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de données. Ces data très étendues
permettront de rechercher des signaux
complémentaires afin d’enrichir la
connaissance client.
L’univers est totalement fragmenté, avec
une multitude de devices, de systèmes
d’exploitation, etc. Il convient donc de
réconcilier l’utilisateur sous son identité
unique. La maturité montre qu’on se dirige
de plus en plus vers un marketing des
segments, un marketing des audiences.
La DMP a l‘ambition de réunir des données
issues de sources variées pour les mettre
en cohérence. »
RÉUNIR AUTOUR DE
LA TABLE TOUTES LES
PARTIES PRENANTES
Dès lors que l’on veut adjoindre au
marketing programmatique les ressources
du big data, la première difficulté consiste
à faire converger les enjeux. Car, « si vous
faites le compte des acteurs impliqués dans
une campagne , observe Samboy Camara
(fifty-five), on descend très rarement sous
la barre des cinq interlocuteurs ! Or,
aujourd’hui, la notion de temps réel devient
une obligation. Le programmatique a
justement vocation à simplifier la phase de
gestion des campagnes. L’automatisation
permet de gagner du temps pour éviter les
points bloquants. Cela implique toutefois
un réajustement organisationnel pour
passer d’une approche patrimoniale de
la donnée (data = stock) à une vision en
termes de circulation (data = flux).»
Fiona Ongaro (La Fourchette) confie ainsi
avoir « recruté quelqu'un qui fait avant tout
figure d’électron libre, c’est-à-dire qu’il n’est
pas rattaché à un pôle Métier en particulier »
mais reconnaît : « Nous avons encore du
mal à identifier la bonne organisation. »
Pour Kamal Mouhcine (Turn), il est important
de créer ce rôle transverse notamment pour
démontrer la valeur ajoutée des plateformes
data pouvant préfigurer de l'automatisation.
« Pour les organisations qui ont une taille
critique, la DMP présente un réel intérêt.
Encore faut-il parvenir à démontrer cet
intérêt, d’où l’importance du rôle dévolu au
CDO. Lors de la mise en place d’une DMP,
il convient de commencer par démontrer
des choses très simples. »
Ce travail de démonstration est essentiel,
d'autant qu'au final, « comme avec des
tels projets [data], le ROI à court terme est
difficilement lisible, il est bien difficile de
prioriser » (Fiona Ongaro, La Fourchette).
En retour, le big data est une opportunité
d'ancrer dans l'opérationnel un réajustement
organisationnel. Julien Cafede témoigne
ainsi du cas d'Auchan. « Notre DMP nous
permet notamment de créer et utiliser
des segments des données dynamiques
que nous pouvons ensuite plugger à nos
plateformes partenaires. Aujourd’hui,
les entités e-commerce, Drive, Direct,
Proximité, etc. ont été regroupées sous
une nouvelle entité : Auchan Retail ; il
s’agit désormais de les faire communiquer
plus étroitement et le big data semble être
une bonne clé d’entrée. »
« L’automatisation permet de gagner du temps pour éviter les
points bloquants. »
Samboy Camara, fifty-five](https://image.slidesharecdn.com/ebglivretdesynthse2017-170616092911/75/EBG-Livret-de-synthese-2017-55-2048.jpg)
![64
y a dix-huit ou vingt-quatre mois environ,
nous avons clairement ressenti le besoin
de monter en compétences sur la partie
big data, de par la nécessité de nous
rapprocher des besoins métiers du pôle
Commercial. »
Pierre-Yves Hémon, (Barclays Pank Plc),
résume en ces termes. « Justement, la
mission du data scientist ne se rapporte
pas exclusivement à la technique… Il doit
être en mesure de réaliser le trait d’union
entre deux mondes : c’est un marketeur qui
sait faire des statistiques. »
TROUVER LES BONS
PROFILS…
Beaucoup partagent le constat de Francine
Quentel (Air France KLM). « Il s’avère difficile
de recruter ces profils » doté d’une double
sensibilité.
Pour Aurélie Rossignol (Boursorama), un
gisement de talents existe déjà dans les
entreprises. « Selon moi, le data scientist
détient une brique technique plus avancée
que le data miner. Il est possible de faire
montercedernierencompétences,puisque
la data science est un prolongement du
data mining. Les racines sont communes. »
D’où que les talents proviennent, il s’agit
de les alimenter au long cours en missions
intéressantes et de les doter des outils pour
le faire. Chez M6, témoigne Karim Louedec,
« le data lake est là pour que les data
scientists puissent s’exprimer pleinement.
LE DATA SCIENTIST, UN
STATISTICIEN QUI S’EST
MIS À LA DATA ?
Christelle Jason (PMU) pose la question.
« Data scientist, est-ce réellement un
nouveau métier ? Un data scientist n’est-
il pas simplement un statisticien qui se
serait fait uberisé ? Au-delà de la richesse
technique, la nouveauté ne saute pas aux
yeux… »
Selon Clément Carrier (Caisse des Dépôts),
« un data scientist est une personne qui
a une formation de type ingénieur en
mathématiques ou en informatique. Un
data miner a, quant à lui, bénéficié d’une
formation moins scientifique. Afin de
passer du data mining à la data science, il
convient d’avoir un bagage mathématique
suffisant.
Mon objectif, c’est que le métier exprime
clairement ses problématiques. Ensuite, il
s’agit pour nous de voir si on peut répondre
à ces besoins grâce à la manipulation de la
donnée. Il nous faut donc être proches des
métiers, mais aussi proches de l’IT. »
Ainsi, chez Air France KLM, le département
IMO Sales, Data BI, « positionné côté
métiers », « intègre dorénavant des
data scientists dans [ses] équipes. » Sa
directrice Francine Quentel s’en explique.
« Jusqu’à il y a peu, nous n’avions besoin
que de business analysts situés sur de la
donnée classique, ou structurée. Puis, il](https://image.slidesharecdn.com/ebglivretdesynthse2017-170616092911/75/EBG-Livret-de-synthese-2017-66-2048.jpg)
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Enfin, si data scientists et utilisateurs
métiers doivent avancer ensemble, il
convient qu’ils soient alignés sur les bons
KPIs. « Tout passe par les KPIs, juge Karim
Louedec (M6), qui permettent de valider ou
non le fait que le modèle choisi soit bon.
Les data scientists partent du principe que
ce qui s’est fait dans le passé arrivera de
nouveau dans le futur. Par exemple, sur le
module de recommandation, avant même
de lancer le projet, nous tenons à définir
clairement les KPIs que nous suivrons et
qui détermineront la réussite du projet. »
EMBARQUER LE MÉTIER
Les data scientists ont certes besoin de
s’exprimer. Il ne s’agirait pas d’oublier,
pour reprendre les termes de Christelle
Jason (PMU), de « [prendre] en compte la
question de la montée en compétences
des métiers ».
Chez Boursorama aussi, « au quotidien,
l’enjeu consiste également à embarquer
les métiers sur les sujets data. »
Karim Louedec (M6) partage une piste.
« Pour le moment, le data lake et les data
scientists ont pour ambition principale
de montrer la donnée aux métiers. Nous
réunissons sur la plateforme 6Play environ
14 millions d’inscrits. Qui sont-ils ?
Comment les faire revenir un peu plus
souvent ? La première étape consiste donc
à mettre à disposition des dashboards. »
Benoît Rigaut (Chanel) observe lui aussi
que « la capacité à prendre des décisions
orientées sur la data est devenu un enjeu
majeur. Il s’agit d’unlocker la data par la
data visualisation. Aujourd’hui, les outils
avancés de data visualisation permettent
d’aller bien plus loin qu’un dashboard
classique. »
QUELLES COMPÉTENCES MANQUENT LE PLUS DANS VOTRE ENTREPRISE
POUR MENER À BIEN VOS PROJETS LIÉS À LA DATA ? (Plusieurs réponses possibles)
SPÉCIALISTE DATA MANAGEMENT
SPÉCIALISTE DATA SCIENCE
SPÉCIALISTE BIG DATA
SPÉCIALISTE DATA VISUALIZATION
38 %
34 %
31 %
26 %](https://image.slidesharecdn.com/ebglivretdesynthse2017-170616092911/75/EBG-Livret-de-synthese-2017-69-2048.jpg)
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EBG - Livret de synthèse 2017
Le document présente une synthèse des ateliers de 2017 sur l'évolution des entreprises vers un modèle data-driven, soulignant l'importance de l'utilisation de la data pour améliorer l'expérience client. Il aborde les défis liés à la gestion des données à travers les silos organisationnels et insiste sur la nécessité de personnaliser les interactions clients pour répondre à leurs attentes croissantes. La synthèse se base sur des témoignages d'experts et de praticiens partageant leurs retours d'expérience autour de projets big data.
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EBG - Livret de synthèse 2017
- 1.
- 3.
- 4. 2 PRÉAMBULE Le big dataest mort, vive le big data ! Les annonceurs semblent entrer dans une nouvelle phase de maturité vis-à- vis de l’utilisation qu’ils font de la data client. La course au stockage effrénée est pour beaucoup révolue, et le nerf de la guerre réside aujourd’hui dans la capacité à activer la data de façon rapide et innovante. Dans la bataille, les lignes des organi- sations vacillent et s’ouvrent néces- sairement, l’enjeu étant de croiser les données au-delà des silos de l’entre- prise : c’est la fameuse data-driven company qui émerge. Soit dit entre nous, le terme est un euphémisme, car la data n’a de valeur qu’à partir du moment où elle permet de faire entendre la voix du client, encore et toujours roi, plus exigeant que jamais. Le nouvel eldorado, c’est peut-être la customer-driven company. Finalement, les choix technologiques derrière l’élaboration d’infrastructures big data ne sont qu’une composante de chantiers éminemment stratégiques et dont l’enjeu est simple : continuer d’exister face au client dans un contexte de transformation des usages.
- 5. 3 Pour réfléchir auxmeilleures manières de résoudre le défi, pour la 3ème année consécutive, l’EBG a conduit en association avec 55, Turn et IBM, un cycle de 7 événements, pour permettre à 150 décideurs mar- keting, data et digital de partager leurs retours d’expérience autour de l’avancée de leurs projets big data. Le présent livret restitue les enseigne- ments du cycle, cette année intitulé Data-Driven Company, à travers sept grandes synthèses des rencontres, parsemées de citations des partici- pants, de chiffres éloquents, d’avis d’experts et enrichies d’entretiens complémentaires. L’EBG remercie l’ensemble des adhé- rents contributeurs aux rencontres et aux interviews complémentaires d’avoir joué le jeu du partage d’expé- riences. Merci également à nos partenaires de 55, Turn et IBM avec qui nous avons bâti le cycle et qui ont parfaitement su animer ou éclairer les rencontres de leurs avis experts. Bonne lecture !
- 6. 4 P.18 PRÉAMBULEP.02 P.06 P.20 P.08 P.22 P.32 P.34 P.36 P.46 CHAPITRE 1: COMMENT EXPLOITER LE BIG DATA POUR AMÉLIORER L'EXPÉRIENCE CLIENT ? SYNTHÈSE DE LA TABLE RONDE DU 17.06.2016 ENTRETIEN AVEC ALEXIS TRICHET, ORANGE CHAPITRE 2 : QUELLES UTILISATIONS DE LA DMP POUR UN MARKETING PERSONNALISÉ ET CRÉATIF ? SYNTHÈSE DE L’ATELIER DU 20.09.2016 ENTRETIEN AVEC NICOLAS CAPURON, TF1 CHAPITRE 3 : DATA LAKE, L’OUTIL INDISPENSABLE DE LA VISION CLIENT 360°? SYNTHÈSE DE L’ATELIER DU 16.10.2017 ENTRETIEN AVEC GAUTHIER LE MASNE DE CHERMONT, AIR FRANCE
- 7. 5 CONTRIBUTEURS PARTENAIRESP.72 P.86 P.50 P.74 P.58 P.62 P.70 P.60 P.84 P.88 P.96 P.98 P.104 SOMMAIRECHAPITRE 4: ASSOCIER BIG DATA ET PROGRAMMATIQUE POUR DES CAMPAGNES PLUS PERFORMANTES SYNTHÈSE DE L’ATELIER DU 13.12.2016 ENTRETIEN AVEC JULIEN CAFEDE, AUCHAN.FR CHAPITRE 5 : METTRE LA DATA SCIENCE AU SERVICE DES MÉTIERS SYNTHÈSE DE L’ATELIER DU 17.01.2017 ENTRETIEN AVEC ÉLISABETH ZEHNDER, KIABI CHAPITRE 6 : INTERNALISATION DE L'ACHAT MÉDIA : UNE TENDANCE DE FOND ? SYNTHÈSE DE LA TABLE RONDE DU 17.03.2017 ENTRETIEN AVEC SIMON VIVIEN, WARNER BROS CHAPITRE 7 : LA DATA AU SERVICE DE L'EFFICACITÉ MARKETING SYNTHÈSE DE L’ATELIER DU 17.05.2017 ENTRETIEN AVEC JULIEN-HENRI MAURICE, BAZARCHIC P.48
- 8. 6 Comment exploiter le bigdata pour améliorer l'expérience client ? La montée en puissance des canaux digitaux réinterroge la proximité entre la marque et le client. Beaucoup d’annonceurs ont gardé trace des interactions à distance qu’ils entretenaient avec leurs cibles, et qu’ils ont transformées en masses de données éclatées dans diverses bases. Depuis, le big data est passé par là. Dès lors, comment repenser sa stratégie marketing pour mobiliser ses données au service du nerf de la guerre : l’expérience client ?
- 9.
- 10. 8 Conférence d'ouverture Cycle Data-DrivenCompany Comment exploiter le big data pour améliorer l'expérience client ? Synthèse de la table ronde du 17.06.2016
- 11. 9 9 PROGRAMME Le bigdata est capable de traiter de très forts volumes de données et de prendre en charge des types d’informations très hétérogènes. Comment peut-il contribuer à pousser un cran plus loin l’optimisation de l’expérience client, et à la décliner dans une logique omnicanale ? • Comment globaliser la gestion de l’expérience client avec le big data ? • Visualisation, tableaux de bord : comment suivre en temps réel les comportements des clients ? • Comment croiser efficacement données internes et externes dans une perspective big data ? ANIMATEURS • LA MUTUELLE GÉNÉRALE, Stéphane Barde, Responsable big data, Information Management • ORANGE, Alexis Trichet, Directeur Anticipation et Connaissance Client • VOYAGES-SNCF.COM, Béatrice Tourvieille, Directrice Marketing INTERVENANTS • FIFTY-FIVE Samboy Camara, Practice Leader : Tech, Insurance Utilities • IBM Yan Lemoigne, Head of Sales Analytics Platform
- 12. 10 L’EXPÉRIENCE CLIENT, 3 ENJEUX,1 MÊME PRIORITÉ La montée en puissance des canaux digitaux réinterroge la proximité entre la marque et le client. La question de l’expérience en ligne devient absolument décisive. Essentielle, même, pour tout pure player. Chez voyages-sncf.com, Béatrice Tourvieille considère d’ailleurs que « c'est le premier driver de préférence et de choix du service de réservations. » Cette priorité révèle un fort enjeu de personnalisation. « L'an passé (en 2015), nous avons lancé un grand projet de refonte de notre service avec une stratégie axée autour de la notion de smart tourisme. Cette dernière repose sur plusieurs piliers : un accès fluide aux inventaires, un accompagnement sans couture du voyage. Pour soutenir cette stratégie, l'expérience client et la data sont les deux blocs majeurs. Voyages-sncf.com est le site de tous les Français. Les 12 millions de visiteurs mensuels n'attendent pas la même chose. Le voyage est une expérience impliquante et on a tous des besoins différents. Les niveaux de maturité des clients sont très hétérogènes. C'est pour cela que le besoin de personnalisation est très puissant. La convergence de l'expérience client et de la data vise à répondre à ces enjeux-là. » Hyperconnecté et de moins en moins engagé envers une marque ou un fournisseur, le consommateur cherche non seulement des prix avantageux, mais aussi à faire de son acte d’achat une expérience affinitaire auprès d’un vendeur qui le connaît, le reconnaît et anticipe ses besoins. À ce titre, l’amélioration de l’expérience client reste plus que jamais essentielle pour attirer et retenir les consommateurs.
- 13. 11 Chez Orange, c’estla satisfaction client qui préside à la recherche d’une « expérience incomparable », notion centrale du plan Essentiel 2020, rapporte Alexis Trichet. « Si on veut parvenir à piloter l'expérience client comme on pilote aujourd'hui le CA ou la conquête de clients, il faut se donner un objectif clair. Pour nous l’objectif c’est de diminuer le nombre de clients insatisfaits et d’augmenter le nombre de clients très satisfaits. Si l’on parle des clients insa- tisfaits, aujourd'hui, ils sont environ 20 %. Les entreprises les plus performantes sont plutôt autour de 10 %. Ce sont ces niveaux que nous voulons atteindre. C'est une rupture par rapport aux périodes précédentes où l'on s'attaquait à la notion d'expérience client par petites touches et sans objectif global. » Mais la révolution de la relation client se joue à la fois du physique et du digital. C’est particulièrement le cas dans le monde de l’assurance. « Historiquement, rappelle Stéphane Barde (La Mutuelle Générale), les contacts se sont faits en agence, puis en call-center. Désormais, nous sommes dans l'ère de la multicanalité. » Dès lors, avant même de penser personnalisation, un premier enjeu s’impose, celui de la « cohérence de l'expérience que l'on fait vivre à nos clients. Les interactions sont peu fréquentes, et lorsque l'on appelle son assureur, c'est généralement parce qu'il y a un problème. L'interaction est donc connotée assez négativement. L'enjeu consiste à avoir davantage d'interactions positives. » ENRICHIR LES DONNÉES INTERNES DE LA VOIX DU CLIENT Les canaux digitaux ont permis aux marques d’accumuler foultitude de données depuis plusieurs années, sans doute davantage qu’elles n’étaient réellement capables de traiter. Le big data en permet maintenant une exploitation suffisamment rapide parfois même en temps réel. Belle promesse, mais qui ne saurait suffire. Pour Alexis Trichet, les data internes à l’entreprise doivent impérativement être croisées avec « la voix du client ». Au regard de l’enjeu d’Orange de maximiser la satisfaction client, il s’en explique. « On note trois grands motifs d'insatisfaction des clients : le réseau, l'offre et la relation client. Le premier produit d'un opérateur, c'est le réseau. On considère que les principaux efforts doivent se concentrer sur ce point. Cela passe par une compréhension fine des attentes des clients. Cela a modifié la vision des équipes techniques. Typiquement sur le mobile, 40 % RÉCONCILIATION / AGRÉGATION DE DONNÉES HÉTÉROGÈNES 32 % COMMUNICATION / COMPRÉHENSION ENTRE LES INTERVENANTS TECHNIQUES ET MÉTIERS 31 % PROCESSUS DE COLLECTE DE LA DONNÉE COMPLEXE 31 % MANQUE DE COMPÉTENCES TECHNIQUES OU DE RESSOURCES QUALIFIÉES QUELLES SONT LES PRINCIPALES DIFFICULTÉS À SURMONTER CONCERNANT VOS PROJETS STRATÉGIQUES AUTOUR DE LA DATA ? (Plusieurs réponses possibles) Source : Baromètre EBG « Data Driven Entreprise » conduit auprès de 800 répondants, novembre 2016
- 14. 12 cela nous aobligés à revoir l’importance de la couverture vs les débits, et de revenir à des évidences : les gens veulent être connectés partout et aujourd’hui cette demande n’est pas encore totalement satisfaite. Il y a donc une grande mutation en cours : le marketing, qui était jusque- là concentré sur l'ingénierie tarifaire, doit désormais éclairer les porteurs de coûts, soit les équipes techniques et relation client, sur les projets prioritaires pour tenir nos objectifs de satisfaction. » Voyages-sncf.com a « également vécu cette phase de remise au centre des attentes clients » confie Béatrice Tourvieille. « Il y a une grande complémentarité entre la partie data et la partie études pour permettre aux équipes de mieux s'approprier les attentes des clients. Notre communication était très centrée sur les tarifs ; il a fallu faire davantage remonter des éléments liés au voyage en tant que tel. La voix du client a été un élément très fédérateur et mobilisateur pour les équipes, à travers des KPIs très clairs. » Le big data porte peut-être mal son nom. À l’heure du marketing personnalisé, son principal avantage n’est pas tant de permettre l’exploitation de larges bases de données, mais de savoir faire parler des données de diverses sources et recelant des informations variées. « L'expérience client est également un moyen de capter des données qui, aujourd'hui, nous manquent. Ces données, une fois travaillées, nous permettront de personnaliser ce que l'on apporte aux clients, avant et après la vente. » observe ainsi Stéphane Barde (La Mutelle Générale). SOURCES DE DONNÉES : FAUT-IL ALLER VOIR AILLEURS ? Une fois la « voix du client » captée, faut- il se tourner vers les multiples sources de données externes, aujourd’hui disponibles, en accès libre ou payant ? Chez voyages-sncf.com, qui a « la chance de ne pas manquer de données (CRM, usage, navigation), le cœur de ce qui est utilisé, ce sont les données internes. » Ce qui n’empêche pas d’aller voir ailleurs. « Nous utilisons aussi des données externes, comme les données de ciblage que peuvent nous apporter tous les outils d'acquisition. Nous avons aussi recours à des données autour du voyage (référentiels géographiques, points d'intérêts, données météorologiques, etc.). » Une logique similaire prévaut chez Orange, où la priorité va d’abord à l’exploitation des données internes. « Nous faisons quelques achats pour ce qui concerne l'activation sur Internet. Mais sur l'amélioration du service rendu, ce sont avant tout nos propres données qu'il convient de scruter. 88 % des entreprises estiment disposer d’une bonne connaissance de leurs clients
