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What's Next Personnalisation

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La Personnalisation est sans conteste le « buzzword » du moment, au croisement des problématiques autour du Big Data et du marketing digital. Au-delà des grandes théories, comment apprivoiser la personnalisation et traduire la stratégie en actions ? Comment la mettre au service du business tout en offrant une expérience enrichissante pour le consommateur ?

Depuis 3 ans, DigitasLBi et Adobe travaillent au cœur de cette problématique et mettent la personnalisation en pratique pour de grandes marques. Nous décrypterons ensemble différents cas emblématiques, analyserons les opportunités et les risques, et définirons les stratégies gagnantes… Pour passer du mythe à la réalité.

Published in: Data & Analytics
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What's Next Personnalisation

  1. 1. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi What’s Next PERSONNALISATION 1er Décembre 2015 #WhatsNextPerso
  2. 2. LES INTERVENANTS AUJOURD’HUI Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON, CTO et Head of Product Price Minister Mathieu MORGENSZTERN, CEO France et Europe West – DigitasLBi Héloïse BELDICO, La Banque Postale - @HBO75005 Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBi Sébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & Target Jean-Marc Antuszewicz, Head of Data - DigitasLBi
  3. 3. SOMMAIRE 1. La personnalisation : un enjeu majeur - Mathieu MORGENSZTERN 1. Les impératifs en 2016 – Jean-Marc ANTUSZEWICZ 2. La data au cœur de la personnalisation – Dan HUGHES 3. Le témoignage de Price Minister – Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON 4. Le témoignage de La Banque Postale – Héloïse BELDICO 5. Les outils de la suite Adobe – Sébastien MORALDO 6. De l’ambition à la réalité - Jean-Marc ANTUSZEWICZ
  4. 4. Mathieu MORGENSZTERN CEO France et Europe West - DigitasLBi 1. LA PERSONNALISATION : UN ENJEU MAJEUR #WhatsNextPerso
  5. 5. L’économie de l’attention
  6. 6. POUR LE E-COMMERCE EN PARTICULIER, UNE MENACE: PERDRE LE LIEN AVEC LE CLIENT 20 000 nouveaux sites marchands en 2013! Presque 50% de ‘taux de rebond’ sur la Home Page Une érosion générale du panier moyen Le comportement ‘zappeur’ est devenu la norme
  7. 7. RE-CRÉER UN LIEN INTIME AVEC LES CONSOMMATEURS PERTINENCE PERSONNALISATION =
  8. 8. DE NOUVEAUX MODELES LA NOTIFICATION
  9. 9. L’ENTERTAINMENT « SUR MESURE » France TV ZOOM DE NOUVEAUX MODELES
  10. 10. L’INFO PERSONNALISEE Matinale Le Monde DE NOUVEAUX MODELES
  11. 11. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi 2. LES IMPÉRATIFS EN 2016 Jean-Marc Antuszewicz, Hea d of Data - DigitasLBi #WhatsNextPerso
  12. 12. UNE IDEE RECUE : PERSONALISATION = BIG DATA
  13. 13. QUALIFIER LES UTILISATEURS PROGRESSIVEMENT Temporal, environmental, Browsing behaviour, Temporal, Environmental, referrer Customer profile, Transaction data Logged in state About me…progressive profiling uses a combination of in-session progressive disclosure with iterative data capture. The principle ‘infer as much as you can, don’t ask too much too soon’. 1st time visitor Returning visitor Registered user Browsing behaviour + Temporal, Environmental, referrerIn Session Browsing IMPLICITEXPLICI T
  14. 14. UNE AUTRE IDEE RECUE… LA PERSONNALISATION, C’EST POUR LES E-RETAILERS
