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Cette présentation propose un état des lieux à 2012 du Web analytics et présente les nouveaux enjeux de valeur. II aborde ensuite l'intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing, Segmentation & webmining.
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Soft Computing – 55, quai de Grenelle – 75015 Paris – tél. +33 (0)1 73 00 55 00 – www.softcomputing.com
Web Analytics et CRM
Lille, le 19 octobre 2012
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 2
SOMMAIRE SOMMAIRE
1. Web analytics : état des lieux à 2012
2. Les nouveaux enjeux de valeur portés par le Web analytics
3. Intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing
4. Segmentation & webmining
5. Conclusion
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On ne peut parler de web analytics sans évoquer ce qui caractérise le contexte actuel : le « Data deluge »
5 milliards de téléphones mobiles
30 milliards d’éléments de contenu partagés sur Facebook tous les mois
200 millions de tweets par jour
2 mllliards de clips vus tous les jours sur You Tube
Le passage récent à IPV6 ouvre le champ à plus de 667 millions de milliards d’adresses par millimètre de surface terrestre
En 2011, l’humanité a produit plus d’informations que
depuis…Sa création !
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Toutefois les enjeux en matière d’exploitation et de capitalisation sur les informations restent les mêmes …
Faible quantité d’éclaircissements
Incapacité à prendre des décisions exhaustives
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L’évolution de l’éco système du web analytics depuis ces dernières années
Des acteurs pionniers Une rupture majeure sur le marché avec
l’arrivée du « gratuit » :
2005 2008
De nouveaux types d’acteurs qui émergent
positionnés autour de l’innovation ou issus
de l’open source
Un secteur soumis à une forte croissance
en matière d’investissements
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Deux modèles dominants sur le marché
Solutions gratuites
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La question fondamentale à laquelle le web analytics répondait jusqu’à présent
QUOI ?
Nombre de visites
Origine du trafic
Landing pages
Pages les plus
consultées
Analyse / quantification des abandons
Durée des visites /
temps passé sur le site
Taux de rebond
Taux de conversion
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SOMMAIRE SOMMAIRE
1. Web analytics : état des lieux à 2012
2. Les nouveaux enjeux de valeur portés par le Web analytics
3. Intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing
4. Segmentation & webmining
5. Conclusion
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L’enjeu à venir pour le web analytics ? Passer à la « multiplicité » des objectifs et répondre notamment à la fameuse question du « pourquoi »
Flot de clics
Analyse de résultats multiples
Expérimentation & tests
Voix du client
Intelligence concurrentielle
Connaissance
exploitable
Quoi
Combien
Pourquoi
Quoi d’autre
L’objectif Clé
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Multiplicité des objectifs induit multiplicité des stratégies et dispositifs de tests
Comment répondre au « Pourquoi »
En combinant analyses de données quantitatives et qualitatives issues du site web
Ce qu’induit le passage à la compréhension du
« pourquoi
La capacité à développer et industrialiser une véritable « culture du test »
Quelques exemples de tests Description
A/B Testing Permet de tester plusieurs versions d’une page d’un site web
Tests multi variables Permet de tester les modifications apportées à un grand nombre d’éléments distincts simultanément et sur une seule et même page web
Test d’ergonomie Mesure la capacité de l’utilisateur à effectuer certaines tâches
Sondage
Identification des points chauds visuels
Études de suivi visuel qui aide à comprendre comment les visiteurs consomment les pages d’un site web
Landing pages Test des pages d’arrivée les plus sollicitées
Nombre et disposition des publicités
Test des différents emplacements des bannières sur une page web
Impact recherche payante Écarts et incidence entre recherche payante et recherche naturelle
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De la nécessité de revisiter les KPI traditionnels afin de mesurer sa performance sur le web …
Indicateur Description
Taux d’accomplissement des tâches enregistré sur votre site
% de visiteurs qui spécifient qu’ils ont pu atteindre l’objectif fondamental de leur visite
Impacts liés à la recherche % de trafic obtenu par votre site auprès des moteurs de recherche et par rapport à vos concurrents clé
Fidélité des visiteurs et écart entre les visites
Répartition du nombre de visites effectuées par chaque visiteur
Abonnés aux flux RSS Nombre brut de personnes abonnées au flux RSS de votre site web ou de votre blog
Pourcentage de sortie qualifiées % d’internautes qui quittent le site web en cliquant sur un élément à valeur ajoutée
Abandon de panier Abandon du paiement
Nombre d’internautes engagés dans le tunnel d’achat ou de paiement et qui abandonnent
Jours et visites avant achat Répartition du nombre de jours nécessaire à un visiteur avant achat
Valeur moyenne des commandes CA/ nombre de commandes
L’objectif fondamental : Mesurer ce qui est réellement
convertible !
