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DE L’EXPÉRIENCE À LA PERSONNALISATION
Présenté par
Jean-François Bélisle
K3 MEDIA INC. | 204 du Saint-Sacrement, 7ème étage | Montréal (Québec) | H2Y 1W8 T : 514.861.3332 | F : 514.861.3398
Jean-François Bélisle, 2012 ©
2. PLAN DE MATCH
1. Le Web Rentable 6
2. Mobilité 14
3. Expérience Client 34
4. Mesure et Personnalisation 57
5. Quis 'Tunc 74
2 Jean-François Bélisle, 2012 ©
3. LE GARS EN AVANT
Jean-François Bélisle
Directeur, Service Conseil pour K3 Media
Formation B.Sc. Sciences Économiques, Université de Montréal
M.Sc. Marketing, HEC Montréal
Award of Achievement, Web Analytiques, University of British Columbia
Études doctorales, Marketing & Stats Computationnelles, McGill University
Formation Exécutive en Customer Analytics, University of Pennsylvania (Wharton)
Expérience
Jean-François est le Directeur, Service Conseil et s’occupe du développement d’affaires, du volet formation et
de la supervision de l’équipe Service Conseil.
Économiste et Statisticien de formation, c’est un ancien enseignant à HEC Montréal où il a fondé le cours de
Marketing Électronique. Il est aussi un passionné et un expert du web qui a donné plus de 100 conférences.
Il est de plus doté d’un excellent sens critique et analytique et a plus de 8 ans d’expérience en tant que
consultant accumulées en tant qu’ancien Partner chez AIR MILES et consultant indépendant. II a notamment
auparavant été consultant pour des clients tels que P&G, Bell et la Société des Casinos du Québec (SCQ) où
il a pu utiliser son savoir en Marketing Interactif, CRM et Data Mining.
Jean-François Bélisle, 2012 ©
5. À PROPOS DE K3 MEDIA
• Plus de 10 ans en affaires
• Près d’une trentaine d’employés
• Marketing & développement web
• 10 certifiés Google Analytics
• 2 certifiés Google Adwords
• Partenaire certifié Google Adwords
• Partenaire certifié Google Analytics
• Revendeur officiel de IBM Tealeaf
• Revendeur officiel de IBM Coremetrics
• Clients nationaux et locaux
5 Jean-François Bélisle, 2012 ©
7. 1 – WEB RENTABLE
LE WEB PROFITABLE?
Web 1.0 = Un site avec des textes et des hyperliens
Web 2.0 = Un site avec lequel on peut interagir
Web 3.0 = Un site où l’information vient vers nous avant que nous la
cherchions
Web Profitable = Un site qui nous aide à faire de l’argent
7 Jean-François Bélisle, 2012 ©
8. 1 – WEB RENTABLE
WEB PROFITABLE ET SHARK TANK
8 Jean-François Bélisle, 2012 ©
9. 1 – WEB RENTABLE
LES MÉDIAS SOCIAUX
9 Jean-François Bélisle, 2012 ©
10. 1 – WEB RENTABLE
LES MÉDIAS SOCIAUX COOLS
Une stratégie globale
1 réseau social = 1 stratégie spécifique
10 Jean-François Bélisle, 2012 ©
11. 1 – WEB RENTABLE
DES DONNÉES SUR VOUS
11 Jean-François Bélisle, 2012 ©
12. 1 – WEB RENTABLE
SOLOMO
12 Jean-François Bélisle, 2012 ©
13. 1 – WEB RENTABLE
PLAN DU WEB RENTABLE
1. Web Rentable
2. Mobilité
4. Mesure et personalisation
3. Expérience client
13 Jean-François Bélisle, 2012 ©
14. 1 – WEB RENTABLE
ÊTES-VOUS PRÊTS?