  15. 15. LA PERSONNALISATION POUR ADAPTER LES MESSAGES AUX AUDIENCES How did people exposed to perso experience convert better than an audience exposed to Default one? Requested a TDR +33% Searched a dealer +19% Downloaded an EBR +20% Price Adoption Daily running costs Operationnability MESSAGEPERSONALIZATION
  16. 16. LES APPLICATIONS DE LA PERSONNALISATION PERSONNALISATION Sites, Apps, Retail Campagnes, programmes relationnels Produits, Services Media / Programmatique Contenus
  17. 17. 3 DIMENSIONS-CLES POUR VOS PROJETS DE PERSONNALISATION Pensé pour le MOBILE Conçu en OMNI-CHANNEL Délivré en REAL-TIME
  18. 18. Exemple : L’Oreal MakeUp Genius
  19. 19. CONÇU EN OMNI-CHANNEL des Français pensent que d'avoir la possibilité de comparer et d’obtenir plus d'informations sur les produits via leur smartphone dans le magasin peut influencer leur décision d'achat. 67% SHOWROOMING en France en 2014: Source: Connected Commerce Research – 2014 - France
  20. 20. DELIVRÉ EN REAL-TIME « RELEVANCE HAS A DEADLINE » * * * * * Le temps qu’il faut pour qu’un lien reçoive la moitié des clics qui recevra en totalité Source: http://blog.bitly.com/post/9887686919/you-just-shared-a-link-how-long-will-people-pay
  21. 21. Exemple : La Banque Postale – À mon Echelle
  22. 22. 3. LA DATA AU CŒUR DE LA PERSONNALISATION – LES CAS DIGITASLBI Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBi #WhatsNextPerso
  23. 23. PERSONALISATION IS ONLY AS GOOD AS YOUR DATA AND ANALYSIS Sources of Data Client First Party • CRM • Browsing History • Transaction Logs • Other Behavioral Logs Purchased Third Party • Behavioral Segments • Propensities • Demographics Partner Data • Virtually Anything! PRO Unique and proprietary CON Narrow view of customer PRO Easy to acquire CON Not unique and differentiating PRO Highly unique & differentiating CON Very difficult to acquire
  24. 24. 28 WE’VE DONE THE HARD WORK ALREADY THIRD PARTY DATA PARTNER DATA FIRST PARTY DATA OPTIONAL CLIENT ONBOARDING PRIVACY COMPLIANT MATCHING BIG DATA ENVIRONMENT APPS APPS APPS APPS
  25. 25. 30 IMMENSE GLOBAL SCALE Complete browsing and search histories for millions of users globally In-app usage data for millions of devices Hundreds of millions of monthly location signals Tens of millions of points of interests And much more
  26. 26. CONNECTED AT THE INDIVIDUAL LEVEL
  27. 27. DELTA AIRLINES: IDIOM PINPOINTED THE SWITCHERS competitor loyalists splitters delta loyalists
  28. 28. L’OREAL: IDIOM ALIGNED TV IMPRESSIONS TO PRODUCT SALES
  29. 29. PANDORA: IDIOM FIGURED OUT WHO IS LOYAL
  30. 30. VOLVO: IDIOM DEFINED THE COMPETITION
  31. 31. KEYS TO PERSONALISATION SUCCESS USING IDIOM  Start with the core questions you should know about EVERY customer and prospect • Share of wallet (how much spend am I capturing) • Loyalty (is my customer flirting with my competitors) • Satisfaction (is my customer delighted) • Conversion propensity (how likely is this purchase)  Use modeling/scoring to achieve scale  Use probability to data-inform traditional channels
  32. 32. 4. LE TEMOIGNAGE DE PRICE MINISTER Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON, CTO et Head of Product Price Minister #WhatsNextPerso
  33. 33. Rakuten PriceMinister L’achat - vente c’est sérieux
  34. 34. 10 millions de visiteurs uniques par mois 20 millions de membres (acheteurs & vendeurs) 20 millions de références produits avec stock (vendeurs professionnels et particuliers) Une compétition féroce...
