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Aujourd’hui, il n’est pas évident de s’y retrouver sur le sujet de l’algorithmie. Mais d’ailleurs, qu’est-ce que c’est exactement un algorithme ? A quoi ça sert ? Et dans quel cadre faut-il l’utiliser ?

Tout d’abord une définition, et je trouve celle du Larousse correcte : « Un Algorithme est un ensemble de règles opératoires dont l'application permet de résoudre un problème énoncé au moyen d'un nombre fini d'opérations. Un algorithme peut être traduit, grâce à un langage de programmation, en un programme exécutable par un ordinateur ».
Si on essaye de répondre aux 2 autres questions, je dirai que la mise en place d’un algorithme permet de se simplifier la vie (gain de temps, règle de gestion, automatisation, prévisions, …).

Son utilisation est au final la partie la plus délicate à appréhender. Elle se traduit en 3 étapes :

A quel besoin métier répond-il ? La difficulté est de bien définir la problématique et d’identifier le périmètre d’intervention. C’est une étape qu’il ne faut pas négliger car c’est bien celle-ci qui va diriger les étapes suivantes. Il est donc nécessaire d’avoir un bon échange entre le métier, la technique et les producteurs experts en Data Science. La traduction du besoin est un élément essentiel afin que les équipes se comprennent, délivrent un bon algorithme et exploitent opérationnellement celui-ci. Très souvent, une négligence sur cette étape engendre beaucoup de temps et d’énergie passés pour au final une non-utilisation de l’algorithme et beaucoup de frustration.

Viens ensuite, la réalisation de l’algorithme. Plusieurs méthodes s’offrent à nous. Cela dépend du besoin, de la complexité, et des outils à dispositions. Pour des besoins simples et cadrés, il n’est pas nécessaire d’utiliser des solutions de Data Sciences à tout prix. Un bon requêteur peut parfois faire l’affaire. Pour une optimisation des programmes créés, bien évidemment, même le simple programme peut se faire via les outils existants. Quand on arrive à des besoins plus complexes, nous voyons une tendance des experts à n’utiliser que des techniques de Machine Learning et/ou les dernières méthodes à la « mode » (Random Forest, Réseaux de neurones, Régression pénalisée, …). Nous sommes les 1ers à les utiliser, mais attention, ces méthodes et techniques ne répondent pas toujours de manière simple au besoin exprimé et parfois il est difficile de maîtriser et d’expliquer le résultat obtenu. A la question, que vous nous préconisez-vous ? Nous allons répondre, au-delà du pré requis de réponse au besoin, qu’il faut mixer les techniques et méthodes. Utiliser des méthodes traditionnelles et des nouvelles méthodes. Une bonne vieille régression logistique continue de faire le job et est aujourd’hui complétement maîtrisé par les Data Scientists, elle a aussi le gros avantage de présenter une équation facilement compréhensible par les équipes.

L’exploitation de l’algorithme est devenue une étape indispensable à la création de performance. Cela ne veut pas dire qu’il ne faut plus essayer de nouveaux modèles dans le cadre de projet R&D, mais il est nécessaire d’exploiter certains algorithmes pour prouver l’utilité et la création de valeur. Dans cette partie, nous pouvons de nouveau distinguer 3 phases : Une phase de test afin de valider que l’algorithme fonctionne et apporte de la valeur. Une phase d’implémentation dans le ou les SI afin d’apporter cette couche d’intelligence à travers les outils de l’entreprise. Et une phase de mesure pour confirmer les tendances du test, calculer la création de valeur et valider la pérennité de l’algorithme.

Ces 3 phases sont indispensables pour obtenir le fruit des investissements liés aux algorithmes. Comme d’habitude, nous continuons de privilégier le pragmatisme et la communication au sein de ce type de projet. L’ennemi de l’algorithme est le temps de mise en place. Très souvent parce que les étapes n’ont pas été bien réalisées, on se retrouve avec des retards de livraison, des questionnements et des remises en cause qui suivent…
Pour terminer, le besoin identifié chez nos clients & prospects vient surtout sur les étapes 1 et 3 en accompagnement conseil, et sur l’étape 2 quand il existe un manque de ressource.
Bref, pour éviter d’être déçus, soyez méthodiques ou faites vous accompagner dans les premières étapes de ce type de projet.
Nous revenons de nouveau sur un sujet essentiel qu’est la mesure de la performance d’un plan d’animation. Ce sujet qui pourrait être banal, vue les outils existants du marché, et aussi une certaine disponibilité des données, n’est en fait pas toujours traité ou encore approximatif. Si bon nombre des sociétés utilisent et maitrisent plutôt un outil de gestion des campagnes marketing, encore bcp d’entre elles mesurent la performance à la campagne et non de manière globale, et potentiellement encore à l’individu.

Pourquoi une telle situation ? La première raison est clairement le manque de temps. La seconde pourrait être aussi une question de compétence où les utilisateurs des solutions analysent leurs campagnes via les reportings par défaut. Pour terminer, il existe certains outils qui promettent une analyse du ROI, mais plutôt en mode boîte noire où l’utilisateur ne sait pas par défaut ce qui a créé cette valeur et se voit retoqué en comité de direction.

