Vos problématiques métiers
Pour identifier des parcours clients types et leur associer des scénarios, l’entreprise a besoin de s’appuyer sur des informations. L’entreprise s’appuie en amont sur la data science pour identifier des comportements et des profils. On détecte alors les signaux forts et faibles permettant de prédire les comportements de chaque individu et les actions personnalisées les plus efficaces pour y répondre. On pourra ainsi identifier les produits et services qui peuvent l’intéresser, la fréquence des contacts qu’il peut accepter et le moment auquel on peut lui parler, son canal favori à l’instant t, ou encore, le risque qu’il quitte l’enseigne.
Traditionnellement, la data science permet aussi d’identifier des segments qui permettent de classifier les clients et prospects dans ces catégories, par exemple client à forte valeur ou client fragile, dont on connait le comportement probable. Cette démarche laisse progressivement la place à une hyperpersonnalisation. Naguère outils d’animation marketing, les segments sont alors utilisés comme des objectifs.
La data science s’appuie sur de multiples sources de données : logs internet, achats sur tous les canaux ou encore, réactions aux actions et campagne marketing (ouverture d’e-mails, clics dans les messages ou sur des bannières de publicité, contenu des réponses à des appels téléphoniques, comportement sur les réseaux sociaux, géolocalisation voire même, données remontées par les objets connectés. La multiplication des canaux et des interactions engendre une explosion des volumes de données. Dans une démarche de data science, on commence par centraliser et réconcilier toutes ces informations, naguère confinées dans des silos, en les rattachant à un même client. Plus ces informations sont précises, disponibles et de qualité, plus la data science en tirera des informations à haute valeur ajoutée. Les technologies et ressources disponibles dans le cloud permettent aujourd’hui de collecter et traiter toutes ces données, à des coûts raisonnables.
La data science permet de mettre en exergue les enjeux. Les hommes du marketing prennent ensuite le relais pour concevoir les parcours clients et scénarios qui permettront d’y répondre. Ceux-ci seront ensuite implémentés dans la plateforme marketing qui, en exécutant ces scénarios, fournira de nouvelles données qui alimenteront à leur tour la data science.
Ce que nous faisons
Yield Management
- Exploitation de toutes les données internes entreprise et données tierces, pour développer un modèle de gestion du revenu
- Proposition d’un niveau de tarif qui permet d’optimiser le revenu de l’entreprise
- Pilotage et suivi des résultats pour adapter en temps réel le modèle de repricing
Segmentation et profiling client
- Classification de chaque individu en fonction des attributs disponibles
- Optimisation de la connaissance client et identification d’un cœur de cible
- Ajustement de la stratégie marketing et personnalisation des messages pour chaque segment
Modèle d’attribution et de contribution des leviers marketing
- Mesure du poids des leviers marketing dans la conversion (achat d’un produit, souscription d’un contrat…)
- Analyse des leviers utilisés par un consommateur pour identifier le chemin idéal pour une conversion optimale
- Allocation du budget marketing sur les différents leviers pour maximiser les conversions
Scoring Prédictifs
- Prédiction des comportements futurs des clients pour adapter les scénarios marketing
- Détection et ciblage des clients les plus appétents à l’achat d’un produit donné
- Identification des clients en perte d’activité afin de les retenir (score anti-churn)
Recommandations produits
- Identification des produits à recommander en fonction des profils clients
- Adoption d’une démarche one-to-one grâce à l’hyper-ciblage et à des messages ultra-pertinents
- Réduction du délai inter-achat et augmentation du ROI des campagnes et programmes marketing
