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Matinale Marketing omnicanal
16/04/2019
© 2
Soft Computing
© 4
Profil
SPECIALISTE
100 %
Data Sciences & Tec
Marketing Intelligence & ROI
Expérience Digital & Omnicanal
RECONNU
80 %
CAC40 clients
200 clients actifs
HUMAIN
400
Consultants
25 nationalités
EXPERT
1/3
Retail–Finance-
Services
DYNAMIQUE
7 %
MB ‘17 vs 2016
41 M€ CA
INNOVANT
9 %
R&D
/CA
GLOBAL
21 %
CA International
30 pays servis
© 5
Vision : la data a déclenché une disruption des liens de l’individu à la
marque
Explosion du volume
et des types de data
exploitables
Réaction en chaîne
sur la puissance du
prédictif
Nouveaux modèles
d’expérience et de
relation client
Mutations des
comportements et
des attentes client
© 6
Mission : appliquer le meilleur des sciences et des technologies de la
data et du digital pour transformer le marketing et l’expérience client
Appliquer le
meilleur des
sciences et des
technologies de
la data et du
digital
pour transformer
le marketing et
l’expérience
client
Data
Placer la data au cœur
du marketing mix
Audience
Augmenter le ROI des
média digitaux
Expérience
Enrichir l’expérience
omnicanal
Marketing
Développer
la valeur client
© 7
Compétences : un assemblage unique d’expertises pointues
Search
Display
email
Social
Fidélité
Adtech
Martech
Campagnes
Mobile
Customer Insight
Data
Scientists
Digital
Marketers
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Mobile UX
Dataviz
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Data Mining
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Image Mining
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Experts
Business
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Offres : apporter du contenu au sein d’offres de services structurées
Data Audience ExpérienceMarketing
Retours d’expérience – Expertises pointues – Séniorité
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Data Audience ExpérienceMarketing
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Science à la valorisation des
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omnicanal, et déploiement du
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opérationnelle d'une DMP.
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datamarketing à partir de
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campagnes multicanal et
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d’audiences.
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multi-marque, multi-canal et
du référentiel client unique.
Plate-forme CRM et
marketing client
internationale multi-marques.
© 11
Ecosystème : exhaustif et large
Business
Data
Sciences Analytics
Data
Management
Infra-
structures
Data
Sources
Adtech
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Martech
UX
Machine Learning
Collaboration
Data Mining
DataViz
Attrib Contrib
Tag Management
Web Analytics
DMP
Big Data
Data Quality
ETL ESB
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Adobe Suite, AngularJS,
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Facebook Ads, Google Suite,
IBM Commerce, Mtarget,
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IBM Watson, Keras, Mahout,
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Des cursus de renom animés par nos consultants
Executive Master
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Recruteur de talents : 100 CDI à pourvoir cette année Contact : recrutement@softcomputing.com –
http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi
Search
Display
email
Social
Fidélité
Adtech
Martech
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Customer Insight
Data
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Digital
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constat
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UN CLIENT TOUJOURS PLUS
EXIGEANT ET VOLATILE
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Le client a changé...
