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16/04/19 Matinale Experts Marketing Omnicanal

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Marketing Omnicanal : quelle réalité et quelles perspectives pour demain ?

Comment connaître, reconnaître et communiquer auprès de ses clients ? Comment mettre en place des cas d'usage rapidement et efficacement et quels sont les enjeux organisationnels à résoudre ? Soft Computing partagera des retours d'expérience de mise en place de projets de marketing omnicanal à l'occasion de cette matinale.

L'évolution des comportements prospects et clients est maintenant un constat partagé par l'ensemble des annonceurs.

Digital, social, mobile, influenceur, hyper connecté et hyper informé, le consommateur a pris le pouvoir sur les marques et son parcours d'achat est devenu très complexe à suivre.

Au-delà des programmes informatiques chronophages et coûteux, les annonceurs sont à la recherche de solutions agiles et pragmatiques permettant de mettre en place des premiers cas d'usage à valeur ajoutée, et de dégager un ROI rapidement.

Ces évolutions vers un marketing pleinement omnicanal impliquent de développer sa connaissance client, savoir reconnaître ses clients quel que soit le canal et être capable de lui adresser des messages cohérents. Cela passe par un SI plus souple, mais également par des adaptations organisationnelles. Quelles sont les directions concernées ? Doivent-elles évoluer ? Quels sont les nouveaux modèles ?

Agenda :
- Les nouveaux comportements clients et leurs conséquences en terme de recueil et d'exploitation des données ?
- Comment mettre en place de premiers Use Cases de manière pragmatique et rapide ?
- Quels challenges organisationnels, notamment pour les équipes marketing et comment y répondre ?
- Retours d'expérience de mise en place de projets de marketing omnicanal.
- Organisation, compétences et gouvernance pour une mise en œuvre réussie.
- Conclusion.

Published in: Technology
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16/04/19 Matinale Experts Marketing Omnicanal

