Data Marketing

L’objectif est d’accroître la performance de vos actions marketing, optimiser votre stratégie d’animation commercial ou améliorer la délivrabilité de votre service client.

Accompagnement Data Marketing

La volonté d’amélioration permanente de l’expérience client, de faciliter et accélérer les actes d’achat implique de perfectionner en permanence les moteurs de recommandations, de substitutions ou d’optimisation en élaborant sur-mesure des systèmes apprenants et intelligents, capables de proposer des réponses et propositions adaptées, personnalisées et une expérience unique.

•  Segmentation, profiling, personae augmentée par l’IA
•  Analyses prédictives & descriptives
•  Systèmes de recommandations, de substitution, d’optimisation avancés
•  Analyses textuelle & vocale
•  Optimisation de la performance commerciale et marketing

Guillaume Pinaud
Directeur Business Line Data
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Segmentation, profiling, personae augmentée par l’IA

Vos clients sont à la recherche d’une expérience dans chacune de leurs interactions avec la marque, leurs comportements évoluent, leurs habitudes changent, ils sont de plus en plus volatiles. Vous devez mieux comprendre leurs besoins, mieux les appréhender, vous adapter plus régulièrement et surtout vous différencier.

 

Votre client doit se sentir unique et reconnu !

La DataScience permet de répondre à ces nouvelles exigences : Segmentation dynamique, segmentation comportementale, segmentation psychographique, marketing d’identité, …

Enrichis par l’IA, les scorings deviennent prédictifs ou prescriptifs et permettent d’aller plus loin dans la constitution des scores d’appétence, d’attrition, de prédiction de churn, ….

Les clusters clients ou personae permettent de démultiplier les types de profils. Cette  représentation semi-fictive vous aide à décider sur quoi investir et d’adapter votre stratégie de communication, même en temps réel.

La Data éthique est-elle l’avenir des entreprises ?

Effet de mode ? Nul le sait ! Mais passer à côté pourrait s’avérer risqué.

Analyses prédictives & descriptives

Que vos données soient descriptives, comportementales ou émotionnelles, il est devenu possible d’identifier et de modéliser les variables permettant l’optimisation de la performance.

Réaliser des analyses et des prédictions plus fines permet de détecter les micro-signaux.

Un pilotage au plus proche de la réalité :

•  La stratégie tarifaire prix en fonction du comportement d’achat.

•  L’assortiment, en ajustant sa gamme : combler les besoins non couverts, faciliter le réassort et la substitution, être présent dans les PdV les plus valorisants, …

•  La promotion, en optimisant les remises et en les adaptant en temps réel sur les sites e-commerce aujourd’hui et en rayon demain afin de déclencher les actes d’achat en fonction de l’objectif sous-jacent (marge, volume, déstockage,…) et du profil du client.

•  Le mix de canaux : être en capacité de proposer des campagnes de communication plus ciblés, multicanales, sans coutures, en offrant des contenus personnalisés et adaptables.

L’Intelligence Artificielle (IA) et le marketing client

Effet de mode ? Nul le sait ! Mais passer à côté pourrait s’avérer risqué.

Systèmes de recommandations, de substitution, d’optimisation avancés

Il est nécessaire d’instiller de nouvelles approches d’interrogation dans les moteurs de recherche et de doter les systèmes de recommandation de techniques d’apprentissages et d’IA avancées.

Vous proposerez en continue et en temps réel des produits complémentaires (cross-selling), une navigation facile, une expérience unique, optimale et sur mesure.

Pour comprendre les besoins utilisateurs, nous mettons en place des systèmes pilotés par la donnée, qui combinent plusieurs modèles de machine learning et d’IA tels que :
•   L’analyse de texte – NLP pour analyser les recherches des clients, mais également extraire les sentiments dans leurs textes (commentaires, avis, feedbacks…) ;
•   Le Computer Vision pour analyser le contenu des vidéos et des images visionnées.
•   Des nombreuses approches du machine learning notamment le deep learning pour offrir des modèles de prédiction précis et performant (en tirant parti des Big Data, des données d’IoT, des réseaux sociaux, etc..) ;
•    L’inférence floue pour améliorer son expérience (UX).

Un POC (Proof of concept) nous permet de prouver l’intérêt et la valeur d’un tel modèle de prédiction en prenant compte l’environnement technique et fonctionnel afin d’ouvrir la voie pour une industrialisation fiable et réussie.

5 tendances data marketing en 2022

Effet de mode ? Nul le sait ! Mais passer à côté pourrait s’avérer risqué.

Analyses textuelle & vocale

L’analyse de texte (NLP) est devenue bien plus qu’une simple méthode de traitement automatique de texte.

Les dernières avancées de la recherche permettent aux algorithmes d’apprentissage automatique de comprendre, d’évaluer et même de synthétiser le texte et la voix de manière inédite.

Le marketing étant fortement tributaire des contenus, qu’ils soient sous format textes ou vocaux, notre challenge est d’aider nos clients à maîtriser, exploiter et restituer des études basées sur ces verbatims : formulaires, e-mails, réseaux sociaux, forums & blogs, contrats, … via différents types d’analyses tels que l’analyse de sentiment, l’extractions de thématiques, les études de tendance, la recherche concurrentielle, le tracking automatisé de marques, etc.

En identifiant si une attitude positive ou négative associée à un produit, une marque ou un service, il est possible de cibler le sujet concerné et de l’améliorer en conséquence.

Le NLP, une solution au service des clients

Effet de mode ? Nul le sait ! Mais passer à côté pourrait s’avérer risqué.

Optimisation de la performance commerciale et marketing

Au-delà de piloter efficacement ses activités commerciales et de mieux driver sa stratégie marketing pour dynamiser ses ventes et renforcer sa relation client, l’enjeu des annonceurs aujourd’hui est de :

• Accélérer la prise des décisions pour mieux engager ses audiences
• Parfaire les techniques et le processus de vente
• Mieux connaitre les coûts et les économies d’échelle
• Personnaliser les analyses en fonction des sujets et des destinataires

 

L’enjeu est de tirer le meilleur de ces technologies de rupture pour fiabiliser, automatiser vos prévisions, analyses et reportings.

 

Avec l’IA il est possible d’allier rapidité et qualité pour optimiser ses prises de décision en adaptant la valorisation et le suivi de la performance de sa stratégie commerciale et marketing.

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Effet de mode ? Nul le sait ! Mais passer à côté pourrait s’avérer risqué.

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