Omniconsommateur
Hyper connecté
4h48 sur internet chaque jour
Mobile : 1er écran de connexion & 34 M /j
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Hyper informé
88% font des recherches en ligne (pré-achat)
77% consultent les avis client
75% comparent les prix & leur smartphone
Influenceur
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systématiquement & env. 15
Se méfie des marques
61% combinent les informations de la marque
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27% font plus confiance aux avis clients (blog,
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Volage
84% de moins en moins fidèles aux marques
64% abandonnent une marque/enseigne après
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Exigeant
1. Rapidité de livraison
2. Prix compétitif et aligné (magasin/webstore)
3. Flexibilité des retours
© 19
Hyper connection & omnicanalité : 8 écrans/foyer en moyenne
• 5,2 millions d’objets connectés vendus en France
• 60% des français se servent d’un smartphone en magasin
avant et pendant l'achat
• 30% des français souhaiteraient avoir accès à une tablette librement
en magasin pour pouvoir commander les articles indisponibles
• 54% des e-acheteurs pratiquent le show-rooming
© 20
Le réseau physique toujours au cœur de l’omnicanalité
Parmi les consommateurs français :
✓ 42% sont des web-roomers
✓ 23% des store-shoppers
✓ 38% des e-acheteurs pratiquent
le click & collect
✓ 24% optent pour la e-reservation
& paiement en magasin
© 21
Son parcours d’achat devient (très) complexe à suivre pour les marques
Un parcours séquentiel vs. linéaire
Comparatif
d’offres
(Web)
Achat ou
abandon (Web,
magasin, Appli)
Interactions post
achat (SAV, RS,
Magasin)
Recherches &
information
(Web, magasin,
mobile)
Consultation avis
clients (Web,
mobile, RS,
relations du client)
Fidélisation
ou abandon
Utilisation &
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Complexité des
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connaissance
difficile
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contrôlée la plupart du
temps
Accompagnement post
achat parfois limité
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campagne institutionnelle : Contenu
décalé VS besoin client
Campagne
Marketing
Campagne
Marketing
Contenu rarement
personnalisé / l’expérience
client (achat, utilisation,
comportement)
Campagne
Marketing
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campagne suite
identification du client,
mais le plus souvent sans
contextualisation locale
et/ou ciblées
© 22
DES COMPORTEMENTS QUI
OBLIGENT A ALLER VERS
L’OMNICANALITE
© 23
L’omnicanalité, pour quels enjeux ?
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Reprendre la main sur les informations & maîtriser la
communication
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En finir avec les ruptures de canaux
© 24
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➔ Oui, si le parcours est pensé globalement
Des français pensent que l’ominicanalité est une
priorité dans leur parcours
Source : LSA/Hipay «Commerce connecté» Septembre 2018
71%
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celle-ci ne propose pas un parcours Omnicanal
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Je visite la page produit
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PUSH
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retargetting et du plan marketing
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© 30
La face cachée et la face visible de l’Expérience Client
The Iceberg Analogy Of A Brand
© Copyright Showeet.com
MESSAGE PERSONNALISÉ
CONNAISSANCE CLIENT
VISIBLE
NON VISIBLE
= OFFRE, VISUEL, SERVICE,
CONTENU (ADAPTÉ, TEMPORALISÉ)
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APPLICATIONS
DATA
PROCESSUS
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© 31
LA DATA AU CŒUR DE
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© 32
les données
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© 33
les données
collectées et
analysées
© 34
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© 35
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© 36
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© 37
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70 % créées par
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© 38
Il faut cadrer ses besoins en terme d’utilisation des données clients en
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nécessaires pour l’animation
On a besoin d’un volume de data
minimum pour le faire
© 39
Une architecture autour d’un
socle data unifié
© 40
Les différents canaux et univers nécessitent d’être synchronisés
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analytics
CRM
DMP
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© 41
Pour répondre aux enjeux de demain
ACTUELLEMENT DEMAIN
1. Une connaissance client exhaustive
2. Une relation client omnicanal à chaud
3. Une activation personnalisée et fine
« tous clients » sur des signaux faibles
(évènements et univers de besoins )
4. Un « time to market » efficient
1. Une connaissance client partielle
2. Une relation client multi canal à froid
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4. Une productivité opérationnelle à
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© 42
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La Customer Data Platform : Matrice Data & interactions
Identités
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Master
Customer
Data
Real Time
Customer
DB
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360°
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© 43
Quels rôles pour quels outils ?