- 15. 13 Les équipes techniquesn'ont pas manqué l'arrivée d'Hadoop il y a quelques années. Elles étaient plutôt en avance sur nous. » Le recours aux données externes vient donc dans un second temps. Il importe avant cela de savoir capter soi-même les bonnes données. En 2016, La Mutuelle Générale travaillait sur ce chantier. « Il y a de nombreuses réflexions menées autour de la donnée. Il nous manque énormément de matière pour faire de la personnalisation. Il convient donc d'identifier les données clefs qui nous manquent et de modifier nos parcours clients pour capter ces données. Des projets de personnalisation de la page d’accueil, du tunnel de vente, de l'espace client sont en cours et la Data Management Platform devrait nous y aider. Pour l'heure, nous n'avons pas tellement eu recours à des données externes. Sur l'open data, on reste sur de grand classique (données INSEE, densité de professionnels de santé par km², etc.). Une expérience intéressante en cours vise à avoir un thermomètre sur le mécontentement en analysant des forums. On n'en est encore qu'au stade du balbutiement sur ce point. » UN EFFORT DE DÉSILOTAGE CHEZ TOUT LE MONDE ENGAGÉ Une fois les données captées ou acquises, le chantier ne fait que débuter. Et puisque l’expérience client implique de près ou de loin toutes les fonctions, la transformation sera collaborative ou ne sera pas. Pour Stéphane Barde (La Mutuelle Générale), « l'enjeu de l'expérience client est avant tout un enjeu de prise de conscience sur le fait que cela ne concerne pas que le marketing ! Il s'agit donc de travailler de manière transverse autour du concept de parcours client et d'amélioration de l'expérience. » Béatrice Tourvieille (voyages-sncf.com) dresse un constat similaire. « La partie data a été placée au marketing. Ensuite, il y a un vrai enjeu de rayonnement de cette data au sein de l'organisation. Nous sommes organisés autour de feature teams, qui sont des équipes multi-compétences chargées de gérer des fonctionnalités du site. Aujourd'hui, la data doit être injectée au sein de chacune de ces feature teams. » Chez Orange, la transversalité est aussi de mise, avec pour objectif d’aligner chaque direction autour des mêmes objectifs de satisfaction client. « Au point de vue organisationnel, témoigne Alexis Trichet, il a fallu s'appuyer sur une gouvernance destinée à traiter les problèmes de 1. Source : Talend Mais seulement 61%des consommateurs pensent que les entreprises comprennent leurs besoins1
- 16. 14 satisfaction client. Elleréunit la Direction Technique, la Direction de la Relation Client et la Direction Marketing. Tous les quinze jours, nous analysons les indicateurs de qualité tournés clients. » Cet alignement dépasse la question de l’organisation et de la gouvernance. Les outils utilisés doivent également évoluer pour permettre un pilotage plus customer- centric. « Ce que nous cherchons à faire c’est à piloter pour chacun de nos clients leur satisfaction. Cela nécessite une évolution notable de notre CRM qui, jusqu’à présent, était plutôt orienté historiques des interactions, offres et options. Notre vision c’est qu’il contienne tous les éléments qui nous permettront de considérer ce client comme satisfait ou insatisfait pour pouvoir agir en conséquence. Il y a évidemment des fiches clients sur lesquelles sont inscrites quasiment toutes les interactions. Il s'agit ici de construire une vue à 360 degrés en inscrivant également ce que l'on a compris de l'expérience technique telle que le client l'a vécue. Nous n'en sommes qu'aux prémices, mais l'interaction avec le produit/service doit être résumable. » DEPUIS 2016, PREMIERS PAS VERS LA DMP Interrogés sur leurs recours à la DMP, les intervenants confient tous trois s’être lancés. Mais Béatrice Tourvieille avertit, « pour bien utiliser la DMP, il faut déjà avoir un niveau de compréhension des canaux assez fin. On travaille ainsi sur des scénarii d'activation en cross-canal. » Elle précise le contexte du recours de voyages-sncf.com à la DMP. « L'acquisition est assez centrale dans le modèle, avec des degrés d'importance différents dans le business. En France, on est davantage dans une approche CRM ; à l'international on est plus dans une logique de conquête. La DMP nous permet d'avoir une activation la plus fine possible pour activer en acquisition et sur des canaux externes des clients que nous connaissons déjà. Il a d'abord fallu passer par une phase de mise à niveau de tous les canaux d'activation. » À La Mutuelle Générale, la DMP est également vue comme un levier d’optimi- sation de la stratégie d’acquisition. « Pour l’acquisition, explique Stéphane Barde, en fonction des canaux d'entrée, on essaie déjà de comprendre comment les clients vont se révéler appartenir à tel ou tel type de profil. L'idée consiste à faire les bons investissements médias en amont, en TOP 3 DES OUTILS D’ANALYSE DE LA DATA (Plusieurs réponses possibles) OUTILS DE WEB ANALYTICS OUTILS CLASSIQUES DE REPORTING OUTILS D’ANALYSE STATISTIQUE / DATAMINING 55 % 48 % 45 % Source : Baromètre EBG « Data Driven Entreprise » conduit auprès de 800 répondants, novembre 2016
- 17. 15 fonction du typede clients que l'on aimerait avoir. La DMP nous servira à atteindre cet objectif, en faisant le lien entre différents segments de données. » NOUVELLES COMPÉTENCES : LES ATTIRER…ETLESRETENIR On l’a vu, repenser l’expérience client grâce au big data, c’est savoir capter les bonnes données et par la suite, repenser l’organisation, la gouvernance et ses outils. Mais ce n’est pas tout. Le nerf de la guerre, ce sont les compétences. Des remarques récurrentes à ce propos pointent la difficulté à trouver des profils de data scientists. La compétence est sans doute d’autant plus rare qu’elle requiert tout à la fois une bonne compréhension des enjeux métiers et la maîtrise d’outils pointus. À La Mutuelle Générale, la compétence est d’ailleurs « partagée entre différentes équipes travaillant en mode agile ». Aussi Stéphane Barde confie-t-il. « Le premier challenge, avec les data scientists, c'est de parvenir à les recruter ! Les vrais profils sont assez rares et le monde de la data science est actuellement très petit. Il y a peu de seniors dans ce domaine. Quand on n'est pas un pure player et que l'on se lance dans la data science, c'est difficile. Nous avons choisi de valoriser les compétences internes et de prendre un ou deux très bons data scientists. Nous avons aussi pris des stagiaires issus de très bonnes écoles que nous formons. Cette formule fonctionne plutôt bien. Tout l'enjeu consiste à les faire rester en rendant les missions intéressantes. » Pour disposer des compétences suffisantes, Béatrice Tourvieille (voyages-sncf.com) mise elle aussi sur la montée en compétences, avec le développement d’un écosystème de profils. « Il est en effet très difficile de recruter, puis de retenir des data scientists. Nous avons recruté des juniors et seniors avec cette logique de montée en compétences. Des prestataires travaillent également avec nous pour compléter les équipes. Nous tenons à mettre en place une certaine porosité entre les équipes datamining et les équipes data science pour offrir de la montée en compétences. La confrontation des équipes data science avec des contraintes business, des con- traintes d'implémentation ne se fait pas naturellement. Nous avons créé des nouveaux rôles, comme par exemple celui de product owner d'algorithme, pour jouer un rôle de facilitateur. Un écosystème de profils se crée et évolue dans le temps ; il convient de le faire vivre régulièrement. » Pour les quelques acteurs qui, comme Orange, ont la chance de pouvoir capitaliser sur une expertise historique d’analyse de la donnée, la data science peut également être vue comme une chance de nourrir une partie d’équipe en sujets nouveaux et entrainants. « Historiquement, rappelle Alexis Trichet, il y a toute une partie recherche de France En 2016 19% des annonceurs français affirmaient s’être déjà dotés d’une DMP 23% y travaillaient 25% y réfléchissaient
- 18. 0 0 60 % 48 % 47% 46 % Source : Forrester Consulting pour Accenture Interactive, Juin 2016, Via EMarketer DÉVELOPPER/AMÉLIORER LES CANAUX DIGITAUX DÉVELOPPER/AMÉLIORER LES CANAUX TRADITIONNELS AMÉLIORER SES CAPACITÉS D’ANALYSE POUR AMÉLIORER LES INSIGHTS CRÉER DAVANTAGE DE CONTENUS PERTINENTS POUR LES CLIENTS Télécom qui était très pointue dans le domaine des statistiques. Nous avons donc la chance d’avoir une expertise très solide depuis de nombreuses années. L’équipe de datamining/datascience, qui traditionnellement au marketing était concentré sur des sujets de pricing et d’évaluation de ROI, est depuis 2 ans redéployée en partie sur le sujet de la satisfaction, sujet passionnant pour les équipes. » LA CONFIANCE AU CŒUR DES DÉBATS La condition essentielle pour une expé- rience client incomparable est sans conteste le maintien du lien de confiance entre l’utilisateur et la marque. Le client n’autorisera pas la manipulation à distance de ses données personnelles sans contreparties ; en premier lieu, il exigera de se voir apporter un supplément de valeur. Un pure player comme voyages-sncf.com en a pleinement pris conscience. « Nous utilisons les données clients pour travailler des éléments de personnalisation et améliorer la satisfaction. On reste donc dans des enjeux d'apport de valeur ajoutée. C'est d'ailleurs notre sujet principal, il n'y a donc aucune tentation de diverger de cette ligne. L'expérience client est globalement en train de se disperser, de s’éclater. Il y a un enjeu fort à porter notre message et notre service à l'endroit où sont nos clients. Pour apporter de la valeur ajoutée partout, c'est la connaissance client qui constitue le socle. C'est là-dessus que se fonde la pertinence de nos interactions. » La deuxième contrepartie pour avoir légitimité à manipuler à distance les données personnelles du client, c’est d’être transparent sur l’usage que l’on fait des data – ainsi que le prévoit d’ailleurs la réglementation. Alexis Trichet rappelle pour Orange : « Dès que l'on entre dans des démarches commerciales, on demande évidemment l'accord du consommateur. La CNIL est prise au pied de la lettre et on reste bien à distance des terrains glissants. » Stéphane Barde (La Mutuelle Générale) résume en concluant qu’il y a pour eux « deux garde-fous naturels : les contraintes légales et la nature même de l'entreprise. Une des valeurs essentielles des mutuelles, c'est la solidarité. Nous avons donc une barrière éthique qui s'impose naturellement à nous-mêmes. Par exemple, nous avons refusé d'établir un score qui prenne en compte le prénom. Par défaut, les données sont anonymisées. Ce parti-pris fort coûte de l'argent et de l'énergie. Pour chaque data set traité, une fiche sécurité est créée pour mentionner les données sensibles qui s'y rapportent. » PRINCIPALES INITIATIVES POUR AMÉLIORER L’EXPÉRIENCE CLIENT (Étude internationale)
- 19. 17 Nicolas Vaudran 55 L’analyse etl’activation des données ont désormais des applications infinies à chaque étape du parcours client, que ce soit en phase : • d’acquisition : scoring de lead, ciblage, segmentation, personnalisation des canaux proposés selon les préférences du client… • d’engagement et de conversion : pilotage des parcours grâce à l’analytics, up-sell et cross-sell ciblé… • ou de fidélisation / rétention : campagnes de fidélisation personnalisées, programmes prédictifs anti-churn… L’exploitation des données permet de mettre en perspective les comportements des clients pour adapter sa stratégie de marque, et de mesurer la juste performance des actions menées. Face à cette richesse, l’enjeu est de proposer une expérience client différenciante par rapport aux concurrents et cohérente du point de vue client, à l’heure où celle-ci devient centrale dans la stratégie de marque. Le pilotage de l’expérience client par la donnée dépasse maintenant le seul cadre du digital : ainsi, l’utilisation de bases de données tierces, par exemple celle de Facebook et ses 30 millions d’utilisateurs en France, permet de recouper les informations contenues dans les programmes de fidélité des commerçants (nom, prénom, adresse email) et les données de navigation digitales, décrivant ainsi les parcours client digitaux en amont de l’achat en boutique. De nouvelles notions voient alors le jour, comme le super chiffre d’affaires (CA) rassemblant CA digital et CA en magasin, ou encore les contributions des campagnes mobiles aux conversions en magasin, qui constituent autant d’outils de pilotage de l’amélioration de l’expérience client globale, à la fois physique et digitale. Comment exploiter le big data pour améliorer l'expérience client ? AVIS D'EXPERT
- 20. 18 « Le potentiel estgigantesque » ORANGE ALEXIS TRICHET Directeur Anticipation et Connaissance Client Alexis Trichet partage ses impressions sur la conférence d’ouverture et insiste sur le potentiel de l’utilisation des données internes dans l’amélioration de la satisfaction client. Entretien QUE VOUS INSPIRENT LES PROJETS DE VOYAGES-SNCF.COM, LA MUTUELLEGÉNÉRALEETVOUS-MÊME? Ce qui m’a marqué, c’est que nous avons tous décidé de prendre le sujet du big data par les use cases. Nous partageons l’idée qu’il faut avoir une question business à résoudre. J’ai également observé que nous sommes tous en train de nous réapproprier nos propres données : il y a déjà tant à faire avec ce dont nous disposons. Le potentiel est gigantesque et alimentera sans doute fortement les 2-3 prochaines années. COMMENT SÉLECTIONNEZ-VOUS LA BONNE DONNÉE ? Nous faisons quelques achats pour ce qui concerne l'activation sur Internet. Mais sur l'amélioration du service rendu, ce sont avant tout nos propres données qu'il convient de scruter. Les équipes techniques n'ont pas manqué l'arrivée d'Hadoop il y a quelques années. Elles étaient plutôt en avance sur nous. VOUS AVEZ DÉCRIT LA SATISFACTION CLIENT COMME UN ÉLÉMENT CENTRAL DU PLAN ESSENTIEL 2020 ? Nous sommes en plein effort pour comprendre ce qui est déterminant dans la satisfaction de nos clients. Le fait de croiser la voix du client et les données internes à l’entreprise se révèle donc absolument essentiel pour poser les bons diagnostics. Et sans bon diagnostic, pas de bon remède. Si l’on n'est pas en mesure d'aller loin dans la résolution de nos problèmes de qualité, c'est parce que jusqu'à présent, les équipes s'attachaient soit aux données internes, soit au client, mais pas à ces deux éléments simultanément. La réunion de ces deux axes permet d'avoir une vision autrement plus pertinente. AVEZ-VOUS, VOUS AUSSI, FAIT LE CHOIX DE LA DMP ? Nous avons aussi décidé de mettre en place une DMP qui tourne depuis quelques mois sur deux cas : la fibre et Sosh. Nous sommes encore en rodage mais les premiers résultats sont prometteurs. 18
- 21. 19 CONCLUSION Les directeurs marketingseraient en passe de devenir les gardiens du temple de l’expérience client. Une affirmation à nuancer, au moins deux fois. Tout d’abord, parce que les métiers du marketing devront accélérer leur mutation, autour du triptyque personnalisation, contenus et data. Ces trois ambitions sollicitent des compétences et des savoir-faire nouveaux : la maîtrise des outils issus du big data, la capacité à entraîner les agences vers une créativité sans cesse renouvelée, le bagage technique pour dialoguer avec des profils davantage math que mad men… De plus, pour faire de l’expérience client l’alpha et l’oméga de sa stratégie marketing, la transformation des métiers du marketing ne saurait y suffire. Il revient aussi aux équipes IT, digitales, data, ou encore, des opérations, de se changer en éclaireuses au-delà des silos ; car ce dernier obstacle empêche encore de disposer d’un réel panorama clients, prélude indispensable à la qualité de l’expérience.
- 22. 20 Quelles utilisations dela DMP pour un marketing personnalisé et créatif ? Les consommateurs ont adopté toute une série de tactiques pour contourner les messages publicitaires. La DMP peut-elle aider les équipes marketing à construire des messages plus percutants qui sachent (re)conquérir l’attention de leur audience ?
- 23.
- 24. 22 Workshop Cycle Data-Driven Company Quellesutilisations de la DMP pour un marketing personnalisé et créatif ? Synthèse de l’atelier du 20.09.2016
- 25. 23 23 • TURN,Kamal Mouhcine, Sales Director South Europe • TURN, Eymeric Chateau, Country manager Central Southern Europe ANIMATEURS PROGRAMME La DMP promet de maximiser la connaissance de chaque client et prospect pour produire une interaction hyper-individualisée. Mais dans le même temps, les équipes marketing doivent repenser leur stratégie éditoriale et trouver de nouvelles façons d’engager l’utilisateur tout au long du tunnel de conversion. • Comment la data peut-elle nourrir une stratégie de marketing de contenus créative ? • Scénarisation : quelles bonnes pratiques pour construire des campagnes imaginatives et engageantes ? • Quels sont les apports et les limites de la DMP dans ce nouveau marketing personnalisé et créatif ? PARTICIPANTS • TRANSAT FRANCE Roberta Graser, Responsable Pôle Audience Acquisition • FRANCE TÉLÉVISIONS Skander Essid, Responsable Technique Data et Digital Marketing • SPECIALCHEM Éric Escure, Directeur Technique • IBM Bertrand Douriez, IBM Software Sales • CRÉDIT MUTUEL NORD EUROPE Rémi Deltombe, Responsable Data Management • BOURSORAMA Caroline Baldeyrou, Directrice Média • BOURSORAMA Aurélie Rossignol, Responsable Datamining • FNAC Camille Berland, Responsable Marketing Digital Relationnel • UBISOFT Gwenn Berhault, EMEA CRM Manager • FIFTY-FIVE Mike Bettan, Media Analytics Senior Manager • FIFTY-FIVE Gwenn Charlot, Project Lead • CABINET HOCHE Régis Carral, Avocat Associé • RENAULT Servane Corot, Chef de projet PRM • CHANEL Laura Yedid, Responsable Fidélisation e-commerce • ORANGE Valérie Pernelle, Head of Customer Value Management Big data • KIABI Arnaud Mandon, Trafic Manager
- 26. 24 RÉPONDRE À UNDEVOIR D’INSTANTANÉITÉ Avant de débuter les échanges, Kamal Mouhcine (Turn) rappelle la raison d’être de la DMP. « Une Data Management Platform est, en quelque sorte, un entrepôt de données dans lequel seront stockées un maximum d’informations issues de sources différen- tes. Le principal enjeu consiste à unifier ces sources d’informations afin de les mettre au service de l’amélioration de la connaissance client. La grande force d’une bonne DMP, c’est d’avoir un maximum de connexions préétablies, afin de faciliter le fonctionnement du dispositif global. Tout ce système doit répondre à un devoir d’instantanéité : bien souvent, une information (par exemple, le signe d’une volonté de résiliation du contrat d’un consommateur) doit nécessiter une réaction marketing immédiate (appeler l’abonné pour faire le point sur sa situation, selon le même exemple). Malheureusement, l’insight est bien souvent assez peu valorisé, les acteurs tendent à rechercher le ROI immédiat… Le grand défi n’est pas de récolter toujours davantage de données, mais de parvenir à identifier les bons insights. Concernant la notion de programmatique, l’écosystème n’en est encore qu’aux balbutiements. Mais l’objectif ultime consiste à disposer d’une vision véritablement unifiée (social, vidéo, mobile, display, etc.). » Par Kamal Mouhcine et Eymeric Chateau, Turn « La notion de big data ouvre la voie à la collecte d’un nombre très important de données, peut-être même trop important… Au cours des dernières années, de plus en plus d’internautes ont adopté les dispositifs adblockers, car ils estiment que les messages ne sont pas adaptés, ou sont trop peu créatifs. Aujourd’hui, il est nécessaire de parvenir à déclencher une véritable conversation avec les consommateurs, sinon le message sera noyé parmi des centaines d’autres… »
- 27. 25 DE LA CONNAISSANCEÀ L’ENGAGEMENT CLIENT Kamal Mouhcine (Turn) prolonge ses propos introductifs. « Comment la data peut-elle vous aider à proposer des campagnes plus intelligentes ? La donnée brute relève de la notion de connaissance client, alors que la créativité se propose de toucher à la notion d’engagement. En un mot, la créativité permet d’optimiser l’expérience de marque. Du côté de l’annonceur, l’enjeu principal consisteàrationalisertouteslesdonnéesafin d’aller rapidement à l’essentiel : commencer par des choses simples, identifier une poignée de données clefs, regrouper cette donnée en cibles marketing, rechercher des insights utiles. Dans ce contexte, les créatifs doivent impérativement être intégrés dans l’ensemble de cette chaîne. Turn a interrogé environ 250 créatifs présents au Royaume-Uni. Le premier grand ensei- gnement de cette étude, c’est que le concept de data est bien peu maîtrisé par cette population, alors même qu’il est d’une très grande utilité et que les data ont tout intérêt à être partagées avec la totalité de la chaîne de valeur. Cette étude contribue également à montrer qu’il existe de très grands écarts en fonction des générations de créatifs. Jeunesse ne rime pas forcément avec sagesse, car pour les millennials ou la génération Y, la donnée n’est pas jugée absolument nécessaire… Or, bien comprendre son audience à travers les data permet de proposer des formats beaucoup plus impactants. Il convient donc d’évangéliser ces populations en proposant davantage de transparence, en les impliquant beaucoup plus dans la réflexion, en fluidifiant au maximum le partage. » PERSONNALISER LES MESSAGES GRÂCE À LA DMP L’objet de l’atelier était de réfléchir aux usages de la DMP au service de campagnes imaginatives et engageantes. Il convient donc de sortir des messages standardisés. L’importance de la personnalisation à l’ère du marketing digital n’est plus à démontrer : début 2014, une étude Terradata révélait déjà que 80 % des directions marketing digital y voyaient la clé de succès de leurs initiatives1 . Skander Essid (France Télévisions) partage un cas d’usage de la DMP en ce sens. « Sur la plateforme Culturebox qui regroupe toute l’offre culturelle de France Télévisions, la newsletter proposait auparavant à tous les abonnés les mêmes sujets présentés de la même façon... Depuis quelques temps, grâce à la DMP, nous sommes en 1. Teradata 2014, Étude « Digital Marketing Insight Report » menée auprès de 1506 décideurs marketing à travers le monde. Début 2014, 80%des directions marketing digital voyaient déjà dans la personnalisation la clé de succès de leurs initiatives1 .
