De la DMP au Marketing Automation - Les stratégies gagnantes
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Proposer une expérience fluide, coordonnée et personnalisée à vos clients est aujourd’hui un enjeu majeur qui impacte le taux de conversion de vos campagnes cross-canal. Unification des données grâce à la DMP Customer Centric (Data Management Platform), enrichissement de la connaissance client, mise en place de parcours relationnels automatisés personnalisés, optimisation de la délivrabilité email : nous vous invitons à travers ce support de conférence à découvrir les best practices à appliquer pour entretenir une relation privilégiée avec vos clients.
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De la DMP au Marketing Automation - Les stratégies gagnantes
- 1. © 2017 NP6 1 De la DMP au Marketing Automation Les stratégies gagnantes
- 3. © 2017 NP6 3 Merci de votre présence Jean-Sébastien Suze VP Sales Laurent Vézard Data Science Manager
- 4. © 2017 NP6 4 NP6 DATA & STATISTIQUES DMP ACTIVATION 5 ans 40 ans 15 ans
- 5. © 2017 NP6 5 Plus de 500 clients nous font confiance
- 6. © 2017 NP6 7 DMP Customer Centric Transactions CRM Offline EmailingNavigation Social Email Display Push mobile SMS avec activation native Trigger
- 7. © 2017 NP6 8 4- Acquisition d’une connaissance clientLe marketing automation au service du parcours client Intérêt Désir Action Fidélisation Recomman dation AttritionFragilité Accélérer Faire durer Relancer
- 8. © 2017 NP6 9 Marketing Automation : 3 types de déclencheurs DESCRIPTIF • Achat • Anniversaire • Navigation • Abandon de panier • Segmentation stratégique PREDICTIF GENERIQUE • Churn newsletter • Appétence Canal • Réactivité aux campagnes • Look alike cliqueurs catégorie PREDICTIF SUR MESURE • Approche spécifique
- 9. © 2017 NP6 1010 USE CASE TRAVEL Comment transformer ses prospects en clients ?
- 10. © 2017 NP6 11 4- Acquisition d’une connaissance clientLe marketing automation au service du parcours client Intérêt Désir Action Fidélisation Recomman dation AttritionFragilité TRANSFORMER
- 11. © 2017 NP6 1212 Retargeting des abandons de panier Email de confirmation d’achat Personnalisation de l’avis d’expert lié au produit Personnalisation contenu panier
- 12. © 2017 NP6 1313 Retargeting => 15% CA Taux d’ouvertures Retargeting => 50% Newsletters => 20% Résultats
- 13. © 2017 NP6 1414 USE CASE RETAIL Comment adapter ses programmes relationnels à chaque segment de clients ?
- 14. © 2017 NP6 1515 Segmentation stratégique 10% 36% 24% 18% 33% 30% 20% 9%10% 5%3% 2% % EFFECTIF % CA VIP Cœur de cible Clients à developper Dilemme Nouveaux A reactiver % base Welcome Appétence Produit Programme Fidélité Programme VIP Stratégie Prix Programme Réactivation % CA
- 15. © 2017 NP6 16 4- Acquisition d’une connaissance clientAnticiper les moments clés ENGAGER EXCLUSIVITE REENGAGEMENT
- 16. © 2017 NP6 19 Marketing Automation : 3 types de déclencheurs DESCRIPTIF • Achat • Anniversaire • Navigation • Abandon de panier • Segmentation stratégique PREDICTIF GENERIQUE • Churn newsletter • Appétence Canal • Réactivité aux campagnes • Look alike cliqueurs catégorie PREDICTIF SUR MESURE • Approche sur mesure
- 17. © 2017 NP6 20 Principe général Extraction de la donnée Base de données Sexe : Féminin Situation : Mariée Niveau : Intermédiaire Type abonnement : pack 12 mois Sexe : Masculin Situation : Célibataire Niveau : Débutant Type abonnement : pack 3 mois Featuring Problématique Client
- 18. © 2017 NP6 21 Principe général Phase d’apprentissage Phase d’exploitation ScoringModèle entrainé par l’exemple 0 1
- 19. © 2017 NP6 2222 USE CASE MEDIA Comment prédire les prospects à potentiel pour optimiser sa stratégie d’acquisition
- 20. © 2017 NP6 23 4- Acquisition d’une connaissance clientCycle de vie client Intérêt Désir Action Fidélisation Recomman dation AttritionFragilité OPTIMISER SON ACQUISITION
- 21. © 2017 NP6 2424 Optimiser ses campagnes d’acquisition Analyse des clients « profitables » ou à « meilleurs potentiels » Caractérisation et enrichissent de ces clients Création d’un segment « high value customers » dans la DMP Ciblage des jumeaux statistiques & exclusion des clients
- 22. © 2017 NP6 2525 USE CASE BANQUE-ASSURANCE Comment détecter ses abandonnistes et optimiser ses envois ?