1st party data, informations de conversions clients, utilisée
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3rd party data, informations de navigation anonymes mais
réconciliées avec des données non anonymes quand cela est
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interactions), données activables, utilisée pour alimenter les
outils CRM et DMP
CRM
DMP
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© 44
L’OMNICANALITE EST AUSSI UN
PROJET D’ORGANISATION
© 45
Les Directions impliquées
Marketing Digital Service Sales Data DSI RH
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indépendamment en silos
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propres objectifs, peu de
communication entre directions
NEW
© 46
Les principales questions
Qui pilote l’activité ?
Comment éviter la
cannibalisation entre
les différents canaux ?
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informatiques en lien
avec l’omnicanalité ?
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objectifs business pour chaque canal ?
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mise en place d’un
moteur de décision, d’un
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choisit les priorités ?
© 47
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omnicanale & centrée client
Donner la visibilité/
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les équipes, permettre aux
directions CRM, Marketing,
Sales de travailler
ensemble au service du
client
© 48
Quelques pistes
… travail sur les incentives et le suivi des performances
Mettre à profit le temps réel qui devient la norme de l’omnicanalité pour mieux
mesurer la performance et réagir très rapidement
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suivi de l’engagement client
Par exemple : incentiver les commerciaux sur
les ventes physiques et web ; incentiver le site
web également sur les ventes physiques
la satisfaction clientl’omnicanalité
Mettre en place des incentives / Changer les indicateurs de mesure de
performance pour encourager :
© 49
Et au niveau d’un projet applicatif ?
Les facteurs clés de succès
➢ S'assurer que tous les acteurs sont impliqués au même
niveau et avancent selon le même planning
➢ Disposer d’une volonté réelle d’agir sur l’organisation
➢ Systématiser la formalisation d'un RACI clair
à chaque étape du projet
➢ Adapter les modalités de suivi en fonction des besoins
➢ Mettre en place une équipe projet multi-directions
➢ Ne pas sous-estimer les efforts de coordination entre des
acteurs aux backgrounds hétérogènes
Instituer un pilotage projet adapté Bénéficier d'un sponsorship fort
Être vigilant dès le départ sur les impacts des choix
métiers en termes de performance et d'ergonomie
Ne pas sous-estimer les charges de développement
des flux
Comment lancer un
projet d’animation
omnicanale ?
© 51
La méthode de cartographie de la Customer Experience
#4
#3#2
#5
Identifier un
type de Persona
Décrire
l’expérience
pour chaque
étape
Cartographier les
fonctions, les
data, les outils
nécessaires
Identifier les
points
d’attention & les
opportunités
Prioriser les Uses
Case
#1
Synthèse
© 53
Petits pas
Data Architecture SI Client
Organisation &
Gouvernance
Use Case
© 54
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16/04/19 Matinale Experts Marketing Omnicanal

  • 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Matinale Marketing omnicanal 16/04/2019
  • 4. © 4 Profil SPECIALISTE 100 % Data Sciences & Tec Marketing Intelligence & ROI Expérience Digital & Omnicanal RECONNU 80 % CAC40 clients 200 clients actifs HUMAIN 400 Consultants 25 nationalités EXPERT 1/3 Retail–Finance- Services DYNAMIQUE 7 % MB ‘17 vs 2016 41 M€ CA INNOVANT 9 % R&D /CA GLOBAL 21 % CA International 30 pays servis
  • 5. © 5 Vision : la data a déclenché une disruption des liens de l’individu à la marque Explosion du volume et des types de data exploitables Réaction en chaîne sur la puissance du prédictif Nouveaux modèles d’expérience et de relation client Mutations des comportements et des attentes client