  35. 35. Il est clé de se différencier !
  36. 36. Les meilleurs prix Une offre riche et complète Une relation de confiance avec les utilisateurs
  37. 37. Mais ce n’est pas suffisant...
  38. 38. ❝ Shopping is entertainment! ❞ Hiroshi Mikitani
  39. 39. Proposer à l’utilisateur une expérience unique, personnelle et engageante
  40. 40. En 2014, PriceMinister entre dans l’ère de la personnalisation
  41. 41. Maximiser les revenues grâce à la personnalisation
  42. 42. La Personnalisation ?
  43. 43. La Personnification #1 Créer de l’engagement !
  44. 44. La Personnalisation #1 Apporter la bonne information à chaque instant à chaque client
  45. 45. Personnalisation + Personnification Confiance Engagement Appropriation Efficacité Créer de la valeur de manière pérenne
  46. 46. Adapter l’offre Visiteurs venant de Google Shopping Autres visiteurs Visiteurs en provenance de Shopbots 200 000 visiteurs / jour +5 % de conversion
  47. 47. Communiquer de façon ciblée Visiteurs sur la page Vendre n’ayant jamais vendus 20 000 visiteurs / jour +10 % de mises en vente
  48. 48. Capitaliser tous les comportements Visiteurs cherchant des produits qui n’existent pas sur PM 25 000 visiteurs / jour +21 % de revenu média
  49. 49. Contextualiser le contenu Nouveaux visiteurs : une offre de bienvenue Visiteurs connus : pédagogie sur le programme de fidélité Visiteurs prospects 65 000 visiteurs / jour +1 % de prospects converti
  50. 50. Engager le visiteur Visiteurs prospects 65 000 visiteurs / jour Collecte de leads Nouveaux visiteurs ayant vus 3 pages
  51. 51. Et nous restons innovants !
  52. 52. Premiers pas vers les technologies prédictives Ciblage avancée Détecter une affinité pour l’occasion ou la mise en vente Machine Learning Optimiser les mises en vente, ne pas dégrader le taux de conversion
  53. 53. Messaging Temps réel Personnalisable (mail, sms, push, tel …) Social & Sharring economy Personnification de toutes les interfaces Virage fort vers le communautaire
  54. 54. 5. LE TEMOIGNAGE DE LA BANQUE POSTALE Héloïse BELDICO-PACHOT, La Banque Postale @HBO75005 #WhatsNextPerso
  55. 55. Un positionnement digital : ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  56. 56. @labanquepostale @HBO75005 Développer les usages > multiplier les occasions de contact LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  57. 57. LA BANQUE POSTALE 1 site Internet informationnel adapté à tous les supports et cibles Labanquepostale.fr A P P 1 Application Mère [Tablette / Mobile] PROSPECTS / CLIENTS CLIENTS + 1 Espace Transactionnel Clients 48,5 millions visites /mois 37,5 millions visites clients / mois 32 millions visites clients / mois W E B @ LA BANQUE POSTALE
  58. 58. Un positionnement digital : ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE h Labanquepostale.fr La banque la plus visible sur Google en SEO LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  59. 59. Taux de clics moyen sur les bannières : 1.86% 4.5% en post-visite Taux d'ouverture moyen e-mails : 25% 45% en post-visite 30 campagnes clients ciblées / mois sur les espaces sécurisés 25 000 demandes de Rendez-vous / mois LA BANQUE POSTALE
  60. 60. 1 App personnalisée et personnalisable sur Smartphone et Tablette LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  61. 61. @labanquepostale @HBO75005 Nous pensons les nouveaux services avec les collaborateurs et les clients au cours d’expérimentations impulsées via les Réseaux Sociaux et la plate-forme collaborative clients LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  62. 62. Expérimentation Pages Facebook Conseillers « La Banque Postale mise plus que jamais sur les réseaux sociaux pour cultiver son lien de proximité avec ses clients. » - Les Echos Plus de 50 conseillers testeurs, et de plus de 1 200 clients LA BANQUE POSTALE @labanquepostale @HBO75005
