Download - Les Enjeux du Data Marketing
Les enjeux du Data Marketing
Conférence animée par Olivier DANCOT
Les enjeux du Data Marketing
@NP6_Group
@GfK
@Cogniteev
@LFAVARETTE
@arm_gilles
@OlivierDancot
#datamarketing
Les enjeux du Data Marketing
Conférence animée par Olivier DANCOT
Programme
Présentations des intervenants
Vu d’ensemble des types de données
Cas clients
Et demain ?
NP6 Marketing automation
GFK Panel Distributeur
Millesime.ia IA dans le vin
Cogniteev Data Web Sites
BAPCA De la Data au Small Data
INSEEC IMPLANTÉ A : PARIS - BORDEAUX - LYON - LONDRES - MONACO -
CHICAGO - CHAMBERY - GENEVE - SHANGHAI - BEAUNE
SAN FRANCISCO
Création en
2010OBJECTIFS
Développer la filière
numérique
Détecter et valoriser les
talents
Partager les connaissances,
bonnes pratiques et savoir-faire
@aquinum
2 co-présidentsCéline Leroy &Marc Langlois
19 administrateurspour gérer l’association
@aquinum
ÉLUS EN JANVIER 2017
1 salariée -
étudiante
Bénévoles !
PLUS DE 460MEMBRES
ADHÉRER C’EST
Participer à la vie de l’association
Partager ses compétences, ses
connaissancesS’entraider !
Être informé de l’actualité
de la filière numérique
Assister aux 150 événements et ateliers
annuels dédiés au numérique
Échanger avec d’autres
professionnels en permanence
@aquinum
ET POUR VOUS ÉTUDIANT(E)S
en MSC & MBA !
IT’S FREE ! Et c’est aussi de
nombreux
bon-plans stage
& job !
@aquinum
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group11
Sandra JézoDirectrice Marketing
Julien BudynekDirecteur Data Science
Partenaire technologique et
analytique des services
marketing des entreprises.
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group12
NOTRE MISSION
Nous accompagnons les
entreprises dans leur
transformation digitale à travers
une approche plug & play.
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
UN SAVOIR-FAIRE CROSS-SECTEURS
E-Commerce / Distribution Service public Loisirs / Tourisme
Banque / Assurance
Médias / Culture
Agences MarketingIndustrie / Service BtoB
3
Plus de 500 clients directs
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
CONVERSATIONAL MARKETING
14
Collecter, unifier, centraliser
vos données cross-canal
dans un référentiel client unique
Activer vos données
dans le cadre de
scénarios et campagnes marketing
CUSTOMER
ACTIVATIONCUSTOMER
INTELLIGENCE
CUSTOMER
DATAEtudier, comprendre
vos données
dans un contexte
d’activation cross-canal
15© GfK 2017 | Consumer Choices
GfK dans le monde 1,5 Milliards €
13 000 Experts
100 Pays
4èmeinstitut mondial
60% Consumer Experiences : Etudes Consommateurs
40% Consumer Choices : Mesures Marchés et Audiences
Présentation de GfK en quelques chiffres…
16© GfK 2017 | Consumer Choices
De quoi ont-ils besoin?Quelles sont leurs motivations?
Que voient-ils?Comment cherchent-ils?
Quoi, où et quand achètent les consommateurs?
Quel est leur ressenti?Qu’est-ce qui les influence?
Deux divisions au sein du groupe, une approche 360°
17© GfK 2017 | Consumer Choices
Panel de distributeurs :Données issues des sorties caisses
360 catégories de produits suivies en France
43 circuits de distribution suivis en France
@arm_gilles
Expériences :
• Consultant Business Intelligence
• Start-up
• Vin Data Driven / Consulting
Extra :
• Co-orga Meetup Machine Learning / Python sur Bordeaux
• Paris Summer Innovation Fellow 2016
• DataForGood x Bayes Impact 2016
+15 years SEO experience
Serial entrepreneur
Business Angel
Majestic.com French Ambassadeur
Board Member SEOcamp
Treasurer Frenchtech Bordeaux
@FrancoisGoube
Cogniteev Platform:
Tous les outils pour la ruée vers la Data
Pour permettre à chacun de récupérer, traiter,
et exploiter des données, quels que soient
leurs types ou leur sources
Nous fournissons tous les outils préalables à
la Data Science
Chacun de nos produits s’appuient sur cette
plateforme
Notre Cogniteev Platform est ouverte aux
développeurs depuis 2016
www.oncrawl.comwww.oncrawl.com
We help Ecommerce & Online media take
better SEO decisions and grow their revenues
By providing access to the Most Advanced SEO Software
Semantic SEO Crawler
Comprehensive Log Analyser
API & Platformto combined all website’s data
Ludovic FAVARETTE
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Directeur Prestations
Clientèles et Informatique
Périmètres métiers :Organisation
SI, Data, Digital& Prestations
Bancaires
BPACA en 10 chiffres !