- 28. mesure de proposerune personnalisation. Une analyse du parcours sur Culturebox et sur les autres sites du groupe France Télévisions permet de segmenter les appétences : théâtre, cinéma, comédies musicales, etc. Il s’agit de données comportementales et anonymes, car il n’est pas nécessaire d’être logué pour naviguer sur nos sites. Aujourd’hui, l’objet de la newsletter ainsi que l’article présenté à la une sont personnalisés en fonction du profil de chaque abonné. Le dispositif nous a permis de multiplier par cinq le taux d’ouverture. » La DMP peut donc être utilisée pour affiner en continu le ciblage de l’audience et en ce sens, scénariser une succession de messages plus percutants, plus vivants. Eymeric Chateau (Turn) détaille ce principe de scénarisation. « Au-delà de la data, l’enjeu est de créer différents segments. Sur le marché, une grande tendance émerge : le dispositif d’analyse de clusters. Le premier constat, c’est qu’il y a plein de caractéristiques contradictoires dans l’audience, et le risque est d’entrer bien trop dans le détail. Autant d’opportunités manquées pour les marques… L’ambition de l’analyse de clusters consiste à identifier quelques grandes tendances dans des populations très larges afin de former, ensuite, des sous-groupes représentatifs dotés d’une poignée de caractéristiques définies. Cette analyse offre la possibilité de voir subtilementdequellemanièrelesaudiences réagissent aux messages créatifs. C’est l’opportunité de créer des contenus qui vont faire écho à votre audience. Il s’agit également de comprendre la complexité du fameux customer journey : on porte une analyse macro sur chacun des groupes afin de déterminer quelle fréquence de messages paraît la plus appropriée, par exemple. Enfin, l’objectif ultime consiste à prédire les prochains intérêts de vos clients et de vos prospects. À terme, nous parviendrons à déployer des outils qui soient en mesure de tout intégrer : CRM, vidéo, mobile, social… » ADAPTER SA PUBLICITÉ À LA GÉNÉRATION : RÉPARTITION DE L’INVESTISSEMENT MÉDIA PAR CANAL Les annonceurs investissent 500 % de plus auprès de la génération Y que de toute autre audience Dans le display Dans les réseaux sociaux Dans les appareils mobiles Dans les vidéos 26
- 29. 27 Régis Carral Cabinet Hoche L’ŒILDE L’AVOCAT « Vouloir mieux connaître son client ne doit pas avoir pour conséquence de limiter ses droits et libertés » La DMP a pour objet d’améliorer la qualité de la relation client, notamment en centralisant l’ensemble des données le concernant collectées par différents moyens au cours de la relation. Une fois centralisées, ces données peuvent être analysées et classées afin d’établir le profil du client et lui proposer des services adaptés et personnalisés. Les informations analysées sont de plus en nombreuses et précises en vue d’élaborer ces profils clients qui se veulent plus pertinents. Toutefois, vouloir mieux connaitre son client ne doit pas avoir pour conséquence de limiter ses droits et libertés en matière de protection des données personnelles, à plus forte raison si les interactions avec le client et leurs contenus dépendent de l’appartenance à un profil déterminé. En effet, selon le Règlement UE n°2016/679 du 27 avril 2016 relatif à la protection des données personnelles, applicable à compter du 25 mai 2018, le profilage consiste à traiter des données personnelles pour analyser, évaluer certains aspects personnels ou prédire les préférences et les comportements d’une personne. Le principe est l’interdiction de recourir au profilage puisque le texte prévoit le droit ne pas faire l’objet d’une décision exclusivement fondée sur le profilage, sous réserve des quelques dérogations prévues par ce texte. Dans l’hypothèse d’un profilage, la personne concernée doit être informée de son existence, des conséquences et de son droit de s’opposer à celui-ci. Enfin, en cas d’évaluation systématique et approfondie d’aspects personnels, notamment grâce au profilage, le Règlement prévoit qu’une analyse d’impact relative à la protection des données est requise. Source : Résultats de l’analyse des données provenant de la plateforme Turn, 2016
- 30. 28 MÉDIAS VS. CRM: QUI PILOTE LA DMP ? Comme Gwenn Berhault (Ubisoft) le rappelle, « on tend généralement à opérer une distinction assez nette entre DMP CRM et DMP Média. Pourtant, il semble que le grand enjeu consiste justement à fondre ces deux environnements, sinon les organisations verront les silos perdurer… Pour l’heure, le média semble dans le flou ; il a besoin de la connaissance client pour pouvoir déclencher des campagnes véritablement optimisées. » Eymeric Chateau (Turn) consent qu’il existe en effet « des DMP qui ont un ADN média, et d’autres qui ont un ADN plutôt CRM. S’ajoute à cette distinction la complexité liée à la question de la privacy. Mais évidemment, le grand enjeu qui doit nous animer, c’est que demain la DMP soit aussi performante côté CRM que côté média. » Ce qui amène à la question centrale, posée par Kamal Mouchine (Turn), « qui pilote la DMP ? Ce ne doit pas être une équipe CRM ni une équipe média, mais une équipe véritablement unifiée. » Eymeric Chateau conclut alors : « au plan organisationnel, l’objectif doit être de briser les silos et de limiter les outils technologiques. Pendant la phase d’exécution de la DMP, le piège serait de recréer des silos… aussitôt, tout l’avantage de la DMP serait réduit à néant. » BÉNÉFICES ET LIMITES DE LA DMP KamalMouhcine(Turn)poursuitlaconclusion en ces termes. « Même si nous n’en sommes encore qu’aux balbutiements sur la DMP, les princi- paux bénéfices sont les suivants : • Segmenter • Avoir une vision unifiée du customer journey • Casser les silos • Améliorer la connaissance client • Créer des sous-segments à transmettre à l’agence créative (laquelle doit être data approach) • Réagir rapidement • Faire travailler des équipes qui n’auraient a priori jamais évolué ensemble Dans ce contexte, demeurent quelques limites : • Risques de tiraillements au sein des équipes • L’implémentation représente un processus long et complexe qui nécessite des ingénieurs pour bien saisir l’ensemble des enjeux • Intégrer une technologie nouvelle à l’existant est un véritable challenge technologique et humain (d’autant que, au sein de l’entreprise, certains métiers peuvent être mis en péril) » Au même titre que le design et le synopsis, font partie des priorités d’une publicité digitale4 : La pertinence, pour 67%des collaborateurs en agence Le lieu, pour 60% La temporalité, pour 59% 4. Étude Morar Consulting pour Turn, mai 2016
- 31. 29 Eymeric Chateau Turn Créativité etprogrammatique devraient être en symbiose. La programmatique peut en effet donner aux créatifs les données dont ils ont besoin pour créer des publicités efficaces et ciblées. Malheureusement, aujourd’hui, les équipes programmatiques et créatives ne travaillent pas suffisamment ensemble. Dans le monde de l’entreprise, la tendance est en effet de fonctionner en silos. Les responsables créatifs pensent souvent que leur travail repose sur l’inspiration et consiste à créer quelque chose de convaincant et d’émotif. Les données pourraient pourtant renforcer cette créativité, tout en rendant leur approche moins intrusive. Au cours des dernières années, de plus en plus d’internautes ont adopté les dispositifs adblockers, jugeant les messages inadaptés ou trop peu créatifs. Aujourd’hui, il est nécessaire de parvenir à déclencher une véritable conversation avec les consommateurs, pour éviter que le message ne soit noyé parmi des centaines d’autres… En parallèle, la notion de big data ouvre la voie à la collecte d’un nombre toujours plus important de données, dont le principal enjeu consiste à unifier ces sources d’informations afin de les mettre au service de l’amélioration de la connaissance client. Les meilleures campagnes créatives ont souvent comme point de départ une analyse de ces données. Pour optimiser l’impact de leurs campagnes, les marques doivent veiller à ce que les équipes créatives d'une part, et les équipes de planification et d'exécution de plan média d’autre part, travaillent ensemble et aient accès aux mêmes données et informations. AVIS D'EXPERT 35%des créatifs britanniques indiquent que les marques ont du mal à partager leurs données avec eux3 3. Étude Morar Consulting pour Turn, mai 2016
- 33. 31 CONCLUSION Les consommateurs ontadopté toute une série de tactiques pour contourner les messages publicitaires, quel que soit le format : généralisation des adblockers, fermeture immédiate des messages vidéos détection des informercials… Les marques doivent donc développer des stratégies de content marketing à valeur ajoutée, dont la promesse produit authentiquement du sens pour le visiteur. Cette stratégie d’animation doit être à la fois créative et omnicanale, avec une cohérence entre le message et la recherche du client, ses besoins, son profil familial, sa localisation géographique ou sa CSP… La DMP promet précisément de maximiser la connaissance de chaque client et prospect pour produire une interaction hyper-individualisée. Mais comme tout projet data de grande ampleur, la mise en place d’une DMP, avertit Kamal Mouhcine (Turn), doit « être portée par des équipes communes, l’idée étant de chercher toujours à fluidifier le partage. Il ne faut pas chercher à démontrer trop de choses à la fois. La bonne pratique consiste à définir en amont un objectif avec un impact clair et rapidement quantifiable. Sinon, on risque de bâtir des usines à gaz dans lesquelles prennent part bien trop d’intervenants. »
- 34. « Mettre latechnologie au service du business » TF1 NICOLAS CAPURON Directeur Transformation Digitale, Data Marketing Digital TF1 a fait le choix de la DMP et de l’approche Data Lake. En 2017, le déploiement de l’infrastructure big data s’accélère. Entretien POURQUOI AVOIR FAIT LE CHOIX DE LA DMP ? La DMP a été déployée chez TF1 dès 2016, sur l’ensemble de nos services et de nos écrans. Ce choix s’est inscrit dans le cadre de la mise en place d’une infrastructure big data, dans une approche data lake. Avec la DMP, nous récupérons des données comportementales que nous associons depuis avril au SSO de mytf1, donc à une donnée non plus anonymisée mais associée à un nom, prénom et à un e-mail. QU’ALLEZ-VOUS FAIRE DE CETTE DATA AINSI COLLECTÉE ? Le bénéfice sera double : des performances publicitaires optimisées, bien évidemment, mais également, sur notre activité d’éditeur, une meilleure compréhension des usages et des attentes qui va nous permettre de faire de la recommandation personnalisée. L’objectif final, c’est une augmentation de l’audience et de la satisfaction client grâce à une expérience optimisée. 32
- 35. QUELS SONT VOSPROCHAINS DÉFIS ? Nous connaissions déjà particulièrement bien nos utilisateurs, l’authentification va nous permettre d’aller encore plus loin. Le niveau de finesse dans la compréhension de notre audience va nous permettre d’individualiser l’expérience consommateur et de développer des dispositifs innovants pour nos partenaires annonceurs. Un chantier important est également le déploiement de notre infrastructure big data qui va occasionner un changement des métiers et des savoir faire, au-delà du digital. Car notre approche data lake implique de centraliser la donnée de l’ensemble des métiers du groupe, le digital, l’entertainment, la musique, les spectacles mais aussi la télévision. Pour ce faire, nous sommes entourés de data scientists et d’architectes techniques avec des compétences pointues. ALLEZ-VOUS AUSSI TRAVAILLER SUR LE CONTENU DES MESSAGES ? Notre principale préoccupation est la compréhension des besoins des annonceurs et notre capacité à répondre à leurs demandes. Aujourd’hui, les messages vidéo sont ciblés sur des critères Socio-Demo ; la DMP et notre data lake vont permettre de le faire de manière encore plus efficace. L’objectif à terme sera en effet d’adapter également les créations et les messages publicitaires au regard de notre segmentation extrêmement fine. À QUELLE ÉCHÉANCE ? Nous le faisons d’ores et déjà et allons amplifier le mouvement d’ici la fin de l’année 2017. AVEZ-VOUS DES DIFFICULTÉS À TROUVER DES PROFILS SUR LES COMPÉTENCES BIG DATA ? Un peu moins qu’avant. On trouve de plus en plus de compétences techniques, les formations big data sont aujourd’hui bien mieux adaptées qu’il y a 2 ou 3 ans. La difficulté, c’est de trouver des personnes avec la double sensibilité technique et business. Car l’enjeu majeur de transformation des métiers, c’est la mise à disposition de la technologie au service du business. 33
- 36. 34 Data lake, l’outil indispensable dela vision client 360°? Prérequis au déploiement de nouvelles stratégies de conquête et de fidélisation, la vision client 360° suppose de disposer de toutes les données relatives aux consommateurs, quelles qu’en soient la provenance et la fraîcheur. Mais pour agréger cette masse considérable de données souvent fortement hétérogènes, les traditionnels data marts et data warehouses suffisent-ils encore ?
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- 38. 36 Workshop Cycle Data-Driven Company Datalake, l’outil indispensable de la vision client 360°? Synthèse de l’atelier du 16.10.2017
- 39. 37 37 • IBM,Jacques Milman, Executive Architect IBM Analytics • IBM, Laurent Sergueenkoff, IBM Analytics Platform - Sales Manager ANIMATEURS PROGRAMME Le data lake constitue un gisement de données brutes qui seront ensuite retravaillées par les data scientists et exploitées en fonction des différents besoins. La mise en œuvre initiale d’une vision client 360° est sans doute envisageable sans data lake, mais ce dernier semble s’imposer dès que les quantités de données manipulées augmentent. • État des lieux : quelle est la valeur ajoutée à ce jour du data lake dans la mise en place d’une vision client 360°? • Quelles stratégies internes mettre en place pour s’assurer que le data lake est bien alimenté par toutes les entités ? • Le data lake est-il un composant inévitable ou existe-t-il des alternatives ? PARTICIPANTS • GROUPE CHANTELLE Amélie Le Deist, Responsable CRM Data Management • LA MUTUELLE GÉNÉRALE Yann-Erlé Le Roux, Dataminer • SAINT-GOBAIN Deniz Loué, Responsable Projets et Veille Marketing Stratégique • YVES ROCHER LABORATOIRES David Ramond, Head of Data Business Analyst / IT • BOURSORAMA Aurélie Rossignol, Responsable Datamining • COYOTE Florian Servaux, Chef de Produit Services Smart Data • FRANCE TÉLÉVISIONS Valentin Vivier, Chef de Projets Data • UBISOFT Jérôme Durand, Directeur, Data Science • UBISOFT Vincent Nicolas, Data Scientist • ORANGE GROUPE Anne-Sophie Gimenez, Head of learning agency • ORANGE Éric Moison, Information based strategy Program Manager • CANAL + DISTRIBUTION Fatma Kourar, Responsable MOA Data • BOUYGUES TÉLÉCOM César Lagarde, Responsable Pilotage Planification CRM • FIFTY-FIVE Pierre Harand, Directeur Général, France • FIFTY-FIVE Jean-Hubert Cornet, Head of Automotive Practice
- 40. 38 DENIZ LOUÉ SAINT-GOBAIN Au seinde l'équipe marketing, je suis responsable des projets liés à la donnée. Nous venons de lancer un projet relatif aux données clients, et sommes surtout dans une phase exploratoire. AMÉLIE LE DEIST GROUPE CHANTELLE Je suis responsable CRM et data management pour les marques Orcanta et Passionata. Nous sommes aux prémices d'un projet data lake. Nous nous interrogeons encore sur ce que ce dispositif pourrait réellement nous apporter. DAVID RAMOND YVES ROCHER LABORATOIRES Nous sortons tout juste d'un prototype big data mené autour de la vision de la cliente. Cela a permis aux Métiers de concrétiser les apports de ces nouvelles technologies et tester la possibilité de nouveaux usages autour de la data. Cela a été également une étape indispensable pour faire émerger un consensus parmi les différents sponsors et préparer le lancement d’un projet de nouvelle plateforme data orientée omnicanale. FLORIAN SERVAUX COYOTE Je suis responsable de l'équipe Smart Data. Nous travaillons actuellement sur la mise en place d'un data lake, avec une double ambition : tendre vers cette fameuse vision 360 de nos clients, et faciliter le traitement et l'analyse de notre historique de données volumineux. YANN-ERLÉ LE ROUX LA MUTUELLE GÉNÉRALE Le terme data lake me semble relativement récent, par rapport au data warehouse ou au data mart. Dans ce contexte, l'idée est d'identifier clairement les spécificités du data lake en vue d'une bonne exploitation. VALENTIN VIVIER FRANCE TÉLÉVISIONS France Télévisions a mis en place une cellule data depuis 2015. Celle-ci répond aux besoins des métiers sous le prisme de la data et du client et déploie les outils nécessaires pour y arriver. Forts d’une DMP et d’un data warehouse interconnectés à notre écosystème d’outils, un projet data lake est en cours. Celui-ci devrait nous permettre notamment d’historiser la data et d’avoir un grand niveau de granularité pour croiser nos données. Nous souhaitons donc recenser les meilleures pratiques, identifier les écueils et affiner notre compréhension des cas d’usage. AURÉLIE ROSSIGNOL BOURSORAMA Un projet data lake mené par l'équipe BI est actuellement en cours chez Boursorama. Nous avons mis en place différents PoCs avec l'ambition de repérer les principaux écueils. LE DATA LAKE VU PAR LES PARTICIPANTS
- 41. 39 ÉRIC MOISON ORANGE Je suisjustement en charge de cette vue à 360 du client pour le groupe, sur les aspects métiers/business. Nous définissons les orientations pour les pays, avec les équipes ITN. Ce sur différents aspects, dont les technologies comme le data lake, qui contribuent à la vue 360° du client. Il sera donc nécessaire d'en avoir une parfaite maîtrise. ANNE-SOPHIE GIMENEZ ORANGE GROUPE Mon client, c'est plutôt le salarié Orange. Je suis à la tête de l'entité Learning agency qui, pour le compte du client interne, développe des projets de digital learning. Dans ce cadre, il nous faut structurer la donnée des employés, avec de nombreuses problématiques de sécurité. La RH accuse un certain retard par rapport aux équipes marketing sur ce sujet. VINCENT NICOLAS UBISOFT Avant de rejoindre Ubisoft récemment, j'étais data engineer chez Mille Mercis, en charge notamment de la co-création du data lake. Ubisoft ayant un projet de data lake, ma mission est, entre autres, de conduire les équipes dédiées. JÉRÔME DURAND UBISOFT L'idée est de savoir dans quelle mesure le data lake que l'on souhaite créer permettra bel et bien d'ouvrir la donnée à tous les départements... Le risque est que les silos perdurent. CÉSAR LAGARDE BOUYGUES TELECOM Notre objectif est d'acquérir une meilleure vision à 360 degrés de nos clients, ainsi qu'une meilleure perception de leur ressenti, que ce soit en boutique, sur le Web ou en mobilité... Nous avons beaucoup de données, mais notre organisation silotée nous empêche de les exploiter de manière satisfaisante. L'enjeu est justement de briser ces silos pour que chacun puisse véritablement s'approprier la donnée. Au regard de la complexité de la structure IT actuelle, le data lake est-il réellement la solution ultime ? Aura-t-il une valeur ajoutée, alors même que nous faisons par exemple du trigger web avec notre data warehouse actuel, que nous faisons des emails de processus sur du comportement sans data lake. FATMA KOURAR CANAL + DISTRIBUTION Après un audit de quelques mois, Canal+ s’est lancé en septembre dans un grand plan de transformation data : 20 chantiers opérationnels et techniques et une organisation data-driven, avec la structuration d’un pôle dédié à la data au sein du Marketing. Côté Canal+, nous avons une bonne et longue culture de la data avec un data warehouse riche et en accès direct à différents métiers (analystes) et une maitrise d’ouvrage décisionnelle pour accompagner son évolution et les utilisateurs métier. La mise en place d’un data lake m’est présentée comme complémentaire à notre data warehouse. J’admets ne pas être au clair sur ce qui les différencie : Quelle donnée est stockée où ? Quel(le) retraitement/intelligence où ? Temps réel ? Quel positionnement du data lake dans l'architecture globale ?
- 42. Jacques MILMAN IBM France Leconcept de data lake est généralement associé aux big data. Il permet d’analyser un grand volume d’informations issues de sources multiples et hétérogènes, internes, externes, structurées, non-structurées… Pour beaucoup d’entreprises, le data lake est une évolution de l’entrepôt de données traditionnel. Le big data et le machine learning poussent à organiser les données et les traitements différemment. C’est là une évolution importante. À l’ère du big data, on ne connaît pas toujours par avance la valeur et l’intérêt de toutes les données que l’on capture et l’usage que l’on pourrait en faire dans le futur. Le concept de data lake offre la possibilité de créer des plateformes d’innovation puissantes et souples permettant très rapidement d’intégrer et d’analyser des données. Ingérer des données à l’état le plus brut change la nature de la chaîne de traitement qui prévalait jusqu’alors. D’une logique d’ETL (Extract, Transform, Load), on passe à un mode 'ELT', où l’on extrait les données, on les charge et on les transforme seulement après. Enfin, dernier argument de poids, le coût d’une telle solution est inférieure à celle d’un data warehouse dans un facteur d’un à dix, même si l’intégration des applications existantes peut révéler d’importants coûts cachés. Pour les aider à mettre en œuvre un data lake, les entreprises peuvent s’appuyer sur des approches progressives et des méthodes agiles permettant de limiter les risques et d’apporter au plus vite de la valeur aux métiers tout en aidant les équipes informatiques à prendre en main ces technologies innovantes. AVIS D'EXPERT A DATA LAKE IS . . . AN ENVIRONMENT WHERE USERS CAN ACCESS VAST AMOUNTS OF RAW DATA AN ENVIRONMENT FOR DEVELOPING AND PROVING AN ANALYTICS MODEL, AND THEN MOVING IT INTO PRODUCTION AN ANALYTICS SANDBOX FOR EXPLORING DATA TO GAIN INSIGHT AN ENTERPRISE-WIDE CATALOG THAT HELPS USERS FIND DATA AND LINK BUSINESS TERMS WITH TECHNICAL METADATA AN ENVIRONMENT FOR ENABLING REUSE OF DATA TRANSFORMATIONS AND QUERIES A DATA LAKE IS NOT . . . A DATA WAREHOUSE OR DATA MART FOR HOUSING ALL OF THE DATA IN AN ENTERPRISE A REPLACEMENT OPERATIONAL DATA STORE (ODS) A HIGH-PERFORMANCE PRODUCTION ENVIRONMENT A PRODUCTION REPORTING APPLICATION A PURPOSE-BUILT SYSTEM TO SOLVE A SPECIFIC PROBLEM (THOUGH A PURPOSE-BUILT DATA MART COULD BE FED FROM A DATA LAKE)
- 43. 41 LE DATA LAKEET LE DÉFI DU TEMPS RÉEL Un avantage fréquemment associé au data lake est celui du temps réel. Mais comme l’observe Fatma Kourar (Canal + Distribution), s’il ne s’agit que de stocker en temps réel des données brutes inexploitables, cela n’a pas d’intérêt. « Le data lake m’a été avant tout présenté en mettant en avant la possibilité d’un stockage temps réel, quitte à se passer d’une partie de l’intelligence apportée par les retraitements/enrichissements. Cela pose un problème, car la stratégie déployée autour du client ne peut se faire uniquement avec des données brutes à mon sens à l’heure de la personnalisation… Le temps réel ne se suffit pas. Et apporter de l’intelligence à la donnée coûte en temps de calcul. » Il est donc important de prendre conscience que « faire un data lake n'est pas une fin en soi : le projet est lancé pour servir certains usages bien identifiés. Vouloir tout collecter, tout réconcilier pour prévoir tous les usages, ce n’est pas réalisable. Au contraire, le cas d’usage doit toujours être un point de départ à partir duquel il convient de construire l’ensemble de la chaîne » (Pierre Harand, fifty-five). Car Jacques Milman d’IBM le rappelle, « il est difficile de fournir une définition précise du data lake. C'est avant tout une plateforme qui va permettre d'intégrer Par Jacques Milman et Laurent Sergueenkoff, IBM « Il y a un peu plus d’un an, nous avions déjà organisé un atelier autour du sujet data lake. Sur une vingtaine de participants présents, seuls deux ou trois avaient lancé des projets data lake, mais les autres participants avaient envie de faire de même. L’idée, pour la majorité, était de construire un data lake rassemblant l’ensemble des données de l’entreprise… Or, depuis, il est apparu que ceux qui menaient une telle initiative avaient bien des difficultés à progresser. Ils se heurtent à des problématiques liées à la sécurisation, à la gouvernance, à la confidentialité des données… Autant de freins à l’agilité. En revanche, ceux qui avaient mis en place un data lake plus thématique (IoT ou CRM, par exemple) avancent bien plus rapidement. Les premiers succès qu’ils rencontrent sur des thèmes bien précis permettent de déclencher un effet boule de neige et le data lake s’ouvre progressive- ment à d’autres sujets. Ce qui a été mis en place pour le sujet de l’IoT donne envie aux autres entités d’utiliser le data lake pour leurs cas d’usage… »
