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Quand le prédictif s’invite dans les stratégies marketing 1/2

Le prédictif, un mot que l’on entend de plus en plus souvent… Sommes-nous prêts aujourd’hui à développer une vraie stratégie analytique autour des modèles prédictifs ?
Les techniques de statistiques prédictives ne sont pas nouvelles. Depuis plus de 20 ans, nous construisons des algorithmes afin de créer des modèles prédictifs robustes et performants qui améliorent toujours un peu plus l’expérience client.

Il existe trois paramètres importants à prendre en compte avant de se lancer :
  • La matière première : les data
  • La problématique : la variable ou le phénomène à expliquer
  • L’exploitation du modèle créé

Sur le premier point, notre bac à sable s’est très largement agrandi avec l’arrivée des data digitales. Si jusqu’à il y a encore quelques temps, les modèles prédictifs étaient construits à partir des données CRM classiques (transactionnelles, comportementales, socio démographiques), nous avons aujourd’hui accès à des données complémentaires qui viennent caractériser les comportements des consommateurs (données de navigations, sociales, et plus généralement les données digitales). L’enjeu aujourd’hui, est de pouvoir croiser les data de ces deux mondes (CRM & Digital). Les méthodes de réconciliation sont prêtes et les acteurs sur le marché proposent leur service à une qualité de matching qui devient intéressante (d’un point de vue statistique). Il ne reste plus qu’à définir la question à laquelle on souhaite répondre. Et c’est précisément ce point qu’il ne faut pas négliger !

Nous sommes convaincus que la construction de la « variable à expliquer » est un point majeur à la création de valeur future. Il est donc nécessaire de prendre le temps de définir une problématique qui soit réalisable et en adéquation avec la stratégie marketing. Que cherchons-nous à faire ? Réduire l’attrition ? Identifier l’appétence ? Maximiser la conversion ? Autant de sujet intéressant et d’actualité, mais qui restent généralistes et qui demandent à être préciser. Parle-t-on de contacts, de clients ou de prospects ? Intégrons-nous tous les segments de clients ou réalisons un focus sur une cible en particulier ? Vous l’aurez compris, il existe des filtres à intégrer dans la définition de la population à étudier. Ensuite, à nous de détecter les moments de vie et les cibles où nous maximiserons la conversion.

Le troisième point est peut-être le plus important. Il est indispensable d’utiliser / de tester / d’exploiter l’algorithme créé. Souvent nous remarquons qu’il existe de beaux scorings dans les entreprises, mais qui ne sont pas ou peu utilisés. Pour quelles raisons ? Juste parce qu’il existe encore une barrière de langage entre les dataminers / datascientists et le métier. Ou tout simplement parce que les équipes en place n’ont pas créé le modèle et donc n’en maîtrise pas les tenants et aboutissants. Sans oublier que les modèles prédictifs ont une durée de vie et qu’il est nécessaire, selon nous, de valider la véracité et la pérennité des algorithmes créés régulièrement. En d’autres termes, il ne s’agit pas de créer en one shot un score, mais il faut veiller à son application et sa performance dans le temps.
Un accompagnement dans les plans d’actions et la mesure des résultats peut-être nécessaire. L’objectif de performance peut alors augmenter de 15% à 20% avec un bon score, sur une bonne population, sur une bonne offre.
En d’autres termes, c’est un super outil prédictif, à vous, à nous de l’utiliser dans les meilleures conditions.
Contactez-nous pour faire le point !
AVIS D'EXPERTS : LE BIG DATA, PAR QUEL BOUT LE PRENDRE ?

Bon nombre d’experts se positionnent sur le sujet avec des convictions fortes et parfois opposées. Comment faire la part des choses entre ceux qui nous disent que cela va tout changer et les autres qui nous soutiennent que cela reste de l’analyse de données ? Quels sont les réels changements ? Sur quoi devons-nous être vigilants ? Comment ne pas tomber dans un projet sans fin sous le seul prétexte d’être présent sur le sujet ? Avec quelle organisation et quels profils ?

Notre vision reste le pragmatisme et l’itération du projet !