Nous l’avons toujours dit, nous croyons à la performance et la rentabilité des plans d’animation marketing. Néanmoins, il est évident que de nos jours, nous ne pouvons plus envoyer n’importe quel contenu à n’importe quelle cible, n’importe quand. Il faut donc passer d’un plan de masse à un plan différencié et surtout de mettre en place une mécanique de mesure qui permettra de valider la création de valeur. Nous ne pouvons plus nous fier uniquement à un taux d’ouverture, de clics et de conversion, en y imputant un chiffre d’affaires global à la campagne.

Notre vision est comme habitude itérative. Vous ne pouvez pas connaître le ROI de votre plan d’animation avec précision sans avoir réaliser un certain nombre d’analyses préalables basiques en suivant une méthodologie séquencée.
Selon notre expérience, voici les principales étapes à suivre :
1. identifier toutes les opérations sur la période sélectionnée (commencer par un mois et aller jusqu’à l’année).
2. valider que vous avez toutes les données nécessaires à l’analyse (les volumes, l’échantillon témoin, les achats relatifs, la notion de retours strictes ou retours larges…).
3. thématiser vos opérations en fonction des contenus afin de mieux comprendre celles qui créent de la valeur.
4. créer des règles de réattribution du CA si plusieurs opérations se chevauchent en prenant en compte le contexte de la période (étape peut-être la plus délicate).
5. Réaliser le reporting de pilotage par opération et au global en validant que la somme des CA des opérations est bien égale au total de CA.
6. interpréter les résultats en fonction des thématiques, des opérations et de la valeur créée.

A noter que ce travail permettra aussi de mesurer une valeur de CA généré à l’individu. Nous allons même jusqu’à mesurer une valeur financière qui tient compte aussi des coûts liés aux opérations. Cela entraîne des valeurs positives, mais aussi négatives. Ce travail permet de démontrer qu’il n’est plus nécessaire d’envoyer des messages à toute la base et donc de passer à des offres différenciées en tenant compte de la capacité des individus à recevoir le bon nombre de communications sur le bon contenu.

Pour terminer sur ce sujet, nous constatons qu’avec un certain nombre de nouveaux KPI’s, adaptés à la marque ou à l’enseigne (identification de nouveaux axes d’analyse), nous pouvons aller à un niveau d’explication et d’interprétation complémentaire. Cela demande dans la méthode la prise en compte de données complémentaire (internes ou externes).

En résumé, attention aux modèles tout fait qui ne vous correspondent pas. Privilégiez une méthodologie analytique avec des axes d’analyses discriminants qui vous permettront de mieux comprendre, mieux analyser et mieux interpréter ce qui génèrent de la valeur* dans vos plans d’animation.

Nous serions ravis d’échanger avec vous sur ce sujet de vous montrer des use cases.
Chaque jour ou presque le sujet de l’avenir de notre planète est au centre des débats. En particulier, la notion d’empreinte carbone est un indicateur récurrent dans la mesure de l’impact écologique de nos activités humaines.

Lorsque vous envoyez des emails commerciaux à vos clients, les serveurs mails de votre entreprise stockent l’email avant de l’envoyer. Comme tout serveur, ils consomment de l’électricité et plus ils sont chargés, plus ils chauffent et plus ils nécessitent d’électricité pour refroidir.
On estime actuellement qu’un email simple a une empreinte carbone de 4g de CO2. Une entreprise envoyant régulièrement des newsletters à ses clients va donc vite voir son empreinte carbone augmenter. A titre d’exemple, si vous envoyez 1 million d’emails, 2 fois par semaine, l’empreinte carbone de votre animation clients sera de 416 tonnes sur une année. Soit plus de 200 allers-retours Paris-New York pour un passager !

Vous l’aurez compris, l’animation clients a donc un impact fort sur l’empreinte carbone de votre entreprise. Pour la réduire, il est donc fondamental d’optimiser ces ciblages marketing.

Comment peut-on réduire son empreinte carbone grâce à la Data Science ?
Pour ce faire, nous vous recommandons 2 outils analytiques simples :
- La segmentation clients :
Il existe de nombreux types de segmentations (segmentation transactionnelle, segmentation relationnelle, segmentation 360°…), mais toutes ont le même point commun : elles permettent de créer des groupes de clients homogènes sur lesquels nous allons pouvoir mettre en place un plan d’animation différencié.
Bien souvent, lors de la mise en place d’une segmentation, nous recommandons de faire le bilan du plan d’animation de l’année précédente pour bien comprendre les spécificités de chaque segment. En particulier, cette analyse va permettre de déterminer la pression commerciale optimale à appliquer à chaque segment.
Ce premier outil, si vous ne l’avez pas encore mis en place, va donc vous permettre en passant d’une logique d’envois de masse à une logique d’envois segmentés de baisser le nombre moyen d’emails envoyés. De la même façon, si vous avez déjà une segmentation existante, gardez en tête que celle-ci a une durée de vie et qu’elle peut être challengée ou modifiée via d’autres axes discriminants.