  63. 63. @labanquepostale @HBO75005 Nous pensons les nouveaux services avec les collaborateurs et les clients au cours d’expérimentations impulsées via les Réseaux Sociaux et la plate-forme collaborative clients LBP investit le territoire du Real Time Marketing sur Twitter, avec la génération temps réel de messages en réaction à l’actualité. #aMonEchelle 20 tweets publiés et vus + de 5 millions de fois, + 71% de trafic sur les pages du site liées aux tweets, LA BANQUE POSTALE
  64. 64. 6. LA OUTILS DE LA SUITE ADOBE Sébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & Target #WhatsNextPerso
  65. 65. LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE Lille Paris Nantes Bordeaux Grenoble Cibler sur une seule variable
  66. 66. Surf VTT Yoga Run Rando Personnaliser sur 2 variables (geo + visites précédentes) LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE
  67. 67. • Variables de sources • Variables comportementales • Variables Offline • Variables de temps, d’environnement, de géographie Quel segment est prioritaire? Combien de variables pouvons-nous utiliser pour définir une stratégie de personnalisation performante? LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE
  68. 68. Age Sexe Type de device région Comportement de Search segment Affinité produit navigateur Comportement de navigation Moteur de décision Personnalisation Temps réel LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
  69. 69. LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE Variables temporelles + Heure de la journée + Jour de la semaine + Récence + Fréquence Variables de source + Domaine référent + Id de campagne + Affilié + Réseaux sociaux + Search (payant et naturel) + Trafic direct / bookmarks + Social graph / login Variables offline + CRM + Conversion Offline + Données 3rd-party + Programmes de fidélité Variables d’environnement + Adresse IP + Pays + Zone horaire + Type de device + Système d’exploitation + Navigateur + Résolution d’écran Variables comportementales + Client / Prospect + Nouveau / Ancien visiteur + Chemin de visites précédentes + Intérêt produit + Recherches + Achats en ligne passés + Exposition aux campagnes passées + Réactions aux campagnes passées Quelles données pour la personnalisation algorithmique?
  70. 70. ADOBE TARGET – LES BÉNÉFICES Facile d’accès • Interface Wiziwig • Workflow prédéfini • Facilement paramétrable • Données Tierces : BDD CRM, DMP,… • Solutions Marketing Cloud • A/B testing • MVT • Personnalisation • Recommandation Dédiée au Marketing OuverteComplète
  71. 71. Personnaliser DélivrerAnalyser Analytics Target Campaign LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
  72. 72. Hausse du taux de conversion* + 32 % + 41 % Jusqu’à 41% de hausse de conversion entre la population ciblée et le groupe de contrôle! * Nombre de réservations / volume de visiteurs Recommandation sur la Home Page LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
  73. 73. 78 L’internaute reçoit un mail de relance qui l’invite à poursuivre sa recherche et finaliser sa réservation ANALYTICS segmente en fonction des données de navigation TARGET personnalise les offres de restaurants en fonction des données de navigation et des données CRM et affiche des recommandations ANALYTICS détecte l’abandon de panier et envoie un flux à CAMPAIGN Au cours de sa visite, il consulte des restaurants sans finaliser sa réservationUn membre consulte le site CAMPAIGN déclenche un email personnalisé en H+2 en fonction de ses recherches et des données CRM LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