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Le web analytics face aux enjeux de la mesure sur le web social
Avènement de l’ère de la « démocratie du contenu »
Bouleversement des règles de mesure traditionnelle des données : Limite du marqueur Java script
Importance de la consommation de contenu effectuée hors site Mesure du nombre d’abonnés à des flux
Gestion de l’exception « Twitter » (multiplicité des applications tierces au travers desquelles
on peut consommer votre contenu sur tweeter)
Les domaines à mesurer
Utilisateurs mobiles
blogs Twitter Videos
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Le web a été le déclencheur principal des stratégies de « désilotage » des entreprises
• 61% des internautes (avec intention d'achat) ont visité un site de e Commerce avant de
finaliser leur achat en magasin - Source : Fevad 2009
• 64% des cyber-acheteurs français jugent très important cette capacité à acheter en ligne
et retirer en magasin - Source : Ipsos octobre 2009
• 67% des consommateurs européens souhaiteraient pouvoir changer de canal (magasin,
Internet, téléphone, VPC...) à n'importe quel stade du processus (commande, paiement,
retour) - Source : Etude Sterling Commerce paru dans Enjeux Les Echos septembre 2008
• Un client mutlcanal effectue en moyenne 1 à 2 achats supplémentaires en
magasin vs un client mono canal magasin - Source : Interne SoftComputing
• Pour les billets de spectacles (à 52 %), l'automobile (53 %) et les séjours à l'hôtel ou en
location (63 %), les consommateurs déclarent avoir pris en compte de façon décisive
ce qu'ils ont vu, lu ou entendu sur le Web - Source : Etude IPSOS NURUN 2009
• 81% des internautes ont consulté internet avant leur achat on ou off line – source Fevad 10
• 2 internautes sur 3 partagent leurs opinions sur les produits et services qu’ils
achètent en donnant leur avis sur un site marchand, blog, forum ou un réseau social – Médiamétrie 03/2011
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La multiplicité des objectifs induit également une stratégie « outils » adaptée
Flot de clics
Résultats multiples
Expérimentation & tests
Voix du client
Intelligence concurrentielle
•Omniture, Google analytics, Unica, web trends, Yahoo web analytics, Xiti, coremetrics, click tracks…
•Éditeurs ci-dessus
•Iperception, feedburner
•sitespect
•Google website optimizer
•Optimost, test & target
•Iperception, CRMmetrix
•Ethnio; foresee
•Google ad’planner, trends
•Compete, hitwise, panels
•Technorati Les données collectées par chaque outil ne doivent pas faire doublon avec celles collectées par les outils liés aux autres domaines, ni y être
associées C’est le regroupement des insights qui vous permet
« la prise de décision »
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SOMMAIRE SOMMAIRE
1. Web analytics : état des lieux à 2012
2. Les nouveaux enjeux de valeur portés par le Web analytics
3. Intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing
4. Segmentation & Webmining
5. Conclusion
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Simple fracture technique ou fracture idéologique ?
RCU
CRM Web Analytics
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Quels environnements de données en fonction des univers concernés ?
CRM Web Analytics
• Données socio démographiques des clients
• Données d’achat
• Données de contact (email)
• Sources de trafic
• Nombre de visites
• Pages vues
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Cas concret
Un prospect arrive sur votre
site web CRM
Web Analytique
• 1 visiteur unique • Source : google • Nb Page vue : 1 • Page vue : Accueil
Aucune information
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Cas concret
Ce même prospect va voir les tarifs et s’attarde sur la formule « premium » CRM
Web Analytique
• 1 visiteur unique • Source : google • Nb Pages vues : 2 • Pages vues :
• Accueil • Tarif
Aucune information
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Cas concret
Ce même prospect va voir la vidéo de préparation de son
déménagement CRM
Web Analytique
• 1 visiteur unique • Source : google • Nb Pages vues : 3 • Pages vues :
• Accueil • Tarif • Vidéo
Aucune information
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Cas concret
Ce prospect décide de s’inscrire pour recevoir les
news
CRM
Web Analytique
• 1 visiteur unique • Source : google • Nb Pages vues : 4 • Pages vues :
• Accueil • Tarif • Vidéo • Contact
• Identifiant client • Signalétique • téléphone • email
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Quelques questions à se poser
Comment qualifier cette personne ?
