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Le développement de l’Intelligence Artificielle ouvre de nouvelles perspectives aux acteurs du marketing. Et ceux-ci ne s’y trompent pas car près de 70% des marques envisagent d’utiliser l’IA pour personnaliser les offres et l’expérience clients. Toutefois la question se pose légitimement de savoir jusqu’où nous devons faire confiance aux modèles pour prendre des décisions à notre place. Nous allons essayer de vous donner quelques clés sur le sujet.

Apprentissage supervisé et non supervisé

Un premier point important à prendre en compte lorsque l’on traite de sujets d’Intelligence Artificielle est de savoir si le modèle que l’on va mettre en place va reposer sur un apprentissage supervisé ou non. En effet, le « mythe de l’IA », comme on pourrait l’appeler, repose sur le principe que la machine va analyser de manière totalement autonome les données qu’on lui met à disposition pour trouver des solutions à un problème que potentiellement on ne lui aurait pas poser ! De manière plus pragmatique, les modèles d’apprentissage non supervisé permettent essentiellement aujourd’hui de définir des groupes d’individus homogènes ayant des caractéristiques communes. Ce système va alors souvent permettre de créer des systèmes de recommandation pertinents (Netflix fait ça très bien par exemple pour vous recommander les films et séries les plus susceptibles de vous intéresser en se basant sur les films et séries vus par des individus qui vous ressemblent).
Dans la majorité des cas, ce sont donc plutôt les modèles supervisés qui vont être utilisés. Dans ce cadre, un Data Scientist va devoir guider la machine. En particulier, il va devoir définir les résultats attendus sur un volume important de données d’apprentissage afin que l’algorithme apprenne et puisse reproduire les mécaniques de décision qu’il aura apprises sur un nouveau jeu de données. Dans ce cas, l’humain joue donc un rôle important dans l’apprentissage du modèle et dans son exploitation future.

L’IA doit servir la stratégie et non pas la remplacer

En conséquence, on comprend bien que l’IA est bien souvent guidée par nos choix d’apprentissage et les données qu’on va lui mettre à disposition. On peut même aller plus loin en considérant que la stratégie marketing doit guider les actions des Data Scientists afin de concevoir les modèles les plus utiles aux experts marketing dans l’atteinte de leurs objectifs.
Plus généralement, il est même intéressant d’envisager l’apport de la Data Science (au sens large) à la stratégie marketing. En effet, bien souvent, on va pouvoir nettement augmenter la performance des dispositifs en mettant en place un process analytique pertinent reposant sur différents allers-retours entre stratégie et analyse. Aujourd’hui, la data doit accompagner la stratégie, et la stratégie doit guider la recherche de la performance. A titre d’exemple, on peut imaginer le process suivant :
1. Construction d’une segmentation adaptée
2. Identification des priorités stratégiques grâce à la matrice de passage
3. Définition des priorités opérationnelles par segment
4. Construction des modèles prédictifs adaptés à chaque cible (segment) et chaque problématique (attrition, recommandation, cross-sell…)
5. Test & Learn et mesure de la performance
6. Adaptation des modèles et des dispositifs
Bref, un équilibre fin à trouver entre les inputs de la stratégie à la Data Science et de la Data Science à la stratégie ! Et où les modèles IA supervisés ou non permettront de gagner en performance tout en ouvrant la voie à de nouveaux champs de recherche.

Ce sont des sujets qui vous intéressent ? Nous sommes là pour en parler avec vous. Notre pragmatisme et notre discours vulgarisé seront les clés de la réussite de votre prochain projet d’IA.
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.
Où en êtes-vous dans la mesure de performance de vos campagnes emails ?

Cela ne fait aucun doute que nous sommes entrés dans une ère où les campagnes emails sont de plus en plus nombreuses et complexes. La mise à disposition de critères de sélection divers, plus la connaissance client augmentée, nous permet aujourd’hui de construire des plans d’animation emails de plus en plus sophistiqués. Nous répondons ainsi à la demande des directions générales sous le principe de réponse aux besoins et attentes des clients.

Multiplier les campagnes emails ? Oui, mais pas n’importe comment !

Il s’agit en premier lieu de mettre en place une stratégie email pour confirmer la cohérence des différents messages que l’on envoie aux différentes cibles. Au-delà des cibles et de son contenu, il est obligatoire, ou fortement recommandé, de valider la cohérence des campagnes et des offres entre les canaux. Il ne s’agit pas de faire la même offre partout, il s’agit de comprendre et valider les partis pris et les choix d’une opération. Etre cohérent afin d’expliquer à un client lambda pourquoi il n’a pas forcément reçu la même offre que son voisin.
En second lieu, il est indispensable de penser au process de mise en œuvre. Une campagne bancale (doublon dans les cibles, mauvaise délivrabilité, contenu inadéquat, …) ne permettra jamais de démontrer un succès. Au-delà de la mécanique opérationnelle, il ne faut pas oublier la méthodologie de mesure. Une campagne qui ne peut pas se mesurer (en ROI ou ROO*) n’a aucune valeur. Il existe plusieurs niveaux de mesure d’une campagne. L’efficacité de celle-ci peut se mesurer en taux d’ouvertures et taux de clics, ou en taux de conversion, mais aussi en CA Additionnel. Pour pouvoir exécuter ce dernier, il est obligatoire de mettre en place un échantillon témoin afin de mesurer les écarts entre les destinataires et la zone blanche.

