches à adopter pour maximiser l'engagement et la conversion, ainsi que des témoignages d'entreprises comme Price Minister et La Banque Postale. Enfin, il souligne l'importance d'une personnalisation bien conçue pour maintenir une relation de confiance avec les clients dans un paysage numérique en constante évolution.
Contenu connexe
![[HUBDAY] IPG Mediabrands, DOOH + RTB : Math & Magic – the Coke example](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ipgmediabrands-doohrtb-150420042733-conversion-gate01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[MÉMOIRE] Améliorer l'image de marque d'une entreprise sur les médias sociaux...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/mmoirebourzatadrien-120607141918-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Similaire à What's Next Personnalisation
What's Next Personnalisation
- 1. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOIPARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi What’s Next PERSONNALISATION 1er Décembre 2015 #WhatsNextPerso
- 2. LES INTERVENANTS AUJOURD’HUI PatrickHERRMANN et Benoît BOURDON, CTO et Head of Product Price Minister Mathieu MORGENSZTERN, CEO France et Europe West – DigitasLBi Héloïse BELDICO, La Banque Postale - @HBO75005 Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBi Sébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & Target Jean-Marc Antuszewicz, Head of Data - DigitasLBi
- 3. SOMMAIRE 1. La personnalisation: un enjeu majeur - Mathieu MORGENSZTERN 1. Les impératifs en 2016 – Jean-Marc ANTUSZEWICZ 2. La data au cœur de la personnalisation – Dan HUGHES 3. Le témoignage de Price Minister – Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON 4. Le témoignage de La Banque Postale – Héloïse BELDICO 5. Les outils de la suite Adobe – Sébastien MORALDO 6. De l’ambition à la réalité - Jean-Marc ANTUSZEWICZ
- 4. Mathieu MORGENSZTERN CEO Franceet Europe West - DigitasLBi 1. LA PERSONNALISATION : UN ENJEU MAJEUR #WhatsNextPerso
- 7.
- 8. POUR LE E-COMMERCEEN PARTICULIER, UNE MENACE: PERDRE LE LIEN AVEC LE CLIENT 20 000 nouveaux sites marchands en 2013! Presque 50% de ‘taux de rebond’ sur la Home Page Une érosion générale du panier moyen Le comportement ‘zappeur’ est devenu la norme
- 9. RE-CRÉER UN LIENINTIME AVEC LES CONSOMMATEURS PERTINENCE PERSONNALISATION =
- 10. DE NOUVEAUX MODELES LANOTIFICATION
- 11. L’ENTERTAINMENT « SUR MESURE» France TV ZOOM DE NOUVEAUX MODELES
- 12. L’INFO PERSONNALISEE Matinale Le Monde DENOUVEAUX MODELES
- 13. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOIPARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi 2. LES IMPÉRATIFS EN 2016 Jean-Marc Antuszewicz, Hea d of Data - DigitasLBi #WhatsNextPerso
- 14. UNE IDEE RECUE: PERSONALISATION = BIG DATA
- 15. QUALIFIER LES UTILISATEURSPROGRESSIVEMENT Temporal, environmental, Browsing behaviour, Temporal, Environmental, referrer Customer profile, Transaction data Logged in state About me…progressive profiling uses a combination of in-session progressive disclosure with iterative data capture. The principle ‘infer as much as you can, don’t ask too much too soon’. 1st time visitor Returning visitor Registered user Browsing behaviour + Temporal, Environmental, referrerIn Session Browsing IMPLICITEXPLICI T
- 16. UNE AUTRE IDEERECUE… LA PERSONNALISATION, C’EST POUR LES E-RETAILERS