- 23. © 2017 NP6 26 4- Acquisition d’une connaissance clientLe marketing automation au service du parcours client Intérêt Désir Action Fidélisation Recomman dation AttritionFragilité REENGAGER
- 24. © 2017 NP6 2727 Détecter les potentiels churners mais aussi les réactifs Détection des clients réactifs Ciblage optimisé Algorithme quotidien sur l’intégralité de la base client Envois Ciblés Bounces Désabonnements Clics Ouvertures Base totale Segment optimisé Détection des clients susceptibles de se désabonner
- 25. © 2017 NP6 28 Marketing Automation : 3 types de déclencheurs DESCRIPTIF • Achat • Anniversaire • Navigation • Abandon de panier • Segmentation stratégique PREDICTIF GENERIQUE • Churn newsletter • Appétence Canal • Réactivité aux campagnes • Look alike cliqueurs catégorie PREDICTIF SUR MESURE • Approche spécifique
- 26. © 2017 NP6 2929 USE CASE RETAIL Comment protéger et augmenter mon CA ?
- 27. © 2017 NP6 30 4- Acquisition d’une connaissance clientCycle de vie client Intérêt Désir Action Fidélisation Recomman dation AttritionFragilité TRANSFORMER / AUGMENTER CA
- 28. © 2017 NP6 31 Contexte Somme des CA TTC par visite V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 Panier moyen par visite V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10
- 29. © 2017 NP6 32 Mécanique Population témoin tirée aléatoirement Non sollicité (client témoin) Envoi campagne rayon Non sollicité (client témoin) 2 1 4 3 Envoi campagne rayon Élaboration du score Clients appétents (score > 0.8)
- 30. © 2017 NP6 3333 Personnalisation produits chantier identifié Algorithme prédictif J+4 Cliqueurs Recommandation 5 produits liés Clic Détection de chantiers J+8 Produits fin de chantiers
- 31. © 2017 NP6 34 Sollicités : appétents vs témoins (en %) +63,9 CA TTC +59,4 MARGE +84,6 NB ACHETEURS +85,7 TX TRANSFO +92,5 +99,4 +92,3 +97,1 CA TTC MARGE NB ACHETEURS TX TRANSFO 7 jours 34 jours
- 32. © 2017 NP6 35 Merci de votre écoute. Des questions ?
- 33. © 2017 NP6 36 Découvrez nos prochains rendez-vous !
- 34. © 2017 NP6 37 Téléchargez nos livres blancs sur www.np6.com TELECHARGEZ
- 35. © 2017 NP6 38 Bordeaux 104 Bis Quai des Chartrons 33300 Bordeaux T. 05 57 92 41 21 Paris 94 Avenue Ledru-Rollin 75011 PARIS T. 01 75 43 76 10 London 22a St. James's Square London SW1Y 4JH T. +44 203 714 8915 www.np6.com https://fr.linkedin.com/company/np6 https://twitter.com/np6_group
Editor's Notes
- Le digital a bousculé les comportements de consommation et démultiplié les informations que l’annonceur peut obtenir de ses cibles. Au cœur de la stratégie et de l’activation marketing, le produit cède la place à l’utilisateur. Le digital offre aux professionnels une mine d’or : les données générées par la navigation en ligne des individus, révélatrices de leurs centres d’intérêt. Les nouvelles manières de consommer en ligne génèrent en effet de nombreux signaux pour les annonceurs. Ces derniers sont par conséquent capables de beaucoup mieux cerner les consommateurs. Dans ce contexte, il est logique que le produit cède la place à l’individu dans les stratégies marketing. Tout cela paraît si évident que l’on oublie presque que l’avènement du marketing digital a nécessité la mise au point de technologies capables d’appliquer les modèles de la data science à de gros volumes d’informations, avec précision et en temps réel. Dans ce processus, l’expertise du data scientist joue un rôle majeur, tant la matière première est primordiale : pour devenir un actif utile et porteur de valeur, la data brute doit d’abord être extraite et traitée en tenant compte du contexte et des spécificités de chaque marque et de chaque campagne.