  74. 74. Personnalisation en « ONE TO ONE » de la pression commerciale GÉOMARKETING PUSH MOBILE EN TEMPS RÉEL et GÉOLOCALISÉ PERSONNALISATION des programmes de CYCLE DE VIE PERSONNALISATION du CONTENU en fonction DEVICE Et demain… LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE
  75. 75. Jean-Marc Antuszewicz, Hea d of Data - DigitasLBi 6. DE L’AMBITION A LA REALITE #WhatsNextPerso
  76. 76. LE MODELE DE MATURITE DE LA PERSONNALISATION Maturité People Process Products Outcomes BASIQUE MEDIUM AVANCÉ Reporting et optimisation par canal Reporting consolidé Management de campagne ‘vertical’ Vue unique du consommateur Management cross-fonctionnel (Experience Manager) Data analysts Data scientists / experts par canal Département Business intelligence Real-time, omni-channel personalizationMulti-channel customization Optimisation de campagnes - asynchrone Analytics Target Campaign Analytics Target Campaign Experience Audience Analytics Target Campaign Social Experience Audience Media Optimizer
  77. 77. 4 • Plan papier utilisé par les enfants • Info temps d’attente • Jeux Coupe-file PRÉFÉRENCES PARC • Fiches attractions très simples • Favoris, parcours personnalisés • Plan ultra simple, uniquement attractions • Temps d’attente • Jeu mobile coupe-file comme motivation à télécharger l’appli PRÉFÉRENCES MOBILE • Information meilleur prix à 7 jours • Information affluence, calendrier • Incitation téléchargement appli lors de la commande • Information et planification spectacles • Incitation restauration PRÉFÉRENCES WEB DESKTOP • Informations pratiques : affluence, accès au parc, prix des billets • Un plan simple d’utilisation pour les enfants • Information temps d’attente USAGE PREMIER • Eviter l’affluence • Laisser les enfants s’organiser • Bien gérer le temps pour faire le maximum d’attractions. • Se retrouver facilement en cas de séparation. • Veiller à la sécurité des enfants OBJECTIFS • Inquiétude : affluence • Trop d’attente aux principales attractions • N’a pas vu l’information à propos de l’appli, sinon il l’aurait téléchargé • Manque de temps : ils sont arrivés au Parc un peu tard dans la journée BLOCAGES / FRUSTRATIONS • Faire plaisir aux enfants pendant les vacances, avec une demi-journée sympa de sortie en famille • Une sortie assez proche de leur domicile et facile d’accès • Ballade dans un environnement arboré • Un parc plus naturel et humain que son concurrent direct • Des sensations fortes MOTIVATIONS Préférence pour le Parc Astérix : plus naturel, plus humain, moins usine, moins commercial POURQUOI LE PARC ? Surtout une visite pour faire plaisir aux enfants, pendant les vacances UTILISATEUR FINAL • Sa femme • Ses collègues et amis • TV, Radio, presse INFLUENCEURS SON PROFIL COMPORTEMENTAL SES PREFERENCES pilote et sociable PASCAL, 42 confiant et attentif CSP - PAS D’APPLI NON TECH MULTI VISITE ANCIENNE ACHAT EN LIGNE EN VOITURE RECHERCHE WEB INFOS PRATIQUES PREPARATION PAS DE PREPARATION PARCOURS AVEC PLAN ORIENTATION UN PEU AVEC UN PLAN FILE D’ATTENTE DISCUSSIONS REPAS PAS DE REPAS RESEAUX SOCIAUX PAS SOCIAL MOBILE APPELS, SMS, PHOTOS Marine Paul 14 12 Milena 1/ LES PERSONAS – UNE CONNAISSANCE FINE DE L’UTILISATEUR Parcs Asterix - Personas
  78. 78. 2/ LES SEGMENTS – UNE APPROCHE PRAGMATIQUE
  79. 79. 3/ ROADMAP – UNE MISE EN PLACE PROGRESSIVE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 DefinitionImplementationAnalyse Pilote Personas Segments Objectifs Analyse de l’existant Plan de test analyses Déploiement (canal, segments) Bilan Reco déploiement Plan de test analyses Paramétrage outils Paramétrage outils Bilan Reco déploiement
  80. 80. PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON?? Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi MERCI #WhatsNextPerso

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