  1. 1. © Soft Computing – www.softcomputing.com Matinale Marketing omnicanal 16/04/2019
  2. 2. © 2
  3. 3. Soft Computing
  4. 4. © 4 Profil SPECIALISTE 100 % Data Sciences & Tec Marketing Intelligence & ROI Expérience Digital & Omnicanal RECONNU 80 % CAC40 clients 200 clients actifs HUMAIN 400 Consultants 25 nationalités EXPERT 1/3 Retail–Finance- Services DYNAMIQUE 7 % MB ‘17 vs 2016 41 M€ CA INNOVANT 9 % R&D /CA GLOBAL 21 % CA International 30 pays servis
  5. 5. © 5 Vision : la data a déclenché une disruption des liens de l’individu à la marque Explosion du volume et des types de data exploitables Réaction en chaîne sur la puissance du prédictif Nouveaux modèles d’expérience et de relation client Mutations des comportements et des attentes client
  6. 6. © 6 Mission : appliquer le meilleur des sciences et des technologies de la data et du digital pour transformer le marketing et l’expérience client Appliquer le meilleur des sciences et des technologies de la data et du digital pour transformer le marketing et l’expérience client Data Placer la data au cœur du marketing mix Audience Augmenter le ROI des média digitaux Expérience Enrichir l’expérience omnicanal Marketing Développer la valeur client
  7. 7. © 7 Compétences : un assemblage unique d’expertises pointues Search Display email Social Fidélité Adtech Martech Campagnes Mobile Customer Insight Data Scientists Digital Marketers Big Data eCommerce Mobile UX Dataviz Analytics CRM Adtech Martech Cloud Scrum Masters Use Cases Business Cases Change Product Owners Training PMO Time & Signals Data Mining Deep Learning Prédictif AI NLP NPS Image Mining IT Experts Business Analysts
  8. 8. © 8 Offres : apporter du contenu au sein d’offres de services structurées Data Audience ExpérienceMarketing Retours d’expérience – Expertises pointues – Séniorité Machine Learning Customer Data Platform Data gouvernance & GDPR Dataviz DMP Activation média Contribution Attribution Monétisation Programmes d’acquisition Programmes relationnels Campaign Management Data quality & onboarding CRM Parcours omnicanal Personnalisation Mobile & Web UX
  9. 9. © 9 Prestations : créer de la valeur à toutes les étapes de la transformation Design Ideate Build Rollout Run Innovation – Pragmatisme - Maîtrise Data Audience ExpérienceMarketing
  10. 10. © 10 Work Accompagnement Data Science à la valorisation des données Big Data. Plateforme marketing client multi-canal et internationale. Segmentation et scoring pour le ciblage des opérations commerciales et marketing. DMP, CRM, orchestration omnicanal, et déploiement du Data-driven Marketing. Mise en œuvre et exploitation opérationnelle d'une DMP. Déploiement d’usages datamarketing à partir de données Big Data. Plateforme et centre de services études clients et produits. Centre de Services gestion de campagnes multicanal et Web Analytics. Valorisation des données Web Analytics via l’analyse des parcours de conversion. DMP et valorisation d’audiences. Design des parcours client multi-marque, multi-canal et du référentiel client unique. Plate-forme CRM et marketing client internationale multi-marques.
  11. 11. © 11 Ecosystème : exhaustif et large Business Data Sciences Analytics Data Management Infra- structures Data Sources Adtech e-Commerce Martech UX Machine Learning Collaboration Data Mining DataViz Attrib Contrib Tag Management Web Analytics DMP Big Data Data Quality ETL ESB SQL Appliance Cloud IAM Sécurité CRM Onboarding Open Data Third Party Web scrap Adobe Suite, AngularJS, Demandware, Drupal, Facebook Ads, Google Suite, IBM Commerce, Mtarget, Microsoft CRM, Netsize, Notify, Oracle Suite, PrestaShop, Radarly, Return Path, RichRelevance, Salesforce Suite, WordPress. Anaconda, Dataiku, IBM SPSS, IBM Watson, Keras, Mahout, MicroStrategy, MLlib, Power BI, Qlik, R, R Shiny, SAS, SAS VA, Tableau, TensorFlow, Zeppelin. Adobe Analytics, Adobe Audience, AT Internet, Commanders Act, ContentSquare, Eulerian, Google 360, Google Analytics, Mazeberry, Oracle BlueKai, Salesforce, Krux, Tealium, Weborama, Ysance. Cassandra, Charade, Cloudera, DataStax, Elasticsearch, Google Maps, Hortonworks, Informatica, Java, Kafka, Lucene, Microsoft, MongoDB, Neo4j, Oracle, Pitney Bowes, PostgreSQL, Python, Solr, Spark, Talend, Teradata, webMethods. AD, Amazon Web Services, Dell, Gigya, Google Cloud, IBM, IBM Bluemix, Jainrain, Kerberos, LDAP, Microsoft Azure, OpenSSL, Oracle, ReachFive, SAML2, Teradata. Acxiom, Content Grabber, data.gov, Datalogix, Graphinium, Import.io, LiveRamp, Octoparse, opendata.gouv, OpenStreetMap, Temelio, Weborama.
  12. 12. © 12 Actualité
  13. 13. © 13 L’innovation chez Soft Computing Comité scientifique 1 R&D / CA 9 % J*H R&D / an 8,000 Projets R&D / an 15 Axes R&D fondamentale 2 1/ Nouvelles Data Sources 2/ Nouveaux algorithmes et outils Data Science Axes R&D appliquée 51/ Recommandation 2/ Fraude 3/ ROI marketing 4/ Expansion Data Points 5/ Productivité Data Science
  14. 14. © 14 Des cursus de renom animés par nos consultants Executive Master Management d’une Unité Stratégique Executive Master Management stratégique Information et Technologies Master 1 Econométrie et Statistiques Master 2 Ingénierie Statistique et Finances Master 1 Mathématiques Appliquées 3ème année filière Statistique et ingénierie des données Stratégie Marketing omnicanal CRM & DMP au cœur de l’animation client omnicanal Certificat Marketing Digital Executive Master Management stratégique Information et Technologies Master 2 Mathématiques et Informatique appliquées aux sciences humaines et sociales Master 2 Techniques d'Information et de Décision dans l'Entreprise
