Les Enjeux du Data Marketing

Les enjeux du
Data Marketing
Conférence animée par
Olivier DANCOT
Les enjeux du
Data Marketing
@NP6_Group
@GfK
@Cogniteev
@LFAVARETTE
@arm_gilles
@OlivierDancot
#datamarketing

Les enjeux du
Data Marketing
Olivier DANCOT
Programme
Présentations des intervenants
Vu d’ensemble des types de données
Cas clients
Et demain ?
NP6 Marketing automation
GFK Panel Distributeur
Millesime.ia IA dans le vin
Cogniteev Data Web Sites
BAPCA De la Data au Small Data

PRÉSENTATION DU
GROUPE INSEEC

INSEEC IMPLANTÉ A : PARIS - BORDEAUX - LYON - LONDRES - MONACO -
CHICAGO - CHAMBERY - GENEVE - SHANGHAI - BEAUNE
SAN FRANCISCO

Création en
2010
OBJECTIFS
Développer la
filière
numérique
Détecter et
valoriser les
talents
Partager les
connaissances,
bonnes pratiques
et savoir-faire
@aquinum

2 co-présidents
Céline Leroy &
Marc Langlois
19 administrateurs
pour gérer l’association
@aquinum
ÉLUS EN JANVIER 2017
1 salariée -
étudiante
Bénévoles !
PLUS DE 460
MEMBRES

ADHÉRER C’EST
Participer à la vie de
l’association
Partager ses
compétences, ses
connaissances
S’entraider !
Être informé de
l’actualité
de la filière
numérique
Assister aux 150
événements et ateliers
annuels dédiés au
numérique
Échanger avec
d’autres
professionnels en
permanence
@aquinum

ET POUR VOUS ÉTUDIANT(E)S
en MSC & MBA !
IT’S FREE !
Et c’est aussi de
nombreux
bon-plans stage
& job !
@aquinum

Les enjeux du
Data Marketing
Olivier DANCOT
Intervenants

Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group11
Sandra Jézo
Directrice Marketing
Julien Budynek
Directeur Data Science
Partenaire technologique et
analytique des services
marketing des entreprises.

NOTRE MISSION
Nous accompagnons les
entreprises dans leur
transformation digitale à travers
une approche plug & play.

Réagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
UN SAVOIR-FAIRE CROSS-SECTEURS
E-Commerce / Distribution Service public Loisirs / Tourisme
Banque / Assurance
Médias / Culture
Agences MarketingIndustrie / Service BtoB
3
Plus de 500 clients directs

CONVERSATIONAL MARKETING
14
Collecter, unifier, centraliser
vos données cross-canal
dans un référentiel client unique
Activer vos données
dans le cadre de
scénarios et campagnes marketing
CUSTOMER
ACTIVATION
CUSTOMER
INTELLIGENCE
CUSTOMER
DATA
Etudier, comprendre
vos données
dans un contexte
d’activation cross-canal

15© GfK 2017 | Consumer Choices
GfK dans le monde
1,5 Milliards €
13 000 Experts
100 Pays
4ème institut mondial
60% Consumer Experiences : Etudes Consommateurs
40% Consumer Choices : Mesures Marchés et Audiences
Présentation de GfK en quelques chiffres…

De quoi ont-ils besoin?
Quelles sont leurs
motivations?
Que voient-ils?
Comment cherchent-ils?
Quoi, où et quand achètent
les consommateurs?
Quel est leur ressenti?
Qu’est-ce qui les influence?
Deux divisions au sein du groupe, une approche 360°

Panel de distributeurs :
Données issues des sorties caisses
360 catégories de produits suivies en France
43 circuits de distribution suivis en France

@arm_gilles
Expériences :
• Consultant Business Intelligence
• Start-up
• Vin Data Driven / Consulting
Extra :
• Co-orga Meetup Machine Learning /
Python sur Bordeaux
• Paris Summer Innovation Fellow 2016
• DataForGood x Bayes Impact 2016