- 17. LA PERSONNALISATION POURADAPTER LES MESSAGES AUX AUDIENCES How did people exposed to perso experience convert better than an audience exposed to Default one? Requested a TDR +33% Searched a dealer +19% Downloaded an EBR +20% Price Adoption Daily running costs Operationnability MESSAGEPERSONALIZATION
- 18. LES APPLICATIONS DELA PERSONNALISATION PERSONNALISATION Sites, Apps, Retail Campagnes, programmes relationnels Produits, Services Media / Programmatique Contenus
- 20. 3 DIMENSIONS-CLES POURVOS PROJETS DE PERSONNALISATION Pensé pour le MOBILE Conçu en OMNI-CHANNEL Délivré en REAL-TIME
- 22. Exemple : L’OrealMakeUp Genius
- 23. CONÇU EN OMNI-CHANNEL desFrançais pensent que d'avoir la possibilité de comparer et d’obtenir plus d'informations sur les produits via leur smartphone dans le magasin peut influencer leur décision d'achat. 67% SHOWROOMING en France en 2014: Source: Connected Commerce Research – 2014 - France
- 24. DELIVRÉ EN REAL-TIME «RELEVANCE HAS A DEADLINE » * * * * * Le temps qu’il faut pour qu’un lien reçoive la moitié des clics qui recevra en totalité Source: http://blog.bitly.com/post/9887686919/you-just-shared-a-link-how-long-will-people-pay
- 25. Exemple : LaBanque Postale – À mon Echelle
- 26. 3. LA DATAAU CŒUR DE LA PERSONNALISATION – LES CAS DIGITASLBI Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBi #WhatsNextPerso
- 27. PERSONALISATION IS ONLYAS GOOD AS YOUR DATA AND ANALYSIS Sources of Data Client First Party • CRM • Browsing History • Transaction Logs • Other Behavioral Logs Purchased Third Party • Behavioral Segments • Propensities • Demographics Partner Data • Virtually Anything! PRO Unique and proprietary CON Narrow view of customer PRO Easy to acquire CON Not unique and differentiating PRO Highly unique & differentiating CON Very difficult to acquire
- 28. 28 WE’VE DONE THEHARD WORK ALREADY THIRD PARTY DATA PARTNER DATA FIRST PARTY DATA OPTIONAL CLIENT ONBOARDING PRIVACY COMPLIANT MATCHING BIG DATA ENVIRONMENT APPS APPS APPS APPS
- 30. 30 IMMENSE GLOBAL SCALE Completebrowsing and search histories for millions of users globally In-app usage data for millions of devices Hundreds of millions of monthly location signals Tens of millions of points of interests And much more
- 31. CONNECTED AT THEINDIVIDUAL LEVEL
- 32. DELTA AIRLINES: IDIOMPINPOINTED THE SWITCHERS competitor loyalists splitters delta loyalists
- 33. L’OREAL: IDIOM ALIGNEDTV IMPRESSIONS TO PRODUCT SALES
- 34. PANDORA: IDIOM FIGUREDOUT WHO IS LOYAL
- 35. VOLVO: IDIOM DEFINEDTHE COMPETITION
- 36. KEYS TO PERSONALISATIONSUCCESS USING IDIOM Start with the core questions you should know about EVERY customer and prospect • Share of wallet (how much spend am I capturing) • Loyalty (is my customer flirting with my competitors) • Satisfaction (is my customer delighted) • Conversion propensity (how likely is this purchase) Use modeling/scoring to achieve scale Use probability to data-inform traditional channels
- 37. 4. LE TEMOIGNAGEDE PRICE MINISTER Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON, CTO et Head of Product Price Minister #WhatsNextPerso
- 38. Rakuten PriceMinister L’achat -vente c’est sérieux
- 39. 10 millions devisiteurs uniques par mois 20 millions de membres (acheteurs & vendeurs) 20 millions de références produits avec stock (vendeurs professionnels et particuliers) Une compétition féroce...
- 40. Il est cléde se différencier !
- 41. Les meilleurs prix Une offre riche et complète Unerelation de confiance avec les utilisateurs
- 42. Mais ce n’estpas suffisant...