14 Jean-François Bélisle, 2012 ©
16. 2 – MOBILITÉ
UNE MULTITUDE D’ÉCRANS
Solution
Conception de sites web adaptatifs (Responsive Web Design)
16 Jean-François Bélisle, 2012 ©
17. 2 – MOBILITÉ
MOBILITÉ À LA FAITH POPCORN
17 Jean-François Bélisle, 2012 ©
18. 2 – MOBILITÉ
MOBILITÉ INTERNATIONALE
18 Jean-François Bélisle, 2012 ©
19. 2 – MOBILITÉ
L’AUGMENTATION DES MOBINAUTES
2011 (janvier à avril) 7%
2012 (janvier à avril)
16% 16%
2012 20%
20%
• 61% des mobinautes ne reviendront pas sur un site
qui n'est pas optimisé pour mobiles
• Les interactions augmenteront de 81% sur une
version optimisée
Sources:
• eMarketer
• 5 sites dont le trafic est majoritairement québécois, réalisés par K3 Média. Les sites sont de nature différente, B2B, commerce de détail,
organisation et sportif.
19 Jean-François Bélisle, 2012 ©
20. 2 – MOBILITÉ
DIFFÉRENCE ENTRE APPLICATION
NATIVE ET SITE WEB MOBILE
Application Native Site Web Mobile
20 Jean-François Bélisle, 2012 ©
21. 2 – MOBILITÉ
QUELQUES STATISTIQUES
TOP 5 DES Les mobinautes canadiens ont :
TÉLÉCHARGEMENTS • Installé 25 applications en moyenne
1 Jeux • Utilisé 9 applications dans les 30 derniers
1
jours
2 Social
2 • Téléchargé 6 applications payantes en
3 Nouvelles moyenne
4 Loisirs
4
5 Autres
5 26 % des nouvelles applications téléchargées
sont supprimées après un premier usage.
Sources:
http://chiffres-cles-internet.frenchweb.fr/services-internet/26-des-application-sont-utilisees-quune-seule-fois/
http://chiffres-cles-internet.frenchweb.fr/mobile-2/infographie-importance-des-applications-mobiles-pour-les-marques/
http://services.google.com/fh/files/blogs/our_mobile_planet_canada_en.pdf
21 Jean-François Bélisle, 2012 ©
22. 2 – MOBILITÉ
POURQUOI UNE APPLICATION?
Créer de nouvelles sources de Fins de marketing,
revenu par la vente distribution ou de service
client
22 Jean-François Bélisle, 2012 ©
23. 2 – MOBILITÉ
APPLICATION NATIVE
• Utilise les fonctionnalités • Pas d’intercompatibilité
natives de l’appareil
(Caméra, carnet d’adresse,
gyroscope, accéléromètre). • Coûts plus élevés
• Possibilité de solliciter • Doit être approuvée avant
directement l’utilisateur
(push) publication
• Peut fonctionner hors ligne • Doit répondre à un besoin
• Utilise le réseau de des consommateurs
distribution des boutiques
d’applications (App store et • Téléchargement des
Google Play) mises à jour
23 Jean-François Bélisle, 2012 ©
24. 2– MOBILITÉ
SITE OPTIMISÉ POUR MOBILE
Un site mobile est la version allégée d'un site Internet
standard spécialement adaptée à un affichage sur
téléphone mobile.
24 Jean-François Bélisle, 2012 ©
25. 2 – MOBILITÉ
SITE WEB MOBILE
• Intercompatibilité, fonctionne • Impossibilité d’utiliser les
sur toutes les plateformes fonctionnalités natives
(pour l’instant)
• Coût de développement
moindre • Impossible de solliciter
directement le mobinaute
• Peut être trouvée par les
(push), c’est lui qui sollicite
moteurs de recherche sites votre marque ou produit
web et autres
• Mises à jour visibles
immédiatement
25 Jean-François Bélisle, 2012 ©
26. 2 – MOBILITÉ
PUBLICITÉ DISPLAY SUR LE MOBILE
La publicité display sur mobile correspond à des bannières de petit format
visibles sur:
• Sites mobiles
• Applications mobile
• Jeux sur mobile
Dépenses publicitaires Display sur mobile aux États-Unis
2015
2011
2010
$305 $685 $8
millions millions milliards
26 Jean-François Bélisle, 2012 ©
27. 2 – MOBILITÉ
FORMATS D’ANNONCES DISPLAY
Annonces Display Annonces Rich Media
27 Jean-François Bélisle, 2012 ©
28. 2 – MOBILITÉ
CAMPAGNE DE PUBLICITÉ SUR LES
MOTEURS DE RECHERCHE
61% des personnes qui recherchent une entreprise
61%
locale via un appareil mobile émettent un appel
téléphonique pour joindre cette entreprise.