- Trigger peut être event based ou basé sur des indicateurs data science (appétence, proba churn, clic)
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- Pour répondre à ces objectifs le marke
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- - Equipe NP6 a permis les - de 2 mois - Recap des réglages fins - Pression marketing optimale pour un acteur très actif - Passage de relais à Laurent
- Ce sont exactement les enjeux auxquels a du faire face une grande enseigne de bricolage. Un retailer disposant de 120 magasins sur le territoire pour qui l’omnicanalité est une problématique majeure et que nous avons accompagné dans sa réflexion et la mise en œuvre d’une DMP en 3 mois.
- Première étape : bien connaitre sa base clients, leur cycle de vie, leur intérêt, pour identifier les leviers de création de valeur et leur proposer les bonnes offres au bon moment. Nous avons conseillé et réalisé pour cette enseigne de Bricolage une segmentation stratégique à partir de l’étude de plusieurs millions de transactions concernant plusieurs centaines de milliers de clients et des dizaines de millions d’articles vendus. Pour chaque cluster il est ensuite essentiel de :
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- Pour répondre à ces objectifs le marke
- Tout part de la problématique à traiter Enseigne – chaine de salles de sports Ma prob : réduire le churn sur les abonnements à la salle Modélisation : je cherche à calculer la probabilité d’une personne Extraction : j’extraie les personnes qui ont tendance à se désab et ceux qui n’ont pas tendance à le faire Featuring : je cherche les caractéristiques discrimanantes dans les positifs et négatifs Modelisation : par l’exemple Scoing : application de la modélisation à la base
- Tout part de la problématique à traiter Enseigne – chaine de salles de sports Ma prob : réduire le churn sur les abonnements à la salle Modélisation : je cherche à calculer la probabilité d’une personne Extraction : j’extraie les personnes qui ont tendance à se désab et ceux qui n’ont pas tendance à le faire Featuring : je cherche les caractéristiques discrimanantes dans les positifs et négatifs Modelisation : par l’exemple Scoing : application de la modélisation à la base
- Ce sont exactement les enjeux auxquels a du faire face une grande enseigne de bricolage. Un retailer disposant de 120 magasins sur le territoire pour qui l’omnicanalité est une problématique majeure et que nous avons accompagné dans sa réflexion et la mise en œuvre d’une DMP en 3 mois.
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- Analyse des clients « profitables » ou à « meilleurs potentiels » Caractérisation de ces clients (centres d’intérêt, parcours de navigation, profil socio-demo, RFM, PMG) Création d’un segment « high value customers » dans la DMP Mise en œuvre du look alike modeling Ciblage des jumeaux statistiques trouvés parmi les données Exclusion des segments « clients » de ces campagnes d’acquisition (grâce aux données CRM, visite page panier validé d’un site web)
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- Pour répondre à ces objectifs le marke
- Ce sont exactement les enjeux auxquels a du faire face une grande enseigne de bricolage. Un retailer disposant de 120 magasins sur le territoire pour qui l’omnicanalité est une problématique majeure et que nous avons accompagné dans sa réflexion et la mise en œuvre d’une DMP en 3 mois.
- La data science permet aux annonceurs de mieux comprendre leurs clients et prospects, de prédire leurs comportements et de prendre les meilleures décisions compte tenu de leurs objectifs. Acquérir une plus grande connaissance de ses clients Améliorer l’expérience et la relation client Optimiser ses stratégies d’acquisition Augmenter le revenu par client Prolonger une relation profitable avec le client Réengager des clients inactifs Réduire le churn
- Panier moyen en baisse rapide Brusque diminution des achats après la première visite Variété de sous-familles et de références par panier s’estompe au fil des visites (9,6 références en moyenne à V1 – 2,6 à V10) 95% des clients ayant réalisé un chantier cuisine ont fait au maximum 10 visites. Chantiers assez courts et visites espacées en moyenne de 8 jours
- Ou de détecter des clients qui sont dans une démarche de Chantier, construction d’une maison, remplacement d’une salle de bain. L’objectif leurs pousser les bonnes offres au bon moment pour qu’ils effectuent l’ensemble de leurs achat au sein de l’enseigne et non fragmenter ses achats dans des enseignes concurrentes.