- 44. l'ensemble des donnéeset de les partager. Ensuite, des services peuvent s'intégrer à cette plateforme : machine learning, indexation, search, découverte... » DATA LAKE OU DATA WAREHOUSE ? Lorsque le terme data lake a émergé, il était fréquemment confondu avec celui de data warehouse. Il semble s’en être suivi un second temps, qui voit les deux modèles s’opposer, comme s’ils étaient concurrents. Laurent Sergueenkoff clarifie la distinction. « Dans un data warehouse traditionnel, il y aura plutôt des données structurées, alors qu'un data lake peut accueillir tous types de données. Autre bénéfice du data lake : les technologies actuelles permettent de stocker dans un format brut d'immenses volumes de données. Les capacités de traitement peuvent directement être implantées sur le data lake, avec des technologies Hadoop. » Il n’empêche que les deux modèles peuvent parfaitement co-exister. C’est par exemple le cas chez Yves Rocher Laboratoires, où David Ramond témoigne qu’en « en termes d’architecture cible, l'idée consisterait plutôt à mettre en œuvre une architecture hybride : • D’une part, un data lake à même de stocker de grands volumes de données à un coût raisonnable, avec peu ou pas de transformation de la donnée brute, nous permettant d’être le plus agnostique vis-à-vis des futurs modèles de données de l’entreprise ; • D’autre part, un data warehouse qui gère une couche sémantique et qui permet d’exposer les données métier structurées, contrôlées et avec un niveau de service élevé. » Yves Rocher Laboratoires ne s’arrête pas là. David Ramond confie ainsi qu’ « il est également envisagé de mettre en œuvre des data hubs dédiés à des usages spécifiques. Par exemple, il peut s’agir d’utiliser la puissance de calcul du data lake pour consolider à la volée une vision 360 du client à partir des éléments de signalétiques, de comportements d’achats, de contacts CRM, etc. et d’exposer cette vue via une API à des fins opérationnelles. » UN DATA LAKE, OUI MAIS POUR QUOI ? Vincent Nicolas (Ubisoft) en convient également, le data lake n’est « certainement pas un substitut au data warehouse. Les deux éléments sont totalement complémentaires. Le data lake offre la possibilité de jouer et de faire des scorings avec des données très variées (ce que l’on ne peut pas faire dans un data warehouse) et avec une puissance incroyable. » Ce qui ramène à la conclusion qu’ « avoir un data lake n’est pas une fin L'APPROCHE DATA LAKE : EXEMPLE DE GOUVERNANCE Data Data is used and reused Relevant data is collaboratively governed Data is cataloged, tagged and registered 42
- 45. 43 plug and play» (Pierre Harand, fifty-five). Tout d’abord, « il faut considérer l’outil dans son environnement technique : quels sont les flux de données entrants et sortants ? » Deuxièmement, « la question organisationnelle est également majeure, avec la mise en place d’une gouvernance. » Le troisième point à poursuivre, et c’est l’objectif final, c’est de demander du data lake qu’il serve à « mettre la data dans les mains des opérationnels » (Anne-Sophie Gimenez). « Par exemple, un commercial doit pouvoir accéder en un clic à une vue à 360 degrés du client qu’il a en face de lui. Le point fort de ce dispositif, c’est la réactivité. L’idée serait de crawler les données, où qu’elles soient, sans pour autant se poser la question du format utilisé. » En corollaire, cela pourrait avoir pour effet de favoriser le développement d’une data science au service des métiers. Florian Servaux (Coyote) observe ainsi que « la problématique se situe plutôt sur les performances à traiter la données brute et la capacité à comprendre la donnée d'un point de vue métier. (…) Selon moi, le data scientist doit avant tout pouvoir partir de la vision métier de la donnée. » Dans cette perspective, Florian Servaux préconiserait plutôt, « pour les entreprises disposant par exemple d’une équipe BI (…), de partir de structures BI traduisant les données brutes en données Métier. » en soi » (Jérôme Durand, Ubisoft). Car « la data science va directement chercher les données dans le data lake quand elle a une idée précise de ce qu’elle cherche, où le trouver et comment l’interpréter. Sinon, mieux vaut passer par l’IT ou le créateur de la donnée pour générer des tables d’analyse dans un data warehouse. (…) Le débat intéressant porte surtout sur ce que l'on fait de la donnée, quelle que soit la techno placée derrière. » Quels sont justement ces usages de la donnée qui pourraient justifier d’un recours à ce nouvel outil surpuissant ? « Pour nous, confie César Lagarde (Bouygues Telecom), dans l’objectif de créer des campagnes CRM, le data lake vise surtout à garantir la transparence sur une information pour toutes les parties prenantes. Il y a donc une différence entre l'étude de la connaissance client et l'interopérabilité directe de la donnée. » « Au final le data lake peut être intéressant au plan de la vision client », reconnaît César Lagarde. UNE TRANSFORMATION EN 3 ÉTAPES Le pré-requis absolu, lorsque l’on veut s’équiper d’un data lake, c’est donc de réfléchir d’abord à l’usage. Et quel qu’il soit, plusieurs éléments connexes sont également à prendre en compte dans le déploiement de cet outil qui est « tout sauf 80%des Décideurs marketing Se disent satisfaits des solutions de collecte de données en temps réel qu’ils utilisent3 3. Information recueillie auprès de 40 décideurs marketing en France et au Royaume-Uni dans le cadre de l’étude Benchmark by EBG 2017 Et 84 %des DSI pensent que leur entreprise est capable d'analyser les données en temps réel4
- 46. 44 Régis Carral Cabinet Hoche L’ŒILDE L’AVOCAT « Assurer un traitement de données personnelles loyal et transparent » « L’intérêt du data lake est de pouvoir stocker de grands volumes de données brutes non structurées, tout en ne sachant pas à l’avance la façon dont celles-ci vont être analysées et exploitées. Au regard des données à caractère personnel, la personne concernée doit savoir quelle utilisation est faite des données personnelles la concernant et pouvoir maîtriser cette exploitation. Le cadre juridique vient ainsi freiner cette collecte de masse qu’offre par exemple le recours à un data lake de telle sorte que lorsqu’il s’agit de données personnelles, la collecte ne peut pas être quantitative mais doit être qualitative. À cet égard, le Règlement UE n°2016/679 du 27 avril 2016 relatif à la protection des données personnelles vient notamment renforcer les obligations d’information du responsable de traitement. Ce dernier doit assurer un traitement de données personnelles loyal et transparent. En vertu de ce principe de transparence, les personnes concernées doivent avoir connaissance des finalités spécifiques, explicites et déterminées et ce, au moment de la collecte de leurs données personnelles. De plus, lorsque le responsable de traitement a l’intention d’effectuer un traitement ultérieur des données personnelles pour une finalité autre que celle pour laquelle les données ont été collectées, il doit fournir au préalable des informations sur cette autre finalité. Enfin, le Règlement pose également un principe de minimisation des données, selon lequel les données personnelles collectées doivent être adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard des finalités pour lesquelles elles sont traitées. » 4. Étude 2015 Real-time Data Report menée auprès de 150 DSI, responsables informatiques et développeurs, in ZDnet.fr, « Les données en temps réel, de la réalité à la perception », mars 2016 Mais 66 %des DSI, responsables informatiques et développeurs pensent que, dans plus de la moitié des cas, les applications en temps réel ne répondent pas aux besoins de l'entreprise4
- 47. 45 CONCLUSION Le recours audata lake revêt souvent un caractère exploratoire, mais aussi, nécessairement transformateur… Ce qui fait que, « par rapport aux coûts et à l’engagement que cela implique, par rapport aux lourds enjeux de gouvernance », beaucoup d’annonceurs hésitent encore à se lancer plus avant. Mais comme Laurent Sergueenkoff (IBM) le rappelle, « il ne faut pas opposer data lake et data warehouse, les usages étant totalement complémentaires. L'un ne peut remplacer l'autre. Si c'est pour placer un usage existant du data warehouse dans un data lake, le ROI n'est en effet pas évident... En revanche, le ROI du data lake se situe incontestablement sur des usages nouveaux, sur des données nouvelles. » Source tableau et figure : IBM Analytics, « The governed data lake approach », Copyright IBM Corporation 2016
- 48. « Réduire lestress de nos clients » AIR FRANCE GAUTHIER LE MASNE DE CHERMONT Chief Customer Data Officer Si Air France a développé son data lake customer 360, c’est que le partage des données tout au long du parcours client est une priorité. Gauthier le Masne de Chermont revient sur les initiatives de ses équipes en la matière. Entretien TOUTES VOS SOURCES DE DONNÉES VIENNENT ALIMENTER UNE BASE COMMUNE, ET INVERSEMENT. AVEC QUELLE ORGANISATION ? Nous avons mis en place une organisation dédiée au Customer Data Management il y a deux ans, avec une double mission. La première était de relever le défi technique de créer une plateforme Big Data en vue d’optimiser l’utilisation de la donnée sur l’ensemble des métiers du groupe, pour la connaissance et le service au client. La seconde mission portait sur le management de la donnée, en améliorer la qualité et s’assurer que la réglementation sur la protection des donné est respectée. Nous aidons à ce que tous les métiers puissent avancer de façon coordonnée. C’est indispensable si l’on veut proposer au client une expérience personnalisée sur les différents canaux et avec une réelle cohérence d’informations. VERS QUELS CAS D’USAGE SE PORTE VOTRE DATA LAKE CUSTOMER 360 ? Nous faisons un peu de mesure de performance, tout comme le réalise par ailleurs chaque métier. Mais les principaux cas d’usage consistent à proposer la bonne offre sur le bon canal au bon moment. Je vous donne un exemple. Dès lors que nous savons d’un client qu’il aura une appétence pour voyager avec un bagage supplémentaire, nous sommes en capacité de le lui proposer au moment que nous jugeons le plus opportun : lors d’une promotion, d’un document de préparation au vol, de l’enregistrement, etc. Plus généralement nous sommes en mesure de suivre et d’anticiper des préférences : si le client voyage toujours côté hublot, on peut choisir ce siège pour lui sans avoir à lui poser de questions. 46
- 49. COMMENT MESURER LA PERFORMANCEDE CETTE PERSONNALISATION ? Sur la satisfaction, d’une part, même si cet élément est aujourd’hui devenu un facteur attendu plutôt que différentiant. Par ailleurs, nous personnalisons de plus en plus nos communications avec de l’A/B testing. Une communication qui met en avant des destinations dont on a calculé qu’elles sont plus susceptibles d’intéresser apporte une différence significative en termes de performance. QUELLES PROCHAINES ÉTAPES VOUS FIXEZ-VOUS ? Le prochain objectif important, c’est d’avoir l’ensemble des points de contact bien coordonnés et à même de communiquer entre eux de façon fluide. Cela permettra, par exemple, de pouvoir tenir au courant les hôtesses et stewards d’un appel qui aurait été passé par un client avant le vol vers un call center. Nous avons également pour objectif d’automatiser le traitement d’un certain nombre d’aléas. Nous voulons nous focaliser sur la réduction du stress de nos clients : les informer le plus rapidement possible, communiquer de façon toujours plus fluide et régler les problèmes avant même que les clients n’aient pu se faire le moindre souci. VOUS ÊTES-VOUS ÉQUIPÉS D’UN BOT ? Il a été initié par les équipes digitales et sera lancé en juin. Nous venons en support pour être sûrs que l‘initiative bénéficie au maximum de la compétence client que nous avons collectée. QUELLE GOUVERNANCE AVEZ-VOUS MISE EN PLACE POUR JOUER CE RÔLE DE SOUTIEN ? Chaque personne du Customer Data Management est à la fois responsable de développements en propre mais aussi de l’interface avec les différents métiers, avec pour objectif de récolter leurs besoins autour de l’utilisation de la donnée et de partager les initiatives au sein de l’entreprise. COMMENT GÉREZ-VOUS LES ÉVOLUTIONS RÉGLEMENTAIRES LIÉES AUX DONNÉES PERSONNELLES ? Les données que nous utilisons étaient déjà en base ; notre valeur additionnelle est de les réunir et d’injecter de l’algorithmie. Cela dit, nos use cases sont conçus au service des clients, et pour ce faire, en coopération avec les équipes techniques, les équipes opérationnelles et les clients. Finalement, cette réglementation a un effet plutôt bénéfique. Elle apporte de la clarté sur ce que l’on veut faire de la donnée. C’est le positionnement que nous avions de toute façon adopté vis-à-vis de nos clients. 47
- 50. 48 Associer big data etprogrammatique pour des campagnes plus performantes Le programmatique permet d’automatiser les prises de décision et de gagner un temps considérable dans l’exécution des campagnes. Mais pour adresser des messages personnalisés et contextualisés, il devient indispensable d’y adjoindre les ressources du big data, tant la quantité de data à prendre en compte a récemment explosé. Comment combiner les ressources du programmatique et du big data ?
- 51.
- 52. 50 Workshop Cycle Data-driven Company Associerbig data et programmatique pour des campagnes plus performantes Synthèse de l’atelier du 13.12.2016
- 53. 51 51 PARTICIPANTS • TURN,Kamal Mouhcine, Sales Director South Europe • FIFTY-FIVE, Samboy Camara, Practice Leader : Tech, Insurance Utilities • FIFTY-FIVE, Salem Handoura, Consulting Manager ANIMATEURS PROGRAMME Le programmatique permet certes de gagner du temps. Mais pour que chaque campagne porte ses fruits, aller plus vite ne suffit pas : il faut aussi cibler avec un maximum de précision, se baser non plus sur des groupes définis par des caractéristiques globales, mais sur un croisement de toutes les informations associées à un consommateur potentiel : profil, historique des relations, localisation, actions récentes, etc. C’est tout l’enjeu de l’association du programmatique et du big data. Mais comment réussir à combiner ainsi agilité et précision dans la construction de ses campagnes ? • Faire converger les démarches programmatiques et les projets big data : quelles équipes, quelle organisation, quel timing ? • Comment faire dialoguer data scientists et opérationnels marketing ? • Le data-driven marketing est-il un objectif prioritaire ? Quelles stratégies pour le mettre en place ? • ORANGE Samira Amgroud, Communication Group Buyer • EUROP ASSISTANCE Olivier Baes, Head of Digital Data Innovation • AUCHAN Julien Cafede, Traffic Manager • UBISOFT Camille Duval, Responsable média digital • ANTALIS Aïcha Hellal, Marketing E-business Project Manager • LA FOURCHETTE Fiona Ongaro, Responsable Connaissance Client • BNP PARIBAS PERSONAL FINANCE Djamel Megharbi, Responsable du Centre de Compétence
- 54. 52 L’ESSOR DU PROGRAMMATIQUE Pour SamboyCamara (fifty-five), « il y a toujours eu du programmatique dans le digital. Le levier display, qui était jusque-là acheté avec des méthodes traditionnelles, est en train de devenir de plus en plus automatisé. Sur les marchés les plus avancés, 80 % des achats digitaux sont réalisés en programmatique… Qui dit pro- grammatique dit modes d’achats automati- sés et données permettant d’acheter intelligemment les bons profils. C’est là que se pose la question de la collecte, pour faire en sorte de disposer d’un réel avantage concurrentiel. Pour rappel, on distingue communément trois types de données : • Les données first party : certaines entreprises sont richement dotées, comme les opérateurs télécoms, alors que d’autres sont plus data poor, car elles n’ont pas de points de contact directs avec leurs clients. Cette donnée est rare, mais c’est incontestablement celle qui a le plus de valeur, car elle permettra de vous positionner avec le plus de singularité. • Les données second party : c’est la data issue de partenaires, comme des annonceurs qui disposent de jeux de données (échanges de données ou échanges financiers). • Les données third party : elles seront louées à des spécialistes de l’achat La personnalisation des campagnes marketing a franchi une nouvelle étape avec l’émergence des plateformes programmatiques. Celles-ci augmentent la réactivité des annonceurs en automatisant les prises de décision complexes, un gain de temps qui autorise à multiplier les niveaux de personnalisation, à faire 10, 100 ou 1 000 campagnes au lieu d’une. Mais comment réussir à combiner ainsi agilité et précision dans la construction de ses campagnes ? EN 2016 des annonceurs et agences utilisaient le programmatique pour leurs achats display online des entreprises avaient déjà réalisé ou conduisaient déjà un projet big data 67% 59%
- 55. 53 de données. Cesdata très étendues permettront de rechercher des signaux complémentaires afin d’enrichir la connaissance client. L’univers est totalement fragmenté, avec une multitude de devices, de systèmes d’exploitation, etc. Il convient donc de réconcilier l’utilisateur sous son identité unique. La maturité montre qu’on se dirige de plus en plus vers un marketing des segments, un marketing des audiences. La DMP a l‘ambition de réunir des données issues de sources variées pour les mettre en cohérence. » RÉUNIR AUTOUR DE LA TABLE TOUTES LES PARTIES PRENANTES Dès lors que l’on veut adjoindre au marketing programmatique les ressources du big data, la première difficulté consiste à faire converger les enjeux. Car, « si vous faites le compte des acteurs impliqués dans une campagne , observe Samboy Camara (fifty-five), on descend très rarement sous la barre des cinq interlocuteurs ! Or, aujourd’hui, la notion de temps réel devient une obligation. Le programmatique a justement vocation à simplifier la phase de gestion des campagnes. L’automatisation permet de gagner du temps pour éviter les points bloquants. Cela implique toutefois un réajustement organisationnel pour passer d’une approche patrimoniale de la donnée (data = stock) à une vision en termes de circulation (data = flux).» Fiona Ongaro (La Fourchette) confie ainsi avoir « recruté quelqu'un qui fait avant tout figure d’électron libre, c’est-à-dire qu’il n’est pas rattaché à un pôle Métier en particulier » mais reconnaît : « Nous avons encore du mal à identifier la bonne organisation. » Pour Kamal Mouhcine (Turn), il est important de créer ce rôle transverse notamment pour démontrer la valeur ajoutée des plateformes data pouvant préfigurer de l'automatisation. « Pour les organisations qui ont une taille critique, la DMP présente un réel intérêt. Encore faut-il parvenir à démontrer cet intérêt, d’où l’importance du rôle dévolu au CDO. Lors de la mise en place d’une DMP, il convient de commencer par démontrer des choses très simples. » Ce travail de démonstration est essentiel, d'autant qu'au final, « comme avec des tels projets [data], le ROI à court terme est difficilement lisible, il est bien difficile de prioriser » (Fiona Ongaro, La Fourchette). En retour, le big data est une opportunité d'ancrer dans l'opérationnel un réajustement organisationnel. Julien Cafede témoigne ainsi du cas d'Auchan. « Notre DMP nous permet notamment de créer et utiliser des segments des données dynamiques que nous pouvons ensuite plugger à nos plateformes partenaires. Aujourd’hui, les entités e-commerce, Drive, Direct, Proximité, etc. ont été regroupées sous une nouvelle entité : Auchan Retail ; il s’agit désormais de les faire communiquer plus étroitement et le big data semble être une bonne clé d’entrée. » « L’automatisation permet de gagner du temps pour éviter les points bloquants. » Samboy Camara, fifty-five
- 56. 54 Eymeric Chateau TURN La personnalisationdes campagnes marketing a franchi une nouvelle étape avec l’émergence des plateformes programmatiques. Ces plateformes augmentent en effet la réactivité des annonceurs en automatisant les prises de décision complexes, un gain de temps qui permet de multiplier les niveaux de personnalisation. La personnalisation des campagnes n’est cependant pas le seul facteur pour qu’elles portent leurs fruits. Il faut également cibler l’audience avec un maximum de précision. C’est tout l’enjeu de l’association du programmatique et du big data : réussir à combiner agilité et précision dans la construction des campagnes. L’enjeu consiste à avoir une approche unifiée, depuis la collecte jusqu’à l’exécution. Il faut veiller à ne pas multiplier les outils technologiques, car ce serait prendre le risque de s’exposer à un problème de communication entre tous ces outils, ce qui provoquerait des déperditions. AVIS D'EXPERT AVOIR UNE APPROCHE UNIFIÉE La réconciliation de données hétéroclites constitue sans conteste une priorité majeure pour tout annonceur souhaitant renforcer la personnalisation de ses campagnes. Chez La Fourchette, qui propose déjà la personnalisation dans les e-mails, l'ambition est bien « de disposer d'une meilleure vue à 360 degrés du client, en nous appuyant sur nos propres données. » Comme bien d'autres, « La Fourchette n'a pas forcément vocation à aller vers des partenaires pour les jeux de données. » Et bien que l'on entende nombre d'annon- ceurs s'avouer dépassés par les quantités colossales de données collectées, certains rencontrent dans les faits des problèmes de volumétrie sur leurs data 1st party. C'est par exemple le cas chez Auchan. Julien Cafede s'en explique. « Malgré un volume important de data, nous sommes confrontés à une problématique liée au
- 57. 55 volume de contactsadressables. Le premier frein est le taux de matching qui varie énormément entre nos partenaires. À titre d’exemple, Facebook retrouve entre 40 et 60 % des adresses que nous lui communiquons et parvient à toucher la moitié de ces utilisateurs. Pour Google, le taux et entre 20 et 40 % et la portée s’avère désastreuse. Un acteur comme Criteo nous offre la possibilité d’avoir un taux de matching très intéressant, mais, contrairement à Facebook ou Google, il ne dispose pas de réseau en propre et donc de nouvelles problématiques se créent. Conséquencedirectedelafaiblevolumétrie: dès que l’on souhaite toucher nos affini- taires, nous avons du mal à générer un volume conséquent de CA. L’une des solutions : se tourner vers des scénarii de look alike, et le seul acteur performant et pertinent dans ce domaine aujourd’hui, c’est Facebook… » Kamal Mouhcine (Turn) préconise donc « un gros travail en amont en termes de structuration de la first party data », avec pour objectif, la possibilité de« recourir à une plateforme unifiée, extrêmement intéressante en ceci qu’elle permet d’éviter les déperditions (…). Multiplier les outils technologiques, c’est prendre le risque de s’exposer à un problème de communication entre tous ces outils. Rares sont les technologies qui unifient complètement l’approche, depuis la collecte jusqu’à l’exécution. » UNE NOUVELLE DONNE STRATÉGIQUE Au-delà des choix technologiques, « ce qui fait la richesse des plateformes programmatiques, c'est l'exploitation des données propres » rappelle Kamal Mouhcine (Turn). Cette nouvelle donne apporte deux novations dans le pilotage de la stratégie marketing. Lapremièreconsisteà«délaisserl'approche en termes de volume, où l'objectif est de faire le maximum de conversions. Les indicateurs choisis doivent être les plus proches possible de votre équation économique, afin de rémunérer au mieux les bons partenaires. » (Samboy Camara, fifty-five) La deuxième novation découle de la première. Le rapport aux agences évolue. Dès lors, « le rôle des agences passe par le conseil. Celles-ci doivent être en capacité de réunir autour de la table toutes les parties prenantes. Sur la partie Média, l'agence de demain n'est pas une agence qui opère, mais une agence qui conseille. » En corollaire, l'annonceur doit veiller à ramener de la valeur vers lui, à conserver les « learnings » des campagnes ; car « le KPI principal en programmatique, c'est la vision du Marketing Director. » PILOTER LES CAMPAGNES EN TEMPS RÉEL AFFINER ET OPTIMISER LE CIBLAGE DES CAMPAGNES 75 % 66 % AUGMENTER LA PERFORMANCE DES CAMPAGNES 74 % 40 % 33 % 42 % 2016 2015 LES 3 AVANTAGES PRINCIPAUX DU PROGRAMMATIQUE CITÉS PAR LES UTILISATEURS (Plusieurs réponses possibles)
- 58. 56 Mike Bettan 55 La gestionet l’analyse des campagnes programmatiques imposent le traitement de volumes de données colossaux. Ces traitements varient selon les objectifs ou les KPI suivis, mais également selon les acteurs qui les effectuent. Les agences média ou trading desks indépendants ont pour but de combiner rentabilité et performance de l’achat média, c’est-à-dire acheter ou vendre un maximum d’espaces publicitaires au meilleur prix, tout en garantissant le ROI des campagnes en termes de couverture sur cible, d’engagement ou de recrutement. Pour cela, ils misent sur leur propre infrastructure technique (DSP compris), leurs algorithmes propriétaires émulés au machine learning, et capitalisent sur l’ensemble des données disponibles : historiques de performance, enchères, ciblages, attributs des audiences (device, géolocalisation, comportement). Ceci, en vue d’optimiser les campagnes selon les objectifs fixés : reach, volume de conversions, CPA... Côté conseil média, les traitements big data appliqués au programmatique portent généralement sur des sujets différents : il pourra s’agir de la réconciliation ou l’enrichissement de données (CRM onboarding, second-party data, etc.), de segmentation ou scoring de prospects et clients, d’analyses d’attribution... L’accès aux données dites “granulaires”, où chaque action d’exposition, de clic ou de conversion est répertoriée et qualifiée selon une temporalité, permet de recomposer les différents parcours des consommateurs. On pourra alors mieux allouer les investissements et optimiser la performance globale. Ces études nécessitent donc des manipulations de volumes de données conséquents, une infrastructure technique, et de l’expertise pour réussir à en sortir des enseignements stratégiques. Le mariage entre big data et programmatique (ou plus largement, campagnes digitales) est désormais une évidence, pour ne pas dire un pré-requis de pilotage. Associer big data et programmatique pour des campagnes performantes AVIS D'EXPERT Source Graphiques et chiffres : Baromètres EBG « Data Driven Entreprise » et « Programmatique Branding », chacun conduit auprès de 800 répondants, septembre et novembre 2016.