+15 years SEO experience
Serial entrepreneur
Business Angel
Majestic.com French Ambassadeur
Board Member SEOcamp
Treasurer Frenchtech Bordeaux
@FrancoisGoube

Cogniteev Platform:
Tous les outils pour la ruée vers la Data
 Pour permettre à chacun de récupérer, traiter,
et exploiter des données, quels que soient
leurs types ou leur sources
 Nous fournissons tous les outils préalables à
la Data Science
 Chacun de nos produits s’appuient sur cette
plateforme
 Notre Cogniteev Platform est ouverte aux
développeurs depuis 2016

www.oncrawl.comwww.oncrawl.com
We help Ecommerce & Online media take
better SEO decisions and grow their revenues
By providing access to the Most Advanced SEO Software
Semantic
SEO Crawler
Comprehensive
Log Analyser
API & Platform
to combined all
website’s data

Ludovic FAVARETTE
+XACA
#tjsenmouvement
Directeur
Prestations
Clientèles et
Informatique
Périmètres métiers :
Organisation
SI, Data, Digital
& Prestations
Bancaires

BPACA en 10 chiffres !
+XACA
#tjsenmouvement
11 départements
3sites centraux
217agences dont 1 e-agence
11agences entreprises
4 pôles patrimoniaux
606.000 clients (2016)
401,4 millions d’euros de PNB (2015)
66 millions d’euros de résultat net (2015)
+9milliards d’euros d’encours de magasin
+11 milliards d’euros d’encours de crédit
Une banque coopérative de proximité

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Olivier DANCOT
Les Données

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Data Never Sleep

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Exemples de Data – CSV

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Exemples de Data

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Exemples de Data – Tag Manager & Analytics

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Exemples de Data – IoT et Vehicules autonomes
(Credit: Google)

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Data Supply Chain
cc Jerry Overton

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Data Visualisation

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Représentation et diffusion de l’information
• davidmccandless.com
• youtube.com/user/datagueule
• ourworldindata.org

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Olivier DANCOT
Cc: ibm.com

Data Marketing
USE CASE

DATA MARKETING
36
COLLECTER
UNIFER
COMPRENDRE ACTIVER
MESURER

Réagissez en live sur Twitter : @NP6_GroupRéagissez en live sur Twitter : @NP6_Group
#USE CASE
Enseigne Leader Bricolage
37

Use Case Data Marketing
38
Comment une enseigne leader du Bricolage
a réussi en 3 mois à :
• unifier et segmenter finement ses
données trafic magasin et digitales
• pour établir un dialogue personnalisé
avec ses clients ?

BESOIN DE DIGITALISATION
De nouveaux modes de commercialisation
Des magasins (catalogue produit, temps réel)
De la relation avec leurs clients
(communications, carte fidélité)
ACQUISITION DE NOUVEAUX REVENUS
GESTION DU GRAND VOLUME DE
DONNEES HETEROGENES
La problématique de l’enseigne
39

NP6 de la DMP au Marketing automation
40

UNIFIER
Les différentes sources de données
41

Différents flux et structures
de données, un
environnement complexe
Données transactionnelles
Clients (achats via tickets de
caisse)
Données digitales
(campagnes email, web)
Données déclaratives (carte
fidélité)
Catalogue produits
Les données de l’enseigne
42
• Coordonnées client
• Profil bricoleur
• Profil acheteur
• Données achats
• Données de campagne
Web ATG
SAP
ERP
Routeur NP6
Database web
Database marketing
Acteurs Applicatifs Périphériques
Sites dédiés : Baroweb, jeux, travaux, communauté...
SAP
ERP
• Données Drive
• Pages visitées
Magasins
Clients et prospects
Database Clients
Akio
• Données Drive et achats magasins
• Profil acheteur
Database SC
Inscription newsletter
SAP
BW
Outils décisionnel SAS