59% des personnes qui recherchent une entreprise
59%
locale via un appareil mobile se déplacent jusqu’au
lieu de l’entreprise.
28 Jean-François Bélisle, 2012 ©
29. 2 – MOBILITÉ
BONNES PRATIQUES D’UNE CAMPAGNE
DE PUBLICITÉ
1 Ciblez local: vos annonces doivent répondre à des recherches
émises par des personnes en situation de mobilité.
2 Dirigez les internautes vers des pages de destination optimisées
pour le mobile.
3 Ciblez, à travers vos annonces, les besoins immédiats des
internautes.
4 Adapter vos mots-clés au trafic mobile: des termes génériques
incluant des expressions liées à la localisation et l’urgence.
29 Jean-François Bélisle, 2012 ©
30. 2 – MOBILITÉ
SYSTÈME DE GÉOLOCALISATION (LO)
Définition: La géolocalisation est un procédé qui permet de positionner
un objet, une personne ou une information sur une carte grâce à ses
coordonnées géographiques.
30 Jean-François Bélisle, 2012 ©
31. 2 – MOBILITÉ
USAGES DE LA GÉOLOCALISATION
Quelques exemples
Il suffit d’avoir une application (ordinateur ou mobile) qui lit les
coordonnées géographiques de l’utilisateur et qui les utilisent à des fins
précises : Plan, publication sur réseau social, publicité ciblée, transport
en commun, météo
Météo
Facebook Plan
31 Jean-François Bélisle, 2012 ©
32. 2 – MOBILITÉ
USAGES DE LA GÉOLOCALISATION
Deux types de consommateurs
Les partageurs Les utilisateurs
compulsifs d’applications
(over sharing)
Facebook Plan
Utilisation Utilisation
sociale pratique
Foursquare Météo
Instagram Deals
… …
32 Jean-François Bélisle, 2012 ©
33. 2 – MOBILITÉ
TOP 5 DES BONNES PRATIQUES DE
GÉOLOCALISATION
Rassurer le client quand aux offres qu’il reçoit directement sur son mobile
1 En effet, les SMS, MMS et autres notifications sur mobiles peuvent sembler intrusives et le
consommateur peut ne pas avoir confiance
S’assurer que l’opt-in et l’opt-out soient sans confusions
2 Le consommateur doit pouvoir refuser à tout moment de recevoir des offres spéciales
3 Expliquer clairement aux consommateurs l’offre proposée
Le consommateur doit comprendre simplement et rapidement ce que vous lui proposez
4 Toujours tester votre campagne sur un consommateur non initié
Il est toujours plus sûr de tester votre campagne sur une personne qui ne connait pas la campagne
5 Qu’ils y trouvent leur compte
Ne décevez pas ceux qui vous ont donné leur confiance (Opt-in), offrez leur des promotions si c’est ce
que vous avez promis
33 Jean-François Bélisle, 2012 ©
35. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EXPÉRIENCE UTILISATEUR
Expérience utilisateur: recouvre la façon dont un site est perçu par ses
utilisateurs en fonctions de ses qualités ergonomiques, de navigation et
de contenu.
L’expérience utilisateur joue un rôle important dans la démarche de fidélisation
d’un site web.
Expérience Client
35 Jean-François Bélisle, 2012 ©
36. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EXPÉRIENCE CLIENT
Expérience client: Ensemble des émotions et sentiments ressentis par
un client avant, pendant et après l’achat d’un produit ou service.
Somme complexe d’éléments hétérogènes (ton publicitaire, ambiance
point de vente, relation vendeur, expérience d’usage, relation support
client)
Source d’influence de la satisfaction et de la fidélisation. Elle est
optimisée dans le cadre du management de l’expérience client (CEM).