• Quelles informations ai-je à ma disposition pour adresser une offre pertinente à cette personne? • Quel produit l’intéresse? • Que connait-il déjà ? • Est-ce le bon moment pour lui proposer une
offre ?
Quelles communications abordées ?
• Welcome pack … • Proposition du pack éco (le plus couramment vendu )… • Envoi d’un email proposant la vidéo expliquant comment préparer son déménagement …
Est-ce que la solution de web Analytics peut me fournir ces informations ?
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Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
• Contribuer au développement de la valeur client de différentes manières :
– En développant les ventes en ligne (up-selling, cross-selling) sur les clients, soit en substitution
de ventes réalisées sur d’autres canaux (générant ainsi des économies sur des coûts d’exploitation
plus lourds dans le monde du « off line ») soit de façon incrémentale (revenus additionnels).
– Via le développement des actes de gestion par internet et du support en ligne générant ainsi des
économies sur les autres canaux.
– En contribuant à la fidélisation (programmes de fidélité, engagements) et à la réduction du churn
– Enfin en valorisant l’audience et la connaissance fine des clients pour développer les revenus
publicitaires, et qui restent au cœur du modèle de nombreux sites web.
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Le web permet de multiplier les occasions de contact avec le client à moindre coût et d’aller plus loin que les autres canaux en termes d’ultra-personnalisation et d’automatisation marketing.
Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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• Valoriser la relation client dans le temps et non seulement sur le Retour sur Investissement (ROI) immédiat;
• « Customer Lifetime Value »
Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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Source d’information
Moyen de communication
Canal Internet
Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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Cohérence de communication multi canal
Connaissance client améliorée
Offre personnalisée
ROI amélioré
Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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En partageant un même identifiant client
Identifiant client
Pourquoi associer CRM & Web Analytique ?
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Comment relier CRM & Web Analytique ?
• Pour permettre un dialogue entre les 2 solutions, il faut que l’internaute soit connu.
Client
Authentifié Non
authentifié
Sollicité par email
Non sollicité par email
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Comment relier CRM & Web Analytique ?
• Cas client « authentifié »
• Pour authentifier un visiteur de manière certaine, il faut avoir recours à une connexion
de l’utilisateur, protégée par un login / mot de passe.
Encourager les utilisateurs à s’authentifier le plus tôt possible !!
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Comment relier CRM & Web Analytique ?
• Cas client « non authentifié et sollicité par email » : identifié.
• Pour identifier un visiteur, on utilise la technique du cookie.
• Lors de l’envoi d’un email, une surcharge des liens de l’email est effectuée afin de transmettre à la solution de web Analytique l’identifiant CRM de l’individu.
• Une solution à adapter à chaque solution web Analytique
• Nécessité d’avoir un la capacité d’identifier de manière unique un client.
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Comment valoriser les données analytiques ?
Collecter des données pertinentes sur ses clients via internet c’est bien
Les exploiter de manière intelligente pour servir ses objectifs marketing, c’est mieux !
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Comment valoriser les données analytiques ?
• Résumer, segmenter pour
• Faciliter le ciblage des campagnes
• Proposer la meilleure offre au client à un instant donné.
• Méthodologie
• Définir une liste de segment comportemental
• Utiliser / Adapter le plan de taggage de son site
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Comment valoriser les données analytiques ?
• Confronter l’internaute à un panel.
• Savoir si les pages, flux audio ou vidéos, sont consultés :
– Par des hommes ou des femmes,
– A quelle tranche d'âge ils appartiennent
– Quelle catégorie socioprofessionnelle (CSP +, CSP-, inactifs).
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Comment valoriser les données analytiques ?
Vers une interaction automatique et
intelligente
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Comment valoriser les données analytiques ?
Un référentiel client unique enrichit des données web Des emails personnalisés envoyés par les responsables
opérationnels
• 1er niveau
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Exemple
• Cas client
– Plusieurs sites web
– Peu d’information sur leur client
– Souhait d’enrichir le profil client des informations de surf sur les sites.
RCU
Personnalisation et envoi de NL
Ouverture et Click dans la NL
Tracking des surfs
Remontée des trackings
Calcul profil client
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Exemple
• Quelques métriques
– Temps : 30 jours
– Travaux effectués :
• Surcharge des urls de newsletter pour transmettre l’identifiant client au web analytique
• Définition des modalités d’échange des surfs
• Mise en place d’un moteur d’exploitation des données analytiques (calcul de score).
– Problématique : Plan de taggage existant et ne répondant pas au besoin
– Solution : Mise en place d’un référentiel permettant l’association entre une page /section et des
caractéristiques ( type de page, thématique..)