- 43. ❝ Shopping isentertainment! ❞ Hiroshi Mikitani
- 44. Proposer à l’utilisateurune expérience unique, personnelle et engageante
- 45. En 2014, PriceMinister entre dans l’èrede la personnalisation
- 46. Maximiser les revenuesgrâce à la personnalisation
- 47.
- 48. La Personnification #1 Créerde l’engagement !
- 49. La Personnalisation #1 Apporterla bonne information à chaque instant à chaque client
- 50. Personnalisation + Personnification Confiance Engagement Appropriation Efficacité Créerde la valeur de manière pérenne
- 51. Adapter l’offre Visiteurs venant deGoogle Shopping Autres visiteurs Visiteurs en provenance de Shopbots 200 000 visiteurs / jour +5 % de conversion
- 52. Communiquer de façonciblée Visiteurs sur la page Vendre n’ayant jamais vendus 20 000 visiteurs / jour +10 % de mises en vente
- 53. Capitaliser tous lescomportements Visiteurs cherchant des produits qui n’existent pas sur PM 25 000 visiteurs / jour +21 % de revenu média
- 54. Contextualiser le contenu Nouveaux visiteurs: une offre de bienvenue Visiteurs connus : pédagogie sur le programme de fidélité Visiteurs prospects 65 000 visiteurs / jour +1 % de prospects converti
- 55. Engager le visiteur Visiteursprospects 65 000 visiteurs / jour Collecte de leads Nouveaux visiteurs ayant vus 3 pages
- 56. Et nous restonsinnovants !
- 57. Premiers pas versles technologies prédictives Ciblage avancée Détecter une affinité pour l’occasion ou la mise en vente Machine Learning Optimiser les mises en vente, ne pas dégrader le taux de conversion
- 58. Messaging Temps réel Personnalisable (mail, sms,push, tel …) Social & Sharring economy Personnification de toutes les interfaces Virage fort vers le communautaire
- 59. 5. LE TEMOIGNAGEDE LA BANQUE POSTALE Héloïse BELDICO-PACHOT, La Banque Postale @HBO75005 #WhatsNextPerso
- 60. Un positionnement digital: ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 61. @labanquepostale @HBO75005 Développer lesusages > multiplier les occasions de contact LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 62. LA BANQUE POSTALE 1site Internet informationnel adapté à tous les supports et cibles Labanquepostale.fr A P P 1 Application Mère [Tablette / Mobile] PROSPECTS / CLIENTS CLIENTS + 1 Espace Transactionnel Clients 48,5 millions visites /mois 37,5 millions visites clients / mois 32 millions visites clients / mois W E B @ LA BANQUE POSTALE
- 63. Un positionnement digital: ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE h Labanquepostale.fr La banque la plus visible sur Google en SEO LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 64. Taux de clicsmoyen sur les bannières : 1.86% 4.5% en post-visite Taux d'ouverture moyen e-mails : 25% 45% en post-visite 30 campagnes clients ciblées / mois sur les espaces sécurisés 25 000 demandes de Rendez-vous / mois LA BANQUE POSTALE
- 65. 1 App personnalisée etpersonnalisable sur Smartphone et Tablette LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 66. @labanquepostale @HBO75005 Nous pensonsles nouveaux services avec les collaborateurs et les clients au cours d’expérimentations impulsées via les Réseaux Sociaux et la plate-forme collaborative clients LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 67. Expérimentation Pages Facebook Conseillers « LaBanque Postale mise plus que jamais sur les réseaux sociaux pour cultiver son lien de proximité avec ses clients. » - Les Echos Plus de 50 conseillers testeurs, et de plus de 1 200 clients LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