- Le scoring :
En termes de scoring, nous travaillons de plus en plus sur 2 niveaux de ciblage : le score de repoussoir et le score d’appétence.
Le premier, le score de repoussoir, va permettre d’isoler les clients qui ont une forte probabilité de ne pas ouvrir vos prochaines newsletters. Pourquoi les cibler, si on pressent dès aujourd’hui que l’email n’aura pas d’impact ? Ce premier type de score va donc réduire considérablement les volumétries d’envois. A ce jour, les scores de repoussoir que l’on a construit pour nos clients ont permis de réduire la volumétrie d’envois de l’ordre de 20 à 30% des volumes initiaux.
En parallèle, sur les potentiels ouvreurs, tous les messages n’ont pas le même niveau d’intérêt. Il est donc préférable, à ce niveau, de construire les scores d’appétence adéquats permettant de cibler les clients réellement intéressés par le message envoyé. Cela va vous permettre de combiner une diminution des volumes d’envois avec une hausse des performances commerciales (souvent de l’ordre de 15 à 25%). En conclusion : faire plus avec moins… d’empreinte carbone !

Bien évidemment, nous sommes conscients que ces sujets analytiques, et la Data Science en général, peuvent être perçus comme investissement important. Chez KYP, nous avons pris l’habitude de nous engager sur ces sujets d’accompagner nos clients dans la mesure du ROI et de la création de valeur.

Comme vous avez pu le lire, il peut être assez simple de réduire votre empreinte carbone tout en développant le potentiel commercial de votre base de données. Nous nous tenons à votre disposition pour tout échange sur ce sujet d’actualité et sur la mise en place d’actions analytiques concrètes ! Contribuez à réduire votre empreinte carbone tout en étant en phase avec vos valeurs et/ou celle de votre entreprise.
Cette année 2018 est particulière chez les Retailers. En effet, bon nombre d’entre eux ont une année Business assez difficile. Après une belle croissance en 2017, L’objectif d’une année ambitieuse a fait que la recherche de CA additionnel était au cœur des préoccupations. Comme nous le savons tous, depuis janvier, les chiffres ont du mal à croître et certains enregistrent des baisses de commandes – d’achats records.

Un des leviers du marché a été de compenser la baisse de CA par une augmentation des opérations marketing afin de limiter la casse. Force est de constater que cela a eu un effet bénéfique sur le CA. Les opérations marketing ont eu des résultats corrects. Néanmoins, au bout de quelques mois de shooting, l’analyse des résultats n’est pas si belle qu’elle n’y parait…

• Le taux de générosité, lié à la démarque, a augmenté.
• Le taux de désabonnement a augmenté.
• Les taux d’ouverture ont fini par baisser.
• Le taux de conversion a lui aussi baissé.

Les résultats de ces opérations, au global, sont difficiles à analyser si on ne prend pas le temps de croiser l’information. Quand on rentre dans le détail, on constate que la générosité a eu un impact sur la rentabilité. Sur le désabonnement, malheureusement, ce sont nos cibles préférentielles (à potentiel et/ou à forte valeur) qui ont boudé en premier ces communications. Le nombre important d’opérations marketing a eu un impact sur l’intérêt des clients vis-à-vis des contenus proposés, de la cohérence des messages pas toujours claire, voir d’une cannibalisation des opérations entre elles. Pour terminer, l’offre associée dans ces opérations était parfois liée au déstockage et donc pas toujours dans les attentes des clients.

Les 2 questions que l’on peut se poser sont :
« Ai-je perdu définitivement ces clients ? »
« Et comment corriger le tir dans les communications sans perdre de la performance ? »

Afin de répondre à la première question, il est nécessaire d’apporter des inputs chiffrés sur les comportements des clients désabonnés et des bons clients qui n’ont pas ré-acheté. Il nous donc décrire et identifier des comportements anormaux afin d’entreprendre une action correctrice. Nous disons toujours qu’un très très bon client doit être appeler le jour où vous avez identifié qu’il vous quitte. La méthodologie n’est pas complexe, mais demande de la rigueur, car il faut prendre en compte tous les paramètres internes et externes !

Concernant la seconde question, le correctif consiste à mettre en place une phase de modélisation sur les opérations envoyées. Tout d’abord, typer les opérations et regrouper celles qui sont semblables. Ensuite, identifier grâce aux modèles prédictifs les cibles appétentes à chaque type d’opérations. Avec ces deux actions, vous allez identifier pour chaque opération, les clients ouverts à la réception d’’emails et ceux à qui il ne faut pas envoyer de messages. Naturellement, l’impact sur votre plan d’action va avoir pour conséquence de diminuer le nombre d’envoi, tout en gardant le même nombre d’ouvertures et augmenter votre taux de conversion. Le résultat est garanti !