Une solution agile proposant
des modules plug & play
connectables rapidement au SI
DMP CRM= des données
rassemblées et disponibles online
Référentiel produits = un
catalogue utilisable dans les
campagnes email
Une recherche d’agilité
43

COMPRENDRE
Ses clients
44

Première étude sur les tickets
de caisse
Plusieurs centaines de milliers de
clients pros et particuliers
Plusieurs millions de transactions
Des dizaines de millions d’articles
vendus
La segmentation
45
PARTICULIER PRO

Délais inter-achats
Appétence univers
Analyse par magasin
Impact de nos campagnes sur notre
CA
Segmentation RFM, PMG
Segmentation Stratégique
…
La segmentation
46
10%
36%
24%
18%
33%
30%
20%
9%
10%
5%
3% 2%
% effectif % CA
Répartition des clients stratégiques
VIP Cœur de cible
Clients à developper Dilemme
Nouveaux A reactiver

Des recommandations
concrètes sur les
programmes
relationnels à mettre
en œuvre sur les pros
et les particuliers
La segmentation
47
Programme de bienvenue + email conversion M+2
1 fois par mois sur les arrivages + 3 univers score appétence ++
Programme de fidélité
2 fois par mois avant tout sur les prix
Programme de fidélité VIP + avantages exclusifs

# DATA SCIENCE
propulse le moteur prédictif de NP6

Cycle de vie Data Science
49
• La méthode scientifique est au
cœur de la résolution des
sujets :
• Questionner
• Collecter
• Analyser
• Modéliser
• Activer
• Evaluer
• Reformuler la question
• De façon industrielle et
scalable

Top questions par canal
50
Top questions
Questions email
 Qui sont les futurs ouvreurs ?
 Qui sont les futurs cliqueurs ?
 Qui sont les futurs churners ?
Questions web
 Qui sont les futurs cliqueurs sur ma publicité ?
 Qui sont les futurs acheteurs sur mon site web ?
 Qui sont les hommes/femmes ?
Questions offline
 Qui sont les futurs acheteurs dans mon magasin ?
 Quel produit sont-ils susceptibles d’acheter ?
 Qui sont les gens qui sont sur le point de commencer un
chantier dans leur maison ?

Quelles données sont disponibles ?
51
Données
Données email
 Ouvertures, clics, plaintes passés
 Catégories de campagnes passées
Données web
 Navigation passée sur les sites suivis par NP6
 Horodate, IP, user agent, domaine, referer
Données offline  Historique d’achat en magasin
Données CRM
 Adresse email
 Genre, âge
 CSP
 Localisation
Open Data
 IRIS
 DGFIP
 …

Capabilités de la plateforme
52
Workflow industriel
d’apprentissage
automatique
Scoring
 Capacité à créer un segment avec mes top futurs ouvreurs,
cliqueurs, churners
Recommandation
produit
 Capacité à proposer dans des emails un bloc contenant des
recommandations personnalisées basées sur les achats
passés
 Déclinaison sur tout canal
Profil jumeaux
 Capacité à identifier des « profils jumeaux » en utilisant
simultanément les données collectées sur tout canal

Ciblage prédictif & anticipation des comportements futurs
53
Connaissance client
Profil client star Profils jumeaux
Look alike

ACTIVER
Individualiser les communications
54

Des segments « opérables »
55
Appétents Cuisine
Email promotionnel
personnalisé

Des communications nationales et locales
56
NATIONAL
A
Z
C
B
A
A
MAG A MAG B MAG C MAG Z
B C Z
...

MESURER
ce que l’on gagne
57

Définition des KPI’s de performance
58
100€ 115€ 950€ 2600€ 12
passages
25
passages
2016/20172016/2017 2016/2017

Mise en place du projet et construction d’un référentiel client
unique activable en 3 mois seulement !
Les résultats obtenus
59
Analyse des comportements d’achat des clients pour leur envoyer
la communication adaptée et au bon moment
Passage de la personnalisation à
l’hyper-personnalisation des communications
Capacité de ciblage accrue pour chaque magasin

Merci pour votre écoute
QUESTIONS ?

