Laurent de la Mettrie, DG de Segmentaction
Ultra-sollicités, les internautes ouvrent de moins en moins les e-mails qu’ils reçoivent et ils sont irrités par les propositions éloignées de leurs besoins. Entre 2010 et 2011, le marché de l’e-mail a augmenté de 26 %. Dans le même temps, le taux d’ouverture a chuté de 17 %. Ce que veulent les consommateurs aujourd’hui, ce sont des offres qui correspondent précisément à leurs attentes. Tout l’art des professionnels du marketing est de proposer le bon produit, au bon moment, à la bonne personne. Comment connaître et anticiper les goûts et les habitudes de consommation de ses clients ou prospects ? Comment créer des messages personnalisés lorsqu’on travaille sur des cibles nombreuses et un catalogue fourni ? Pour prédire les achats de ses clients et construire des campagnes efficaces, il existe des bonnes pratiques et des outils adaptés.
Connaître ses clients
Toute campagne marketing a pour préalable la création d’une base de données optimisée, réunissant l’ensemble des informations collectées sur les clients ou prospects : données de profil (sexe, âge, géographie…), données comportementales ou sociales (activité sur le web, les réseaux sociaux…), données transactionnelles (achats effectués ou abandonnés…).
On parle de Datamart Marketing une base de données enrichie quotidiennement dont les informations permettent de synthétiser tous les indicateurs utiles à l’établissement de cibles pertinentes.
Ces indicateurs marketing se distribuent selon SegmentaCtion dans les 3 axes essentiels de recherche de croissance : la Valeur, le Cycle de Vie et le Panier client.
Proposer les bons produits et Automatiser la recommandation
Si l’analyse des données de ventes permet de déterminer par simple observation le profil des acheteurs très appétents à UN produit en particulier, il est en revanche beaucoup plus complexe d’établir des règles de « recommandation » utiles pour proposer aux clients un produit répondant à leurs futures attentes.
Réaliser ses analyses manuellement relève de l’utopie. Il est donc nécessaire de se doter d’un outil performant, capable de relier les données entre elles, d’identifier les règles de personnalisation et de présenter ainsi à chaque cible une offre personnalisée.
Avec sa technologie orientée Big Data & Mining, Segmentaction propose les outils permettant une analyse fine des gros volumes de données transactionnelles et sait stocker jusqu’au milliard de lignes sans ajout matériel ou logiciel particulier et traiter quotidiennement des centaines de modèles et d’indicateurs en temps réel.
SegmentaCtion industrialise ensuite la « recommandation produits » autour d’une méthodologie structurante, les 3 grands « R » de la relation client. Elle met à disposition pour chacun d’eux les modèles les plus pertinents et prêts à l’emploi : mieux Recruter par le bon produit d’appel, mieux Retenir en agissant sur les séquences d’achats et enfin mieux Rentabiliser le client via les recommandations croisées (Cross-Sell, Up-Sell).
Les propositions sont alors intégrées automatiquement dans les html via un accès direct au catalogue produit (image du produit, prix…) pour parvenir à un contenu one-to-one et garantir des campagnes marketing toujours plus efficaces.
Connaître ses clients
Toute campagne marketing a pour préalable la création d’une base de données optimisée, réunissant l’ensemble des informations collectées sur les clients ou prospects : données de profil (sexe, âge, géographie…), données comportementales ou sociales (activité sur le web, les réseaux sociaux…), données transactionnelles (achats effectués ou abandonnés…).
On parle de Datamart Marketing une base de données enrichie quotidiennement dont les informations permettent de synthétiser tous les indicateurs utiles à l’établissement de cibles pertinentes.
Ces indicateurs marketing se distribuent selon SegmentaCtion dans les 3 axes essentiels de recherche de croissance : la Valeur, le Cycle de Vie et le Panier client.
Proposer les bons produits et Automatiser la recommandation
Si l’analyse des données de ventes permet de déterminer par simple observation le profil des acheteurs très appétents à UN produit en particulier, il est en revanche beaucoup plus complexe d’établir des règles de « recommandation » utiles pour proposer aux clients un produit répondant à leurs futures attentes.
Réaliser ses analyses manuellement relève de l’utopie. Il est donc nécessaire de se doter d’un outil performant, capable de relier les données entre elles, d’identifier les règles de personnalisation et de présenter ainsi à chaque cible une offre personnalisée.
Avec sa technologie orientée Big Data & Mining, Segmentaction propose les outils permettant une analyse fine des gros volumes de données transactionnelles et sait stocker jusqu’au milliard de lignes sans ajout matériel ou logiciel particulier et traiter quotidiennement des centaines de modèles et d’indicateurs en temps réel.
SegmentaCtion industrialise ensuite la « recommandation produits » autour d’une méthodologie structurante, les 3 grands « R » de la relation client. Elle met à disposition pour chacun d’eux les modèles les plus pertinents et prêts à l’emploi : mieux Recruter par le bon produit d’appel, mieux Retenir en agissant sur les séquences d’achats et enfin mieux Rentabiliser le client via les recommandations croisées (Cross-Sell, Up-Sell).
Les propositions sont alors intégrées automatiquement dans les html via un accès direct au catalogue produit (image du produit, prix…) pour parvenir à un contenu one-to-one et garantir des campagnes marketing toujours plus efficaces.