Nous avons constaté sur ce type d’analyse les ratios suivants : - 25% d’emails envoyés / +7% d’emails ouverts / +9% d’ouvreurs / + 8% d’activations

Un levier supplémentaire pour augmenter ces ratios serait de travailler sur le contenu et d’offrir un contenu adapté à l’appétence produit du client. Une méthodologie d’algorithme d’association produit croisé à du scoring d’appétence produit doit vous permettre de gagner en performance. Sur ce dernier point, soyez vigilants à la capacité de personnalisation de votre outil de gestion de campagne.

Vous souhaitez en savoir plus, échanger sur votre environnement et vos chiffres, demandez à un de nos experts un RDV.
L'étude de marché pour booster votre ROI
Découvrez les ingrédients de l'étude de marché selon Know Your People : Collaboration, Statistiques et Customer Voice

Dans un monde où le digital a pris une place de plus en plus grande, où les clients, sujets à de plus en plus de sollicitations deviennent de plus en plus volatiles, nombreux sont les acteurs qui souhaitent reposer les bases de leur activité au travers d’une étude de marché. Aujourd’hui, cet outil, qui était souvent destiné aux nouveaux projets, voit son utilisation évoluer au gré des incertitudes planant sur un marché.
Alors comment mettre en place une étude de marché efficace ?



Les questions auxquelles doit répondre l’étude de marché

L’étude de marché doit vous permettre de savoir avec précision quelle est la situation sur le marché et votre positionnement vis-à-vis de la concurrence. Pour se faire, l’étude doit vous permettre de répondre aux questions suivantes :
  • Quelle est la taille actuelle du marché (en nombre d’acteurs, de clients, de ventes, de CA) ?
  • Quels sont les canaux de communication et de distributions prépondérants ?
  • Quels sont les produits vendus en priorité sur le marché ?
  • Quelles sont les perspectives de croissance du marché ?
  • Comment se situent les différents acteurs sur le marché ? Et comment se situe votre entreprise par rapport à ses concurrents ?
  • Combien existe-t-il de segments de clients sur le marché ? Quel est leur poids ? Quelles sont leurs spécificités ?
  • Quels sont les comportements d’achats des clients (fréquence, lieux, montants, types de produits…) ? Quels sont les usages que font les clients des produits achetés ?
  • Quel est le processus de décision d’achat pour le client ? Comment se renseigne-t-il sur les produits ?
  • Quel est le niveau de satisfaction du client vis-à-vis de la marque ?

Bref, un nombre important de questions qui nécessitent une démarche structurée d’analyse adaptée à vos problématiques. Chez Know Your People, nous avons mis au point une méthodologie qui repose sur 2 grands fondements :

  • Une étude au plus proche des spécificités de votre marché
  • Une démarche scientifique et statistique permettant d’identifier de manière fiable les éléments clés sur lesquels agir

Car que ce soit pour une étude de marché ou pour tout autre sujet analytique, une étude ne vaut que si elle permet de mettre en œuvre des plans d’actions efficaces permettant de booster votre ROI.
Notre démarche analytique dans le cadre des études de marché repose ainsi sur 3 étapes.

Une démarche en 3 étapes :

1. La recherche documentaire :
La recherche documentaire a pour principal intérêt de permettre d’identifier d’un point de vue macro les chiffres clés du marché. Cela va permettre de comprendre comment il a évolué, quel est son état actuel et ainsi de projeter ses évolutions potentielles.
A titre d’exemple, on va bien souvent pouvoir identifier :
  • les évolutions de ventes
  • du nombre d’acteurs sur le marché
  • les canaux de distribution
  • ...

On obtiendra donc rapidement un état des lieux précis de la situation. Néanmoins, la principale limite de cette approche est qu’elle ne prend pas en compte la voix du client. Il est donc intéressant d’y associer un questionnaire permettant d’aller plus loin dans la perception du marché par les principaux intéressés : les clients et prospects.

2. Le questionnaire clients et non-clients :
Car si on veut pouvoir réaliser un questionnaire exhaustif et pertinent, il est nécessaire d’interroger des clients du secteur concerné tout comme des prospects intéressés ou non par les produits concernés. L’intérêt de cette approche est qu’elle va permettre d’identifier les principaux freins au développement du marché et en parallèle de valider les principales forces motivantes.



Ensuite, le questionnaire va permettre de comprendre les habitudes de consommation, les usages des clients, tout comme les attentes des prospects et clients. Il va aussi permettre de positionner de manière précise les différents acteurs sur ce marché. Est-ce qu’ils sont leaders, suiveurs, en déclin ? Et finalement en dehors de leurs parts de marché respectives, comment leurs clients les perçoivent-ils ?
Ce questionnaire va aussi permettre de comprendre les nouvelles tendances de consommation et d’adapter l’offre aux différentes cibles. Sur ce dernier point, notre approche se veut collaborative et scientifique. Collaborative, car les items que nous allons tester seront validés conjointement avec vos équipes. Et scientifique, car en nous basant sur la statistique, nous allons pouvoir définir de manière précise les éléments les plus importants pour les clients.

3. Une analyse statistiques poussée :
Que ce soit pour étudier le positionnement des différents acteurs sur le marché, pour identifier les différents segments de clients et prospects ou pour comprendre quels sont les choix produits, nous mettons en œuvre une démarche statistique permettant de définir avec précision les résultats importants.