Le Panel distributeur

Qu’est qu’un panel distributeur ?
La restitution des données de ventes du marché :
Ensemble des ventes de la catégorie de produits (toutes marques) et du/des circuits de
distribution (toutes enseignes)
Un partenariat avec les distributeurs
Qui reçoivent des données panélisées en contrepartie
GfK : tracking du non alimentaire, multi-circuits de distribution
360 Catégories non alimentaires; plus de 60 circuits de distribution audités
Une carte d’identité par magasin
Une carte d’identité par référence
Une vision au circuit
Une vision à la référence
?

BASE DE DONNEES PRODUIT
Codification, Extrapolation
14.5 milliards de produits
Quels produits ?
Où ?
Quel prix ?
INPUT
Sales out
Point de vente
OUTPUT
Livraisons
Hebdo, mensuel ...
Qu’est-ce qu’un panel distributeur ?

GfK Eyes : le Crowsourcing au service du panel

Qu’est-ce GfK Eyes ?
Une communauté de consommateurs de tous
profils réalisent « des missions » via leur smartphone
Géolocalisés
Ils acceptent une mission en fonction de leur localisation
Réactifs
Ils réalisent la mission sous 24 h
Observateurs de la réalité point de vente
Ils prennent des photos, répondent à un questionnaire
« en live » sur l’application GfK Eyes de leur Smartphone
Mobilisables en fonction de leur profil,
de la complexité/particularité de la mission
66

GfK Eyes …
Store-check en temps réel Analyse du discours commercial
 Diagnostiquer en temps réel vos actions points de vente
(Présence produit, relevé prix, présence PLV, opé promo,
relevé d’implantation, facings, …)
 Vérifier la qualité d’exécution de votre lancement
 Mesurer le ROI de vos opérations avec les données vente
(Panel Distributeurs GfK)
 Evaluer le taux de recommandation
de votre marque et de vos concurrents
 Identifier les best practices en
argumentation commerciale
 Mesurer l’impact du discours du vendeur
sur vos ventes (Panel Distributeurs GfK)

GfK Eyes …la seule solution crowdsourcing intégrée
GfK Eyes
GfK Panel
Distributeurs
GfK Eyes
 Données en temps réel
 Géolocalisation
 Photos intégrées
 Observations in-store
 Interaction commerciale
GfK Eyes, la solution
opérationnelle pour une
vision rapide de votre
exécution en points de vente
GfK Panel
Distributeurs
 Tracking des ventes
hebdomadaire
 160 catégories de produits
 Des experts des marchés
 Identifiez les leviers qui génèrent
des ventes additionnelles
 Comparez votre performance avec
vos concurrents
 Comparez les réseaux de
distribution
 Différents niveaux de données
 Produit
 Rayon
 Parts de marché
 Analysez le ROI de vos campagnes
de promotion.
ROI : Analyse des leviers de ventes
Du recueil de l’information points de vente à la mesure des ventes incrémentales liées à vos
actions point de vente

Rentrée des Classes – Impact d’une PLV
1/ Vérifier la bonne implantation
d’une PLV pour des fournitures
scolaires lors de la période de
rentrée.
Que vérifier: si la PLV est bien
installée et l’endroit où elle est
positionnée.
2/ quel est l’impact de la PLV sur
les ventes?
- sur la Catégorie
- Sur la marque
- Sur la référence
Les Objectifs
 2 questions
 2 photos
 198 PDV visités
La Mission
.
« Rentrée des Classes »
Données d’observation
+
Analyse de l’Uplift
Livrables

Résultats : Quid de l’impact de la PLV sur les ventes
Analyse de l’impact de la PLV sur les ventes de la catégorie jusqu’au produit.
Présence de la PLV dans son
intégralité pour le cahier Y
Données Eyes
26%
Sales Uplift : Présence
Est-ce que la présence de la
PLV a un impact sur mes
ventes ?
Nous comparons les données de
ventes de la période en fonction
des observations faites avec GfK
Eyes pour calculer l’Uplift
Présence Uplift
Référence Y
+ 15 %
Marque Y
+ 6 %
Catégorie
+ 2 %
FOCUS