- 68. @labanquepostale @HBO75005 Nous pensonsles nouveaux services avec les collaborateurs et les clients au cours d’expérimentations impulsées via les Réseaux Sociaux et la plate-forme collaborative clients LBP investit le territoire du Real Time Marketing sur Twitter, avec la génération temps réel de messages en réaction à l’actualité. #aMonEchelle 20 tweets publiés et vus + de 5 millions de fois, + 71% de trafic sur les pages du site liées aux tweets, LA BANQUE POSTALE
- 69. 6. LA OUTILSDE LA SUITE ADOBE Sébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & Target #WhatsNextPerso
- 70. LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE Lille Paris Nantes Bordeaux Grenoble Ciblersur une seule variable
- 71. Surf VTT Yoga Run Rando Personnaliser sur 2 variables(geo + visites précédentes) LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE
- 72. • Variables desources • Variables comportementales • Variables Offline • Variables de temps, d’environnement, de géographie Quel segment est prioritaire? Combien de variables pouvons-nous utiliser pour définir une stratégie de personnalisation performante? LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE
- 73. Age Sexe Type de device région Comportementde Search segment Affinité produit navigateur Comportement de navigation Moteur de décision Personnalisation Temps réel LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
- 74. LA PERSONNALISATION AVECLA SUITE ADOBE Variables temporelles + Heure de la journée + Jour de la semaine + Récence + Fréquence Variables de source + Domaine référent + Id de campagne + Affilié + Réseaux sociaux + Search (payant et naturel) + Trafic direct / bookmarks + Social graph / login Variables offline + CRM + Conversion Offline + Données 3rd-party + Programmes de fidélité Variables d’environnement + Adresse IP + Pays + Zone horaire + Type de device + Système d’exploitation + Navigateur + Résolution d’écran Variables comportementales + Client / Prospect + Nouveau / Ancien visiteur + Chemin de visites précédentes + Intérêt produit + Recherches + Achats en ligne passés + Exposition aux campagnes passées + Réactions aux campagnes passées Quelles données pour la personnalisation algorithmique?
- 75. ADOBE TARGET –LES BÉNÉFICES Facile d’accès • Interface Wiziwig • Workflow prédéfini • Facilement paramétrable • Données Tierces : BDD CRM, DMP,… • Solutions Marketing Cloud • A/B testing • MVT • Personnalisation • Recommandation Dédiée au Marketing OuverteComplète
- 76. Personnaliser DélivrerAnalyser Analytics TargetCampaign LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
- 77. Hausse du tauxde conversion* + 32 % + 41 % Jusqu’à 41% de hausse de conversion entre la population ciblée et le groupe de contrôle! * Nombre de réservations / volume de visiteurs Recommandation sur la Home Page LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
- 78. 78 L’internaute reçoit unmail de relance qui l’invite à poursuivre sa recherche et finaliser sa réservation ANALYTICS segmente en fonction des données de navigation TARGET personnalise les offres de restaurants en fonction des données de navigation et des données CRM et affiche des recommandations ANALYTICS détecte l’abandon de panier et envoie un flux à CAMPAIGN Au cours de sa visite, il consulte des restaurants sans finaliser sa réservationUn membre consulte le site CAMPAIGN déclenche un email personnalisé en H+2 en fonction de ses recherches et des données CRM LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
- 79. Personnalisation en « ONETO ONE » de la pression commerciale GÉOMARKETING PUSH MOBILE EN TEMPS RÉEL et GÉOLOCALISÉ PERSONNALISATION des programmes de CYCLE DE VIE PERSONNALISATION du CONTENU en fonction DEVICE Et demain… LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