En particulier, nous accordons une grande importance à l’aspérité produits. Sur cet aspect, nous utilisons (1) les plans d’expérience et (2) l’analyse conjointe afin de définir quelles sont les caractéristiques produits qui ont le plus d’impact dans la décision d’achat. Cette analyse, croisée avec les différents segments de clients sur le marché, permet d’identifier l’offre idéale à proposer aux différents segments. Cette approche va donc vous permettre d’identifier ou de confirmer quels sont vos produits les plus adaptés aux différents segments.
La finalité de cette étude de marché va être de vous donner des éléments factuels sur lesquels définir des plans d’actions opérationnels dans différents domaines tels que l’offre, la communication et le marketing ou la commercialisation. Elle va donc vous permettre d’identifier des leviers de différenciation par rapport à vos principaux concurrents vous permettant de gagner des parts de marché tout en augmentant la satisfaction de vos clients.
Convaincus de l’intérêt de la démarche ? Contactez-nous !

(1) Plan d'expérience
Les plans d'expériences vous permettent d'analyser simultanément les effets de variables d'entrée (facteurs) sur une variable de sortie (réponse). Ces plans d'expériences consistent en une série d'essais (ou tests) au cours desquels les variables d'entrée sont intentionnellement modifiées. Des données sont collectées à chaque essai. Les plans d'expériences permettent d'identifier les conditions des procédés et les composants des produits qui influent sur la qualité, et de déterminer ainsi les paramètres de facteurs offrant des résultats optimaux.

(2) Analyse conjointe
L’analyse conjointe est une technique d’analyse marketing qui permet notamment d’expliquer les préférences des consommateurs en fonction des différentes caractéristiques ou attributs d’un produit.
Elle permet de comprendre comment les variations des caractéristiques impactent les préférences et donc le choix du consommateur.
L’analyse conjointe peut par exemple permettre d’essayer de comprendre comment les coloris, la forme et le prix d’un modèle de voiture peuvent se combiner pour influencer les préférences des consommateurs.
La Segmentation Relationnelle est-elle aussi puissante que la Segmentation Transactionnelle ?

Tout d’abord, définissons ces deux termes afin de parler de la même chose. Cela peut paraître évident, mais très souvent, nous nous rendons compte chez nos clients que bien définir le cadre et ses composants permet de gagner du temps et d’éviter les quiproquos !
La Segmentation Transactionnelle permet de créer des groupes de clients homogènes les uns par rapport aux autres sur l’axe d’analyse principal qu’est l’acte d’achat. La donnée est généralement disponible et donc cette analyse est plutôt simple à mettre en place. A cela, nous pouvons ajouter d’autres critères d’analyses, comme le type de produit ou encore le canal, permettant par croisement d’affiner les segments.
La Segmentation Relationnelle permet elle aussi de créer des groupes de clients homogènes, mais sur un ou plusieurs axes d’analyses liés aux interconnexions avec le client, que celles-ci soient provoquées ou spontanées. Cela dépend donc l’écosystème data disponible et de la connexion 360° que l’on peut capter du client. Nous pouvons ainsi étudier la réaction à un email, une connexion au site, un post, un échange sur un Chat, un contact au service Relation Client, …

Dans le 1er cas, nous estimons la Valeur Client, dans le second cas nous mesurons l’Engagement Client.



La Segmentation Transactionnelle, analyse référente pour approcher une valeur client
Depuis quelques décennies maintenant la Segmentation Transactionnelle est une analyse référente, voire obligatoire, pour approcher une valeur client. Nous trouvons ainsi un ensemble d’analyse éprouvée, telle que la PMG (Petit, Moyen, Gros), la RFM (Récence, Fréquence, Montant), la FRAT (Frequency, Recency, Amount, Type), et encore plein d’autres modèles créant des groupes homogènes avec pour variable d’entrée le Chiffre d’Affaire.

Les utilisations de cet outil analytique sont nombreuses :

  • Le pilotage de l’activité à partir de segments ordonnés. Qui sont mes 20/80 ? Qui sort et qui entre ? Et à quelle valeur ?
  • Prioriser et personnaliser les opérations marketing de son Plan d’Animation à partir des segments (Bas de fichier, Occasionnel, Haut de fichier).
  • Projeter le business généré et/ou les résultats du Plan d’Animation par segment en fonction des volumes.

La Segmentation Relationelle, nouvelle analyse liée à la disponibilité des données du Client 360°



La Segmentation Relationnelle intéresse aujourd’hui bon nombre d’annonceurs pour plusieurs raisons.
  • L’axe transactionnel est devenu « un basique » dans les opérations marketing et qu’il ne fait plus forcément la différence et ne crée plus autant d’additionnel, d’où l’intégration de ce nouvel axe. De plus, chez les annonceurs qui ont un cycle de consommation long (ex. automobile), l’utilisation de ce type de données prend tout son sens.
  • Les données de la relation client comme les données d’actions/réactions sont devenus disponibles dans les BDD Clients. Le Client 360° devient une réalité et les données associées deviennent plus facilement exploitables.
  • La 3ème raison est liée au secteur d’activité. En effet, les industriels, les institutions ou encore les sociétés de service qui n’ont pas ou peu de points de vente se sont constitués des BDD de contacts sur lesquelles ils suivent les interactions de leurs abonnés. Au fur et à mesure du temps, ils se sont constitué un historique de données permettant d’identifier les habitudes et les comportements des contacts, et ont donc créé des segments pour mieux les exploiter.