- 59. 57 CONCLUSION Chez Ubisoft, quiréalise ses campagnes digitales majoritairement en programmatique depuis fin 2015, Camille Duval a l'impression que « tout ce que l'on peut faire en programmatique est fait. » Mais comme le rappelle Samboy Camara (fifty-five), « nous ne sommes qu'au début du chemin : le programmatique va s’ouvrir progressivement à d’autres canaux et va prendre de nouvelles formes. Demain, le programmatique va concerner les achats en TV ou en radio. D’où l’importance de bien anticiper toutes ces perspectives nouvelles. » Pour l'heure, l'enjeu se résume, pour revenir à l'exemple d'Ubisoft, à unifier et à « mieux utiliser ses data ». Sans oublier, pour ceux qui en disposent, ses data offline qui peuvent être onboardées. Il existe sur ces sujets un goulot d'étranglement, car cette mise en ordre des données internes nécessite des ajustements organisationnels, une approche unifiée et une gouvernance idoine. Des sujets que l'on ne peut mener depuis sa tour d'ivoire, mais dont il convient au contraire de démontrer la valeur ajoutée à travers quelques cas choisis.
- 60. 58 « La datacomme point de départ » AUCHAN.FR JULIEN CAFEDE Traffic manager Entretien QUEL EST VOTRE PÉRIMÈTRE CHEZ AUCHAN.FR ? Je suis Traffic manager pour le site Auchan.fr, en charge de l’ensemble des leviers push marketing : Display, Retargeting, Social Adset Affiliation. Je m’occupe notamment du projet de « Médias Ciblés », qui consiste à utiliser nos data online et offline afin d’optimiser notre communication en termes de coût et de pertinence, mais aussi, de créer des scénarii de campagnes d’acquisitions beaucoup plus fins et personnalisés. QUELLES SONT VOS SOURCES DE DONNÉES ? Notre site faisant régulièrement partie du top 15 français en termes de trafic, nous récoltons d’importants volumes de data Online que nous complétons en acquisition par des données provenant de nos partenaires. J’ai aussi la chance de faire partie d’une entreprise acteur majeur de la distribution, et qui donc, possède beaucoup de data offline, avec une volonté d’accélérer sa mue omni-canal. QUELLE PART LE PROGRAMMATIQUE PREND-IL DANS VOTRE ACHAT MÉDIA ? Chez Auchan.fr, notre achat média s’effectue majoritairement en programmatique mais sans passer par les trading desks habituels. Nous l’effectuons en temps réel notamment via Facebook, Google et Criteo, dans un modèle de CPC, car nous souhaitons avant tout optimiser la rentabilité de nos campagnes. VOUS ÉVOQUIEZ EN ATELIER TRAVAILLER DE FAÇON RAPPROCHÉE AVEC CES 3 ACTEURS ? Nous avançons effectivement très bien avec eux trois sur l’activation des data. Avec l’exploitation des mécaniques de Custom Audiences (audience personnalisée), nous sommes en mesure
- 61. de préparer enamont des ciblages de population sur une thématique précise afin de les activer ensuite sur les réseaux. Par exemple, un segment affinitaire jardin nous permet, avec Criteo, de recibler les clients appétant au jardin online ou ayant acheté des produits s’y rattachant offline. Avec Facebook, nous pouvons également adresser les look alike de nos segments de clients. Via Google, plus particulièrement sur le search, nous sommes en mesure de pousser un message particulier ou d’augmenter le niveau d’enchère, auprès d’une population affinitaire de sorte à booster nos taux de clic et de transformation. ÊTES-VOUS SATISFAITS DE CES DISPOSITIFS ? Globalement très satisfait. Le réseau propriétaire, connecté et mobile de Facebook nous permet d’avoir un excellent taux de matching. Sur Criteo, même si le matching est aussi intéressant, la portée est plus faible mais nous générons tout de même un volume d’impressions très élevés sur nos cibles stratégiques. Dans le cas de Google, nous cherchons à nous concentrer sur leur force, notamment celle de créer des audiences sur la base de parcours sur site en exploitant les données de navigation. QUELS OUTILS UTILISEZ-VOUS POUR LA SEGMENTATION ? Nous avons une DMP qui nous sert à collecter et ordonner nos données first party, que l’on connecte ensuite via API aux plateformes de nos partenaires. Nous l’utilisons aussi onsite pour améliorer le parcours client couplé avec des outils de personnalisation. Cela permet d’afficher la bonne publicité au bon endroit tout en créant une cohérence entre l’acquisition en dehors du site et l’expérience sur site. QUELS SONT VOS PROCHAINS CHANTIERS ? Nous continuons d’avancer avec nos partenaires afin d’atteindre nos objectifs de visibilité et de rentabilité avec des stratégies marketing orientées clients dans une démarche data-driven. Dans ce cadre, nous prenons toujours la data comme point de départ. Une campagne, c’est avant tout une problématique marketing et un ciblage pertinent. Dans un second temps,on peut alors imaginer aller chercher du look alike ou bien croiser nos données avec des 2nd ou 3rd party, dès lors que l’on recherche plus de volume. Dans cette perspective, il est évident que Facebook excelle sur le modèle de Custom Audiences. Concernant Google, comme je vous l’expliquais, nous cherchons à conserver le très bon niveau de performance du search tout en poursuivant la personnalisation de nos messages par une exploitation optimisée des cookies. Le cas de Criteo est aussi intéressant que particulier. Nous ne les voyons plus comme un simple retargeter mais comme un véritable partenaire stratégique pour avancer sur de nombreux sujets, notamment de prospection ; avec Criteo, 30 % des produits achetés en retargeting n’ont jamais été vus par l’internaute. Ils ont su nous démontrer que leur algorithme est aussi pertinent pour la recommandation de produit et le ciblage d’internaute que pour le reciblage classique. ILS VOUS ACCOMPAGNENT AUSSI POUR FAIRE CONVERGER ON ET OFFLINE ? Nous cherchons effectivement à mettre en évidence les impacts du online sur le offline et inversement. Ces partenaires doivent à eux trois réunis couvrir 99 % du reach français ; ils pourraient donc nous permettre d’être beaucoup plus fins dans la mesure, l’attribution et in fine, l’optimisation et la rentabilité de nos campagnes. 59
- 62. 60 Mettre la datascience au service des métiers Le big data et les nouvelles technologies open source ont ouvert le champ des possibles de la data science, mais ils apportent leur lot de questions… Quels outils utiliser ? Comment enrichir ses compétences et rester à niveau ? Quel langage privilégier ? Quels algorithmes choisir ? Comment partager ses résultats ?
- 63.
- 64. 62 Workshop Cycle Data-Driven Company Mettrela data science au service des métiers Synthèse de l’atelier du 17.01.2017
- 65. 63 PARTICIPANTS • IBM, LaurentSergueenkoff, Big Data Sales Team Leader • IBM, Jacques Milman, Big Data Executive Architect ANIMATEURS PROGRAMME Cet atelier réservé à 25 décideurs a permis de croiser les regards entre profils data et métiers pour imaginer une data science qui permette de : • construire plus facilement des solutions pertinentes pour les métiers • rendre simple l'exploitation de tout type de données • permettre d'accélérer les cycles de développement et l'industrialisation des projets • favoriser la co-création / la co-innovation • LA POSTE Géraud Felgines, Directeur Marketing Particuliers et Professionnels Benoît De Corn, Directeur Innovations et Stratégie Télécom Gaëlle Bonnefoux, Responsable Études, Performance et Pilotage Stratégique • IDBUS Anthony Delmeire, Responsable BI • MALAKOFF MÉDÉRIC Nicolas Baron, Directeur de Projets - Direction du Plan de Transformation • EUROP ASSISTANCE Olivier Baes, Head of Digital Data Innovation • CRM SERVICES Anne-Sophie D’anthouard, Product Owner Projets Clients • CAISSE DES DÉPÔTS Clément Carrier, Data Scientist • MEILLEURTAUX.COM Yannick Busson, Responsable datamining • CRÉDIT AGRICOLE SA Claire Bussac, Direction du Développement et de l'innovation RH Sébastien Dulys, Responsable du pôle Big Data et CRM • MÉTEO FRANCE Hugues Berthelot, Chargé d'études • SOCIÉTÉ GÉNÉRALE Laurence Ricaud, Responsable Marketing Études • AIR FRANCE KLM Francine Quentel, Director IMO Sales, Data BI • MOËT HENNESSY Amine Mekouar, Data Manager • M6 Karim Louedec, Head of Data Strategy / Chief Data Scientist • CHANEL PARFUMS BEAUTÉ Xavier Le Roy, Études Internationales - Département Marketing Research and Consumer Insight • CHANEL Benoît Rigaut, Responsable internet digital corporate • BNP PARIBAS Cédric Le Merlus, Responsable Business Intelligence • PMU Christelle Jason, Responsable Datamining et Sponsor Data du projet Big Data • BARCLAYS BANK PLC Pierre-Yves Hemon, Head of Digital Channel development • GROUPE ERAM Julien Haillot, Digital Project Manager • SYNGENTA Vincent Godet, Digital Project Manager • CABINET HOCHE Régis Carral, Avocat Associé • FIFTY FIVE Romain Warlop, Data Scientist Lead Céline Craipeau, Senior Data Analyst • SPECIALCHEM Aldric Tourres, Exec. VP Head of Sales Marketing • TF1 Philippe Toublant, Directeur Adjoint Data • BOURSORAMA Aurélie Rossignol, Responsable Datamining
- 66. 64 y a dix-huitou vingt-quatre mois environ, nous avons clairement ressenti le besoin de monter en compétences sur la partie big data, de par la nécessité de nous rapprocher des besoins métiers du pôle Commercial. » Pierre-Yves Hémon, (Barclays Pank Plc), résume en ces termes. « Justement, la mission du data scientist ne se rapporte pas exclusivement à la technique… Il doit être en mesure de réaliser le trait d’union entre deux mondes : c’est un marketeur qui sait faire des statistiques. » TROUVER LES BONS PROFILS… Beaucoup partagent le constat de Francine Quentel (Air France KLM). « Il s’avère difficile de recruter ces profils » doté d’une double sensibilité. Pour Aurélie Rossignol (Boursorama), un gisement de talents existe déjà dans les entreprises. « Selon moi, le data scientist détient une brique technique plus avancée que le data miner. Il est possible de faire montercedernierencompétences,puisque la data science est un prolongement du data mining. Les racines sont communes. » D’où que les talents proviennent, il s’agit de les alimenter au long cours en missions intéressantes et de les doter des outils pour le faire. Chez M6, témoigne Karim Louedec, « le data lake est là pour que les data scientists puissent s’exprimer pleinement. LE DATA SCIENTIST, UN STATISTICIEN QUI S’EST MIS À LA DATA ? Christelle Jason (PMU) pose la question. « Data scientist, est-ce réellement un nouveau métier ? Un data scientist n’est- il pas simplement un statisticien qui se serait fait uberisé ? Au-delà de la richesse technique, la nouveauté ne saute pas aux yeux… » Selon Clément Carrier (Caisse des Dépôts), « un data scientist est une personne qui a une formation de type ingénieur en mathématiques ou en informatique. Un data miner a, quant à lui, bénéficié d’une formation moins scientifique. Afin de passer du data mining à la data science, il convient d’avoir un bagage mathématique suffisant. Mon objectif, c’est que le métier exprime clairement ses problématiques. Ensuite, il s’agit pour nous de voir si on peut répondre à ces besoins grâce à la manipulation de la donnée. Il nous faut donc être proches des métiers, mais aussi proches de l’IT. » Ainsi, chez Air France KLM, le département IMO Sales, Data BI, « positionné côté métiers », « intègre dorénavant des data scientists dans [ses] équipes. » Sa directrice Francine Quentel s’en explique. « Jusqu’à il y a peu, nous n’avions besoin que de business analysts situés sur de la donnée classique, ou structurée. Puis, il
- 67. 65 Certes, il représenteun investissement lourd par rapport à une DMP, mais c’est indispensable. Les effets apparaissent déjà pour le programme data d’M6, avec par exemple le déploiement de nouveaux dispositifs publicitaires (qu’il aurait été impossible à mettre en place avec une simple DMP), ou un nouveau module de recommandation de programmes en replay… » … ET LA BONNE POSITION Trait d’union entre deux mondes, où placer le data scientist dans l’organisation ? Aurélie Rossignol (Boursorama) illustre ce dilemme. « Des projets data ont été menés par les équipes BI, à travers des PoCs transverses sur différents sujets : détection d’alertes sur le SI, lutte contre la fraude, thématiques marketing… Ensuite, nous sommes passés en mode projet, puis à la phase d’industrialisation. Aujourd’hui, nous recherchons des ressources supplé- mentaires : architectes et data scientists. Faudra-t-il placer ces profils au métier ou bien à l’IT ? » Car « l’enjeu, rappelle Xavier Le Roy (Chanel Parfums Beauté), consiste à connaître toujours mieux le marché au sein duquel nous évoluons, d’y voir toujours plus clair. Ces enjeux concernent à la fois le marketing et l’aspect industriel. Recouper les données permet d’apporter des pistes de réponses. » On l’aura compris, ce nécessaire recoupement implique de placer le data scientist dans un environnement décloisonné. D’où l’avertissement de Philippe Toublant (TF1). « Un data scientist doit disposer d’un espace de créativité au sein duquel il peut s’exprimer avec une certaine liberté. Le pire écueil serait de placer le data scientist au sein d’un environnement cloisonné. » FACE AU DÉFI DU PARTAGE, LES OUTILS… Partant du principe qu’une « équipe data doit rassembler trois niveaux de profils : des experts de la data marketing, des mathématiciens branchés au SI et des informaticiens », Philippe Toublant (TF1) estime que « la toute première étape pour briser les silos, c’est de mettre en place un data lake. » Il le décrit en effet comme « un espace où vont se croiser toutes les données, qu’elles soient internes ou externes » et prévient qu’ « en amont de chaque projet, il s’agit de bien s’assurer que, dans les faits, la donnée A pourra bel et bien être croisée avec la donnée B. » Céline Carpeau (fifty-five), « recommande en effet de mettre en place un data lake À QUI RAPPORTE VOTRE RESPONSABLE DE LA DATA ? À la DSI À la Direction du Digital Autre À la Direction Générale À la Direction Marketing Ne se prononcent pas 47 % 20 % 10 % 8 % 9 % 6 %
- 68. en amont detout projet Data Management Platform. » Car « un data lake permettra de nourrir la DMP de manière très pertinente. » LA GOUVERNANCE… Pour créer ce décloisonnement essentiel au data scientist, aux outils devront se succéder la mise en place de règles d’accès à la donnée à la fois claires, sûres et facilitantes. Chez PMU, rapporte Christelle Jason, « la plus grande problématique qui se pose à nous concerne la question de la gouvernance… Tout le monde a son mot à dire sur les données : le marketing, la finance, l’informatique, etc. Il convient donc de mettre en place une gouvernance efficace, tout en prenant en compte la question de la montée en compétences des métiers. » Tout comme Francine Quentel (Air France KLM), de nombreux décideurs de grands groupes plaident pour la création d’un poste de Chief Data Officer, qui « serait un vrai plus pour tendre vers une vision réellement data-centric. On a tendance à craindre la décentralisation de la donnée, car on peut y voir un risque de duplication des data. Sans CDO, la gouvernance restera toujours assez bancale… » Avec ou sans CDO, Philippe Toublant (TF1) insiste sur la nécessité de placer l’équipe data « le plus haut possible dans l’organisation afin de pouvoir intervenir légitimement dans les différents domaines de façon transversale. C’est ce positionnement nouveau qui a permis de lancer réellement de grands projets. » Auparavant, les différentes initiatives venaient buter sur le fait que les données étaient disséminées dans chacune des filiales, avec un phénomène de silotage. L’enjeu du rattachement de l’équipe data à un haut niveau hiérarchique a donc permis de « proposer un usage véritablement partagé de la donnée. » ET DE NOUVEAUX MODES DE FONCTIONNEMENT Reste à mettre en mouvement les outils et la gouvernance. C’est le test learn et la culture de l’exploration qui doit être encouragée. « En outre, poursuit Philippe Toublant (TF1), il ne faut pas avoir peur de ne pas réussir. Acceptons le fait que certains pans du projet vont échouer, soit parce qu’on ne dispose pas de la donnée nécessaire, soit parce que le modèle est trop complexe… » Céline Carpeau (fifty-five) prolonge l’obser- vation. « La phase d’itération se révèle absolument indispensable. Un travail d’aller-retour doit être mené entre le marketing et l’exploration data. Ces phases peuvent notamment permettre de découvrir de nouveaux enjeux inattendus, d’adresser des KPIs différents… » 90 % des grandes entreprises mondiales devraient avoir nommé un Chief Data Officer d’ici 20192 En 2015, 45%en avaient déjà nommé un3 2. Source : Gartner 3. Source : Forrester
- 69. 67 Enfin, si datascientists et utilisateurs métiers doivent avancer ensemble, il convient qu’ils soient alignés sur les bons KPIs. « Tout passe par les KPIs, juge Karim Louedec (M6), qui permettent de valider ou non le fait que le modèle choisi soit bon. Les data scientists partent du principe que ce qui s’est fait dans le passé arrivera de nouveau dans le futur. Par exemple, sur le module de recommandation, avant même de lancer le projet, nous tenons à définir clairement les KPIs que nous suivrons et qui détermineront la réussite du projet. » EMBARQUER LE MÉTIER Les data scientists ont certes besoin de s’exprimer. Il ne s’agirait pas d’oublier, pour reprendre les termes de Christelle Jason (PMU), de « [prendre] en compte la question de la montée en compétences des métiers ». Chez Boursorama aussi, « au quotidien, l’enjeu consiste également à embarquer les métiers sur les sujets data. » Karim Louedec (M6) partage une piste. « Pour le moment, le data lake et les data scientists ont pour ambition principale de montrer la donnée aux métiers. Nous réunissons sur la plateforme 6Play environ 14 millions d’inscrits. Qui sont-ils ? Comment les faire revenir un peu plus souvent ? La première étape consiste donc à mettre à disposition des dashboards. » Benoît Rigaut (Chanel) observe lui aussi que « la capacité à prendre des décisions orientées sur la data est devenu un enjeu majeur. Il s’agit d’unlocker la data par la data visualisation. Aujourd’hui, les outils avancés de data visualisation permettent d’aller bien plus loin qu’un dashboard classique. » QUELLES COMPÉTENCES MANQUENT LE PLUS DANS VOTRE ENTREPRISE POUR MENER À BIEN VOS PROJETS LIÉS À LA DATA ? (Plusieurs réponses possibles) SPÉCIALISTE DATA MANAGEMENT SPÉCIALISTE DATA SCIENCE SPÉCIALISTE BIG DATA SPÉCIALISTE DATA VISUALIZATION 38 % 34 % 31 % 26 %
- 70. 68 Cécile Carrion IBM France Parnature, la data science est au service des métiers puisque sa finalité même est de leur apporter de la valeur : soit en améliorant des processus existants, en vue d’approfondir la connaissance client, développer la maintenance prédictive, détecter la fraude par exemple, soit en permettant l’innovation, avec à la clé le développement de nouveaux produits, services voire business models. La bonne collaboration entre les métiers et les data scientists est un des facteurs déterminants pour assurer le succès d’un projet de data science. Elle permet de : • faire émerger les meilleurs cas d’usage, ceux qui représentent réellement un enjeu pour l’entreprise ; • obtenir l’adhésion du métier à la démarche scientifique, et ainsi éviter la perception de boîte noire ; • obtenir une validation – indispensable – des métiers sur la faisabilité des leviers identifiés ; • penser très en amont à l’industrialisation des modèles, sous peine de voir tous les efforts engagés rester au stade du bel exercice de spécialiste. Mettre la collaboration au cœur des projets de data science ouvre à plus de cas d’utilisation et donne davantage de légitimité aux initiatives. L’émergence de structures transverses et de plateformes de données collaboratives va permettre de mettre la data science au service de tous les métiers, y compris ceux dont la maturité est aujourd’hui moindre comme les Ressources Humaines ou les Services Financiers. Mettre la data science au service des métiers : L’importance de la collaboration AVIS D'EXPERT
- 71. 69 CONCLUSION Géraud Feignes (LaPoste) rappelle la finalité de mettre la data science au service des métiers. « La data nous sert notamment à développer de nouveaux services. Je pense par exemple à tout ce qui se rapporte aux interventions de proximité (…). Le travail sur la data contribue à identifier des modèles économiques en rupture. » L’heure est à la réconciliation. « Il est du devoir du data scientist d’aller régulièrement regarder ce qu’il se passe à l’extérieur. » Ce qui veut dire, s’ouvrir aux autres métiers, mais aussi, comme l’entend ici Philippe Toublant (TF1), « à l’étranger, ou dans d’autres secteurs d’activité. » De l’autre côté, l’ensemble de l’organisation est confrontée au défi de la data : les outils, la gouvernance, mais aussi l’état d’esprit de tout un chacun doivent chercher à évoluer. L’heure est donc aussi à la data-alphabétisation1 . 1. Voir également la conférence EBG du 4 juillet 2017 « Data literacy ou data-alphabétisation »
- 72. « Sortir deson rôle de data scientist » KIABI ÉLISABETH ZEHNDER Data Scientist Elisabeth Zehnder insiste sur l’importance de réunir compétences analytiques et créatives pour donner un nouveau souffle au marketing. Elle revient notamment sur le Big Data Challenge, conduit avec l’université de Lille 1. Entretien COMMENT EN ÊTES-VOUS VENUS À MOBILISER DES TECHNIQUES D’ANALYSE PRÉDICTIVE ? Dans le cadre de sa stratégie cross-canal, Kiabi avait mis en place un référentiel clients unique. Rapidement, nous avons voulu en savoir plus sur nos clients. Il nous fallait donc des technologies pour lier l’ensemble de nos données, désiloter les univers et tout remettre au même endroit. D’où le lancement en 2014 d’un projet Big Data Connaissance Clients, dont je suis aujourd’hui en charge. COMMENT CE PROJET CONTRIBUE- T-IL À LA DÉMARCHE MARKETING ? Le projet s’est bâti autour de deux grands objectifs. Le premier consistait à mettre la donnée à disposition du pilotage et des actions marketing, ce qui passe notamment par la data visualization. Le second objectif portait sur la personnalisation de la relation clients : comment s’adresser au client de façon plus précise, plus ciblée, en fonction de ses goûts et de ses envies. Ces questions nous ont amenés à mobiliser des techniques statistiques de scoring, d’algorithmie et d’analyse prédictive. CETTE DÉMARCHE SE CONSTRUIT À PLUSIEURS… Notre roadmap, établie en 2014, a été partagée à la fois avec la DSI et le Marketing pour créer du liant et pour que les technologies correspondent bien aux attentes. L’objet du projet, c’est aussi le passage à l’échelle. Il ne s’agissait pas de développer un système RD à part mais bien d’intégrer l’ensemble des solutions au SI Kiabi. COMMENT DÉCRIRIEZ-VOUS VOTRE RÔLE PAR RAPPORT À CELUI DES ÉQUIPES MARKETING ? Des flux de données viennent désormais alimenter notre cluster Hadoop, ce qui nous permet de faire des rapprochements intéressants. 70
- 73. 71 Néanmoins nous nesommes pas aujourd’hui en capacité d’explorer la donnée. Dans la littérature, on parle d’exploration de la donnée mais cela n’existe pas concrètement dans les entreprises : personne ne paie quelqu’un à explorer de la donnée sans en attendre une application précise. Le premier défi, pour nous analystes, c’est donc de faire preuve de créativité, explorer nos données, mais différemment, avec des perspectives d’applications marketing nouvelles. La second défi, c’est de s’élargir au niveau de l’écosystème mobile et data. Nous sommes basés à Lille ; des compétences de statisticiens et des startups innovantes nous entourent. À nous de nous ouvrir sur ce monde. D’OÙ L’IDÉE DE VOTRE BIG DATA CHALLENGE ? En effet. Quand j’ai rencontré la direction du Master SIAD de Lille 1, nous avions la même envie de faire avancer nos connaissances sur les technologies big data. Nous avons décidé d’un partenariat pour faire travailler leurs étudiants data scientists avec nos responsables métiers Kiabi. Cela nous a amené à travailler sur des éléments plus exploratoires mais susceptibles d’apporter des éléments de réponse et une nouvelle vision des choses. Ce Big Data Challenge s’est déroulé de janvier à avril 2016. Six équipes ont été formées, chacune avec 4 data scientists et 2 experts métier Kiabi. PENSEZ-VOUS QU’IL Y AIT UNE OPPOSITION ENTRE MAD MEN ET MATH MEN, PROFILS ANALYTIQUES VS CRÉATIFS ? Dans les six équipes, certains marketeurs étaient dotés d’une bonne sensibilité à la data – notamment s’ils travaillaient sur le géomarketing. D’autres étaient davantage créatifs. Le point fort qui nous permet d’avancer, c’est précisément notre capacité à relier data et créativité pour réinventer l’expérience client. AVEZ-VOUS UN EXEMPLE CHEZ KIABI D’INITIATIVE MARKETING CRÉATIVE ARRIMÉE À LA DATA ? Une collaboratrice a notamment eu l’idée de relier Net Promoter Score (NPS) et comportement du client. Des clients sont insatisfaits de l’enseigne pour telle ou telle raison : qui sont-ils ? Beaucoup de questions corolaires s’ensuivent. Est-ce qu’une mauvaise note donnée par un client fait qu’il pense à déserter l’enseigne ? Pour un client fidèle, une action commerciale ou marketing peut suffire à la rétention, mais pour un autre ? Est-ce que j’ai réussi à le retenir, ou juste à valider son NPS ? On peut aller plus loin dans ce type d’analyse : et s’il était possible de prédire les comportements d’achat d’un client non satisfait ? DES ACTIONS MARKETING SONT-ELLES NÉES À PARTIR DE CES OBSERVATIONS ? C’était bien l’objectif du Big Data Challenge. Par manque de temps, ou des problématiques complexes, certaines équipes ne sont pas allées jusqu’au déploiement des actions. Mais les gagnants du challenge sont les équipes qui sont parvenues à sortir de leur rôle de Data Scientist et à préconiser des actions. L’UN DES ENJEUX ÉTAIT DE PRODUIRE DES DONNÉES EXPLOITABLES PAR LE MARKETING. À CE TITRE VOUS AVEZ DÛ TRAVAILLER SUR LA RESTITUTION ? Nous n’avons pas eu l’occasion d’aller très loin sur le sujet de la data visualization. En revanche, un des projets gagnants était celui de clusterisation des magasins ; il consistait à classer les magasins en fonction du profil des clients. Si les clients d’un point de vente présentent des profils similaires, cela nous donne une indication sur la manière de communiquer en magasin. C’était un projet abouti, avec prévision du ROI. 71
- 74. 72 Internalisation de l'achat média: une tendance de fond ? Dans le milieu du marketing digital où la moindre inflexion du marché est observée à la loupe, on parle encore assez peu de l'internalisation de l'achat média. Beaucoup d'annonceurs ont pourtant franchi le pas, vers une internalisation totale ou partielle. Épiphénomène, tendance de fond ou perspective incontournable ?