36 Jean-François Bélisle, 2012 ©
37. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
UNE MULTITUDE D’ÉCRANS
Solution
Conception de sites web adaptatifs (Responsive Web Design)
37 Jean-François Bélisle, 2012 ©
38. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
L’AVENIR AU BOUT DES DOIGTS
38 Jean-François Bélisle, 2012 ©
39. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
L’AVENIR AU BOUT DES DOIGTS
Un oeil
Une attention partielle qui suggère un design “focus”
Un pouce
39 Jean-François Bélisle, 2012 ©
40. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
LES CONTRAINTES
Expérience client:
1. Taille de l’écran
2. Rapidité des réseaux
3. Mode d’utilisation
40 Jean-François Bélisle, 2012 ©
41. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
MOUVEMENTS DES DOIGTS
41 Jean-François Bélisle, 2012 ©
42. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
MOUVEMENTS DES DOIGTS
42 Jean-François Bélisle, 2012 ©
43. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EXPÉRIENCE CLIENT ET BLACK FRIDAY
43 Jean-François Bélisle, 2012 ©
44. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EXPÉRIENCE CLIENT ET PIZZA
44 Jean-François Bélisle, 2012 ©
45. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
DÉFINITION DE L’UTILISABILITÉ
Utilisabilité: « Approche concernant la conception d’un site web, provenant du
domaine de l’ingénierie, qui consiste à s'assurer que l'interface utilisateur du site
Internet soit compréhensible, mémorisable, sans erreur, efficace et qu’il
engendre la satisfaction des utilisateurs. Cette approche intègre les tests et
l'évaluation pour assurer une meilleure utilisation de la navigation et des liens
d'accès à l'information dans les plus brefs délais. »
(Traduction libre de Nielsen, 2000)
45 Jean-François Bélisle, 2012 ©
46. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
TESTS D’UTILISABILITÉ
Tests d’utilisabilité: basés sur l’observation individuelle d’utilisateurs
cibles du site web placés en situation. Cette méthode permet d’observer
directement la façon dont les utilisateurs naviguent sur un site et de
mettre en évidence les problèmes auquel ils font face.
46 Jean-François Bélisle, 2012 ©
47. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
AVANTAGES ET INCONVÉNIENTS
Avantages
1. Vérifier la facilité à naviguer sur le site.
2. Déterminer si l’information contenue dans le site est complète et
facile à trouver.
3. Évaluer le niveau de satisfaction des utilisateurs vis-à-vis du site.
4. Collecter les avis, commentaires et recommandations des
utilisateurs.
Inconvénients
1. Les tests ne permettent pas de couvrir toutes les fonctionnalités d’un
site
2. Coûtent chers
3. Comportements calqués sur des actions réelles
47 Jean-François Bélisle, 2012 ©
48. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
PLAN DE MATCH DES DES TESTS
D’UTILISABILITÉ
1. Demander à des experts de remplir une grille d’utilisabilité et d’émettre
leurs commentaires.
2. Inviter des utilisateurs similaires aux personas créés.
3. Demander à ces utilisateurs d’accomplir des tâches représentatives du
site Internet.
4. Observer ce qu’ils font et s’ils réussissent à accomplir la tâche.
5. Apporter les modifications au site Internet et recommencer les
étapes 1 à 4.
48 Jean-François Bélisle, 2012 ©
49. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EYE TRACKING DEVICE
Dispositif de suivi occulaire (Eye Tracking device, ETD, Eye Tracker):
Dispositif pour mesurer la position des yeux et leurs mouvements.
Plurisdisciplinaire:
1. Interaction Humain-Machine/Ergonomie
2. Sciences informatiques
3. Psychologie
4. Marketing
49 Jean-François Bélisle, 2012 ©
50. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
EYE TRACKING DEVICE ET HEATMAPS
Cartes de chaleur (Heatmaps): Cartes qui permettent de voir à quels
endroits les utilisateurs regardent le plus longtemps.
Individuelles Agrégées
50 Jean-François Bélisle, 2012 ©
51. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
OUTIL D’ANALYSE: TEALEAF
Tealeaf pousse l’analyse de l’expérience client (CEM)
plus loin
http://www.tealeaf.com/products/customer-behavior-analysis-suite/cximpact.php
(Regarder CEM Overview)
51 Jean-François Bélisle, 2012 ©
52. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
TEALEAF: C’EST QUOI?
1. Mémorise tout ce que fait et voit un utilisateur dans une session.
– Suivi de la souris, entrée du clavier, affichage vu par le client
2. Possibilité de rejouer chacune des sessions.
3. Permet d’enregistrer des séquences d’étapes (patterns) qui se
répètent.