La Segmentation Relationnelle est aussi utilisée :
  • Dans le pilotage de plan relationnel (Retour client, croissance de l’intérêt vis-à-vis de la marque, Satisfaction et la Recommandation, ou encore l’augmentation de la part de voix).
  • Dans la personnalisation et la priorisation des opérations marketing grâce à du contenu adapté (lecture des Newsletter ou navigation trackée par exemple).
  • Dans la définition des temps de contact et l’amélioration de la pression commerciale.
  • Dans l’identification des « super engagés », c’est-à-dire ceux qui ouvrent tous les emails, qui se connectent très souvent, voire qui vous défendent sur des blogs et forums. Parmi ceux-ci se trouvent les Ambassadeurs de la marque.

La Segmentation Relationnelle, super outil de pilotage

Pour terminer, en termes de performance et de résultats, la Segmentation Relationnelle donne de très bons résultats. Plusieurs points pour expliquer ce fait.
  • Quand il n’existe pas de données transactionnelles, cette segmentation est un super outil de pilotage et donne les mêmes résultats de performance que la segmentation transactionnelle.



  • Quand on a la possibilité d’avoir les 2 types de segmentations, on remarque un très fort taux de commun dans les hauts segments. Et en croisant les 2 segmentations, on arrive à aller chercher quelques points complémentaires de performance grâce à une meilleure personnalisation, de +5 à 10 points par campagne.



De plus, on trouve même des individus très engagés qui ne sont pas identifiés dans la BDD Transactionnelle, ce qui augmente la communication avec son cœur de cible. On mesure ainsi la température du pouvoir relationnel, donc de l’engagement de ses propres clients.

En conclusion, cette Segmentation Relationnelle apporte une autre dimension dans la connaissance client et permet de mieux personnaliser encore et toujours la relation client.

Notre vision d’expert : Ajouter un axe relationnel au transactionnel vous permettra de donner une nouvelle impulsion à votre Plan d’animation.
Notre recommandation DATA 2018

Etes-vous prêts pour 2018 ?

Avez-vous tous les outils pour relever les objectifs de l’année 2018 ?

Avis d'expert : Samuel Stratmains, co-fondateur de Know Your People

>> Un accompagnement expert ou multi expert peut vous faire gagner du temps et vous faire franchir une marche cruciale.
Vous n’êtes pas sans savoir que la Data va encore jouer un rôle primordial dans la réussite de l’année 2018. Il faudra bien entendu avancer avec la nouvelle législation qui entrera en vigueur dès le mois de mai. Mais au-delà de l’environnement extérieur, la question est plutôt de savoir si vous êtes équipés des bons outils pour relever les défis.

Nous constatons chez nos clients et sur le marché en général, que les BDD CRM et Digitales sont matures. Il y a eu une vraie prise de conscience sur l’organisation et la gestion de la donnée depuis ces 10 dernières années. Tout le monde n’est pas encore au summum de la qualité et de l’exploitation des BDD, mais chacun à son niveau sait les chantiers à réaliser pour progresser ! Tout cela va bien évidemment dans le sens d’une meilleure relation et une expérience client réussies !

Les clés de la réussite sur le sujet de la Data résident dans la préparation des chantiers prioritaires. Il est nécessaire d’anticiper et de mesurer les besoins humains et technologiques afin d’obtenir tout ou partie des budgets associés pour atteindre l’ambition. Sans entrer dans une vision à 3 ans sur ce que sera la data dans votre entreprise, il est important d’écrire des feuilles de routes (road map) sur la gestion de la Data et sur l’exploitation de celle-ci, sans oublier l’usage que vous allez en faire ; le fameux pour quoi faire ? Notre agence experte et hybride « Technique – Analytique – Marketing » a cette capacité à vous accompagner sur l’ensemble de la chaine métier CRM & digitale. De nos jours, il faut savoir donner du sens au projet et mesurer les résultats de ce que nous entreprenons.

Nous vous proposons 3 types de road maps :

#1 La road map en Data Management
Nous pouvons vous accompagner avec un de nos partenaires* en fonction des sujets identifiés (Collecte, Architecture, Flux, Qualité, Organisation, Gestion des règles, Enrichissement, …). La finalité est de construire un rapport compréhensible par la technique et accessible du métier.

#2 La road map en Data Analyse ou Data Science
C’est notre cœur de métier. Cette road map se décompose en plusieurs projets qui pourraient être, en fonction de votre demande :
  • Expression ou construction des besoins métiers. Exploiter la Data, oui, mais pourquoi faire, pour quel usage ? Et pour atteindre quels objectifs ?

