M10 - Le marketing de l’intention anticiper le besoin client
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Les multiples collectes de données permettent une connaissance approfondie des clientèles. La relation client est de plus en plus individualisée. Elle permet de modéliser ses comportements pour suggérer le bon contenu, au bon moment, au bon endroit pour vendre plus et mieux Quelle méthodologie pour déterminer le besoin client au bon moment ? Quels types de services à valeur ajoutée proposer ? Peut-on commencer simplement ? Comment travailler avec l’intelligence artificielle ? THEME : Marketing – Prédictif – Relation client Salle : Auditorium Elloha ANIMATEUR : Vivian Vidal (Société 4V) CIBLE : Mixte INTERVENANTS : ► Béatrice TOURVIEILLE – Directeur Marketing(Voyages-sncf.com)
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- 2. L’ACTEUR MAJEUR DU E-COMMERCE 3,1% DE CROISSANCE EN 2015 4,32 Mds€ VOLUME D’AFFAIRES EN 2015 6% DE CROISSANCE A L’INTERNATIONAL EN 2015 1100 COLLABORATEURS DÉDIÉS A L’INTERNATIONAL 2/3DE VOYAGES VENDUS EN 2015 83 M TELECHARCHEMENTS DE L’APPLICATION MOBILE 14 M DE FEMMES 52% 1er E-COMMERCANT EN FRANCE DE MOYENNE D’AGE 34 ANS 2
- 3. LA REFERENCE INTERNATIONALE DU E-TOURISME FRANCE 4A 4A 4A 4A INCORPORATED 413 M€ OVERSEAS EN 2015 93 PAYS 350 M€ EN EUROPE EN 2015 15 PAYS 3
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- 11. LE MARKETING PREDICTIF • Le marketing prédictif permet de proposer au bon moment la meilleure offre par le bon dispositif relationnel. Chez Voyages-sncf.com, le marketing prédictif existe déjà depuis longtemps et a permis de mieux prédire et anticiper des comportements de ses clients lors de campagnes marketing ou bien lors de l’estimation des agents des call centers … et connaît depuis 3 ans un nouvel essor grâce au BIG DATA
- 12. LE BIG DATA
- 13. CAS D’APPLICATIONS • PERSONNALISER NOS PROMOTIONS • SUSCITER L’ENVIE DE VOYAGER • ACCOMPAGNER LA PHASE DE PREPARATION DE VOYAGE
- 14. # 1 – PERSONNALISER NOS PROMOTIONS ! Enjeu Client Pousser une liste de destinations train personnalisée pour chacun de nos abonnés lors d’une promotion massive Train via Newsletter Enjeu d’équipe Etre audacieux en mettant en production une NL personnalisée pour chacun de nos abonnés en moins de 3 mois !
- 15. # 1 – PERSONNALISER NOS PROMOTIONS ! • Résultats : • CTR x 6 vs. Témoin • VA/@ : + 20% vs. Témoin 6 destinations différentes pour chaque abonné
- 16. # 2 – SUSCITER L’ENVIE DE VOYAGER Enjeu Client Pousser la destination où il fait beau la plus inspirante et pertinente à chacun client en dernière minute avant le Weekend via une notification mobile Enjeu d’équipe Etre audacieux en exploitant une donnée externe changeante couplée à notre algorithme de recommandation de destination
- 17. # 2 – SUSCITER L’ENVIE DE VOYAGER • Résultats : – VA/notification supérieur à la moyenne
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Editor's Notes
- La valeur se déplace : Ce qui compte, ça n’est plus l’exclusivité des offres, mais leur intégration Ce qui compte, ça n’est plus la pertinence, mais la personnalisation Ce qui compte, ça n’est plus l’ergonomie, mais l’expérience client Plus de transparence et de simplicité Plus de personnalisation et d’attention Plus de multi-canalité et de fluidité Plus d’inspiration et d’expérientiel Au cœur de tous ces enjeux : le client. On a pris le sujet expérience client. On a complètement intégré la co-construction avec nos clients. Love Team : 100 000 remontées client (mail, tel, courrier, social media) traitées par mois par équipe transversale pour identifier les irritants, les signaux faibles et les corriger.
- Ce travail d’expérimentation nous a conforté dans l’intérêt, mais identification de limites structurantes: Les datas: suffisamment et de qualité Truisme, mais dans Big Data, il y a « Big »… si vente de 20 000 séjours par an, vous pouvez être rentable, mais pas pertinent seuil difficile à estimer, mais attention à ce critère Il faut une masse critique de données: pas tous les acteurs, attention à l’intermédiation! Qualité: toute donnée n’est pas exploitable et toutes les données ne sont pas utilisables ensemble. VSC: POC, bcp de pb pour consolider des données train et tourisme Outils: Approche artisanale chaque entreprise est différente et nécessite des solutions ad hoc, très difficile à date de standardiser. Se lancer dans le Big Data implique investissements Chez VSC, investissements sur 2 fronts: Architecture technologique Algorithmes Extrêmement nouveau pour tout le monde: VSC en mode test & learn et partenarial avec TelecomParistech dans une chaire Big Data Surtout, les talents: data scientists, data crunchers, etc. Métiers nouveaux, rares, très demandés et difficiles à évaluer Surtout, Big Data = risque de se perdre dans la data intelligence humaine est la clé, car on ne trouve que si on sait ce que l’on cherche Vrai enjeu! + intégration au sein de l’entreprise de ces nouveaux métiers: coordination avec les autres parties de l’entreprise On y est allé progressivement: équipe externe, puis équipe interne qui partageait son temps, puis équipe 100% dédié Une évolution de toute l’équipe data Une mobilisation de toute l’organisation
- Ce travail d’expérimentation nous a conforté dans l’intérêt, mais identification de limites structurantes: Les datas: suffisamment et de qualité Truisme, mais dans Big Data, il y a « Big »… si vente de 20 000 séjours par an, vous pouvez être rentable, mais pas pertinent seuil difficile à estimer, mais attention à ce critère Il faut une masse critique de données: pas tous les acteurs, attention à l’intermédiation! Qualité: toute donnée n’est pas exploitable et toutes les données ne sont pas utilisables ensemble. VSC: POC, bcp de pb pour consolider des données train et tourisme Outils: Approche artisanale chaque entreprise est différente et nécessite des solutions ad hoc, très difficile à date de standardiser. Se lancer dans le Big Data implique investissements Chez VSC, investissements sur 2 fronts: Architecture technologique Algorithmes Extrêmement nouveau pour tout le monde: VSC en mode test & learn et partenarial avec TelecomParistech dans une chaire Big Data Surtout, les talents: data scientists, data crunchers, etc. Métiers nouveaux, rares, très demandés et difficiles à évaluer Surtout, Big Data = risque de se perdre dans la data intelligence humaine est la clé, car on ne trouve que si on sait ce que l’on cherche Vrai enjeu! + intégration au sein de l’entreprise de ces nouveaux métiers: coordination avec les autres parties de l’entreprise On y est allé progressivement: équipe externe, puis équipe interne qui partageait son temps, puis équipe 100% dédié Une évolution de toute l’équipe data Une mobilisation de toute l’organisation