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
11 départements
3 sites centraux
217 agences dont 1 e-agence
11 agences entreprises
4 pôles patrimoniaux
606.000 clients (2016)
401,4 millions d’euros de PNB (2015)
66 millions d’euros de résultat net (2015)
+9 milliards d’euros d’encours de magasin
+11 milliards d’euros d’encours de crédit
Une banque coopérative de proximité
Les enjeux du Data Marketing
Conférence animée par Olivier DANCOT
Exemples de Data – Tag Manager & Analytics
Les enjeux du Data Marketing
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Exemples de Data – IoT et Vehicules autonomes
(Credit: Google)
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Data Supply Chain
cc Jerry Overton
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Représentation et diffusion de l’information
• davidmccandless.com• youtube.com/user/datagueule• ourworldindata.org
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Data MarketingUSE CASE
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
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DATA MARKETING
36
COLLECTER
UNIFERCOMPRENDRE ACTIVER
MESURER
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
#USE CASE Enseigne Leader Bricolage
37
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Use Case Data Marketing
38
Comment une enseigne leader du Bricolage
a réussi en 3 mois à :
• unifier et segmenter finement ses
données trafic magasin et digitales
• pour établir un dialogue personnalisé
avec ses clients ?
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BESOIN DE DIGITALISATIONDe nouveaux modes de commercialisation
Des magasins (catalogue produit, temps réel)
De la relation avec leurs clients (communications, carte fidélité)
ACQUISITION DE NOUVEAUX REVENUS
GESTION DU GRAND VOLUME DE DONNEES HETEROGENES
La problématique de l’enseigne
39
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
UNIFIERLes différentes sources de données
41
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Différents flux et structures de données, un environnement complexe
Données transactionnelles Clients (achats via tickets de caisse)
Données digitales (campagnes email, web)
Données déclaratives (carte fidélité)
Catalogue produits
Les données de l’enseigne
42
• Coordonnées client• Profil bricoleur• Profil acheteur• Données achats• Données de campagne
Web ATG
SAPERP
Routeur NP6
Database web
Database marketing
Acteurs Applicatifs Périphériques
Sites dédiés : Baroweb, jeux, travaux, communauté...
SAPERP
• Coordonnées client• Profil bricoleur• Données Drive• Pages visitées
Magasins
Clients et prospects
Database Clients
Akio
• Coordonnées client• Profil bricoleur• Données Drive et achats magasins
• Coordonnées client• Profil acheteur
Database SC
Inscription newsletter
SAPBW
Outils décisionnel SAS
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Une solution agile proposant
des modules plug & play
connectables rapidement au SI
DMP CRM= des données
rassemblées et disponibles online
Référentiel produits = un
catalogue utilisable dans les
campagnes email
Une recherche d’agilité
43
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
COMPRENDRESes clients
44
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Première étude sur les tickets
de caisse
Plusieurs centaines de milliers de
clients pros et particuliers
Plusieurs millions de transactions
Des dizaines de millions d’articles
vendus
La segmentation
45
PARTICULIER PRO
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Délais inter-achats
Appétence univers
Analyse par magasin
Impact de nos campagnes sur notre
CA
Segmentation RFM, PMG
Segmentation Stratégique
…
La segmentation
46
10%
36%24%
18%
33%
30%
20%
9%10%
5%3% 2%
% effectif % CA
Répartition des clients stratégiques
VIP Cœur de cible
Clients à developper Dilemme
Nouveaux A reactiver
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Des recommandations
concrètes sur les
programmes
relationnels à mettre
en œuvre sur les pros
et les particuliers
La segmentation
47
Programme de bienvenue + email conversion M+2
1 fois par mois sur les arrivages + 3 univers score appétence ++
Programme de fidélité
2 fois par mois avant tout sur les prix
Programme de fidélité VIP + avantages exclusifs
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
# DATA SCIENCEpropulse le moteur prédictif de NP6
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Cycle de vie Data Science
49
• La méthode scientifique est au cœur de la résolution des sujets :
• Questionner• Collecter• Analyser• Modéliser• Activer• Evaluer• Reformuler la question
• De façon industrielle et scalable
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Top questions par canal
50
Top questions
Questions email
Qui sont les futurs ouvreurs ? Qui sont les futurs cliqueurs ? Qui sont les futurs churners ?