  • Diagnostic des datas existantes et identification des chantiers d’amélioration ou de traitements de la data. C’est une étape facultative si vous avez une bonne connaissance de votre capital client.

  • Diagnostic des datas existantes et identification des chantiers d’amélioration ou de traitements de la data. C’est une étape facultative si vous avez une bonne connaissance de votre capital client.

  • Identification des principaux outils analytiques à mettre à place sur les axes transactionnel, relationnel, social, communautaire, digital, produit, … Il s’agira dans cette phase de déterminer les nouveaux groupes et/ou scores stratégiques permettant de faciliter la personnalisation.

  • Accompagnement des équipes à la réalisation des projets analytiques. Nous intervenons de plusieurs manières. Soit, vous êtes autonomes sur la production à partir de la feuille de route créée. Soit, nous accompagnons les équipes opérationnelles à la réalisation des productions en maintenant un suivi régulier (point bimestriel ou mensuel à définir). Soit, nous réalisons en prestation de service les productions et nous vous livrons les résultats.

  • Intégration dans la méthodologie de la mesure des outils créés. Sont-ils efficients ? Ont-ils créé de la valeur ? A court, moyen ou long terme ? Le tout étant de construire dès le départ la mécanique de mesure permettant d’apporter de la visibilité et d’approcher un ROI.

#3 La road map orientée marketing
Il s’agira de construire un plan d’activation mesurable prenant en compte les nouveaux segments analytiques. Une nouvelle fois, nous pouvons vous accompagner avec un de nos partenaires* spécialisés en marketing client & digital et marketing stratégique afin d’intégrer ces nouveaux outils avec cohérence vis-à-vis de l’existant. Dans cette partie, il existe 2 niveaux. Un premier niveau qui consiste à réaliser un ensemble de tests & learn. Un second qui intègre ces nouveaux outils dans le plan d’animation existant, phase d’extrapolation. Dans les 2 cas, nous mettons en place une méthodologie de mesure des résultats afin de se forger des convictions et prouver la performance.

Notre accompagnement se fait sur la durée afin de vous garantir un accompagnement adéquat. Nous faisons régulièrement des points d’arrêt afin de valider que nous sommes toujours en phase avec la ou les road map. C’est un moment privilégié où nous actons les modifications de la road map. Concernant les budgets, l’engagement se fait step by step et en fonction de vos besoins. Il faudra compter en moyenne 10K€ par road map. En termes de résultats, nous avons constaté des rendements en croissance de 10% à 15% minimum.

Besoin de faire le point ?

Pour établir une simulation de vos besoins sur votre environnement, appelez-nous !

Samuel

*Pour connaitre nos partenaires, contactez-nous. Nous activons les meilleurs experts en fonction de votre problématique.
Comment un projet de reporting bien mené peut fédérer équipes réseaux et marketing autour des mêmes objectifs de performance ?

Le reporting réseau, qu’il soit propre ou franchisé, est devenu incontournable pour pouvoir piloter l’activité.
Souvent associé à un outil de suivi intrusif des différentes directions, la perception magasin a évolué, et il tend de plus en plus à être accepté comme ce qu’il est, à savoir un moyen efficace de monitorer l’activité de façon rapide et régulière.

En effet, tant de problématiques peuvent être abordées à travers une bonne analyse de tableaux que ces reportings peuvent devenir une brique à part entière du plan d’animation des réseaux, notamment dès lors qu'un programme de fidélité est en place.

Ce type de projet est aussi un excellent levier d’échange et de cohésion si les différents acteurs se projettent ensemble dans leur utilisation quotidienne.

La construction de ces tableaux doit répondre à plusieurs critères simples :

1. Identifier les utilisateurs finaux et leurs besoins afin de personnaliser les reportings:
  • Responsable magasin
  • Direction marketing
  • Direction commerciale
  • Direction générale
  • etc.

Si le reporting a une vocation transverse, un onglet spécifique pour la direction générale, avec les KPIs clés à retenir, est par exemple très apprécié.
2. Identifier et créer des indicateurs de performance pragmatiques, comme par exemple :
  • Indicateurs financiers: panier moyen, Poids CA cartés versus global, etc.
  • Indicateurs fidélité: taux d’encartage, taux de burn de points, etc.
  • ROI ou ROO
  • etc.

3. Associer les différents acteurs et...
  • Les sonder
  • Les informer
  • Les former à l’utilisation, à la lecture et l’interprétation

Comme nous l'avons fait récemment pour 2 enseignes de près de 200 points vente, nous vous accompagnons pour ce projet d’envergure, créateur de richesse et d’émulation !
Que vous souhaitiez valider votre stratégie et votre business plan au plus près, suivre vos indicateurs de fidélisation, identifier les best practices magasins, éviter la fraude ou ajuster vos achats, nous sommes à votre écoute pour créer le reporting sur mesure qui simplifiera le pilotage de votre activité.

Guillaume B.
Comment et pourquoi exploiter les data digitales ?