  • 6. © 6 Mission : appliquer le meilleur des sciences et des technologies de la data et du digital pour transformer le marketing et l’expérience client Appliquer le meilleur des sciences et des technologies de la data et du digital pour transformer le marketing et l’expérience client Data Placer la data au cœur du marketing mix Audience Augmenter le ROI des média digitaux Expérience Enrichir l’expérience omnicanal Marketing Développer la valeur client
  • 7. © 7 Compétences : un assemblage unique d’expertises pointues Search Display email Social Fidélité Adtech Martech Campagnes Mobile Customer Insight Data Scientists Digital Marketers Big Data eCommerce Mobile UX Dataviz Analytics CRM Adtech Martech Cloud Scrum Masters Use Cases Business Cases Change Product Owners Training PMO Time & Signals Data Mining Deep Learning Prédictif AI NLP NPS Image Mining IT Experts Business Analysts
  • 8. © 8 Offres : apporter du contenu au sein d’offres de services structurées Data Audience ExpérienceMarketing Retours d’expérience – Expertises pointues – Séniorité Machine Learning Customer Data Platform Data gouvernance & GDPR Dataviz DMP Activation média Contribution Attribution Monétisation Programmes d’acquisition Programmes relationnels Campaign Management Data quality & onboarding CRM Parcours omnicanal Personnalisation Mobile & Web UX
  • 9. © 9 Prestations : créer de la valeur à toutes les étapes de la transformation Design Ideate Build Rollout Run Innovation – Pragmatisme - Maîtrise Data Audience ExpérienceMarketing
  • 10. © 10 Work Accompagnement Data Science à la valorisation des données Big Data. Plateforme marketing client multi-canal et internationale. Segmentation et scoring pour le ciblage des opérations commerciales et marketing. DMP, CRM, orchestration omnicanal, et déploiement du Data-driven Marketing. Mise en œuvre et exploitation opérationnelle d'une DMP. Déploiement d’usages datamarketing à partir de données Big Data. Plateforme et centre de services études clients et produits. Centre de Services gestion de campagnes multicanal et Web Analytics. Valorisation des données Web Analytics via l’analyse des parcours de conversion. DMP et valorisation d’audiences. Design des parcours client multi-marque, multi-canal et du référentiel client unique. Plate-forme CRM et marketing client internationale multi-marques.
  • 11. © 11 Ecosystème : exhaustif et large Business Data Sciences Analytics Data Management Infra- structures Data Sources Adtech e-Commerce Martech UX Machine Learning Collaboration Data Mining DataViz Attrib Contrib Tag Management Web Analytics DMP Big Data Data Quality ETL ESB SQL Appliance Cloud IAM Sécurité CRM Onboarding Open Data Third Party Web scrap Adobe Suite, AngularJS, Demandware, Drupal, Facebook Ads, Google Suite, IBM Commerce, Mtarget, Microsoft CRM, Netsize, Notify, Oracle Suite, PrestaShop, Radarly, Return Path, RichRelevance, Salesforce Suite, WordPress. Anaconda, Dataiku, IBM SPSS, IBM Watson, Keras, Mahout, MicroStrategy, MLlib, Power BI, Qlik, R, R Shiny, SAS, SAS VA, Tableau, TensorFlow, Zeppelin. Adobe Analytics, Adobe Audience, AT Internet, Commanders Act, ContentSquare, Eulerian, Google 360, Google Analytics, Mazeberry, Oracle BlueKai, Salesforce, Krux, Tealium, Weborama, Ysance. Cassandra, Charade, Cloudera, DataStax, Elasticsearch, Google Maps, Hortonworks, Informatica, Java, Kafka, Lucene, Microsoft, MongoDB, Neo4j, Oracle, Pitney Bowes, PostgreSQL, Python, Solr, Spark, Talend, Teradata, webMethods. AD, Amazon Web Services, Dell, Gigya, Google Cloud, IBM, IBM Bluemix, Jainrain, Kerberos, LDAP, Microsoft Azure, OpenSSL, Oracle, ReachFive, SAML2, Teradata. Acxiom, Content Grabber, data.gov, Datalogix, Graphinium, Import.io, LiveRamp, Octoparse, opendata.gouv, OpenStreetMap, Temelio, Weborama.
