what's next personnalisation

PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON??

Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi

What’s NextPERSONNALISATION

1er Décembre 2015

#WhatsNextPerso

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 - @HBO75005Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBiSébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & TargetJean-Marc Antuszewicz, Head of Data - DigitasLBi

SOMMAIRE

1. La personnalisation : un enjeu majeur - Mathieu MORGENSZTERN

2. Les impératifs en 2016 – Jean-Marc ANTUSZEWICZ

3. La data au cœur de la personnalisation – Dan HUGHES

4. Le témoignage de Price Minister – Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON

5. Le témoignage de La Banque Postale – Héloïse BELDICO

6. Les outils de la suite Adobe – Sébastien MORALDO

7. De l’ambition à la réalité - Jean-Marc ANTUSZEWICZ

Mathieu MORGENSZTERN CEO France et Europe West - DigitasLBi

1. LA PERSONNALISATION : UN ENJEU MAJEUR

#WhatsNextPerso

« There were 5 Exabytes of information created between the dawn of civilization through 2003, but that much information is now created every 2 days, and the pace is increasing. »Eric Schmidt

L’économie del’attention

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

RE-CRÉER UN LIEN INTIME AVEC LES CONSOMMATEURS

PERTINENCE

PERSONNALISATION

=

DE NOUVEAUX MODELES

LA NOTIFICATION

L’ENTERTAINMENT « SUR MESURE »

France TV ZOOM

DE NOUVEAUX MODELES

L’INFOPERSONNALISEE

Matinale Le Monde

DE NOUVEAUX MODELES

PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON??

Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBi

2. LES IMPÉRATIFS EN 2016

Jean-Marc Antuszewicz, Head of Data - DigitasLBi

#WhatsNextPerso

UNE IDEE RECUE : PERSONALISATION = BIG DATA

QUALIFIER LES UTILISATEURS PROGRESSIVEMENT

Temporal, environmental,

Browsing behaviour,Temporal, Environmental, referrer

Customer profile,Transaction dataLogged 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

IMPL

ICIT

EXPL

ICI

T

UNE AUTRE IDEE RECUE…LA PERSONNALISATION, C’EST POUR LES E-RETAILERS

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

MES

SAG

E PE

RSO

NA

LIZA

TIO

N

LES APPLICATIONS DE LA PERSONNALISATION

PERSONNALISATION

Sites, Apps, Retail

Campagnes, programmes relationnels

Produits, Services

Media / ProgrammatiqueContenus

20 Novembre 2015: lancement de MyMTV

3 DIMENSIONS-CLES POUR VOS PROJETS DE PERSONNALISATION

Pensé pour le MOBILE

Conçu en OMNI-CHANNEL

Délivré en REAL-TIME

vacances

bureau

weekend

PENSÉ PAR LE MOBILE

Exemple : L’Oreal MakeUp Genius

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

DELIVRÉ EN REAL-TIME

« RELEVANCE HAS A DEADLINE »ET PEU DE MARQUES PEUVENT SUIVRE

7.4(HOURS)

3.4(HOURS)

3.2(HOURS)

2.8(HOURS)

* * * ** 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

Exemple : La Banque Postale – À mon Echelle

3. LA DATA AU CŒUR DE LA PERSONNALISATION – LES CAS DIGITASLBI

Daniel HUGHES, Head of Data International - DigitasLBi

#WhatsNextPerso

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!

PROUnique and proprietary

CONNarrow view of customer

PROEasy to acquire

CONNot unique and differentiating

PROHighly unique & differentiating

CONVery difficult to acquire

28

WE’VE DONE THE HARD WORK ALREADY

THIRD PARTY DATA

PARTNER DATA

FIRST PARTY DATA

OPTIONAL CLIENT ONBOARDING

PRIVACYCOMPLIANTMATCHING BIG

DATAENVIRONMENT

APPS

APPS

APPS

APPS

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

CONNECTED AT THE INDIVIDUAL LEVEL

DELTA AIRLINES: IDIOM PINPOINTED THE SWITCHERS

competitor loyalistssplitters

delta loyalists

L’OREAL: IDIOM ALIGNED TV IMPRESSIONS TO PRODUCT SALES

PANDORA: IDIOM FIGURED OUT WHO IS LOYAL

VOLVO: IDIOM DEFINED THE COMPETITION

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

4. LE TEMOIGNAGE DE PRICE MINISTER

Patrick HERRMANN et Benoît BOURDON, CTO et Head of Product Price Minister

#WhatsNextPerso

Rakuten PriceMinisterL’achat - vente c’est sérieux

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...

Il est clé de se différencier !

Les meilleurs

prix

Une offre riche et complète

Une relation de confiance

avec les utilisateurs

Mais ce n’est pas suffisant...

❝ Shopping is entertainment! ❞

Hiroshi Mikitani

Proposer à l’utilisateur une expérience unique,

personnelle et engageante

En 2014, PriceMinister entre

dans l’ère de la

personnalisation

Maximiser les revenues grâce à la personnalisation

La Personnalisation ?