Plus les mois passent et plus les experts de la relation client doivent se positionner sur l’utilisation des données digitales qu’ils collectent. Même si aujourd’hui, bon nombre d’enseignes utilisent un outil de tag management, tous n’exploitent pas ces datas dans leur environnement CRM. Se pose alors la question du matching des datas digitales avec l’environnement data existant…

Know Your People peut vous accompagner à engager un projet de réconciliation et d’exploitation des datas Digitales dans votre environnement analytique. Notre méthode est simple : nous sommes chef d’orchestre sur l’ensemble de la chaîne et nous sommes experts sur la partie analyse.

Un bon projet doit automatiquement être bien drivé. C’est pourquoi, dans notre rôle de chef d’orchestre, nous vous proposons d’être l’interlocuteur privilégié de vos services techniques. Nous serons aussi les traducteurs du besoin métier. Si la compétence n’est pas disponible chez vous, vous pouvez compter sur notre réseau de partenaires techniques (expert du tag management, des plans d’implémentation, de la récupération et l’intégration, et de la réconciliation). Concernant la partie analytique, au-delà de la partie Profiling ou même les méthodes « Lookalike », nous allons jusqu’à mesurer le pouvoir explicatif de vos données digitales.

Néanmoins, avant la phase de mise en œuvre technologique et son exploitation, il reste primordial de définir le périmètre et les premiers objectifs du projet. La concrétisation d’un use-case est donc un incontournable pour embarquer les équipes qui seront amenées à travailler sur le projet et/ou à utiliser les résultats.

Un exemple de use-case : La digitalisation des clients off-line avec un objectif d’augmentation de la performance par une communication personnalisée dans les campagnes et une meilleure identification lors des visites sur le site permettant un contenu adéquat. La performance sera alors mesurée par l’acte d’achat réalisé en magasin ou sur le site.

Le bénéfice engendré : une expérience client aboutie et un engagement renforcé.

La mise en place du use-case peut se faire sous forme d’un POC (Proof Of Concept). Le POC permet de formaliser le projet test sur un délai court, avec des investissements faibles et maitrisés pour un résultat mesuré. Le sujet choisi doit être clair, simple et pragmatique pour une compréhension maximale. Prouver l’efficacité par le chiffre et rassurer sur les investissements consentis.

En cas de réussite, l’extrapolation en est facilitée puisque la démarche existe, avec quelques ajustements si besoin. Ceci est donc un bon moyen pour entrer dans une politique et une stratégie Omnicanal.

Contactez-nous pour un échange, nous vous donnerons notre vision par rapport à votre projet.
Comment donner un coup de boost à votre Segmentation transactionnelle pour améliorer les performances ?

Dans la catégorie des segmentations basées sur des méthodes descriptives, la segmentation de type RFM est l’un des outils les plus utilisés pour segmenter les bases de données Clients.
Cette analyse a amplement prouvé sa validité, sa robustesse et sa facilité de mise en place du fait du peu de données nécessaires. Elle répond parfaitement à la création d’une valeur client et donc de l’identification des 20/80. Ce premier step peut être suffisant dans de nombreux cas, néanmoins, elle ne prend pas en compte un élément important de la relation client, à savoir le cycle de vie de celui-ci.

En effet, ce type de segmentation est figé et est basé sur un historique. A l’instant T nous connaissons la valeur client passé et nous déduisons un comportement proche dans le futur qui oriente notre plan de ciblages. Pourtant les cycles de vie clients nous indiquent, par exemple, que certains clients à potentiel à l’instant T du fait de leur consommation, de leur profil, de leur comportement sur la période précédente seront churners dans un futur proche.
Nous devons donc répondre à la question suivante : « Suis-je en début de cycle / début de projet, suis-je au milieu, ou suis-je à la fin du cycle ? » Ce critère temporel nous permet d’apporter une personnalisation complémentaire dans le ton et le discours du message que je souhaite faire parvenir à mon client.

La solution que Know Your People vous propose, est de modéliser le cycle de consommation en créant un algorithme prédictif basé sur des données comportementales.

Pour exploiter le fruit de ce travail dans vos plans d’animation, nous vous proposons :
  • soit d’utiliser cet algorithme prédictif seul afin d’identifier les potentiels.
  • soit de mixer la segmentation descriptive (RFM) et le score prédictif de potentiel des différents segments. (notre recommandation)

L’idée d’utiliser la force couplée de l’algorithme RFM et de celui du scoring permet de déterminer la valeur du segment à l’instant T et probabiliser son potentiel futur ! La prise en compte du cycle de consommation nous permet d’augmenter les taux de conversion de près de 5%.

Ci-dessous, un visuel du croisement des 2 analyses :



Par regroupement, on obtient ainsi 9 segments pour lesquels on observe un niveau d’engagement croissant : Inactifs profonds, Inactifs réactivables, Nouveaux sans potentiel, Nouveaux à potentiel, Clients en risque, Medium, Bronze, Silver, Gold.
L’identification du niveau d’activité en fonction de la valeur actuelle nous permettra d’adapter plus finement l’offre à la cible.

Plus d’hésitation, venez challenger votre segmentation actuelle avec cette nouvelle approche KYP ! Essayer c’est l’adopter !