- 75.
- 76. 74 Workshop Cycle Data-Driven Company Internalisationde l'achat média : une tendance de fond ? Synthèse de la table ronde du 17.03.2017
- 77. 75 75 • FIFTY-FIVE,Pierre Harand, Directeur Général, France ANIMATEUR PROGRAMME L’adage s’applique à tous les secteurs : la donnée est devenue le nouvel or noir. Dans ce contexte, doit-on continuer à confier ses data les plus précieuses à une agence pour effectuer ses achats média ? Passage en revue de l'intérêt et des limites d’une internalisation de l’achat media : • Gérer en interne ses données les plus précieuses : quelle gouvernance mettre en place ? • Internalisation totale vs Intégration de technologies externes : où placer le curseur ? • Repenser la collaboration avec les agences média : vers une relation de conseil ? INTERVENANTS • AIR FRANCE Julien Lechat, Director e-Acquisitions • MEETIC Roxane Biet, Responsable Acquisition Online Southern Europe • WARNER BROS Simon Vivien, Directeur Exécutif Data, Media et Digital
- 78. 76 DIVERSES MOTIVATIONS À L’INTERNALISATION SimonVivien, WARNER BROS «Dansnotresecteurd’activité,quiestceluidu divertissement, la data doit impérativement représenter le point de départ. La situation d’hyper-choix de contenus nécessite en effet d’identifier des petites traces pour proposer la bonne offre à la bonne personne. Et la première valeur ajoutée de la data, c’est la mesure entre autres de l’efficacité media. Nous avons choisi un modèle hybride à la fois sur le online et le offline, avec un gros focus sur l’outil. Le cerveau, c’est la stratégie ; le cœur, c’est la data, et les muscles ont été pour partie internalisés. » Julien Lechat, AIR FRANCE « Il y a quatre ans, nous avons choisi d’internaliser l’ensemble de l’achat média display, puis plus récemment l’achat média sur les réseaux sociaux. Auparavant, une centaine de pays géraient leur achat média directement. Nous avons eu la volonté de centraliser l’achat média et de l’industrialiser, car il était impossible pour nous de gérer en central tous ces écosystèmes locaux. Le Real Time Bidding ouvre la voie à une approche plus industrielle, mais aussi à davantage de réactivité. Puisque l’internalisation supprime les intermédiaires, nous pouvons ainsi être plus réactifs dans nos actions. » Par Pierre Harand, fifty-five L’internalisation de l’achat média est un sujet fort. Beaucoup d’annonceurs ont franchi le pas, beaucoup d’analystes y voient une tendance de fond, mais, paradoxalement, l’internalisation est assez peu questionnée… Historiquement, les pure players et les e-commerçants ont évidemment été les premiers acteurs à se lancer, puis, au fur et à mesure, de plus en plus d’acteurs traditionnels internalisent leur achat média. Pour rappel, l’internalisation peut être totale ou bien partielle. On distingue trois grands éléments à internaliser : 1/ L’opération des campagnes : l’exécution, la gestion des enchères… 2/ Le pilotage : la définition d’une stratégie d’enchères, l’allocation des budgets, la mesure de la performance, l’attribution, le reporting, la supervision… 3/ Les contrats d’outils : dans le modèle traditionnel, bien souvent, les données collectées par les outils n’appartiennent pas aux annonceurs. Les marketeurs utilisent en moyenne 7 outils différents pour mesurer la performance marketing
- 79. 77 Roxane Biet, MEETIC «L’internalisation fait partie intégrante de l’ADNdeMeetic.C’estunvraipilierhistorique de notre modèle. Aujourd’hui, tous les leviers d’acquisition online sont internalisés : le search, le social media, le display… On estime ainsi que nous sommes les mieux placés pour piloter la rentabilité de nos campagnes, avec pour maîtres-mots : réactivité, transparence et agilité. » D’INDISPENSABLES AJUSTEMENTS RH Roxane Biet, MEETIC « L’enjeu consiste à créer les conditions d’une dynamique de groupe, et ce à plusieurs niveaux. En central, nous opérons toutes les campagnes de search et Facebook avec un effectif important, ce qui permet une bonne émulation. En local, nous sommes organisés en trois principaux pôles qui se partagent des zones géographiques : Royaume-Uni, Allemagne et France. Les ressources ne sont pas isolées, il y a une vraie capacité à échanger sur les problé- matiques. Il est important que les équipes aient une première expérience en agence ou au sein d’une plateforme. Le fait d’arriver chez Meetic représente alors une belle évolution pour ces collaborateurs, car ils peuvent voir l’impact de leurs actions en interne de manière très granulaire. Les leviers à gérer peuvent être multiples : partenariats, display... La gestion des campagnes chez Meetic est globalement très riche. » Julien Lechat, AIR FRANCE « L'idée consiste à faire un mix entre des compétences internes et des compétences externes. Pendant une période assez longue - environ un an -, nous avons ainsi travaillé avec des équipes mixtes : internes et membres du media trader de l’époque. Nous avons également recours à des consultants extérieurs qui peuvent effectuer un audit de notre trading desk pour voir quels points sont améliorables. Au final, il est important d’avoir les muscles en interne pour être réactifs, mais tout ce qui peut ensuite venir de l’externe est intéressant. Il ne faut pas s’enfermer, mais rester toujours à l’écoute pour accueillir des approches nouvelles et des outils nouveaux. Donc, la réactivité acquise en interne doit être combinée à de l’intelligence externe. Il y a une vraie difficulté, notamment sur le display, à évaluer l’incrémentalité de la performance. En cela, l’internalisation de l’achat média est un moyen d’y voir plus clair. Globalement, l’internalisation facilite la prise de conscience sur l’incrémentalité de certaines campagnes. En France, Air France réunit environ 60 000 collaborateurs, et il y a beaucoup de mobilité interne. Les gens restent en général deux ou trois ans sur un poste avant d’évoluer. »
- 80. 78 bien. Les annonceursont une grande responsabilité pour avancer sur ces sujets et être davantage dans le contrôle de la valeur créée. Les outils sont principalement basés sur les services qu’offrent certaines des plateformes que l’on utilise, avec des dashboards custom qui évoluent au sein des écosystèmes de vie. Une data doit être visible pour vivre et, pour cela, il ne faut pas attendre que les gens aillent la voir. » Julien Lechat, AIR FRANCE « La mesure de la performance au grain le plus fin est la clef. Notre trading desk travaille sur le DSP AppNexus et nous essayons de tirer le bénéfice maximal des capacités de reporting qui peuvent exister : visibilité des bannières, pacing, capping, etc. La meilleure façon d’identifier la performance réelle d’une campagne, c’est clairement l’A/B Testing permanent. Il s’agit d’essayer d’aller toujours plus loin dans l’analyse des résultats. Nous travaillons sur un nouveau modèle d’attribution afin de mesurer plus finement les impacts de chacune des bannières. Il est nécessaire d’aller vers des indicateurs qui soient plus subtils qu’une vue ou un clic. » Roxane Biet, MEETIC « Nous avons développé notre propre algorithme. En effet, puisque chez Meetic l’inscription est gratuite, le pilotage en fonction de l’abonné à un instant T n’était pas forcément pertinent. Il a fallu développer un algorithme qui projette un revenu par cohorte d’inscrits sur une durée de cinq ans. Cet outil nous offre ainsi la possibilité de Simon Vivien, WARNER BROS « À mon arrivée, la première action a consisté à convaincre les RH de recruter un data scientist. Ce sujet devient, in fine, un véritable sujet de transformation digitale de l’ensemble de l’entreprise. Cela a pris du temps et il a fallu choisir nos batailles... L’enjeu a consisté à créer les conditions de la transversalité, de la pollinisation entre les différents métiers. Il a fallu commencer par les recrutements liés à la data, avant de basculer vers des modèles qui nous ont permis de demander très tôt un modèle hybride aux nouvelles agences. Nous avons par exemple voulu que les incentives des agences off et on puissent mieux profiter aux collaborateurs rattachés à ces agences mais travaillant pour nous. » VERS UNE MEILLEURE MESURE DE LA PERFORMANCE Simon Vivien, WARNER BROS « La mesure de la performance représente le grand sujet. Aujourd’hui l’écosystème, notamment sur le trading online, est marqué par une certaine opacité sur la façon dont sont traitées les opérations d’enchères… La gestion de la fréquence et du reach représentent des éléments essentiels, et c’est pour cela que nous avons pris la data pour point de départ. Nous pouvons avoir accès jusqu’aux logs individuels des enchères pour vérifier que tout se passe 66 % des marketeurs pensent qu’il est désormais plus facile de prouver l’impact du marketing…
- 81. 79 Julien Lechat, AIRFRANCE « Nous avons une culture de marque forte avec un impératif de cohérence. Les visuels online et offline sont réalisés par une agence créa unique afin de garantir une bonne homogénéité, et ce à l’échelle mondiale. Pour autant, sur le digital et notamment sur certains canaux comme les médias sociaux, il est nécessaire d’avoir une approche plus spécifique : soit l’on passe par d’autres agences spécialisées sur le social media, soit on se permet un soupçon de créas internes. » Simon Vivien, WARNER BROS « Dans notre secteur, le produit c’est le contenu. Le gros sujet, pour nous, se rapporte à l’adaptation du contenu, qui représente un levier de performance fort. Il est capital de savoir faire évoluer les formats en fonction des différents supports. Or, le marché n’est pas forcément prêt à avoir cette vision sur plusieurs médias. Peu d’acteurs sont par exemple capables de fournir des solutions dynamiques de déclinaison de formats notamment vidéo. Le défi qui est le nôtre sur ce virage comme les autres se définit en termes d’avantage concurrentiel : il est nécessaire de prendre la bonne vague. La notion de réactivité ne concerne pas uniquement la conduite des campagnes, mais également la projection sur les six prochains mois. » piloter l’ensemble de nos campagnes à la rentabilité. Toutes les lignes de campagnes que nous gérons sont donc rentables, et on peut le démontrer grâce à l’outil. Il est capital de créer les conditions d’un tracking très fin, car c’est grâce à la granularité que l’on sait qu’une campagne est rentable ou ne l’est pas. Dans ce contexte, nous nous laissons tout de même la liberté de nous challenger par rapport à l’externe. L’outil nous permet de voir si nous sommes aussi performants que peut l’être un partenaire externe. L’internalisation n’est pas une fin en soi, ce sont les résultats qui la justifient ! » LE NOUVEAU RÔLE DES AGENCES CRÉA Roxane Biet, MEETIC « Nous recourons à une agence créa pour les campagnes offline (Love your imperfections). Concernant le online, nous développons les créas en interne ; elles ne sont pas nécessairement construites sur les mêmes modèles qu’en offline, pour des raisons de performance. En effet, ces créas sont plus directes qu’en offline. Ce sont les taux de transformation qui nous montrent la voie. Il faut donc procéder à un A/B Testing permanent, avec un échange régulier avec les pôles britanniques ou allemands. » … Mais seuls 27 % des marketeurs se considèrent efficaces pour démontrer la valeur des efforts marketing en interne
- 82. 80 au nom detous les pays d’Europe. Notre voix est plus forte et moins fragmentée. En parallèle, notre présence en local permet de parler à des partenaires ou à des régies plus locales pour ne pas passer à côté des opportunités qui peuvent se présenter. » DIVERS MOUVEMENTS D’INTERNALISATION, POUR QUELS BILANS ? Roxane Biet, MEETIC « Nous sommes très satisfaits de cette manière d'opérer, notre outil nous fournissant des résultats en temps réel sur la qualité de nos campagnes. La sanction est directe : si on ne va pas dans le bon sens, on s'en rend compte tout de suite. Il s'agit donc d'une remise en question permanente de nos actions. Il faut se challenger chaque jour pour maintenir un bon niveau. » Julien Lechat, AIR FRANCE « Depuis quatre ans que nous avons internalisé le trading desk programmatique, nous avons doublé l'investissement en RTB. Sur les médias sociaux, l'internalisation nous a permis de faire davantage de campagnes, car nous avons gagné en réactivité. Bien sûr, nous prévoyons des évolutions sur les outils, avec par exemple la mise en place d'une Data Management Platform pour compléter notre dispositif. » APPROFONDIR LE LIEN AVEC RÉGIES ET FOURNISSEURS Simon Vivien, WARNER BROS « En général, il n’est pas difficile de s’enten- dre avec les régies quand on dépense beaucoup d’argent ! Pour les annonceurs de taille standard ou petite, le pouvoir de la marque ou la capacité à créer ou piloter des nouvelles solutions en collaboration avec les régies ou fournisseurs de technologies peuvent permettre de rétablir un équilibre. » Julien Lechat, AIR FRANCE « Pour un DSP comme AppNexus, il y a un intérêt à avoir un contact direct avec un annonceur, sans être intermédié par un trading desk. Il y a une volonté commune d’approfondir la relation. Le rapport est différent avec des acteurs comme Facebook, qui n’est pas uniquement un partenaire technologique. Globalement, l’internalisation permet une compréhension plus fine et donc une façon plus subtile d’élaborer les stratégies. » Roxane Biet, MEETIC « La manière dont nous sommes structurés facilite les choses. Par exemple, la centralisation fait en sorte qu’une seule personne s’adresse à Facebook ou à Google
- 83. 81 UNE TENDANCE PRÊTEÀ S’ÉTENDRE ? Julien Lechat, AIR FRANCE Pour que l'internalisation soit réalisable, il faut tout de même atteindre une certaine taille critique. Il faut aussi savoir prioriser les pans à internaliser, en fonction de vos moyens. Simon Vivien, WARNER BROS L'internalisation est plus qu'une tendance de fond, c'est une réalité qui s'impose à tous. Beaucoup de secteurs vont être touchés par le phénomène. Au-delà de l'achat média pur et dur, des outils de trade marketing commencent eux aussi à être disruptés. L’internalisation du pilotage au minimum est une tendance de fond pas seulement pour le média, mais aussi pour le business au global. Roxane Biet, MEETIC C'est incontestablement une tendance de fond, mais je ne suis pas certaine qu'elle concerne tous les acteurs. Cela dépend du niveau de maturité. Si c'est pour investir ponctuellement sur un levier, il n'est pas pertinent de mettre en place une structure assez lourde. Simon Vivien, WARNER BROS « Nous sommes très satisfaits de l'interna- lisation hybride. La confiance n'exclut pas le contrôle : il n'y a aucun problème à internaliser, tant qu'on est capable de mesurer ce qui est fait par toutes les composantes de la chaîne. Le modèle test and learn industrialisé n'a que des avantages, et ce à tous les niveaux de l'organisation. » QUESTION DE LA SALLE Que vont faire les agences face à ce mouvement de fond ? Pierre Harand, FIFTY-FIVE Avant même de devenir une « agence externe », fifty-five avait accompagné des annonceurs dans leur internalisation. Nous sommes donc de notre côté très à l'aise avec les deux modèles ; peut- être n'est-ce pas le cas de toutes les agences... Cette tendance implique des changements dans le mode de fonctionnement et de rémunération. Certains trading desks, qui étaient en mode boîte noire, suivent cette évolution. « Le modèle test learn industrialisé n'a que des avantages, et ce à tous les niveaux de l'organisation. » Simon Vivien, WARNER BROS
- 84. Pierre Harand 55 La gestiondes campagnes publicitaires est un métier en pleine transformation : on n’opère pas des campagnes Search ou programmatique comme on gérait des budgets TV ou presse. La transformation digitale touche aussi l’achat média ! Pour faire face à cette nouvelle donne, l’internalisation s’impose comme une solution pertinente pour un nombre croissant d’annonceurs. Les premiers à avoir internalisé étaient des pure players. Et, à mesure qu’ils sont touchés par le digital, de plus en plus d’annonceurs franchissent le pas. Sans surprise, les secteurs les plus matures en digital sont les premiers concernés : e-commerce, média et travel. Les annonceurs doivent comprendre qu’internaliser ne signifie pas nécessairement recruter toute une équipe et tout prendre à leur charge. Ce n’est pas tout ou rien. L’internalisation peut être plus ou moins complète, et différer suivant les différentes fonctions du média : • L’opération des campagnes • La gestion des outils / technos • La mesure de la performance • La stratégie média et data L’internalisation peut donc prendre différentes formes, et c’est une transition qui s’opère de façon progressive. À chacun de trouver la bonne formule et le bon rythme, en se faisant accompagner par les bons prestataires Internalisation de l’achat média : une tendance de fond ? AVIS D'EXPERT 82
- 85. 83 CONCLUSION « L’internalisation n’estpas une fin en soi, ce sont les résultats qui la justifient ! » rappelle Roxane Biet (Meetic). Diverses motivations y président, et divers modes opératoires peuvent s’appliquer. Chez Warner Bros, c’est la voie d’une internatlisation hybride qui a été tracée, partant du principe qu’il convient de rester capable de « mesurer ce qui est fait par toutes les composantes de la chaîne. » Du côté d’Air France, Julien Lechat et ses équipes tirent de l’internalisation de leur trading desk programmatique un gain en réactivité et se fixent pour ambition « d’aller toujours plus loin dans l’analyse des résultats ». Quant à Roxane Biet (Meetic), elle préconise également de « se challenger chaque jour pour maintenir un bon niveau ». L’internalisation est donc avant toute une opportunité de mesurer au plus proche la qualité de ses campagnes ; pour cette raison, elle ne saurait se concevoir sans une véritable démarche d’amélioration continue du pilotage, dans une logique test learn. Source Chiffres : TrackMaven
- 86. « Une réalitéqui va s’imposer à tous » WARNER BROS SIMON VIVIEN, Directeur Exécutif Data, Média et Digital Simon Vivien perçoit l’internalisation de l’achat média comme une perspective incontournable, avec une diversité de modèles. Entretien QUELLE EST VOTRE OPINION SUR LA TENDANCE D’INTERNALISATION ? « Cela nous permet d’être plus efficace et plus disruptif, et par là même, de faire véritablement vivre le digital à l’intérieur de toute l’entreprise. Cela m’amène à penser qu’il s’agit d’une réalité qui va s’imposer à tous. » AU-DELÀ DONC DES PURE PLAYERS ? « Je pense que la tendance va arriver aussi bien pour les TPE que pour les grands groupes, mais avec des modèles d’internalisation qui seront sans doute très divers. Il existe des modèles d’hybridation avec des agences qui interviennent en soutien pour répondre à certains besoins, voire même, qui proposent de placer en interne certains profils. Dans d’autres cas, l’annonceur possède une taille critique, et dès lors, sans être un véritable pure player, son investissement digital est suffisant pour justifier l’internalisation ; c’est par exemple notre cas sur la vidéo. » VOTRE MODÈLE EST POURTANT PLUTÔT HYBRIDE ? « Nous avons choisi un modèle qui nous permet de prioriser l’internalisation de certains postes ; sur d’autres, nous avons décidé de continuer à travailler en externe, mais avec des gens qui viendront nous rejoindre directement dans les locaux. » QU'EN EST-IL DE L'INTERNALISATION SUR LES AUTRES CANAUX, COMME LA TÉLÉVISION ? « C'est sur le offline que nous avons commencé notre mouvement d'internalisation. Les systèmes d'achat en TV sont déjà très digitalisés. Paradoxalement, c’est là où les outils et les profils ont le moins bien réagi à l’internalisation : probablement parce que le niveau d’expertise TV est très haut et qu’il amène moins de pollinisation à l’entreprise à l’inverse des sujets digitaux par exemple. En affichage en revanche, l'internalisation hybride fonctionne très bien et permet une excellente réactivité. » 84
- 88. 86 La data auservice de l'efficacité marketing Face à des internautes submergés d'informations, difficile de capter l'attention... Et de la retenir. Comment utiliser la data collectée sur les canaux digitaux pour informer la stratégie marketing au sens large ?
- 89.