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Comment valoriser les données analytiques ?
Mise en place de trigger marketing
• 2ème niveau
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Qu’est ce que le trigger marketing?
Vous apportez une réponse à un événement.
Vous adressez des e-mails scénarisés et automatisés,
basés sur le comportement en ligne de vos internautes.
Commande
Demande de catalogue/ information
Inscription à la Newsletter
A vu un produit
sans l’acheter
Panier abandonné
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Quels usages marketing pour maximiser son ROI ?
• Mécanique à mettre en place
RCU Relance email personnalisée
Définition des parcours dans la solution de web Analytique
Transmission de la cible identifié
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Exemple
• Quelques métriques
– Temps : 20 jours
– Travaux effectués :
• Surcharge des urls de newsletter pour transmettre l’identifiant client au web analytique
• Définition des parcours à tracker
• Définition des modalités d’échange des cibles
• Automatisation des relances
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E-mailing Abandon de panier
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E-mailing Abandon de panier
Pourquoi l’ internaute abandonne son panier d’achat ?
-Le téléphone sonne -Un email arrive -Quelqu’un l’interrompt
Où l’envie lui vient d’aller visiter un comparateur de prix…
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E-mailing Abandon de panier
- Visuel du produit abandonné -Sélection d’ articles similaires - Personnalisation dynamique
Les facteurs d’optimisation pour la concrétisation: - La gestion des délais (12 et 24h) - Reprendre la commande abandonnée dans l’email (si possible) - Utiliser un "incentive"
Entre 2 et 20 % des abandons convertis
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 47 Customer Insight Consulting
E-mailing Réactivation / Anti-churn
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 48
Comment valoriser les données analytiques ?
Moteur de recommandation temps réel sur le site web
• 3ème niveau
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Comment valoriser les données analytiques ?
• Recommandation temps réel et personnalisation du site web
• La personnalisation du site consiste à adapter en temps réel le site internet et ses contenus en tenant compte des données et de la navigation de chaque client ou prospect.
• Afin de recommander des offres ou contenus susceptibles de susciter l’intérêt de l’internaute, elle s’appuie sur :
– le parcours effectué (pages visitées, fiches produits lues …)
– les données client disponibles.
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Comment valoriser les données analytiques ?
Un client se connecte sur le site
Catalogue Offre
Retour
d’exécution
Choisir la
meilleure offre
Up-sell Cross sell Retention
A B C E D
Offer No. ...
Environment
Offer 1 Offer 2
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Comment valoriser les données analytiques ?
• La solution s’appuie sur
– Un catalogue de messages
– Un catalogue d’offre
– Des règles d'éligibilité / priorité associées
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Démarche type d’un projet
Cadrage du besoin
Etude de l’existant
Connexion CRM - Analytique
Collecte et étude des données
Exploitation et industrialisation
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 53
Impact organisationnel
• Maîtriser le Closed Loop marketing :
Relier les données des consommateurs avec leur comportement sur le site afin d’ajuster et d’affiner sans cesse le message qui leur est adressé.
Créer un message
Exposer le consommateur
au message marketing
Le consommateur
réagit
Analyse de la réaction :
segmenter, cibler
Ajuster le message
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SOMMAIRE SOMMAIRE
1. Web analytics : état des lieux à 2012
2. Les nouveaux enjeux de valeur portés par le Web analytics
3. Intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing
4. Segmentation & Webmining
5. Conclusion
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Un écosystème qui nous impose de revoir certains de nos fondamentaux dans la connaissance – reconnaissance des clients
La réalité du consomm’acteur dans le parcours
clients
Les enjeux sur Internet ne sont plus à démontrer
Des rendements marketing
« sortants » qui stagnent
De nouvelles problématiques qui
ont émergé (retargetting, délivrabilité…)
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 56
Les univers de données à valoriser
Webmining
Profil clients – prospects
Gestion de campagnes
Web analytics
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Cas 1 : Travaux de connaissance des visiteuses – acheteuses WEB
• Une marque enseigne leader multi canal sur le marché de l’hygiène beauté qui a très tôt entrepris le virage du ecommerce matérialisé par l’ouverture de sa eboutique dès 2001
• Le WEB est placé au cœur de sa stratégie VAD
• Un nouveau site a été déployée permettant :
– La mise en cohérence avec l'univers de la marque-enseigne,
– De répondre aux nouvelles exigences des internautes et des clientes