  • 13. © 13 L’innovation chez Soft Computing Comité scientifique 1 R&D / CA 9 % J*H R&D / an 8,000 Projets R&D / an 15 Axes R&D fondamentale 2 1/ Nouvelles Data Sources 2/ Nouveaux algorithmes et outils Data Science Axes R&D appliquée 51/ Recommandation 2/ Fraude 3/ ROI marketing 4/ Expansion Data Points 5/ Productivité Data Science
  • 14. © 14 Des cursus de renom animés par nos consultants Executive Master Management d’une Unité Stratégique Executive Master Management stratégique Information et Technologies Master 1 Econométrie et Statistiques Master 2 Ingénierie Statistique et Finances Master 1 Mathématiques Appliquées 3ème année filière Statistique et ingénierie des données Stratégie Marketing omnicanal CRM & DMP au cœur de l’animation client omnicanal Certificat Marketing Digital Executive Master Management stratégique Information et Technologies Master 2 Mathématiques et Informatique appliquées aux sciences humaines et sociales Master 2 Techniques d'Information et de Décision dans l'Entreprise
  • 15. © 15 Recruteur de talents : 100 CDI à pourvoir cette année Contact : recrutement@softcomputing.com – http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi Search Display email Social Fidélité Adtech Martech Campagnes Mobile Customer Insight Data Scientists Digital Marketers Big Data eCommerce Mobile UX Dataviz Analytics CRM Adtech Martech Cloud Scrum Masters Use Cases Business Cases Change Product Owners Training PMO Time & Signals Data Mining Deep Learning Prédictif AI NLP NPS Image Mining IT Experts Business Analysts
  • 17. © 17 UN CLIENT TOUJOURS PLUS EXIGEANT ET VOLATILE
  • 18. © 18 Le client a changé... Omniconsommateur Hyper connecté 4h48 sur internet chaque jour Mobile : 1er écran de connexion & 34 M /j Réseaux sociaux : 38 M /j Hyper informé 88% font des recherches en ligne (pré-achat) 77% consultent les avis client 75% comparent les prix & leur smartphone Influenceur 75% publient des avis / photos / vidéos 64% des clients insatisfaits déclarent en discuter systématiquement & env. 15 Se méfie des marques 61% combinent les informations de la marque & les avis consommateurs 27% font plus confiance aux avis clients (blog, comparateurs, …) Volage 84% de moins en moins fidèles aux marques 64% abandonnent une marque/enseigne après une mauvaise expérience Exigeant 1. Rapidité de livraison 2. Prix compétitif et aligné (magasin/webstore) 3. Flexibilité des retours
  • 19. © 19 Hyper connection & omnicanalité : 8 écrans/foyer en moyenne • 5,2 millions d’objets connectés vendus en France • 60% des français se servent d’un smartphone en magasin avant et pendant l'achat • 30% des français souhaiteraient avoir accès à une tablette librement en magasin pour pouvoir commander les articles indisponibles • 54% des e-acheteurs pratiquent le show-rooming
  • 20. © 20 Le réseau physique toujours au cœur de l’omnicanalité Parmi les consommateurs français : ✓ 42% sont des web-roomers ✓ 23% des store-shoppers ✓ 38% des e-acheteurs pratiquent le click & collect ✓ 24% optent pour la e-reservation & paiement en magasin
  • 21. © 21 Son parcours d’achat devient (très) complexe à suivre pour les marques Un parcours séquentiel vs. linéaire Comparatif d’offres (Web) Achat ou abandon (Web, magasin, Appli) Interactions post achat (SAV, RS, Magasin) Recherches & information (Web, magasin, mobile) Consultation avis clients (Web, mobile, RS, relations du client) Fidélisation ou abandon Utilisation & consommation Complexité des offres, recueil de connaissance difficile Mauvaise expérience et réputation en ligne non contrôlée la plupart du temps Accompagnement post achat parfois limité Client ciblé dans le cadre d’une campagne institutionnelle : Contenu décalé VS besoin client Campagne Marketing Campagne Marketing Contenu rarement personnalisé / l’expérience client (achat, utilisation, comportement) Campagne Marketing Déclenchement d’une campagne suite identification du client, mais le plus souvent sans contextualisation locale et/ou ciblées