  15. 15. © 15 Recruteur de talents : 100 CDI à pourvoir cette année Contact : recrutement@softcomputing.com – http://www.softcomputing.com/offres-d-emploi Search Display email Social Fidélité Adtech Martech Campagnes Mobile Customer Insight Data Scientists Digital Marketers Big Data eCommerce Mobile UX Dataviz Analytics CRM Adtech Martech Cloud Scrum Masters Use Cases Business Cases Change Product Owners Training PMO Time & Signals Data Mining Deep Learning Prédictif AI NLP NPS Image Mining IT Experts Business Analysts
  16. 16. Rappel du constat
  17. 17. © 17 UN CLIENT TOUJOURS PLUS EXIGEANT ET VOLATILE
  18. 18. © 18 Le client a changé... Omniconsommateur Hyper connecté 4h48 sur internet chaque jour Mobile : 1er écran de connexion & 34 M /j Réseaux sociaux : 38 M /j Hyper informé 88% font des recherches en ligne (pré-achat) 77% consultent les avis client 75% comparent les prix & leur smartphone Influenceur 75% publient des avis / photos / vidéos 64% des clients insatisfaits déclarent en discuter systématiquement & env. 15 Se méfie des marques 61% combinent les informations de la marque & les avis consommateurs 27% font plus confiance aux avis clients (blog, comparateurs, …) Volage 84% de moins en moins fidèles aux marques 64% abandonnent une marque/enseigne après une mauvaise expérience Exigeant 1. Rapidité de livraison 2. Prix compétitif et aligné (magasin/webstore) 3. Flexibilité des retours
  19. 19. © 19 Hyper connection & omnicanalité : 8 écrans/foyer en moyenne • 5,2 millions d’objets connectés vendus en France • 60% des français se servent d’un smartphone en magasin avant et pendant l'achat • 30% des français souhaiteraient avoir accès à une tablette librement en magasin pour pouvoir commander les articles indisponibles • 54% des e-acheteurs pratiquent le show-rooming
  20. 20. © 20 Le réseau physique toujours au cœur de l’omnicanalité Parmi les consommateurs français : ✓ 42% sont des web-roomers ✓ 23% des store-shoppers ✓ 38% des e-acheteurs pratiquent le click & collect ✓ 24% optent pour la e-reservation & paiement en magasin
  21. 21. © 21 Son parcours d’achat devient (très) complexe à suivre pour les marques Un parcours séquentiel vs. linéaire Comparatif d’offres (Web) Achat ou abandon (Web, magasin, Appli) Interactions post achat (SAV, RS, Magasin) Recherches & information (Web, magasin, mobile) Consultation avis clients (Web, mobile, RS, relations du client) Fidélisation ou abandon Utilisation & consommation Complexité des offres, recueil de connaissance difficile Mauvaise expérience et réputation en ligne non contrôlée la plupart du temps Accompagnement post achat parfois limité Client ciblé dans le cadre d’une campagne institutionnelle : Contenu décalé VS besoin client Campagne Marketing Campagne Marketing Contenu rarement personnalisé / l’expérience client (achat, utilisation, comportement) Campagne Marketing Déclenchement d’une campagne suite identification du client, mais le plus souvent sans contextualisation locale et/ou ciblées
  22. 22. © 22 DES COMPORTEMENTS QUI OBLIGENT A ALLER VERS L’OMNICANALITE
  23. 23. © 23 L’omnicanalité, pour quels enjeux ? Remettre la relation client au cœur de la stratégie marketing Reprendre la main sur les informations & maîtriser la communication Initier & atteindre la transformation digitale En finir avec les ruptures de canaux
  24. 24. © 24 Le client va-t-il s’engager ? ➔ Oui, si le parcours est pensé globalement Des français pensent que l’ominicanalité est une priorité dans leur parcours Source : LSA/Hipay «Commerce connecté» Septembre 2018 71% Des consommateurs sont prêts à changer d'enseigne si celle-ci ne propose pas un parcours Omnicanal Source : LSA/Hipay «Commerce connecté» Septembre 2018 69% ➔ Oui, si l’offre de service est claire et simple
  25. 25. © 25 DES USAGES CONCRETS DE PLUS EN PLUS EVOLUES
  26. 26. © 26 Des initiatives déjà en run Commander son café dans le métro pour le boire sur le chemin du boulot… Le Fast Food démocratise le Fast order ! Une expérience Retail mobile Nouveau type de magasins connectés
  27. 27. Notre vision de l’animation Omnicanale
  28. 28. © 28 Le cas d’usage idéal
  29. 29. © 29 Le Cas d’usage idéal Je visite la page produit « tente » Je reviens sur le site et la home page est personnalisée avec le dernier produit vu Je me connecte à mon compte, le Chat automatique apparait J’ajoute la tente à mon panier puis finalement j’abandonne SMS PUSH APP Je reçois un email personnalisé et contextualisé avec les avis sur la tente, un SMS, un push dans l’application mobile selon mon profil (contactabilité, usages, …) Je décide finalement d’acheter ma tente en magasin et présente ma carte de fidélité SMS PUSH APP Je suis exclu des campagnes de retargetting et du plan marketing pendant X jours et je reçois une enquête de satisfaction Je suis reciblé en cross-sell par des produits en lien avec mon achat Je suis ciblé avec des produits en lien avec mes précédents achats et mon profil OU