Questions web
Qui sont les futurs cliqueurs sur ma publicité ? Qui sont les futurs acheteurs sur mon site web ? Qui sont les hommes/femmes ?
Questions offline
Qui sont les futurs acheteurs dans mon magasin ? Quel produit sont-ils susceptibles d’acheter ? Qui sont les gens qui sont sur le point de commencer un
chantier dans leur maison ?
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Quelles données sont disponibles ?
51
Données
Données email Ouvertures, clics, plaintes passés Catégories de campagnes passées
Données web Navigation passée sur les sites suivis par NP6 Horodate, IP, user agent, domaine, referer
Données offline Historique d’achat en magasin
Données CRM
Adresse email Genre, âge CSP Localisation
Open Data IRIS DGFIP …
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Capabilités de la plateforme
52
Workflow industriel d’apprentissage
automatique
Scoring Capacité à créer un segment avec mes top futurs ouvreurs,
cliqueurs, churners
Recommandation produit
Capacité à proposer dans des emails un bloc contenant des recommandations personnalisées basées sur les achats passés Déclinaison sur tout canal
Profil jumeaux Capacité à identifier des « profils jumeaux » en utilisant
simultanément les données collectées sur tout canal
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Ciblage prédictif & anticipation des comportements futurs
53
Connaissance clientProfil client star Profils jumeaux
Look alike
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
ACTIVERIndividualiser les communications
54
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Des segments « opérables »
55
Appétents Cuisine
Email promotionnel
personnalisé
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Des communications nationales et locales
56
NATIONAL
A
Z
CBA
A
MAG A MAG B MAG C MAG Z
B C Z
...
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
MESURERce que l’on gagne
57
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Définition des KPI’s de performance
58
100€ 115€ 950€ 2600€ 12passages
25passages
2016/20172016/2017 2016/2017
Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
Mise en place du projet et construction d’un référentiel client unique activable en 3 mois seulement !
Les résultats obtenus
59
Analyse des comportements d’achat des clients pour leur envoyer la communication adaptée et au bon moment
Passage de la personnalisation àl’hyper-personnalisation des communications
Capacité de ciblage accrue pour chaque magasin
62© GfK 2017 | Consumer Choices
Qu’est qu’un panel distributeur ?
La restitution des données de ventes du marché : Ensemble des ventes de la catégorie de produits (toutes marques) et du/des circuits de
distribution (toutes enseignes)
Un partenariat avec les distributeursQui reçoivent des données panélisées en contrepartie
GfK : tracking du non alimentaire, multi-circuits de distribution360 Catégories non alimentaires; plus de 60 circuits de distribution audités
Une carte d’identité par magasin
Une carte d’identité par référence
Une vision au circuit
Une vision à la référence
?
63© GfK 2017 | Consumer Choices
BASE DE DONNEES PRODUIT
Codification, Extrapolation14.5 milliards de produits
Quels produits ?
Où ?
Quel prix ?
INPUT
Sales out
Point de vente
OUTPUT
Livraisons
Hebdo, mensuel ...
Qu’est-ce qu’un panel distributeur ?
66© GfK 2017 | Consumer Choices
Qu’est-ce GfK Eyes ?
Une communauté de consommateurs de tous
profils réalisent « des missions » via leur smartphone
GéolocalisésIls acceptent une mission en fonction de leur localisation
RéactifsIls réalisent la mission sous 24 h
Observateurs de la réalité point de vente
Ils prennent des photos, répondent à un questionnaire « en live » sur l’application GfK Eyes de leur Smartphone
Mobilisables en fonction de leur profil, de la complexité/particularité de la mission
66
67© GfK 2017 | Consumer Choices
GfK Eyes …
Store-check en temps réel Analyse du discours commercial
Diagnostiquer en temps réel vos actions points de vente (Présence produit, relevé prix, présence PLV, opé promo, relevé d’implantation, facings, …)
Vérifier la qualité d’exécution de votre lancement
Mesurer le ROI de vos opérations avec les données vente(Panel Distributeurs GfK)
Evaluer le taux de recommandationde votre marque et de vos concurrents
Identifier les best practices en argumentation commerciale
Mesurer l’impact du discours du vendeur sur vos ventes (Panel Distributeurs GfK)
68© GfK 2017 | Consumer Choices
GfK Eyes …la seule solution crowdsourcing intégrée
GfK Eyes
GfK Panel
Distributeurs
GfK Eyes Données en temps réel
Géolocalisation
Photos intégrées
Observations in-store
Interaction commerciale
GfK Eyes, la solution
opérationnelle pour une
vision rapide de votre
exécution en points de vente
GfK Panel
Distributeurs Tracking des ventes
hebdomadaire
160 catégories de produits
Des experts des marchés
Identifiez les leviers qui génèrent des ventes additionnelles
Comparez votre performance avec vos concurrents
Comparez les réseaux de distribution
Différents niveaux de données Produit Rayon Parts de marché
Analysez le ROI de vos campagnes de promotion.