  • 22. © 22 DES COMPORTEMENTS QUI OBLIGENT A ALLER VERS L’OMNICANALITE
  • 23. © 23 L’omnicanalité, pour quels enjeux ? Remettre la relation client au cœur de la stratégie marketing Reprendre la main sur les informations & maîtriser la communication Initier & atteindre la transformation digitale En finir avec les ruptures de canaux
  • 24. © 24 Le client va-t-il s’engager ? ➔ Oui, si le parcours est pensé globalement Des français pensent que l’ominicanalité est une priorité dans leur parcours Source : LSA/Hipay «Commerce connecté» Septembre 2018 71% Des consommateurs sont prêts à changer d'enseigne si celle-ci ne propose pas un parcours Omnicanal Source : LSA/Hipay «Commerce connecté» Septembre 2018 69% ➔ Oui, si l’offre de service est claire et simple
  • 25. © 25 DES USAGES CONCRETS DE PLUS EN PLUS EVOLUES
  • 26. © 26 Des initiatives déjà en run Commander son café dans le métro pour le boire sur le chemin du boulot… Le Fast Food démocratise le Fast order ! Une expérience Retail mobile Nouveau type de magasins connectés
  • 28. © 28 Le cas d’usage idéal
  • 29. © 29 Le Cas d’usage idéal Je visite la page produit « tente » Je reviens sur le site et la home page est personnalisée avec le dernier produit vu Je me connecte à mon compte, le Chat automatique apparait J’ajoute la tente à mon panier puis finalement j’abandonne SMS PUSH APP Je reçois un email personnalisé et contextualisé avec les avis sur la tente, un SMS, un push dans l’application mobile selon mon profil (contactabilité, usages, …) Je décide finalement d’acheter ma tente en magasin et présente ma carte de fidélité SMS PUSH APP Je suis exclu des campagnes de retargetting et du plan marketing pendant X jours et je reçois une enquête de satisfaction Je suis reciblé en cross-sell par des produits en lien avec mon achat Je suis ciblé avec des produits en lien avec mes précédents achats et mon profil OU
  • 30. © 30 La face cachée et la face visible de l’Expérience Client The Iceberg Analogy Of A Brand © Copyright Showeet.com MESSAGE PERSONNALISÉ CONNAISSANCE CLIENT VISIBLE NON VISIBLE = OFFRE, VISUEL, SERVICE, CONTENU (ADAPTÉ, TEMPORALISÉ) CMS CAMPAGNES CRM Front WEBSITE APPLICATIONS DATA PROCESSUS ORGANISATION
  • 31. © 31 LA DATA AU CŒUR DE L’OMNICANALITE
  • 34. © 34 La conséquence : un torrent de données
  • 35. © 35 Défi : 90 % non structurées
  • 36. © 36 Une explosion qui s’accélère avec l’ IOT
  • 37. © 37 Opportunités : 70 % créées par l’utilisateur
  • 38. © 38 Il faut cadrer ses besoins en terme d’utilisation des données clients en fonction de sa maturité Il faut distinguer les données juste nécessaires pour l’animation On a besoin d’un volume de data minimum pour le faire
  • 39. © 39 Une architecture autour d’un socle data unifié
  • 40. © 40 Les différents canaux et univers nécessitent d’être synchronisés Web analytics CRM DMP Publicité Boutique Canaux relationnels
  • 41. © 41 Pour répondre aux enjeux de demain ACTUELLEMENT DEMAIN 1. Une connaissance client exhaustive 2. Une relation client omnicanal à chaud 3. Une activation personnalisée et fine « tous clients » sur des signaux faibles (évènements et univers de besoins ) 4. Un « time to market » efficient 1. Une connaissance client partielle 2. Une relation client multi canal à froid 3. Une activation « segmentée » des clients, les prospects, les visiteurs sans une cohérence d’ensemble 4. Une productivité opérationnelle à améliorer