  30. 30. © 30 La face cachée et la face visible de l’Expérience Client The Iceberg Analogy Of A Brand © Copyright Showeet.com MESSAGE PERSONNALISÉ CONNAISSANCE CLIENT VISIBLE NON VISIBLE = OFFRE, VISUEL, SERVICE, CONTENU (ADAPTÉ, TEMPORALISÉ) CMS CAMPAGNES CRM Front WEBSITE APPLICATIONS DATA PROCESSUS ORGANISATION
  31. 31. © 31 LA DATA AU CŒUR DE L’OMNICANALITE
  32. 32. © 32 les données collectées et analysées
  33. 33. © 33 les données collectées et analysées
  34. 34. © 34 La conséquence : un torrent de données
  35. 35. © 35 Défi : 90 % non structurées
  36. 36. © 36 Une explosion qui s’accélère avec l’ IOT
  37. 37. © 37 Opportunités : 70 % créées par l’utilisateur
  38. 38. © 38 Il faut cadrer ses besoins en terme d’utilisation des données clients en fonction de sa maturité Il faut distinguer les données juste nécessaires pour l’animation On a besoin d’un volume de data minimum pour le faire
  39. 39. © 39 Une architecture autour d’un socle data unifié
  40. 40. © 40 Les différents canaux et univers nécessitent d’être synchronisés Web analytics CRM DMP Publicité Boutique Canaux relationnels
  41. 41. © 41 Pour répondre aux enjeux de demain ACTUELLEMENT DEMAIN 1. Une connaissance client exhaustive 2. Une relation client omnicanal à chaud 3. Une activation personnalisée et fine « tous clients » sur des signaux faibles (évènements et univers de besoins ) 4. Un « time to market » efficient 1. Une connaissance client partielle 2. Une relation client multi canal à froid 3. Une activation « segmentée » des clients, les prospects, les visiteurs sans une cohérence d’ensemble 4. Une productivité opérationnelle à améliorer
  42. 42. © 42 Interactions temps réel Interactions Batch La Customer Data Platform : Matrice Data & interactions Identités (référentiel) Faits Master Customer Data Real Time Customer DB Datalake 360° View
  43. 43. © 43 Quels rôles pour quels outils ? 1st party data, informations de conversions clients, utilisée pour le contact relationnel (fidélisation et anti-churn) 3rd party data, informations de navigation anonymes mais réconciliées avec des données non anonymes quand cela est possible, utilisée pour des fins publicitaires vision 360° client (informations clients, transactions, interactions), données activables, utilisée pour alimenter les outils CRM et DMP CRM DMP CDP
  44. 44. © 44 L’OMNICANALITE EST AUSSI UN PROJET D’ORGANISATION
  45. 45. © 45 Les Directions impliquées Marketing Digital Service Sales Data DSI RH Des canaux gérés indépendamment en silos Des directeurs qui ont leurs propres objectifs, peu de communication entre directions NEW
  46. 46. © 46 Les principales questions Qui pilote l’activité ? Comment éviter la cannibalisation entre les différents canaux ? Qui finance les projets informatiques en lien avec l’omnicanalité ? Quelle mesure de l’attribution? Quelle gestion budgétaire et quels objectifs business pour chaque canal ? Développement du site, mise en place d’un moteur de décision, d’un nouvel outil de MA : Qui choisit les priorités ?
  47. 47. © 47 Quelques pistes … acculturation & décloisonnement des silos Former à la culture omnicanale & centrée client Donner la visibilité/ du sponsorship au sujet omnicanal Construire des ponts entre les équipes, permettre aux directions CRM, Marketing, Sales de travailler ensemble au service du client
  48. 48. © 48 Quelques pistes … travail sur les incentives et le suivi des performances Mettre à profit le temps réel qui devient la norme de l’omnicanalité pour mieux mesurer la performance et réagir très rapidement Par exemple : mise en place de NPS, de suivi de l’engagement client Par exemple : incentiver les commerciaux sur les ventes physiques et web ; incentiver le site web également sur les ventes physiques la satisfaction clientl’omnicanalité Mettre en place des incentives / Changer les indicateurs de mesure de performance pour encourager :
  49. 49. © 49 Et au niveau d’un projet applicatif ? Les facteurs clés de succès ➢ S'assurer que tous les acteurs sont impliqués au même niveau et avancent selon le même planning ➢ Disposer d’une volonté réelle d’agir sur l’organisation ➢ Systématiser la formalisation d'un RACI clair à chaque étape du projet ➢ Adapter les modalités de suivi en fonction des besoins ➢ Mettre en place une équipe projet multi-directions ➢ Ne pas sous-estimer les efforts de coordination entre des acteurs aux backgrounds hétérogènes Instituer un pilotage projet adapté Bénéficier d'un sponsorship fort Être vigilant dès le départ sur les impacts des choix métiers en termes de performance et d'ergonomie Ne pas sous-estimer les charges de développement des flux
  50. 50. Comment lancer un projet d’animation omnicanale ?
  51. 51. © 51 La méthode de cartographie de la Customer Experience #4 #3#2 #5 Identifier un type de Persona Décrire l’expérience pour chaque étape Cartographier les fonctions, les data, les outils nécessaires Identifier les points d’attention & les opportunités Prioriser les Uses Case #1
  52. 52. Synthèse
  53. 53. © 53 Petits pas Data Architecture SI Client Organisation & Gouvernance Use Case
  54. 54. © 54 - www.softcomputing.com - @softcomputing @softcomputing @softcomputing Merci ! Des questions contact@softcomputing.com – Tél. : +33 (0)1 73 00 55 00

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