– Afin de les quantifier
– Afin de segmenter les utilisateurs/clients
52 Jean-François Bélisle, 2012 ©
53. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
AVANTAGES
Maximiser la valeur de chacune des visites en
MAXIMISER obtenant plus de transactions complétées avec
succès
Visibilité immédiate des problèmes (sources)
VISIONNER qui affectent le comportement du
consommateur
Identifier et résoudre rapidement les problèmes
IDENTIFIER techniques (reproduire les bogues facilement en
rejouant une session)
Améliorer l’efficacité du service à clientèle en
AMÉLIORER donnant aux agents l’accès des sessions du
client
Archiver toutes les interactions et sessions d’un
ARCHIVER utilisateur pour mieux résoudre les conflits avec
un client
53 Jean-François Bélisle, 2012 ©
54. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
TEALEAF: AUTRES FONCTIONS
Rapports d’analyse
Groupe de rapports pré-
construits
Intuitif (drag and drop) Flexibilité
• Trafic
• Performance de page
Service à la clientèle
Rejouer la session Automatiser des alertes
S’intègre à tout
d’un client en lorsqu’un problème survient
CRM et CSR
particulier pour intervenir rapidement
54 Jean-François Bélisle, 2012 ©
55. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
TEALEAF SUR MOBILE
Type d’appareil
(iPhone, Samsung,
etc.)
Autres actions Rejouer
Rotation de
sur l’écran toutes les l’appareil
tactile sessions
Défilement,
glissement
55 Jean-François Bélisle, 2012 ©
56. 3 – EXPÉRIENCE CLIENT
TEALEAF MOBILE
Améliorer Enlever une
quelles fonction?
fonctions?
Réparer Décisions
(bogues)
56 Jean-François Bélisle, 2012 ©
57. SECTION 4
MESURE ET
PERSONNALISATION
Jean-François Bélisle, 2012 ©
58. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
MARKETING DIRECT
Marketing direct: « Technique de communication et de vente qui consiste à
diffuser un message personnalisé et incitatif vers une cible d'individus ou
d'entreprises, dans le but d'obtenir une réaction immédiate et mesurable.
Autrement dit, le marketing direct est celui qui touche directement la cible. »
(Tiré de Wikipedia)
Data Mining (Forage de données)
58 Jean-François Bélisle, 2012 ©
59. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
LE DATA MINING
Data Mining: L’art de découvrir du sens dans de grands ensembles de
données à l'aide de méthodes statistiques et informatiques
Types d’analyses
• Off-line (manuellement) -> Analyse manuelle par un analyste
– Méthodes supervisées (analyse prédictive)
– Méthodes non-supervisées
• On-line (automatiquement) –> Systèmes de recommandations
algorithmiques
59 Jean-François Bélisle, 2012 ©
60. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
BIG DATA
Big Data: Ensembles de données dont la taille est au-delà de la capacité des
outils logiciels de base typiques pour saisir, stocker, gérer et analyser.
Définition plus simple
• Lorsque vos données ne rentrent pas dans un fichier Excel.
60 Jean-François Bélisle, 2012 ©
61. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
MÉTHODES SUPERVISÉES
Analyse d’attrition (Churn analysis): Type
d’analyse qui permet de détecter
préalablement les individus qui sont les plus
susceptibles de ne pas être fidèle.
Méthodes statistiques supervisées:
1. Multinomial Logit (MNL) 9. Support Vector Machines (SVM)
2. Linear Discriminant Analysis (LDA) 10. Classification and Regression
3. Quadratic Discriminant Analysis (QDA) Trees (CART)
4. Flexible Discriminant Analysis (FDA) 11. Bagging
5. Penalized Discriminant Analysis (PDA) 12. Boosting
6. Mixture Discriminant Analysis (MDA) 13. Random Forests
7. Naïve Bayes Classifier (NBC) 14. Neural Networks
8. K-Nearest Neighbor (KNN)
9. Support Vector Machines with multiple
Kernels (SVM)
61 Jean-François Bélisle, 2012 ©
62. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
MÉTHODES NON SUPERVISÉES
Analyse d’affinité: Analyse qui permet de découvrir
les relations de cooccurrence entre les activités
menées par des individus ou des groupes
spécifiques.
Analyse RFM: Méthode de segmentation qui permet
un classement des clients en fonction de leurs
habitudes d'achat. Le classement RFM se fait en
fonction de 3 critères (1) Récence: date du dernier
achat ou dernier contact client, (2) fréquence:
fréquence des achats sur une période de référence
donnée, et (3) montant: somme des achats cumulés
sur cette période.