Quels sont les KPI’s à calculer ?
Pour une analyse précise et facile, nous recommandons de répartir les indicateurs en 4 familles :
  • Indicateurs contextuels : nb de contacts, date d’envoi, durée de l’opération, contenu
  • Indicateurs de routage : taux d’aboutissement, Soft & Hard bounce
  • Indicateurs d’intérêt : taux d’ouverture, taux de clics, taux d’attractivité
  • Indicateurs de valeur : Taux de conversion, CA généré, Marge, ROI-ROO
  • Indicateurs web : Taux de rebond, temps passé, nb de pages vues

Cette liste est exhaustive mais non complète. Elle permet d’organiser un reporting.

Un dernier élément à ne pas négliger quand on réalise plusieurs campagnes durant la même période : la réattribution de la performance.
Dans bon nombre de cas, nous constatons que l’analyse des campagnes emails est calculée « à la campagne ». Aussi, quand il faut mesurer la performance mensuelle, il arrive très souvent que le calcul n’est ni plus ni moins que la somme des résultats de chaque campagne. Et 8 fois sur 10, le CA généré des campagnes sur la période a été comptabilisé plusieurs fois. Les résultats de ROI sont donc souvent imparfaits, voir complétement faux. Les professionnels de l’analytics peuvent vous accompagner sur une méthode afin de ré attribuer ce CA généré afin de ne pas sur estimer l’apport de l’email dans le business de l’entreprise.

* ROI : Return Of Investment / ROO : Return Of Objective
Comment les marketeurs peuvent-ils utiliser la Data Science pour mesurer la rentabilité de leur plan d'animation ?

Parmi les sujets sur lesquels nous sommes souvent sollicités par nos clients, la question de la mesure du ROI du plan d’animation occupe une place particulière.



En effet, lorsque l’on doit justifier de nouveaux investissements, tant humains que techniques, afin de développer l’animation clients, la question qui revient sans cesse est de savoir ce que rapporte le plan d’animation. A cette question, nous avons développé une réponse en 3 points essentiels qui permettent de créer les conditions nécessaires à la mesure de ce ROI.

1. Construire les bons étalons
Lorsque l’on évoque la mesure du ROI, on évoque mécaniquement la mesure de l’additionnel. Combien de chiffre d’affaires est-ce que j’arrive à générer en plus grâce à mon plan d’animation ?
Cette mesure de l’additionnel nécessite de construire des populations de référence qui serviront de base de comparaison dans les analyses. Nous préconisons d’en construire de 2 types :
  • Des populations témoins sur chaque opération : leur rôle est de mesurer l’additionnel qu’apporte chaque opération individuellement. Cela vous permettra d’identifier les opérations à pérenniser ou au contraire celles à abandonner
  • Une zone blanche figée à l’année : son rôle est de mesurer l’additionnel d’activité des clients animés versus cette population qui ne recevra aucune sollicitation. On est ici dans la mesure de l’additionnel du plan d’animation.

Ces 2 niveaux de mesure sont complémentaires. Ainsi la somme des additionnels individuels de chaque opération sera systématiquement inférieur à l’additionnel du plan d’animation (ce n’est pas parce que le client n’a pas réagi à cette opération qu’elle n’aura pas un impact sur le long terme dans les préférences d’achat de votre client), mais elle vous permettra aussi de mesurer le poids des impacts directs et indirects de l’animation sur le comportement des clients.

Malgré tout une question reste en suspens : à quelle opération dois-je affecter la performance lorsque plusieurs opérations ont lieu en même temps ?

2. Attribuer la performance à la bonne opération
Lorsque l’on met en place un plan d’animation assez dense, on peut rapidement se retrouver confronté à une problématique d’attribution de la performance à la bonne opération. En effet, doit-on considérer que c’est le premier contact qui a initié la démarche d’achat ? Ou au contraire que c’est le dernier contact qui est le déclencheur ?

En règle générale, les outils du marché ont des modèles d’attribution prédéfinis :
  • Au premier contact : la vente est attribuée au levier ayant initié l’achat
  • Au dernier contact : la vente est attribuée au levier ayant précédé l’achat
  • Équivalent : tous les leviers impliqués se voient attribuer la même pondération
  • Croissant : la pondération augmente à mesure que l’on approche de la date d’achat

Nous pensons que la réalité est plus complexe et doit tenir compte des spécificités de votre plan d’animation. En particulier, l’étude des courbes de remontée peuvent mettre en valeur des différences assez marquée sur la durée de suivi entre 2 opérations distinctes.

Un autre point à prendre en compte dans l’attribution de la performance est la notion de retour strict vs retour large. En effet, le fait d’identifier un code offre, un code produit ou un code remise spécifique à une opération va permettre d’identifier de manière plus sûre le déclencheur.

Fort de ces constats, nous avons développé notre propre algorithme d’attribution de la performance basée sur ces différents éléments.

3. Un process de mesure validé par les financiers

Nous travaillons avec les équipes financières pour valider la méthodologie et les KPIs à suivre pour valider la pérennité du process de calcul de rentabilité.

A cette fin, en plus de la mesure de l’additionnel, nous appréhendons la structure de coûts induits par le plan d’animation. On peut alors mesurer les gains marginaux (CA et marge) issus de l’investissement dans le plan d’animation.

Il n’est pas trop tard pour mettre en place ce type de démarche sur 2017, Contactez-nous !

Matthieu D.