- 80. Jean-Marc Antuszewicz, Hea dof Data - DigitasLBi 6. DE L’AMBITION A LA REALITE #WhatsNextPerso
- 81. LE MODELE DEMATURITE DE LA PERSONNALISATION Maturité People Process Products Outcomes BASIQUE MEDIUM AVANCÉ Reporting et optimisation par canal Reporting consolidé Management de campagne ‘vertical’ Vue unique du consommateur Management cross-fonctionnel (Experience Manager) Data analysts Data scientists / experts par canal Département Business intelligence Real-time, omni-channel personalizationMulti-channel customization Optimisation de campagnes - asynchrone Analytics Target Campaign Analytics Target Campaign Experience Audience Analytics Target Campaign Social Experience Audience Media Optimizer
- 82. 4 • Plan papierutilisé par les enfants • Info temps d’attente • Jeux Coupe-file PRÉFÉRENCES PARC • Fiches attractions très simples • Favoris, parcours personnalisés • Plan ultra simple, uniquement attractions • Temps d’attente • Jeu mobile coupe-file comme motivation à télécharger l’appli PRÉFÉRENCES MOBILE • Information meilleur prix à 7 jours • Information affluence, calendrier • Incitation téléchargement appli lors de la commande • Information et planification spectacles • Incitation restauration PRÉFÉRENCES WEB DESKTOP • Informations pratiques : affluence, accès au parc, prix des billets • Un plan simple d’utilisation pour les enfants • Information temps d’attente USAGE PREMIER • Eviter l’affluence • Laisser les enfants s’organiser • Bien gérer le temps pour faire le maximum d’attractions. • Se retrouver facilement en cas de séparation. • Veiller à la sécurité des enfants OBJECTIFS • Inquiétude : affluence • Trop d’attente aux principales attractions • N’a pas vu l’information à propos de l’appli, sinon il l’aurait téléchargé • Manque de temps : ils sont arrivés au Parc un peu tard dans la journée BLOCAGES / FRUSTRATIONS • Faire plaisir aux enfants pendant les vacances, avec une demi-journée sympa de sortie en famille • Une sortie assez proche de leur domicile et facile d’accès • Ballade dans un environnement arboré • Un parc plus naturel et humain que son concurrent direct • Des sensations fortes MOTIVATIONS Préférence pour le Parc Astérix : plus naturel, plus humain, moins usine, moins commercial POURQUOI LE PARC ? Surtout une visite pour faire plaisir aux enfants, pendant les vacances UTILISATEUR FINAL • Sa femme • Ses collègues et amis • TV, Radio, presse INFLUENCEURS SON PROFIL COMPORTEMENTAL SES PREFERENCES pilote et sociable PASCAL, 42 confiant et attentif CSP - PAS D’APPLI NON TECH MULTI VISITE ANCIENNE ACHAT EN LIGNE EN VOITURE RECHERCHE WEB INFOS PRATIQUES PREPARATION PAS DE PREPARATION PARCOURS AVEC PLAN ORIENTATION UN PEU AVEC UN PLAN FILE D’ATTENTE DISCUSSIONS REPAS PAS DE REPAS RESEAUX SOCIAUX PAS SOCIAL MOBILE APPELS, SMS, PHOTOS Marine Paul 14 12 Milena 1/ LES PERSONAS – UNE CONNAISSANCE FINE DE L’UTILISATEUR Parcs Asterix - Personas
- 83. 2/ LES SEGMENTS– UNE APPROCHE PRAGMATIQUE
- 84. 3/ ROADMAP – UNEMISE EN PLACE PROGRESSIVE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 DefinitionImplementationAnalyse Pilote Personas Segments Objectifs Analyse de l’existant Plan de test analyses Déploiement (canal, segments) Bilan Reco déploiement Plan de test analyses Paramétrage outils Paramétrage outils Bilan Reco déploiement
- 85. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOIPARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi MERCI #WhatsNextPerso
Notes de l'éditeur
- #4 La perso fait peur par la complexité qu’elle peut entrainer X% des responsables xx ne veulent pas l’implementer par peur de Le temps moyen d’un projet de perso = … X% des projets de perso plantent?