OPI : impact des prix sur les ventes

OPI – Le suivi du prix des sites de e-commerce
Collecte des variables : prix, promotion, stock, frais de port…
… plusieurs fois par jour…
… pour un suivi en temps réel sur une
interface dédiée …

Corrélation entre
les ventes et
le prix
Mesure
d’élasticité ?
Guider le client dans la prise de décision

Corrélation entre
le référencement
et les ventes
Guider le client dans la prise de décision

Pour plus d’informations !
Edouard LEFEUVRE
Consultant Marketing Senior
edouard.lefeuvre@gfk.com
T : 01.74.18.62.61

Use Case
@arm_gilles
Faire de l’Intelligence Artificielle dans le vin ?

90
100
110
120
130
140
€ / Btl
Jul ‘12 Jan ‘13 Jul ‘13 Jan ‘14 Jul ‘14 Jan ‘15 Jul ‘15 Jan ‘15 Jul ‘16 Jan ‘17
Date
Mondotte St Emillon 2011
Décembre 2016 : 106 €
Janvier 2017 :
Février 2017 :
? €
? €
Predictions
117 €
119 €
116 €
120 €
Zone probable

Comment ?
1 .Récupération des donnés :
- Nettoyage / Normalisation / Structuration
- Création de features
- Détection de corrélations entre les vins
Moyenne, min, max… (indicateurs stats)
Par temporalité / classification… (groupements)
- Détection évènements (trades / notes / indices économique)
… @arm_gilles

Comment ?
2 .Intelligence Artificielle :
- 100 modèles se confrontent
Optimistes / Pessimistes
Cours / Moyen Terme
Détection de sur / sous cote
Spécialisé sur les trades / enchères / marges
…
- Optimisation des modèles @arm_gilles

Comment ?
3 .Validation des modèles :
- Benchmarking des modèles
- Mise en compétitions selon le contexte / vins / millésimes…
- Sélection finale gérée par des modèles macros
- Apprentissage sur l’ensemble de l’historique
@arm_gilles
- Restitution des prédictions…

Data Driven project
Itérations courtes et rapides
Aggrégation de données / nettoyage
Forte communication avec les utilisateurs
Automatisation des tâches
@arm_gilles

Décisionnel prédictif
Outils d’analyses
Accompagner la prise de décisions stratégiques
Outils de prédictions
www.millesime.ai
@arm_gilles

Quel contenu ?
Types de pages
Taille des contenus
Objectifs associés ?
Maitrisez vous bien votre site web?

Vous avez déjà toutes les données !
Il faut savoir les comparer et y accéder !
Pour prendre de bonnes décisions…

Savoir ce que vous voulez faire !
Il n’y a pas de réponse magique avec la Data Science
Commencez petit mais voir loin
Allez chercher la donnée, la consolider, puis l’intégrer au processus
de décision
Ex : Veille sur les prix / Stocks
Faire de la data un avantage concurrentiel

Obtenez des infos sur ce que vous voulez !
Stock / Prix / Têtes de gondoles / ...

Savoir ce que vous voulez faire !
Il n’y a pas de réponse magique avec la Data Science
Commencez petit mais voir loin
Ex: Retailer Français / 100+ Magasins
“Quel est l’impact du web sur mes ventes en magasins ?”
Faire de la data un avantage concurrentiel
IP du First Click
Connaissance client
Activation carte de
fidélité en ligneData Platform
Logs analyzer CRM

>70% des ventes physiques grâce au Web !
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
avr-16 mai-16 juin-16
avr-16 mai-16 juin-16
Offline 4 157 5 193 4 289
Social 1 279 1 298 903
Adwords 2 398 2 411 2 709
Organic 8 153 9 644 14 673
Attribution des transactions
Organic Adwords Social Offline

CAS CLIENT BPACA
DE LA DATA AU SMALL DATA
+XACA
#tjsenmouvement
Why
WhatHow Que regroupe notre SI bancaire
et notre SI informationnel ?
Notre objectif : maîtriser nos données !
Quels moyens pour passer de
la DATA au SMALL DATA, puis
au BIG DATA ?