ROI : Analyse des leviers de ventes
Du recueil de l’information points de vente à la mesure des ventes incrémentales liées à vos
actions point de vente
69© GfK 2017 | Consumer Choices
Rentrée des Classes – Impact d’une PLV
1/ Vérifier la bonne implantation
d’une PLV pour des fournitures
scolaires lors de la période de
rentrée.
Que vérifier: si la PLV est bien
installée et l’endroit où elle est
positionnée.
2/ quel est l’impact de la PLV sur
les ventes?
- sur la Catégorie
- Sur la marque
- Sur la référence
Les Objectifs
2 questions
2 photos
198 PDV visités
La Mission
.
« Rentrée des Classes »
Données d’observation
+
Analyse de l’Uplift
Livrables
70© GfK 2017 | Consumer Choices
Résultats : Quid de l’impact de la PLV sur les ventesAnalyse de l’impact de la PLV sur les ventes de la catégorie jusqu’au produit.
Présence de la PLV dans son
intégralité pour le cahier Y
Données Eyes
26%
Sales Uplift : Présence
Est-ce que la présence de la PLV a un impact sur mes ventes ?
Nous comparons les données de ventes de la période en fonction des observations faites avec GfK Eyes pour calculer l’Uplift
Présence Uplift
Référence Y
+ 15 %
Marque Y
+ 6 %
Catégorie
+ 2 %
FO
CU
S
72© GfK 2017 | Consumer Choices
OPI – Le suivi du prix des sites de e-commerce
Collecte des variables : prix, promotion, stock, frais de port…
… plusieurs fois par jour…
… pour un suivi en temps réel sur une
interface dédiée …
73© GfK 2017 | Consumer Choices
Corrélation entre
les ventes et
le prix
Mesure
d’élasticité ?
Guider le client dans la prise de décision
74© GfK 2017 | Consumer Choices
Corrélation entre
le référencement
et les ventes
Guider le client dans la prise de décision
75© GfK 2017 | Consumer Choices
Pour plus d’informations !
Edouard LEFEUVREConsultant Marketing Senior
[email protected] : 01.74.18.62.61
90
100
110
120
130
140
€ / Btl
Jul ‘12 Jan ‘13 Jul ‘13 Jan ‘14 Jul ‘14 Jan ‘15 Jul ‘15 Jan ‘15 Jul ‘16 Jan ‘17
Date
Mondotte St Emillon 2011
Décembre 2016 : 106 €
Janvier 2017 :
Février 2017 :
? €? €
Predictions
117 €119 €
116 €120 €
Zone probable
Comment ?1 .Récupération des donnés :
- Nettoyage / Normalisation / Structuration
- Création de features
- Détection de corrélations entre les vins
Moyenne, min, max… (indicateurs stats)
Par temporalité / classification… (groupements)
- Détection évènements (trades / notes / indices économique)
… @arm_gilles
Comment ?2 .Intelligence Artificielle :
- 100 modèles se confrontent
Optimistes / Pessimistes
Cours / Moyen Terme
Détection de sur / sous cote
Spécialisé sur les trades / enchères / marges
…
- Optimisation des modèles @arm_gilles
Comment ?3 .Validation des modèles :
- Benchmarking des modèles
- Mise en compétitions selon le contexte / vins / millésimes…
- Sélection finale gérée par des modèles macros
- Apprentissage sur l’ensemble de l’historique
@arm_gilles
- Restitution des prédictions…
Data Driven project
Itérations courtes et rapides
Aggrégation de données / nettoyage
Forte communication avec les utilisateurs
Automatisation des tâches
@arm_gilles
Décisionnel prédictif
Outils d’analyses
Accompagner la prise de décisions stratégiques
Outils de prédictions
www.millesime.ai@arm_gilles
Quel contenu ?Types de pages
Taille des contenus
Objectifs associés ?