- 90. 88 Workshop Cycle Data-Driven Company Ladata au service de l'efficacité marketing Synthèse de l’atelier du 17.05.2017
- 91. 89 89 PARTICIPANTS • TURN,Eymeric Chateau, Country manager Central Southern Europe ANIMATEUR PROGRAMME La personnalisation et la contextualisation sont presque devenues un prérequis pour quiconque souhaite voir ses messages réellement atteindre leur audience. Fort heureusement, la data collectée en ligne peut se révéler très parlante sur les comportements et les appétences des utilisateurs. • Quelles données collecter ou ne pas collecter ? • Comment mesurer l'efficacité des ventes média grâce au big data ? • Marketing programmatique : comment en tirer des insights, à la fois pour améliorer son ciblage et ses messages, et pour mieux comprendre les parcours prospects ? • AIR FRANCE Julien Lechat, Director e-Acquisitions • D.FI Corine Dourche-Sempé, Directrice Marketing Digital • RATP Dominique de Ternay, Directeur Marketing • AUCHAN Michaël Cru, Responsable Connaissance Client • AUCHAN Julien Cafede, Traffic manager • GEMO - GROUPE ERAM Erwann Bouinière, Responsable Data Marketing Clients • RANDSTAD FRANCE Ludivine Travers, Chef de projet marketing digital • ANTALIS Matteo Spreafico, CRM-BI Director • BOURSORAMA Aurélie Rossignol, Responsable Datamining • BAYARD Claire Pouvreau, Responsable marketing digital • SEPHORA Élodie Mavit, Senior CRM Campaign Manager EME • SOLVAY Marielle Martiny, MS digital project manager • M6 Karim Louedec, Head of Data Strategy / Chief Data Scientist • SELOGER Carine Loiseleux, Responsable marketing études et datamining • CANAL + DISTRIBUTION Fatma Kourar, Responsable Marketing CRM Data • VOYAGES-SNCF.COM Olaf Kouamo, Data Scientist Senior • CABINET HOCHE Régis Carral, Partner
- 92. 90 LES CHALLENGES AUTOUR DUBIG DATA Par Eymeric Chateau, Turn « Aujourd’hui, le big data est entré dans les mœurs. C’est un élément devenu central pour les organisations. En 2015, environ un quart des entreprises avaient prévu d’investir sur cette problématique. Il s’agit donc d’une réalité solidement ancrée. Pourtant, il subsiste un certain écart entre l’imaginaire et la réalisation. 80 % des organisations pensent avoir une bonne connaissance de leurs clients, mais seulement 60 % des consommateurs estiment que l’entreprise comprend réellement leurs besoins… Seulement un quart des marketeurs parviennent à prouver réellement l’impact des efforts marketing… En moyenne, ils utilisent 7 solutions différentes pour mesurer la performance marketing ! Aujourd’hui, force est de constater que la data et la technologie fonctionnent encore en silos. Le marketing est divisé en différents canaux, et chaque canal repose sur une technologie qui lui est propre. En un mot, tout est siloté, ce qui représente un grand frein à une vision holistique du profil du client. Les marketeurs sont à l’aise lorsque le client est connu. Mais en vérité, le parcours client débute bien en amont de l’achat. Lorsque ce client n’est encore qu’un prospect, il y a déjà de très nombreuses interactions qui se déploient avec la marque. Il convient de prendre en compte cette multitude d’interactions pour disposer de la fameuse vision à 360 degrés. Dans ce contexte, la toute première étape consiste à construire le fameux profil client en recherchant toutes les données, en les centralisant et en les unifiant, afin de reconstituer le profil de manière holistique. » DONNÉES DE NAVIGATION : COLLECTE UNIFIÉE OU DIFFÉRENCIÉE ? Chez voyages-sncf.com, témoigne Olaf Kouamo, « les données de navigation sont récoltées de manière totalement séparées entre le Web et l’application mobile, pour la simple et bonne raison que les usages de consommateurs sont totalement différents entre ces supports. Certains clients se définissent comme mobile only, alors que d’autres ont besoin de plusieurs canaux pour un même achat. Nous avons mis en place des outils de tracking, la réconciliation ne s’effectuant qu’une fois que le client s’identifie. Pour une seule et même personne, une connexion mobile et une connexion Web donnent deux cookies différents. La réconciliation ne peut se faire qu’au moment de l’achat. » À l’inverse, M6 est en mesure d’associer toutes les données de navigation à un même log grâce à sa plateforme 6Play. « La collecte des données de navigation 88 %des entreprises estiment disposer d’une bonne connaissance de leurs clients… …Mais seuls 61%des consommateurs pensent que les entreprises comprennent leurs besoins
- 93. 91 est désormais effective,rapporte Karim Louedec. Elles sont, en outre, réconciliées avec le CRM. Sur la plateforme de visionnage 6Play, cette opération ne pose pas de difficultés, car l’utilisateur doit impérativement être logué. Nous arrivons donc à 100 % de matching. Nous récoltons aussi les logs de publicités display. Les logs de publicités vidéo représentent une part importante dans notre offre data. » De même, Auchan dispose d’un « environnement assez favorable, de l’aveu de Michaël Cru et Julien Cafede, puisque nous hébergeons le site Auchan.fr et Auchan-Drive. La force de l’un peut donc être mise au profit de l’autre. Très tôt, nous avons œuvré à la mise en place d’un compte client unique permettant d’accéder à tous les sites dont nous disposons. Dès qu’une personne crée un compte Web ou bien un compte de fidélité, toute la chaîne se trouve unifiée : tous les domaines sont ainsi traqués de la même façon. Depuis quatre ans, en effet, la création d’un compte de fidélité passe systématiquement par le Web. » COMPRENDRE LES PROFILS ET PARCOURS CLIENTS Puisque la donnée client est reine, la recherche de l’efficacité média passe par une cartographie des parcours et une seg- mentation des profils hyper fines. « Par exemple, indique Eymeric Chateau (Turn), nous pouvons citer le cas de Toyota, qui est parvenu à réduire ses CPL de 50 % en découvrant quelle audience se cachait derrière chacun de ses modèles de véhicules. En fonction des pages- produits, des persona ont été définis avec des insights intéressants : les étudiants s’intéressent plus aux petites voitures, les crossovers attirent les personnes ayant un grand intérêt pour le sport, celles qui déménagent se focalisent sur les SUV, alors que les visiteurs attirés par les pick- ups ont plutôt des smartphones Android. À partir de là, la marque a pu pousser de la personnalisation, afin que les prospects puissent s’identifier et se projeter encore davantage. » Bien souvent, la compréhension des parcours « consiste à détecter les moments clefs de la vie de l’internaute, et en particulier, dans le cas de Seloger, les projets de déménagement. Cela passe par une détection via la navigation Web. Actuellement, nous nous basons sur l’email (l’utilisateur nous le fournit s’il souhaite être recontacté), mais il s’agira demain d’aller au-delà » confie Carine Loiseleux. Autre KPI essentiel à la connaissance client, l’engagement. Claire Pouvreau indique ainsi que Bayard opère « un suivi des taux d’engagement. Par exemple, la fréquence de consultation de nos contenus LES SUJETS PRIORITAIRES DE LA PUBLICITÉ DIGITALE Source : Baromètre EBG « Programmatique Branding », novembre 2016 LE CROSS-DEVICE UNE MEILLEURE VISION DES PARCOURS CLIENTS LA MISE EN PLACE D’UNE DMP L’UTILISATION SIMULTANÉE DES DONNÉES ON ET OFFLINE 65 % 63 % 58 % 51 %
- 94. peut permettre decibler les personnes engagées pour leur faire éventuellement de nouvelles propositions complémentaires. » LA PERSONNALISATION, NERF DE LA GUERRE « D’un point de vue marketing, observe Eymeric Chateau (Turn), les insights peuvent permettrederépondreàplusieursobjectifs: améliorer l’efficacité de son achat média programmatique, optimiser son working media, réduire son media waste , améliorer l’efficacité de sa communication marketing client, unifier l’expérience utilisateur… » Quoi qu’il en soit, l’enjeu clé revient à personnaliser au mieux les communications avec les prospects ou clients. Voyages- sncf.com a dans cette optique « déployé un algorithme de recommandation de destinations, rapporte Olaf Kouamo. Les promotions ne sont plus adressées à tout le monde de manière indifférenciée, mais sont notamment liées à la gare de départ habituelle. Nous essayons également d’adapter nos envois de courriels en fonction de l’historique d’ouverture. Un client a, en effet, davantage tendance à ouvrir le tout dernier mail arrivé dans sa boîte de réception. Ce dispositif a permis d’augmenter de manière spectaculaire le taux d’ouverture. » Cousin germain de la personnalisation… La contextualisation, ou le fameux adage, « communiquer le bon message… au bon moment ». Fatma Kourar (Canal + distribution) partage quelques exemples d’actions marketing data-driven adaptées au contexte. « Sur le canal appels téléphoniques (qui est le plus coûteux), nous avons mis en place un système de scoring, afin d’identifier le moment le plus approprié pour recueillir le plus d’attention de la part du client. Il s’agira demain de déployer ce modèle de scoring sur d’autres canaux. Nous travaillons par exemple sur un scoring lié au risque de churn, ou sur l’opportunité de faire de nouvelles propositions de montée en gamme à l’abonné. La collecte de données de zapping ouvre également la voie au déploiement d’un moteur de recommandation de programmes. » Eymeric Chateau partage deux cas d’usage supplémentaires, en matière de personnali- sation et de contextualisation. Exemple n°1 : « Prenons le cas d’un retailer du secteur de la mode ayant eu la volonté d’augmenter le panier moyen. La première étape a consisté à analyser le comportement onsite grâce à la DMP de Turn. Cette démarche a permis de dégager un certain nombre de règles d’association. Par exemple, deux insights très importants ont ainsi été mis en exergue : 1) les baskets représentent l’une des catégories les plus consultées, alors qu’elle n’est pas spécialement mise en avant sur le LE PARCOURS CLIENT Ce que les marketeurs connaissent Source : Turn TEMPS CLIENT CONNU EMAIL VENTE CROSS-SELL RECOMMANDATION PRODUIT INTÉRÊT
- 95. 93 site ; 2)l’utilisatrice consultant les sacs à main a tendance à poursuivre sa visite en consultant les robes. À partir de ce constat, et grâce au programmatique, le retailer est allé chercher 45 000 nouveaux prospects sur les baskets. Puis, en cas de consultation de sacs, des recommandations de robes ont été poussées sur la page. » Exemple n°2 : « Une chaîne de télévision payante a souhaité réduire le taux de churn. Pour ce faire, les segments ont été onboardés dans nos algorithmes Turn pour aller chercher des profils jumeaux, dit look-alike. Cela a conduit à la mise en place d’une forte personnalisation sur le site pour les look-alike, avec des messages très engageants. Au final, cette démarche a permis d’atteindre un taux de précision d’audience de 70 % et de multiplier par 30 le nombre de prospects. » LE TEMPS EST COMPTÉ Puisqu’il est essentiel de communiquer au bon moment, les meilleurs insights du monde n’y suffisent pas : une fois les enseignements tirés, il convient d’agir vite. Les activités soumises à une forte saisonnalité ont le temps d’apprendre d’un événement à l’autre. Chez Sephora, grâce à un important programme de fidélité, « un cercle vertueux a pu se mettre en place au fil du temps, assure Élodie Mavit : nous proposons des recommandations marketing aux pays, nous voyons si nous atteignons les objectifs ainsi fixés, nous mesurons le ROI des campagnes et, de fait, cela aboutit à de nouvelles recommandations pour l’année suivante… Cette logique vertueuse chevauche les événements forts, comme la Saint-Valentin ou Noël. » Il n’empêche, au-delà de cet effet de saisonnalité, que l’effort de personnalisation est le plus impactant lorsqu’il se déploie au moment même de l’interaction avec le client. Bien qu’en réalité, pour l’heure, « 28 % des marketeurs ont recours à la data pour valider ou invalider leurs stratégies en amont. 47 % font cette opération en aval » (source : Turn). Chez Bayard, Claire Pouvreau confie ainsi ne pas avoir « eu l’occasion de faire appel à la data pour créer des persona ; les analyses sont surtout à ce jour basés sur les observations des utilisateurs. Nous savons que le temps réel est une dimension à privilégier absolument, mais nous ne sommes pas encore forcément en capacité de le faire. » Michaël Cru Julien Cafede (Auchan) évoquent également ce défi de la réactivité. « La principale problématique à laquelle nous sommes confrontés, c’est la capacité à déclencher des triggers. Pour l’instant, on ne parvient pas à avoir une réactivité intéressante. Un abandonniste n’est réadressé que le lendemain, à cause du délai de traitement nécessaire face à une telle volumétrie. » 93 % 66 % 60 % 53 % QUELLES SONT LES DONNÉES QUE VOUS SOUHAITEZ COLLECTER ? (Sondage en ligne établi au cours de l’atelier.) SITES WEB / APPLICATIONS MOBILE CRM SEARCH/DISPLAY THIRD PARTY DATA
- 96. Eymeric Chateau Turn La richessedes plateformes programmatiques réside dans l’exploitation des données propres de l’entreprise. La transformation digitale a considérablement augmenté le nombre de données disponibles et exploitables, et l’enjeu consiste à faire parler les données de manière intelligente pour augmenter leur valeur. En plus de mieux comprendre son audience, et face à la complexité du parcours client, les données permettent de prédire les prochains intérêts de vos clients et prospects. Le but étant de pouvoir envoyer le bon message, via le bon canal, et au moment opportun. Les insights identifiés grâce à ces nombreuses données doivent pouvoir bénéficier au marketing au sens large, et non uniquement au programmatique. Sur le plan organisationnel, l’ensemble des équipes marketing ainsi que les équipes IT doivent travailler conjointement. C’est pour cela qu’il est important de s’entourer d’acteurs qui sauront être de véritables partenaires stratégiques et non de simples outils techniques. AVIS D'EXPERT LE PARCOURS CLIENT Le parcours commence en amont TEMPS UTILISATEURAUDIENCE CLIENT CONNU EMAIL VENTE CROSS- SELL PUB DISPLAY PUB VIDÉO VISITE SITE SEARCH RECOMMANDATION PRODUIT INTÉRÊT
- 97. 95 CONCLUSION Dans le cadred’un marketing data-driven, la connaissance client doit être au centre de la stratégie. Cet impératif s’impose aussi bien à l’acquisition qu’à la fidélisation, et plus encore, il concourt à faire converger ces deux volets. Dans cette perspective, Eymeric Chateau indique trois idées-force à garder en tête : • Cassez tous les silos, • Centralisez votre data, • Mesurez les résultats et optimisez en permanence ! Source Graphique : Turn
- 98. « Acquisition etfidélisation : en convergence totale chez BazarChic ! » BAZARCHIC JULIEN-HENRI MAURICE Directeur Marketing et Digital Chez BazarChic, la data est au service d’un marketing réconciliant l’acquisition et la fidélisation, autour du triptyque user, content brand. Entretien QUELLES SONT VOS MISSIONS ? Disons que je fais de moins en moins de marketing au sens strict et de plus en plus de « digital au sens large ». Mon périmètre s’étend de l’accompagnement du Groupe dans sa transformation digitale ce qui induit le marketing stratégique, opérationnel et produit, la communication offline, digitale et les RP, les partenariats et l’image de marque, le merchandising, l’ergonomie et l’optimisation de la conversion, l’acquisition de trafic et sa monétisation, l’e-Commerce et le Mobile, la fidélisation, le CRM, le SmartData et le Prédictif, et l’expérience et la relation clients digitale dans une logique omnicanale et d’excellence opérationnelle. Je gère également l’Outlet digital et les marketplaces, l’Innovation et la Roadmap Projets, l’IA et les relations avec les startups au sein du Lab. Au final ces activités concourent à un même objectif : réduire au maximum les coutures dans l’expérience client. COMMENT LA DATA PERMET-ELLE D’ATTEINDRE CET OBJECTIF ? Toute la data dont on dispose doit être au service d’une acquisition plus intelligente. Dans un contexte où beaucoup d’acteurs cherchaient à inonder le marché online de leurs messages, on s’est aperçus que de plus en plus d’utilisateurs étaient à la demande d’informations plus ciblées et engageantes. Chez les annonceurs, le reach était considéré comme le KPI absolument prioritaire. Mais encore faut-il qu’une impression soit vue... Or aujourd’hui, plus de 50% du display n’est pas vu. Pour que les publicités soient davantage consultées, il faut donc sortir d’une approche macro pour devenir plus chirurgical. C’est pour cela que nous avons voulu onboarder les datas que nous avions de nos Clients pour faire du look-a-like et act/buy-a-like et aller chercher les bonnes personnes au bon moment, avec le bon format et sur le bon device. AVEC UN CIBLAGE QUI RESTE PLUTÔT PRODUCT CENTRIC ? Product-centric mais extrêmement précis. « Less is more. » Partant de là, le KPI média prioritaire, ce n’est plus le reach mais l’engagement. C’est d’ailleurs pour cela que Google et Facebook, qui trustent 85% des budgets en publicité 96
- 99. 97 digitale, ont encouragédes acteurs comme BazarChic à onboarder leurs datas pour parvenir à des ciblages beaucoup plus fins. De cette façon, l’efficacité média est optimisée et la pression commerciale mesurée. Mais l’onboarding présente un autre avantage : celui de pouvoir tenir un discours client le plus cohérent possible. Cela passe par la mise en place d’une base repoussoir pour distinguer les prospects des clients déjà membres. À cet égard, nous sommes dans une logique User-Centric. EN QUOI CETTE APPROCHE MÉDIA EST-ELLE NOUVELLE ? Nous sommes en quelque sorte toujours dans une logique de re targeting ; ce qui est nouveau, c’est qu’on y a recours avec une segmentation beaucoup plus fine qu’il y a quelques années. Nous avons emprunté les modes opératoires du marketing client, qui se veut user centric, pour mieux segmenter et mieux connaître également l’utilisateur via le média et ainsi alimenter en retour le CRM et donc la Connaissance Clients. Cela veut aussi dire que la prise de parole doit être mieux mesurée. Une fois que l’on a onboardé les bonnes datas et que l’on s’adresse à une population d’intentionnistes, on peut aller encore plus loin dans l’affinage, notamment en prenant en compte la source d’inscription du client pour suivre les cohortes et les travailler distinctement. COMMENT LA SOURCE INFLUENCE-T- ELLE LES MESSAGES ? Il faut par exemple adopter un prisme différent selon que vous vous adressez à un client en début ou en fin de tunnel. Un client venu de l’emailing se trouve par exemple en phase d’awareness, alors qu’un client provenant de Google shopping se situe fin de tunnel et sera donc ce stade de décision très sensible au prix, aux modalités de paiement et de livraison. Nos messages tiennent comptent de ces sensibilités. LA PERSONNALISATION VISE-T-ELLE L’ACQUISITION OU LA FIDÉLISATION ? Pour ce qui est de l’évolution du mix- média en général, je ne pourrais dire s’il se révélera à l’avenir plus efficace en acquisition et ou fidélisation, mais ce que je peux dire aujourd’hui pour le cas de BazarChic, c’est que l’un ne peut plus travailler sans l’autre et qu’ils améliorent conjointement l’efficacité. Les deux volets sont en convergence totale. Ce rapprochement s’inscrit dans le cadre d’une stratégie de valeur : du fait d’avoir mis de l’intelligence dans le ciblage publicitaire, nous observons que les profils inscrits à BazarChic sont plus actifs, achètent plus et rapportent donc plus. Le ROI a augmenté. ET EN RETOUR, VOUS AJUSTEZ LA PRESSION COMMERCIALE ? Effectivement. Le score de pression commerciale prend en compte la source d’inscription, mais également l’activité du profil : êtes-vous nouveau membre, avez- vous acheté récemment ou pas depuis longtemps… Les arguments sont calqués sur ces scores. S’IL FALLAIT RÉSUMER LE SECRET DE CETTE CONVERGENCE ENTRE ACQUISITION ET FIDELISATION ? Je donnerai deux mots clés. Le premier, règles de gestion. Il est essentiel d avoir bien travaillé ses persona, d’avoir tout cartographié et scénarisé en amont, même si cela n’exclut bien sûr pas de fine tuner par la suite. Le second mot clé : désiloter. Nous avons d’ailleurs déployé un data lake. L’idée, c’est d’avancer vers un marketing digital à 360 degrés prenant en compte le comportement des internautes/mobinautes en dehors de nos plateformes partant du postulat que ces personnes passent plus de temps chez les autres si l’on cumule leur activité Internet que chez nous. LE FAIT D’ÊTRE UN PURE PLAYER AIDE SANS DOUTE ? Le silotage est un défi pour tous et j’observe en effet par exemple que, dans de grandes organisations, un mur existe parfois encore entre le branding et la performance au sein même des métiers d’acquisition de trafic. Chez BazarChic, je travaille à le gommer depuis près de 4 ans. Cela génère des use cases intéressants et motivants pour les équipes. Il y a donc aussi un enjeu RH dans ma démarche de convergence des métiers. Au sein de la Digital Factory que j’ai créée, on parle de « brandformance ». Car à mon sens, la data doit irriguer tout le marketing en transverse, autour d’un triptyque : une marque, un user et un contenu personnalisé. Le tout sur le bon device et la bonne plateforme !