Tout d’abord, essayons d’en donner une définition : « Le principe des Big Data est de faire converger des données diverses et variées et de les exploiter à des fins de connaissance, de performance et d’usages. »

A chacun son niveau de maturité dans l’exploitation de la data et sur l’apport d’une telle démarche dans la stratégie de l’entreprise. Nous partageons l’avis de certains experts qui vont parler de SmartData. Car même si nous croyons à la puissance de la data dans sa plus pure exploitation, il existe encore un écart entre la réalité des projets mis en œuvre et les contraintes opérationnelles imposées aux équipes (budget, quickwins et ROI). Nous ne pouvons malheureusement pas tous allouer un budget R&D conséquent pour faire face à cette nouvel ère digitale ultra ciblée et connectée.

Mais, la question est bien de savoir comment nous continuons à avancer sur le sujet afin de ne pas être en retard dans les rendez-vous futurs que nous aurons avec les consommateurs.

L’offre KYP sur le sujet du Big Data est de vous faire gravir la montagne par étape et avec ambition. Grâce à notre passé ROiste, nous mesurerons l’apport de chacune de ces étapes au sein de votre marque/enseigne.

Pour cela, nous restons attentifs aux indicateurs des « V » du Big Data, car cela peut avoir un réel impact dans l’organisation, la réalisation et l’interprétation. Nous connaissons tous les « V » de : VOLUME, VARIETE, VELOCITE et VERACITE. A partir du moment où nous détectons l’activation d’un de ces « V », nous faisons appel à des experts internes et externes pour mesurer les enjeux du projet et mener à bien l’étape sur laquelle nous nous engageons.
N’oublions pas le « V », de VALIDITE qui à notre sens répond à la significativité et la robustesse des algorithmes (ce qui reste un éléments fondamental de la data intelligence). Et pour terminer le « V » de VALEUR, car après tout, c’est bien cette question qui est le nerf de la guerre (Valeur sur le business & Valeur sur l’intelligence créée).

Ce qui est certain, c’est que nous devons tous avancer dans cette course de la DATA INTELLIGENCE et qu’il faut commencer par un point de départ. Celui-ci est-il évident pour vous ? Nous serions ravis de pouvoir échanger avec vous sur le sujet.
BESOIN D'UN ENRICHISSEMENT DE VOTRE BASE DE DONNÉES CLIENTS ?

Souvent nos clients s'interrogent sur la qualité et la pertinence des données socio-démographiques collectées sur leurs clients. Et bien souvent leur constat est que leur base de données n'est pas assez riche en données socio-démographiques et comportementales.



Quand Open Data et expertise analytique répondent à cette problématique
Face à cette interrogation nous avons développé KYP-GÉOTYPO. Basée sur des données issues de l'Open Data (INSEE, DGFIP,...), elle permet une décomposition unique du territoire français en 23 segments homogènes regroupés en 6 familles.Elle offre ainsi une lecture fine des quartiers français selon 5 dimensions : démographie, logement, niveau de vie, équipements et services, économie et commerces.

Une mise en oeuvre simplifiée
Afin d'enrichir votre base de données, nous n'avons besoin que du pavé adresse de vos clients. Après traitement, nous serons en capacité de connaitre leur IRIS (les IRIS sont des gros quartiers, leur population se situe en général entre 1 800 et 5 000 habitants, ils sont homogènes quant au type d'habitat et leurs limites s'appuient sur les grandes coupures du tissu urbain, ainsi ils doivent respecter des critères géographiques et démographiques et avoir des contours identifiables sans ambiguïté et stables dans le temps). Et de là nous pourrons identifier pour chaque client le segment KYP-GÉOTYPO associé.

Pour un gain de valeur et de performance
Ces dernières semaines, une mutuelle nous a fait confiance pour caractériser sa cible en vue d'établir un plan média plus qualifié et donc plus performant : l'objectif in fine étant d'augmenter son taux de conversion (jusqu'à 10 points d'augmentation).
Si vous aussi vous souhaitez mieux appréhender le profil de vos clients, n'hésitez pas à nous contacter !