- #7 En un an l’usage des Ad blockers a grimpé de 40% Ils représentent aujourd’hui 1/3 des utilisateurs dans certains marchés Symptomatique de la méfiance qui s’est instaurée dans l’esprit des consommateurs. Leur expérience a tendance à se dégrader. Ils perdent du temps et se sentent harcelés. Ils deviennent plus volatiles, moins attentifs…. Plus prompts à aller chez le moins cher. ONE CLICK AWAY Il faut recréer de la valeur Mea Culpa du président de l’IAB Scott Cunningham : « dans un contexte économique miné par l'explosion de la bulle tech et l'érosion des budgets publicitaires, tous les efforts se sont concentrés sur l'optimisation du revenu chez les éditeurs et les outils d'hyper-targeting permettant de préserver les CPM. Une débauche de technologie qui a eu pour effet de ralentir et dégrader considérablement l'expérience utilisateur, tout en vidant les batteries des smartphones et tablettes. "En y repensant, notre volonté de gratter quelques centimes nous a sans doute coûté plusieurs dollars en matière de fidélité du consommateur » »
- #8 On est entré dans une ère de l’Attention partielle continue (Linda stone Microsoft). Une ère où, à tout instant, on subit la pression d’un possible, un possible accessible car là, et peu engageant, d’une autre activité qui peut nous déranger, nous divertir: un SMS reçu, un appel, une alerte sur votre smartphone… le volume d’activités potentielle s’est multiplié, notre volume d’attention divisé à proportion. Le multitasking est un concept des 5 dernières années.
- #9 LA concurrence s’intensifie plus de 20 000 nouveaux sites marchands ont vu le jour en 2013 ! en parallèle, le nombre de nouveaux internautes augmente très peu dorénavant, tout comme celui des e-acheteurs. Il devient plus difficile et plus onéreux d’acquérir de nouveaux clients. Les cLients sont des professionneLs de LA compArAison Le concurrent n’est qu’à un clic. de ce fait, la guerre des prix fait rage et le panier moyen baisse, mois après mois (-4% en un an au 1er trimestre 2014 d’après la Fevad).
- #10 Pertinence = win win entre ce que délivre la marque (plus de simplicité, plus de rapidité, moins de proximité…) et ce qu’elle peut demander à ses consommateurs
- #11 Multiplication des écrans, des sollicitations (on reçoit en moyenne x push par jour et y emails par jour). Surpression commerciale. Et pourtant notre cerveau a toujours la même capacité de traitement! Comment lui faciliter la tâche, lui permettre de résoudre des tâches plus rapidement, efficacement? « Ras le bol » VS pléthore de communication indifférenciée. https://www.youtube.com/watch?v=U88Ya9krtBk&index=4&list=PLsRNoUx8w3rPCQOnoCHxDJPVjLrgyLfnj 10 facts about banner ads: Over 5.3 trillion display ads were served to U.S. users last year. (ComScore) 14. 25-34-year olds see 2,094 banner ads per month. (ComScore) 2. That’s 1 trillion more than 2009. (ComScore) 3. The typical Internet user is served 1,707 banner ads per month. (Comscore) 4. Click-through rates are .1 percent. (DoubleClick) 5. The 468 x 60 banner has a .04 percent click rate. (DoubleClick) 6. An estimated 31 percent of ad impressions can’t be viewed by users. (Comscore) 9. Up to 50 percent of clicks on mobile banner ads are accidental. (GoldSpot Media)
- #12 Multiplication des écrans, des sollicitations (on reçoit en moyenne x push par jour et y emails par jour). Surpression commerciale. Et pourtant notre cerveau a toujours la même capacité de traitement! Comment lui faciliter la tâche, lui permettre de résoudre des tâches plus rapidement, efficacement? « Ras le bol » VS pléthore de communication indifférenciée. https://www.youtube.com/watch?v=U88Ya9krtBk&index=4&list=PLsRNoUx8w3rPCQOnoCHxDJPVjLrgyLfnj 10 facts about banner ads: Over 5.3 trillion display ads were served to U.S. users last year. (ComScore) 14. 25-34-year olds see 2,094 banner ads per month. (ComScore) 2. That’s 1 trillion more than 2009. (ComScore) 3. The typical Internet user is served 1,707 banner ads per month. (Comscore) 4. Click-through rates are .1 percent. (DoubleClick) 5. The 468 x 60 banner has a .04 percent click rate. (DoubleClick) 6. An estimated 31 percent of ad impressions can’t be viewed by users. (Comscore) 9. Up to 50 percent of clicks on mobile banner ads are accidental. (GoldSpot Media)