– De bénéficier des nouvelles fonctionnalités offertes par les plateformes techniques et outils
• 8 mois après son lancement :
– Un temps de session moyen de 9,5 mn pour 12 pages vues
– 8% des sessions sont des sessions qui aboutissent à une vente
• Fort de cet historique disponible, la marque a souhaité engagé des travaux de connaissance des visiteuses – acheteuses web pour répondre à deux objectifs prioritaires :
– Augmenter la performance du site pour favoriser l’acte d’achat dans la session
– Développer la fréquence d’achats des clientes Web
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Deux chantiers datamining pour répondre aux objectifs fixés
Renforcer la connaissance des usages du site
… plus un internaute reste sur mon site plus je peux le qualifier et plus son potentiel
d’achat est important …
• Identification des parcours de visite sur le site menant une commande on-line :
• Analyser les pages vues et de leurs associations vis-à-vis de l’acte d’achat
• Déterminer les parcours clefs favorisant ou défavorisant l’achat
Identifier les profils de clientes internautes
… la personnalisation des actions marketing grâce aux navigations permet d’augmenter la
transformation en acte d’achat …
• Segmentation des internautes :
• Appréhender les grandes dimensions caractérisant le profil des internautes
• Identifier par segment les leviers d’action créateur de valeur sur l’ensemble de son parcours
Exploiter des données de « log » : Plus de 2,3 millions de sessions traitées et analysées
Historique : 4 mois
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Une démarche réalisée en 4 mois
Data management Webmining Accompagnement
opérationnel
1 2 3
• Mise en place en
place des processus de
récupération des
données
• Traitement permettant
d’exploiter le log dans
une logique d’étude
• Consolidation et
création d’indicateurs
sur l’historique
disponible
• Analyses statistiques
permettant d’identifier
les parcours clés de
l’achat et les facteurs
associés
• Analyse
multidimensionnelle
permettant de
segmenter les
visiteuses acheteuses
• Recommandations de
mise en œuvre :
• Influencer le
parcours clés
(page d’entrée et
de sortie…)
• retargetting
•…
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Les livrables dans le cadre de l’analyse des usages du site
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Les livrables dans le cadre de la segmentation des internautes
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Ce que nous pouvons retenir
Data management Webmining Accompagnement
opérationnel
1 2 3
• Lourde et complexe • Expertise métier et
statistique
• Plate-forme technico
fonctionnelle et
organisation
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Cas 2 : Segmentation sensibilité emailing
Créer plus de valeur dans mes envois emailing
…La personnalisation multiplie en moyenne par 4 l’efficacité on line des mails et optimise
l’ouverture….
• Segmentation sensibilité Emailings:
• Diminuer l’essoufflement ou le désintérêt des contacts un peu moins réceptifs aux emailings
• Connaitre le niveau d’engagement des contacts vis-à-vis du site marchand et des sollicitations emailings
• Développer une stratégie d’animation performante, génératrice de CA sur le site
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Compléter la vision récence d’ouverture
Les endormis Les non-sollicités 12 derniers mois
Les sollicités
Récence de ciblage
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65
Les Passionnés
A RETENIR :
•Taux ouverture, click, réactivité très élevés •Pression Emailings moyenne mais hétérogène •Part importante de joueurs et donneurs d’avis
•Plus âgé et féminin, Ancienneté du contact faible •Sur-représentation de contacts Segment RFM « A »
(*) Non renseigné
(*)
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SOMMAIRE SOMMAIRE
1. Web analytics : état des lieux à 2012
2. Les nouveaux enjeux de valeur portés par le Web analytics
3. Intégration entre Web analytics et gestion de campagnes marketing
4. Segmentation & Webmining
5. Conclusion
www.softcomputing.com Reproduction interdite sans l’accord écrit de Soft Computing 15/04/2013 67
Ce qu’il faut retenir
Un « champ des possibles » qui impose la nécessité de définir clairement les objectifs et priorités de votre démarche Web Analytics
L’exploitation du plein potentiel du Web Analytics impose également de mettre en œuvre une culture de l’analyse des données et de traiter les aspects organisationnels associés
Une démarche Web Analytics reste un projet « SI » et renvoie à la nécessité d’être intégrée au reste d’une architecture CRM avec l’ensemble des processus associés
Gestion des différents systèmes
sources de l’entreprise
Canaux de vente
Logistique
Applications métier
Services clients
Sites web
Facturation Gestion des fonctions
d’alimentation d’un entrepôt de
données
Extract
transform
Load
Entrepôt de données clients
Conception d’entrepôt de
données orienté « client unique »
Agrégation
Calcul
Restitution
Mise à disposition des données dans
les différentes applications métier
Intégration de progiciels CRM
spécialisés