62 Jean-François Bélisle, 2012 ©
63. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
SYSTÈMES DE RECOMMANDATIONS
Définition: Forme spécifique de filtrage de l'information visant à présenter les
éléments d'information (films, musique, livres, nouvelles, images, pages Web, etc)
qui sont susceptibles d'intéresser l'utilisateur. (Inspiré de Wikipedia)
De manière générale, un système de recommandations permet de comparer le profil
d'un utilisateur à certaines caractéristiques de référence et cherche à proposer les
informations les plus pertinentes possibles pour l’utilisateur à l’aide d’algorithmes
prédictifs.
Ces caractéristiques peuvent provenir de :
1. l'objet lui-même -> Approche basée sur le contenu (Content-Based Approach),
2. l'utilisateur,
3. l'environnement social -> Approche de filtrage collaboratif (Collaborative Filtering).
63 Jean-François Bélisle, 2012 ©
64. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
SOURCES DE DONNÉES INDIVIDUELLES
1. Données des utilisateurs qui se « connectent » à votre site (log-in)
-> Équivalent à un programme de loyauté hors-ligne
2. Parcours de navigation (clickstream path) via les cookies ou le log-in
3. Liste d’envoi (newsletter)
4. Données des clients hors-ligne
64 Jean-François Bélisle, 2012 ©
65. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
BREVET D’AMAZON.COM
65 Jean-François Bélisle, 2012 ©
66. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
SOURCES DE DONNÉES INDIVIDUELLES
Recommandations liées à l’historique des achats
66 Jean-François Bélisle, 2012 ©
67. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
RECOMMANDATIONS LIÉES À UNE
REQUÊTE
67 Jean-François Bélisle, 2012 ©
68. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
RECOMMANDATIONS DE SIMILARITÉ
Recommandations liées à la similarité avec les achats d’autres
utilisateurs
68 Jean-François Bélisle, 2012 ©
69. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
RECOMMANDATION DE TYPE « BUNDLE »
“Bundle” en lien avec l’item le plus populaire des recommandations
liées à la similarité avec les achats d’autres utilisateurs
69 Jean-François Bélisle, 2012 ©
70. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
REMARKETING
Remarketing: « Établissement d'un plan marketing pour un produit (ou un
service) dont les ventes s'essoufflent ou qui est arrivé en fin de vie. Le but de la
démarche est d'envisager les différentes possibilités de relancement éventuel ou
de modification (repositionnement, nouveaux canaux de distribution, nouveaux
marchés…) » (www.e-marketing.fr)
http://www.youtube.com/watch?v=k6dTtcYBBFI
70 Jean-François Bélisle, 2012 ©
71. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
SYSTÈMES DE RECOMMANDATIONS
1. Avail Intelligence
2. Barilliance
3. Baynote
4. Certona
5. Peerius
6. Predictive intent
7. RichRelevance
71 Jean-François Bélisle, 2012 ©
72. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
PEERIUS
http://www.youtube.com/watch?v=N0__C5viX7k
72 Jean-François Bélisle, 2012 ©
73. 4 – MESURE ET PERSONNALISATION
BAYNOTE ET URBAN OUTFITTERS
http://www.youtube.com/watch?v=wMwfcks6O-
8&feature=BFa&list=UUvzzOljgznhFr5FHoL9tLJA&lf=plcp
73 Jean-François Bélisle, 2012 ©
75. 5 – QUIS 'TUNC
INCORPORATION DE LA CHAÎNE DE
VALEUR
75 Jean-François Bélisle, 2012 ©
76. 5 – QUIS 'TUNC
RENDRE LE WEB PLUS RÉEL AVEC LA
RÉALITÉ AUGMENTÉE
76 Jean-François Bélisle, 2012 ©
77. MERCI ET J’ESPÈRE QUE VOUS AVEZ
APPRÉCIÉ!
Jean-François Bélisle
Téléphone: 514-861-3332 poste 50
LinkedIn: www.linkedin.com/in/jfbelisle
Twitter: www.twitter.com/jfbelisle
Site: http://jfbelisle.com/
Des questions ?
77 Jean-François Bélisle, 2012 ©