La Personnification #1

Créer de l’engagement !

La Personnalisation #1

Apporter la bonne

information à chaque

instant à chaque

client

Personnalisation + Personnification

ConfianceEngagement

AppropriationEfficacitéCréer de la

valeur de manière pérenne

Adapter l’offre

Visiteurs venant de Google Shopping

Autres visiteurs

Visiteurs en provenance de

Shopbots

200 000 visiteurs / jour

+5 % de conversion

Communiquer de façon cibléeVisiteurs sur la page Vendre

n’ayant jamais vendus

20 000 visiteurs / jour

+10 % de mises en vente

Capitaliser tous les comportementsVisiteurs

cherchant des produits qui

n’existent pas sur PM

25 000 visiteurs / jour

+21 % de revenu média

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

Engager le visiteurVisiteurs prospects

65 000 visiteurs / jour

Collecte de leads

Nouveaux visiteurs ayant vus 3 pages

Et nous restons innovants !

Premiers pas vers les technologies prédictives

Ciblage avancéeDétecter une affinité pour l’occasion ou la

mise en vente

Machine LearningOptimiser les mises

en vente, ne pas dégrader le taux de

conversion

MessagingTemps réel

Personnalisable (mail, sms, push, tel …)

Social & Sharring economy

Personnification de toutes les interfaces

Virage fort vers le communautaire

5. LE TEMOIGNAGE DE LA BANQUE POSTALE

Héloïse BELDICO-PACHOT, La Banque Postale@HBO75005

#WhatsNextPerso

Un positionnement digital :ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE

LA BANQUE POSTALE

@labanquepostale @HBO75005

@labanquepostale @HBO75005

Développer les usages > multiplier les occasions de contact

LA BANQUE POSTALE

@labanquepostale @HBO75005

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 TransactionnelClients

48,5 millions visites /mois

37,5 millions visites clients /

mois

32millions visites clients / mois

W E B

@

LA BANQUE POSTALE

Un positionnement digital :ÊTRE UTILE POUR ÊTRE PROCHE

h

Labanquepostale.fr

La banque la plus visiblesur Googleen SEO

LA BANQUE POSTALE

@labanquepostale @HBO75005

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

1 App personnalisée et personnalisable

sur Smartphone et Tablette

LA BANQUE POSTALE

@labanquepostale @HBO75005

@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

ExpérimentationPages 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

@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

6. LA OUTILS DE LA SUITE ADOBE

Sébastien MORALDO, Adobe - Specialist Analytics & Target

#WhatsNextPerso

LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE

Lille

Paris

Nantes

Bordeaux

Grenoble

Cibler sur une seule variable

71

Surf

VTT

Yoga

Run

RandoPersonnaliser sur 2 variables (geo + visites précédentes)

LA PERSONNALISATION ALGORITHMIQUE

72

• 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

AgeSexe

Type de device

région

Comportement de Search

segmentAffinité produit

navigateur

Comportement de navigation

Moteur de décision

PersonnalisationTemps réel

LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE

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?

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

Personnaliser DélivrerAnalyser

Analytics Target Campaign

LA PERSONNALISATION AVEC LA SUITE ADOBE

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

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

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

Jean-Marc Antuszewicz, Head of Data - DigitasLBi

6. DE L’AMBITION A LA REALITE

#WhatsNextPerso

LE MODELE DE MATURITE DE LA PERSONNALISATION

Maturité

People

Process

Products

Outcomes

BASIQUE MEDIUM AVANCÉ

Reporting et optimisation par canal Reporting consolidéManagement de campagne ‘vertical’

Vue unique du consommateurManagement cross-fonctionnel

(Experience Manager)

Data analysts Data scientists / experts par canal Département Business intelligence

Real-time, omni-channel personalizationMulti-channel

customizationOptimisation de campagnes - asynchrone

Analytics Target Campaign Analytics Target Campaign ExperienceAudience Analytics Target Campaign Social ExperienceAudience MediaOptimizer

1/ LES PERSONAS – UNE CONNAISSANCE FINE DE L’UTILISATEUR

Parcs Asterix - Personas

2/ LES SEGMENTS – UNE APPROCHE PRAGMATIQUE

3/ ROADMAP – UNE MISE EN PLACE PROGRESSIVE

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Defin

ition

Impl

emen

tatio

nAn

alys

e

Pilote

PersonasSegmentsObjectifs

Analyse de

l’existant

Plan de testanalyses

Déploiement (canal, segments)

BilanReco

déploiement

Plan de testanalyses

Paramétrage outils Paramétrage outils

BilanReco

déploiement

PERSONNALISER L’EXPÉRIENCE DE QUOI PARLE-T-ON??

Matthieu MORGENSZTERN, DigitasLBiMERCI

#WhatsNextPerso