Maitrisez vous bien votre site web?
Vous avez déjà toutes les données !Il faut savoir les comparer et y accéder !
Pour prendre de bonnes décisions…
Savoir ce que vous voulez faire !Il n’y a pas de réponse magique avec la Data Science
Commencez petit mais voir loin
Allez chercher la donnée, la consolider, puis l’intégrer au processusde décision
Ex : Veille sur les prix / Stocks
Faire de la data un avantage concurrentiel
Savoir ce que vous voulez faire !Il n’y a pas de réponse magique avec la Data Science
Commencez petit mais voir loin
Ex: Retailer Français / 100+ Magasins“Quel est l’impact du web sur mes ventes en magasins ?”
Faire de la data un avantage concurrentiel
IP du First ClickConnaissance clientActivation carte de
fidélité en ligneData Platform
Logs analyzer CRM
>70% des ventes physiques grâce au Web !
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
avr-16 mai-16 juin-16
avr-16 mai-16 juin-16
Offline 4 157 5 193 4 289
Social 1 279 1 298 903
Adwords 2 398 2 411 2 709
Organic 8 153 9 644 14 673
Attribution des transactions
Organic Adwords Social Offline
CAS CLIENT BPACA
DE LA DATA AU SMALL DATA
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Why
WhatHow Que regroupe notre SI bancaire
et notre SI informationnel ?
Notre objectif : maîtriser nos données !
Quels moyens pour passer de
la DATA au SMALL DATA, puis
au BIG DATA ?
CAS CLIENT BPACADE LA DATA AU SMALL DATA
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Mieux connaître et maîtriser nos données pour pouvoir
les valoriser à l’échelle de nos 523.000 Clients et 243
agences.
Le préalable à une approche Big Data !
UN SI BANCAIRE COMPLET, RICHE
MAIS COMPLEXE…
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
208 applications métiers
2700 fonctionnalités métiers
64 progiciels bancaires à votre service, parmi les meilleurs du marché Norkom, Evolan, Bankrec, …
Intégrant de façon optimum les applications Groupe BPCE, Natixis, …
+ de 30 000 utilisateurs
QUEL DISPOSITIF AVONS-NOUS MIS EN
ŒUVRE ?
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Organiser la mise en place de Data Experts dans chaque service :
Acquérir une méthodologie pour « apprendre à apprendre »
Identifier et s’approprier les données de son domaine d’activité par analyse
exploratoire sur les différents outils mis à disposition
Consigner par écrit cette base de connaissance pour capitalisation et partage
Faire vivre, alimenter et transmettre cette compétence
Pour :
Devenir pro actifs sur les données de son périmètre
Savoir répondre rapidement à l’ensemble des besoins d’analyse de l’activité
Optimiser l’exploitation des outils et données mises à disposition
Structurer le knowledge management du SI de son domaine d’activité
Valoriser les compétences des collaborateurs
QUEL DISPOSITIF AVONS-NOUS MIS EN
ŒUVRE ?
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Une démarche collaborative organisée en 2 temps :
Avec des facteurs clé de succès :
Temps 1 : Co-construction de la démarche
Temps 2 : Déploiement à l’ensemble des services
Une réelle volonté de
porter le sujet
L’implication des bons acteurs
Du temps dédié
Une vision long terme
FAIRE VIVRE LES DISPOSITIF : DATA
EXPERTISE.
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
Un dispositif d’animation :
• Echanger : entre les métiers, les directions, avec l’équipe Informationnel
• Informer et s’informer : sur IBP, l’Informationnel, les métiers
• Approfondir les connaissances techniques et métiers
Sous forme de :
• Lettres d’informations
• Ateliers thématiques
• Support Informationnel
• Clubs utilisateurs
LES 3 ENSEIGNEMENTS DE LA
DÉMARCHE !
+XACA #tjse
nm
ou
ve
me
nt
MIEUX TRAVAILLERENSEMBLE
MAITRISER POUR MIEUX
UTILISER
PARTAGER LA CONNAISSANCE
DATA
Les enjeux du Data Marketing
Conférence animée par Olivier DANCOT
Accès au plus grand nombre
• Amazon Machine Learning
• Azur Machine Learning
• Google Cloud Machine Learning Platform
Les enjeux du Data Marketing
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Ethique et Big Data
Groupes de recherches
Ex : http://wiki.ethique-big-data.org/index.php
Labélisation de l’éthique
Ex : http://www.adel-label.com/