- #13 Multiplication des écrans, des sollicitations (on reçoit en moyenne x push par jour et y emails par jour). Surpression commerciale. Et pourtant notre cerveau a toujours la même capacité de traitement! Comment lui faciliter la tâche, lui permettre de résoudre des tâches plus rapidement, efficacement? « Ras le bol » VS pléthore de communication indifférenciée. https://www.youtube.com/watch?v=U88Ya9krtBk&index=4&list=PLsRNoUx8w3rPCQOnoCHxDJPVjLrgyLfnj 10 facts about banner ads: Over 5.3 trillion display ads were served to U.S. users last year. (ComScore) 14. 25-34-year olds see 2,094 banner ads per month. (ComScore) 2. That’s 1 trillion more than 2009. (ComScore) 3. The typical Internet user is served 1,707 banner ads per month. (Comscore) 4. Click-through rates are .1 percent. (DoubleClick) 5. The 468 x 60 banner has a .04 percent click rate. (DoubleClick) 6. An estimated 31 percent of ad impressions can’t be viewed by users. (Comscore) 9. Up to 50 percent of clicks on mobile banner ads are accidental. (GoldSpot Media)
- #15 La perso fait peur par la complexité qu’elle peut entrainer X% des responsables xx ne veulent pas l’implementer par peur de l’echec Trop d’efforts sur achat de systèmes vs dimension opérationnelle et expertises Procéder par étapes avec une perspective de déploiement à 3 ans X% des projets de perso plantent?
- #17 On a tous entendu parler des fameux collaborative filtering / moteurs de recommandations chez Amazon / Netflix, de la machine à convertir qu’est Criteo… La perso ne se limite pas à des larges catalogues produits Les champs d’applications sont multiples
- #20 My MTV: Construire sa chaîne selon ses préférences Moteur de recommandation Omnichannel
- #21 On a tous entendu parler des fameux collaborative filtering / moteurs de recommandations chez Amazon / Netflix, de la machine à convertir qu’est Criteo… La perso ne se limite pas à des larges catalogues produits Les champs d’applications sont multiples
- #22 Mobile car 1ere interface d’accès pour vos clients L’interface d’EXPERIENCE, de plus en plus (reconnaissance faciale, realité augmentée, etc.) Et ouverture aux données de localisation -> territoire riche et pertinent contextuellement (au travail, pendant la journée…)
- #23 MakeUp Genius L’Oreal 14 million times since its launch in 2014 and has driven more than 250 million virtual product trials. By making experimenting, sharing, and purchasing seamless and fun, the company is rolling out a highly sticky journey that builds loyalty to L’Oréal products.
- #25 xx
- #51 Sinon Sans personnification, personnalisation = big brother ! fuite des users Sans personnalisation = joli mais inutile ! infidélité des users
- #56 Et pleins d’autres … retargeting de paniers abandonner ?
- #59 Pour accompagner l’accentuation des personnalisations ..
- #82 1 A/B – MVT Testing Web-centric report (desktop, mobile, tablet) 2 Real-time alerting / analytics Campaign optimization per channel Basé sur des règles campagnes Web-centric reports enriched with other 1st party data (consumer / social…) 3 Omni-channel reporting and attribution Omni-channel and real-time personalization (on- & off) Segmentation automatique Personnalisation en temps réel Dynamic Experience Generation Basé sur des profils
- #87 1 A/B – MVT Testing Web-centric report (desktop, mobile, tablet) 2 Real-time alerting / analytics Campaign optimization per channel Basé sur des règles campagnes Web-centric reports enriched with other 1st party data (consumer / social…) 3 Omni-channel reporting and attribution Omni-channel and real-time personalization (on- & off) Segmentation automatique Personnalisation en temps réel Dynamic Experience Generation Basé sur des profils