CAS CLIENT BPACA
DE LA DATA AU SMALL DATA
+XACA
#tjsenmouvement
Mieux connaître et maîtriser nos données pour pouvoir
les valoriser à l’échelle de nos 523.000 Clients et 243
agences.
Le préalable à une approche Big Data !

UN SI BANCAIRE COMPLET, RICHE
MAIS COMPLEXE…
+XACA
#tjsenmouvement
 208 applications métiers
 2700 fonctionnalités métiers
 64 progiciels bancaires à votre service,
parmi les meilleurs du marché
 Norkom, Evolan, Bankrec, …
 Intégrant de façon optimum les
applications Groupe
 BPCE, Natixis, …
 + de 30 000 utilisateurs

… LA LOGIQUE D’UN SI
INFORMATIONNEL : APPROCHE BI
+XACA
#tjsenmouvement

QUEL DISPOSITIF AVONS-NOUS MIS EN
ŒUVRE ?
+XACA
#tjsenmouvement
 Organiser la mise en place de Data Experts dans chaque service :
 Acquérir une méthodologie pour « apprendre à apprendre »
 Identifier et s’approprier les données de son domaine d’activité par analyse
exploratoire sur les différents outils mis à disposition
 Consigner par écrit cette base de connaissance pour capitalisation et partage
 Faire vivre, alimenter et transmettre cette compétence
 Pour :
 Devenir pro actifs sur les données de son périmètre
 Savoir répondre rapidement à l’ensemble des besoins d’analyse de l’activité
 Optimiser l’exploitation des outils et données mises à disposition
 Structurer le knowledge management du SI de son domaine d’activité
 Valoriser les compétences des collaborateurs

QUEL DISPOSITIF AVONS-NOUS MIS EN
ŒUVRE ?
+XACA
#tjsenmouvement
 Une démarche collaborative organisée en 2 temps :
 Avec des facteurs clé de succès :
Temps 1 : Co-construction
de la démarche
Temps 2 : Déploiement à
l’ensemble des services
Une réelle
volonté de
porter le sujet
L’implication
des bons
acteurs
Du temps
dédié
Une vision
long terme

FAIRE VIVRE LES DISPOSITIF : DATA
EXPERTISE.
+XACA
#tjsenmouvement
 Un dispositif d’animation :
• Echanger : entre les métiers, les directions, avec l’équipe Informationnel
• Informer et s’informer : sur IBP, l’Informationnel, les métiers
• Approfondir les connaissances techniques et métiers
 Sous forme de :
• Lettres d’informations
• Ateliers thématiques
• Support Informationnel
• Clubs utilisateurs

LES 3 ENSEIGNEMENTS DE LA
DÉMARCHE !
+XACA
#tjsenmouvement
MIEUX TRAVAILLER
ENSEMBLE
MAITRISER
POUR MIEUX
UTILISER
PARTAGER LA
CONNAISSANCE
DATA

Les enjeux du
Data Marketing
Olivier DANCOT
Les Data dans le futur

Les enjeux du
Data Marketing
Olivier DANCOT
Accès au plus grand nombre
• Amazon Machine
Learning
• Azur Machine
Learning
• Google Cloud
Machine Learning
Platform

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Ethique et Big Data
Groupes de recherches
Ex : http://wiki.ethique-big-data.org/index.php
Labélisation de l’éthique
Ex : http://www.adel-label.com/

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Data Marketing
Olivier DANCOT
MERCI
• @NP6_Group
• @GfK
• @Cogniteev
• @LFAVARETTE
• @arm_gilles
• @OlivierDancot
#datamarketing

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