  • 42. © 42 Interactions temps réel Interactions Batch La Customer Data Platform : Matrice Data & interactions Identités (référentiel) Faits Master Customer Data Real Time Customer DB Datalake 360° View
  • 43. © 43 Quels rôles pour quels outils ? 1st party data, informations de conversions clients, utilisée pour le contact relationnel (fidélisation et anti-churn) 3rd party data, informations de navigation anonymes mais réconciliées avec des données non anonymes quand cela est possible, utilisée pour des fins publicitaires vision 360° client (informations clients, transactions, interactions), données activables, utilisée pour alimenter les outils CRM et DMP CRM DMP CDP
  • 44. © 44 L’OMNICANALITE EST AUSSI UN PROJET D’ORGANISATION
  • 45. © 45 Les Directions impliquées Marketing Digital Service Sales Data DSI RH Des canaux gérés indépendamment en silos Des directeurs qui ont leurs propres objectifs, peu de communication entre directions NEW
  • 46. © 46 Les principales questions Qui pilote l’activité ? Comment éviter la cannibalisation entre les différents canaux ? Qui finance les projets informatiques en lien avec l’omnicanalité ? Quelle mesure de l’attribution? Quelle gestion budgétaire et quels objectifs business pour chaque canal ? Développement du site, mise en place d’un moteur de décision, d’un nouvel outil de MA : Qui choisit les priorités ?
  • 47. © 47 Quelques pistes … acculturation & décloisonnement des silos Former à la culture omnicanale & centrée client Donner la visibilité/ du sponsorship au sujet omnicanal Construire des ponts entre les équipes, permettre aux directions CRM, Marketing, Sales de travailler ensemble au service du client
  • 48. © 48 Quelques pistes … travail sur les incentives et le suivi des performances Mettre à profit le temps réel qui devient la norme de l’omnicanalité pour mieux mesurer la performance et réagir très rapidement Par exemple : mise en place de NPS, de suivi de l’engagement client Par exemple : incentiver les commerciaux sur les ventes physiques et web ; incentiver le site web également sur les ventes physiques la satisfaction clientl’omnicanalité Mettre en place des incentives / Changer les indicateurs de mesure de performance pour encourager :
  • 49. © 49 Et au niveau d’un projet applicatif ? Les facteurs clés de succès ➢ S'assurer que tous les acteurs sont impliqués au même niveau et avancent selon le même planning ➢ Disposer d’une volonté réelle d’agir sur l’organisation ➢ Systématiser la formalisation d'un RACI clair à chaque étape du projet ➢ Adapter les modalités de suivi en fonction des besoins ➢ Mettre en place une équipe projet multi-directions ➢ Ne pas sous-estimer les efforts de coordination entre des acteurs aux backgrounds hétérogènes Instituer un pilotage projet adapté Bénéficier d'un sponsorship fort Être vigilant dès le départ sur les impacts des choix métiers en termes de performance et d'ergonomie Ne pas sous-estimer les charges de développement des flux
  • 50. Comment lancer un projet d’animation omnicanale ?
  • 51. © 51 La méthode de cartographie de la Customer Experience #4 #3#2 #5 Identifier un type de Persona Décrire l’expérience pour chaque étape Cartographier les fonctions, les data, les outils nécessaires Identifier les points d’attention & les opportunités Prioriser les Uses Case #1
  • 53. © 53 Petits pas Data Architecture SI Client Organisation & Gouvernance Use Case
  • 54. © 54 - www.softcomputing.com - @softcomputing @softcomputing @softcomputing Merci ! Des questions contact@softcomputing.com – Tél. : +33 (0)1 73 00 55 00