- 100. CONTRIBUTEURS AUCHAN JULIEN CAFEDE TRAFFIC MANAGER ANTALIS AÏCHAHELLAL MARKETING E-BUSINESS PROJECT MANAGER AIR FRANCE KLM FRANCINE QUENTEL DIRECTOR IMO SALES, DATA BI ANTALIS MATTEO SPREAFICO CRM-BI DIRECTOR AUCHAN MICHAËL CRU RESPONSABLE CONNAISSANCE CLIENT BIC SHAVE CLUB ROBERTA GRASER EBUSINESS MANAGER BARCLAYS BANK PLC PIERRE-YVES HÉMON HEAD OF DIGITAL CHANNEL DEVELOPMENT BAYARD CLAIRE POUVREAU RESPONSABLE MARKETING DIGITAL BOURSORAMA CAROLINE BALDEYROU DIRECTRICE MÉDIA BNP PARIBAS CÉDRIC LE MERLUS RESPONSABLE BUSINESS INTELLIGENCE BOURSORAMA AURÉLIE ROSSIGNOL RESPONSABLE DATAMINING CABINET HOCHE RÉGIS CARRAL AVOCAT ASSOCIÉ CAISSE DES DÉPÔTS CLÉMENT CARRIER DATA SCIENTIST CANAL + DISTRIBUTION FATMA KOURAR RESPONSABLE MOA DATA CHANEL PARFUMS BEAUTÉS XAVIER LE ROY DÉPARTEMENT MARKETING RESEARCH AND CONSUMER INSIGHT BOUYGUES TÉLÉCOM CÉSAR LAGARDE RESPONSABLE PILOTAGE PLANIFICATION CRM
- 101. CHANEL LAURA YEDID RESPONSABLE FIDÉLISATION E-COMMERCE CHANEL BENOÎTRIGAUT RESPONSABLE INTERNET DIGITAL CORPORATE COYOTE FLORIAN SERVAUX CHEF DE PRODUIT DE SERVICES SMART DATA CRÉDIT AGRICOLE SA CLAIRE BUSSAC DIRECTION DU DÉVELOPPEMENT ET DE L'INNOVATION RH CRM SERVICES ANNE-SOPHIE D'ANTHOUARD PRODUCT OWNER PROJETS CLIENTS CRÉDIT AGRICOLE SÉBASTIEN DULYS RESPONSABLE DU PÔLE BIG DATA ET CRM D.FI CORINE DOURCHE-SEMPE DIRECTRICE MARKETING DIGITAL CRÉDIT MUTUEL NORD EUROPE RÉMI DELTOMBE RESPONSABLE DATA MANAGEMENT FIFTY-FIVE MIKE BETTAN MEDIA ANALYTICS SOCIAL MANAGER FIFTY-FIVE SAMBOY CAMARA PRACTICE LEADER : TECH, INSURANCE UTILITIES EUROP ASSISTANCE OLIVIER BAES HEAD OF DIGITAL DATA INNOVATION FIFTY-FIVE GWENN CHARLOT PROJECT LEAD FIFTY-FIVE CÉLINE CRAIPEAU SENIOR DATA ANALYST FIFTY-FIVE JEAN-HUBERT CORNET HEAD OF AUTOMOTIVE PRACTICE FIFTY-FIVE SALEM HANDOURA CONSULTING MANAGER FIFTY-FIVE PIERRE HARAND DIRECTEUR GÉNÉRAL, FRANCE
- 102. FNAC CAMILLE BERLAND RESPONSABLE MARKETING PROJETS INNOVATION FRANCE TÉLÉVISIONS SKANDER ESSID RESPONSABLE TECHNIQUE DATA ET DIGITAL MARKETING FIFTY-FIVE ROMAIN WARLOP DATA SCIENTIST LEAD GROUPE ERAM JULIEN HAILLOT DIGITAL PROJECT MANAGER GROUPE CHANTELLE AMÉLIE LE DEIST RESPONSABLE CRM DATA MANAGEMENT IBM YAN LEMOIGNE HEAD OF SALES ANALYTICS PLATFORM GEMO - GROUPE ERAM ERWANN BOUINIÈRE RESPONSABLE DATA MARKETING CLIENTS FRANCE TÉLÉVISIONS VALENTIN VIVIER CHEF DE PROJETS DATA IBM LAURENT SERGUEENKOFF IBM ANALYTICS PLATFORM - SALES MANAGER IBM JACQUES MILMAN EXECUTIVE ARCHITECT IBM ANALYTICS LA POSTE BENOÎT FAUCHER DE CORN DIRECTEUR INNOVATIONS ET STRATÉGIE TÉLÉCOM LA MUTUELLE GÉNÉRALE YANN-ERLÉ LE ROUX DATAMINER LA POSTE GAËLLE BONNEFOUX RESPONSABLE ÉTUDES, PERFORMANCE ET PILOTAGE STRATÉGIQUE LA MUTUELLE GÉNÉRALE STÉPHANE BARDE RESPONSABLE BIG DATA - INFORMATION MANAGEMENT KIABI ARNAUD MANDON TRAFFIC MANAGER LA FOURCHETTE FIONA ONGARO RESPONSABLE CONNAISSANCE CLIENT
- 103. LA POSTE GÉRAUD FELGINES DIRECTEURMARKETING PARTICULIERS ET PROFESSIONNELS M6 KARIM LOUEDEC HEAD OF DATA STRATEGY / CHIEF DATA SCIENTIST ORANGE VALÉRIE PERNELLE HEAD OF CUSTOMER VALUE MANAGEMENT BIG DATA ORANGE ÉRIC MOISON INFORMATION BASED STRATEGY PROGRAM MANAGER MÉTÉO FRANCE HUGUES BERTHELOT CHARGÉ D'ÉTUDES MEILLEURTAUX.COM YANNICK BUSSON RESPONSABLE DATAMINING MALAKOFF MÉDÉRIC NICOLAS BARON DIRECTEUR DE PROJETS - DIRECTION DU PLAN DE TRANSFORMATION MOËT HENESSY AMINE MEKOUAR DATA MANAGER ORANGE ALEXIS TRICHET DIRECTEUR ANTICIPATION ET CONNAISSANCE CLIENT ORANGE GROUPE ANNE-SOPHIE GIMENEZ HEAD OF LEARNING AGENCY RANDSTAD FRANCE LUDIVINE TRAVERS CHEF DE PROJET MARKETING DIGITAL SELOGER CARINE LOISELEUX RESPONSABLE MARKETING CRM DATA RATP DOMINIQUE DE TERNAY DIRECTEUR MARKETING SAINT-GOBAIN DENIZ LOUÉ RESPONSABLE PROJETS ET VEILLE MARKETING STRATÉGIQUE PMU CHRISTELLE JASON DATAMINING ET SPONSOR DATA DU PROJET BIG DATA OUIBUS ANTHONY DELMEIRE RESPONSABLE BI
- 104. SEPHORA ÉLODIE MAVIT SENIOR CRMCAMPAIGN MANAGER EME SPECIALCHEM ÉRIC ESCURE DIRECTEUR TECHNIQUE TF1 PHILIPPE TOUBLANT DIRECTEUR ADJOINT DATA SOCIÉTÉ GÉNÉRALE LAURENCE RICAUD RESPONSABLE MARKETING ÉTUDES SPECIALCHEM ALDRIC TOURRES EXECUTIVE VP HEAD OF SALES MARKETING SOLVAY MARIELLE MARTINY MS DIGITAL PROJECT MANAGER TURN EYMERIC CHATEAU COUNTRY MANAGER CENTRAL SOUTHERN EUROPE SYNGENTA VINCENT GODET DIGITAL PROJECT MANAGER TURN KAMAL MOUHCINE SALES DIRECTOR SOUTH EUROPE UBISOFT GWENN BERHAULT EMEA CRM MANAGER UBISOFT VINCENT NICOLAS DATA SCIENTIST VOYAGES-SNCF.COM BÉATRICE TOURVIEILLE DIRECTRICE MARKETING YVES ROCHER LABORATOIRES DAVID RAMOND HEAD OF DATA BUSINESS ANALYST / IT UBISOFT CAMILLE DUVAL RESPONSABLE MÉDIA DIGITAL UBISOFT JÉRÔME DURAND DATA SCIENCE VOYAGES-SNCF.COM OLAF KOUAMO DATA SCIENTIST SENIOR
- 105. POUR PLUS D’INFORMATIONSSUR LES ÉVÉNEMENTS OU LE PÔLE ÉTUDES DE L’EBG François Edom Chargé de projets éditoriaux + 33 (0)1 48 00 00 38 [email protected] Philibert Adamon Responsable Contenus + 33 (0)1 48 00 00 38 [email protected] CONVERSATIONS AVEC LE CAC40 100 interviews de décideurs TRANS- FORMATION DIGITALE 2015 QUEL ÉTAT DES LIEUX POUR LA TRANSFORMATION DIGITALE DE L’ÉCONOMIE EN 2016 ?Le présent Référentiel répond à cette question en s’appuyant sur 65 entretiens avec des diri- geants d’entreprises françaises et internationales, membres de Comex ou de directions générales. En explorant différents secteurs du B2C ou du B2B2C, l’image plus globale d’une phase d’indus- trialisation du digital émerge: au-delà des projets pilotes et des premiers mouvements, la maturité digitale s’annonce. TRANSFORMATIONDIGITALE 2016 AU-DELÀ DESPROJETS PILOTES TRANSFO RMATION DIGITALE 2016-AU-DELÀ DESPROJETS PILOTES Vivek Badrinath | AccorHot els | Directeur Général A Christoph e Verley | ADEO | Directeur Internet GSB Jean-Chr istophe Lalanne | Air France-K LM | Dire Nicolas Ferrary | Airbnb France | Country Manager Virginie Fauvel | Allianz France | Directrice Unité Digit Isabelle Moins | Aviva | Directrice des Activités Directes, Dig Amélie Oudéa-Ca stera| AXA France | DGA AXA Particuli Erick Bourriot | Groupe Beauman oir | Directeur du Comm Florian Sauvin | Groupe Bel | Chief Digital Officer et Membre Frédéric Mazzella | BlaBlaCa r | Fondateur et Président-Dir ec Cristina Cordovez de Villeneuv e | BNP Paribas | Chief D Philippe Poirot | Groupe BPCE | Directeur Développem ent Digi Pascal Buffard | CIGREF | PrésidentAnne Browaeys -Level | Club Méditerra née | Directrice Géné Magali Noé | CNP Assuranc es | Chief Digital Officer Hugues Le Bret | Compte-N ickel | Fondateur et Président-Dir ecteu Olivier Gavalda | Crédit Agricole S.A. | Directeur Général Adjoin Serge Magdelein e | Crédit Agricole S.A. | Directeur Marketing G Jérôme Hombour ger | Crédit Agricole CACF | Directeur Général Christelle Le Berre | Crédit Mutuel Arkéa | Responsable Projet Str Michael Aidan | Danone | Chief Digital Officer Christian Lou | Darty | Directeur de la Direction Marketing et Digitalisation Yann Aubriet | Darty | Directeur du Développem ent Digital Simon Baldeyrou | Deezer | Directeur Général Adjoint Venky Balakrish nan Iyer | Diageo | Global Vice President, Digital Innovat David de Amorim | Docapost | Directeur de l’Innovation François Gonczi | EDF | Directeur Numérique d’EDF Commerce Hervé-Ma tthieu Ricour | Engie | Directeur Général France BtoC Christian Buchel | ERDF | Directeur Général Adjoint, Chief Digital Internationa Guillaum e du Gardier | Ferrero France | Directeur du Digtial Katia Hersard | Fnac | Directeur e-Commerce et Marketing Groupe, Membre du Com Stéphane Pallez | Française des Jeux | Président-Dir ecteur Général Caroline Delorme | Galeries Lafayette | Directrice Omnicanal Branche Grands Retrou vez les témoig nages par Éric Wepierre | General Mortors France | Président Carline Huslin | Generali France | Directrice Transformati on Digitale et Expérience Client Multicanal Thierry Benhaim | Grosbill | Directeur Général Thomas Vandevill e | Groupam a | Directeur de la Transformati on Digitale Groupe, Membre du Comité Exécutif Soren Hagh | Heineken | Executive Director Global Marketing Albert Asséraf | JCDecaux | Directeur Général Stratégie, Études et Marketing France Sébastien Hua | Kering | Directeur e-Commerce et Omnicanal Nathalie Balla | La Redoute | Président-Dir ecteur Général Fabien Sfez | Lagardèr e Active | Directeur Général du Développem ent Numérique et Technologiqu e Stéphane Mariotto | Le Duff | DSI Groupe Romain Liberge | MAIF | Chief Digital Officer Guillaum e Sarkozy | Malakoff Médéric | Délégué Général Hicham Badreddin e | Malakoff Médéric | Chief Digital Officer, Membre du Comité de Direction Jean-Noë l Pénichon | McDonald ’s | Vice Président Technologies , en charge du Digital et des Systèmes d’Information Arnaud Deschamp s | Nespresso France | Directeur Général , Membre du Comité de Direction Samuel Baroukh | Nestlé France | Head of e-Business Thibault Gossé | Numerica ble SFR | Head of e-Commerce Patrice Slupowsk i | Orange | Vice Président Digital Innovation Stéphanie Çabale | Orange | Vice Présidente Digital Marketing Guillaum e Oreckin | Pacifica | Directeur Général Adjoint Antonia McCahon | Pernod Ricard | Global Digital Acceleration Director Christoph e Leray | PMU | Directeur des Opérations et des SI Tom Brady | SABMille r | Group Head Of Digital Gael de Talhouet | SCA | Vice Président Digital Transformati on Yves Tyrode | SNCF | Directeur du Digital Membre du Comité Exécutif Barbara Dalibard | SNCF Voyageur s | Directrice Générale Séverin Cabannes | Société Générale | Directeur Général Délégué Jean-Pier re Remy | SoLocal Group | Directeur Général Roland Harste | Swarovsk i | Senior Vice President Marketing Thomas Nielsen | Tesco | Chief Digital Officer Marc Gigon | Total | Vice Président Digital Marketing Services Thierry Elkaim | Transdev | Directeur de la Transformati on Digitale Yann Leriche | Transdev | Directeur de la Performance , Membre du Comité Exécutif Catherine Spindler | vente-pri vee.com | Chief Marketing Officer Gilles de Richemon d | VSC Technolog ies | Directeur Général 2 1, 2, 3, 4 1 1, 3, 4 3 1, 3, 4 1, 2, 3 1, 3, 4 1, 3 2, 3 2, 3, 4 2, 3, 4 2, 3, 4 2 1, 2, 3, 4 2, 3 1, 2, 3, 4 2, 3, 4 1 3 1, 2, 4 1, 4 2, 3, 4 2, 4 1, 2, 3 1, 3 2, 3, 4 2, 4 2, 3, 4 1, 3, 4 1, 2, 3 1, 3 1, 2, 3 1, 2, 4 2, 3, 4 Retrou vez les témoig nages par chapitr e: datavizcas concrets pour comprendre la data visualizatio n 30 BIG TADAL’ENCYCLOPÉDIE DESBIGDATA2016 Les Référentiels : 100 interviews de Directeurs de grands groupes Les Livrets de synthèse : restitution des réflexions issues d’un cycle d’événements Les Livres Blancs : 30 interviews de Décideurs qui portent un projet lié à la thématique Les Baromètres : étude quantitative menée auprès de 1000 Décideurs Avec 660 sociétés adhérentes, dont l’intégralité du CAC 40 et du SBF 120 et plus de 160 000 professionnels, l’EBG constitue le principal think-tank français sur l’économie digitale. L’EBG a pour vocation d’animer un réseau de décideurs, en suscitant des échanges permettant aux cadres dirigeants de se rencontrer et de partager bonnes pratiques et retours d’expérience. Plus de 200 événements et 20 ouvrages sont réalisés chaque année, permettant de fédérer des décideurs d’entreprises issus de tous les métiers : Directeurs Marketing, Directeurs Digital, DSI, DRH, DG, Directeurs Achats, etc. Le Conseil d’Administration de l’EBG se compose des personnalités telles que Stéphane Richard, CEO d’Orange - actuel président de l’EBG ; Jean-Bernard Levy, PDG d’EDF ou encore Steve Ballmer, ex- CEO Microsoft. LE PÔLE ÉTUDES DE L’EBG L’EBG édite cinq collections d’ouvrages et Internet Marketing, permettant de recueillir les témoignages les plus pointus et les visions de ses adhérents sur des sujets d’ac- tualité. 103
- 106. 104 Turn, la plateformetechnologique d’aide à la décision pour les professionnels du marketing fournit des informations en temps réel qui révo- lutionnent le processus de prise de décision en matière de marketing des agences média et des entreprises leader. La plateforme de marketing programmatique unifiée (demand side platform (DSP) et de gestion de données (DMP), de Turn s’appuie sur les données client afin de fournir une vue unique aux professionnels du marketing. Elle leur permet de centraliser les données, de lancer des campagnes sur différents terminaux et de découvrir des insights uniques sur vos prospects et clients. Turn est convaincu que réunir toutes les infor- mations dans une seule et même plateforme permet d’orchestrer des campagnes plus in- telligentes. Il s’agit de faire parler vos données avant même qu’elles se soient exprimées. Avec plus de 10 ans d'innovations dans l'in- dustrie de la technologie publicitaire, Turn accompagne des marques leader telles que American Express, eBay, HP, Kia, Kraft Heinz, L’Oréal USA et Thomas Cook. LA DATA, LE SÉSAME DES STRATÉGIES DES MARQUES LA DONNÉE AU CŒUR DES STRATÉGIES MARKETING La transformation digitale et le nombre crois- sant d’appareils connectés a considérable- ment augmenté le nombre de données dis- ponibles et exploitables par les marketeurs. Cela représente de nouvelles opportunités mais aussi des défis inédits pour mener à bien leur stratégie marketing. Le parcours client est aujourd’hui omnicanal. Chaque consommateur jongle en effet entre plusieurs appareils tout au long de la journée – smartphone, ordinateur de bureau, TV con- nectée ou encore tablette. Mais si cela rend le parcours client complexe à suivre, les profes- sionnels du marketing bénéficient désormais d’un nombre important d’informations permet- tant de cerner leurs consommateurs, les hab- itudes de ces derniers, ainsi que leurs goûts et préférences, dans le but de leur offrir une meilleure expérience client. Dresser le portrait d’un utilisateur est com- plexe. Une étude Turn réalisée en 2016 révèle par exemple qu’au sein de la catégorie des Millenials, plusieurs profils existent. L’étude laisse apparaître une grande complexité, liée à leurs différences d’intérêts et de caractéris- tiques, qui ne permet pas de les regrouper sous une seule et même bannière. Avant de concevoir une campagne, les marketeurs doivent impérativement définir les caractéris- tiques de leur audience pour comprendre les centres d’intérêt des individus concernés, leurs priorités à ce stade de leur existence et les lev- iers à actionner pour les engager. La personnalisation est aujourd’hui plus impor- tante que jamais, puisque les consommateurs veulent être reconnus comme des individus à part entière, avec leurs spécificités, et non plus comme une cible noyée dans la masse. Le but étant de pouvoir envoyer le bon message, via le bon canal, et au moment opportun, et ainsi engager une conversation avec les consom- mateurs. Les marketeurs ne sont cependant pas, dans leur immense majorité, des spécialistes de l’ex- ploitation de données. Ils collectent souvent des données mais ne savent pas vraiment quoi en faire.
- 107. VOTRE CONTACT PRIVILÉGIÉ L’artde tisser un lien étroit avec un client requiert désormais des connaissances scien- tifiques, et les marques se tournent vers des partenaires experts des nouvelles techno- logies pour les accompagner pendant cette phase de transition. TIRER PROFIT DES DONNÉES GRÂCE À UNE PLATEFORME UNIFIÉE (DMP ET DSP) Une plateforme unifiée de gestion des don- nées et une plateforme DSP (demand-side platform) met à disposition des marketeurs un arsenal d’outils clés : données sur l’audience, inventaires publicitaires et outils et technolo- gies nécessaires pour l’exécution et la gestion d’une campagne. Une plateforme conçue nativement permet de prendre en charge la gestion des données, l’exécution des cam- pagnes et l’analyse marketing au sein d’une infrastructure unifiée. Des données, des enseignements et des actes : pour répondre aux attentes des clients, la réactivité en temps réel est de mise aujo- urd’hui. Les marketeurs ont donc besoin d’une plateforme qui intègre étroitement les données, les enseignements obtenus et l’action qui s’en- suit. Ils doivent être en mesure de détecter les signaux envoyés par leurs clients, parmi les volumes colossaux de données générées, et de les exploiter rapidement afin de toucher le consommateur au moment opportun. Avec une plateforme intégrée, il n’y a plus de temps de battement entre deux mises à jour des don- nées. Forte d’un temps de latence inférieur à 10 millisecondes, la plate-forme doit être ca- pable de pointer les opportunités dès qu’elles apparaissent, afin de réagir en temps réel côté marketing. La capacité de planifier, lancer et analyser : les marques qui gagnent continuellement des parts de marché pourront se démarquer de celles qui en perdent, puisqu’elles auront les moyens d’identifier les opportunités, désignées par les données, et d’agir grâce aux enseignements obtenus par leur exploitation… Planifier une campagne, la lancer puis analyser ses performances renforcera toujours celle-ci. Les marketeurs peuvent intégrer l’ensemble des données disponibles pour cibler leurs audiences avant d’élaborer une stratégie basée sur les enseignements obtenus. Une plate- forme intégrée supprime ainsi le problème de la perte de données (qui peut aller jusqu’à 40%) entre les données d’audience contenues dans chaque système. Les campagnes peuvent alors être lancées facilement et optimisées en continu en étudiant les données à disposition pour procéder à des ajustements. Eymeric Chateau Country manager Central Southern Europe Turn France 18, rue Pasquier 75008 Paris +33 (1) 78 41 41 31 www.turn.com 105
- 108. BIG DATA ANALYTICS Sur un marché concurrentiel accru, les entre- prises ont plus que jamais besoin de valoriser les données – internes, externes, structurées, non structurées – pour mieux comprendre, prédire, prendre les meilleures décisions possibles, imaginer de nouveaux produits et services, développer de nouveaux modèles économiques, etc. IBM, PARTENAIRE DE LA TRANSFORMATION NUMÉRIQUE DES ENTREPRISES IBM est un acteur international majeur dans le domaine des services et solutions analytiques et big data. Nous accompagnons les entrepris- es de toutes tailles et de tous secteurs dans leurs projets data et big data, depuis la phase de cadrage jusqu’à la mise en œuvre. Nous nous appuyons sur une expertise IT et métier reconnue, des technologies innovantes et ou- vertes et une approche agile. De plus, afin de permettre aux entreprises de corréler leurs données internes avec des in- formations issues de l’extérieur pour en tirer plus de valeur, IBM a noué des partenariats stratégiques, avec Twitter par exemple, et a acquis des actifs de The Weather Company, spécialiste américain de la météorologie. IBM investit également dans l’Internet des Objets et l’informatique cognitive avec Watson. UN LARGE PORTEFEUILLE D’OFFRES BIG DATA ET ANALYTIQUES IBM propose une vaste gamme d’outils pour collecter, stocker, gérer, gouverner, analyser, déployer les données. Ces technologies sont fondées sur des standards ouverts favorisant l’interopérabilité et la pérennité, et bénéficient de l’apport de l’open source, comme Spark. Elles sont disponibles on premise ou en mode Cloud (IaaS, PaaS, SaaS). Nos offres permettent d’adresser différents su- jets liés aux data et big data : architecture, in- tégration, gouvernance, référentiel, qualité des données, protection des données personnelles (GDPR), business intelligence, analyse prédic- tive, data-visualisation, infrastructure, sécurité, etc. 106
- 109. 107 VOTRE CONTACT PRIVILÉGIÉ IBM 17avenue de l’Europe 92205 Bois-Colombes France +33 (0)1 58 75 00 00 www.ibm.com/fr Parmi nos offres : • Base de données, entrepôt de données : PureData for Analytics (appliance), DB2 BLU, dashDB • Open Source : BigInsights for Apache Hadoop, BigInsights for Apache Spark • Cloud Data Services : Cloudant, dashDB, Compose • Intégration et gouvernance : Information Server, InfoSphere MDM, DataStage, Optim, StoredIQ • Data Science, Machine Learning, Cognitive computing : Data Science Experience, Watson • Analyse avancée : Cognos Analytics, Watson Analytics, Planning Analytics, Streams, SPSS • Gestion de contenu d’entreprise : Case Manager, Content Manager, Datacap Insights, FileNet IBM WATSON DATA PLATFORM, UN ENVIRONNEMENT OUVERT ET UNIFIÉ DANS LE CLOUD Make data simple and accessible to all ! Pour rendre la valorisation des données plus simple et accessible aux différents profils d’utilisateurs – métiers, data scientists, data engineers… – IBM propose Watson Data Plat- form. Il s’agit d’un environnement de travail ouvert et unifié dans le Cloud qui rassemble tout ce dont a besoin chaque professionnel de la donnée. Cette plateforme intègre des technologies IBM et open source comme Hadoop et Spark, des fonctionnalités de col- laboration et des ressources de type données, tutoriels, modèles. Pour en savoir plus, consultez notre site Inter- net : http://ibm.biz/bigdata_fr Aline MICHEL Portfolio Marketing Manager – Big Data Analytics +33 (0)6 08 88 37 06 [email protected] 107
- 110. 108 VOS CONTACTS PRIVILÉGIÉS fifty-five 5rue d’Athènes Paris 75009 [email protected] +33 1 76 21 91 37 Pierre Harand Directeur Général, France [email protected] Nicolas Vaudran Consulting Manager +33 (0)6 73 07 24 29 [email protected] Mike Bettan Head of Media Technology and Innovation [email protected] +33(0)6 34 24 03 39 fifty-five accompagne les entreprises dans l’exploitation de leurs données au service d'un marketing et un achat-média plus per- formants. Partenaire des annonceurs de la collecte à l'activation des données, l'agence aide les organisations à devenir de véritables entités omnicanales maîtrisant l'efficacité de leur écosystème digital et ses synergies avec le monde physique. Pilier data stratégique de You Mr Jones, premier groupe de BrandTech au monde, fifty-five propose des prestations asso- ciant conseil, services et technologie. L’agence compte aujourd'hui des bureaux à Paris, Lon- dres, Hong Kong, New York et Shanghai. Notre offre s’articule autour de cinq piliers stratégiques : • Data Strategist : définir une vision et implémenter un marketing data-driven • Media Advisor : optimiser le mix média en toute transparence • Data Architect : s’équiper des meilleures technos pour un marketing agile • Sales Enabler : proposer des parcours d’achat cross-canaux efficaces • Media Manager : gérer les campagnes CHIFFRES CLÉS • Un ADN 100 % data • Une approche holistique de l’activité digitale • Plus de 20 partenariats avec les leaders technologiques mondiaux : Google, Facebook, Adobe, Oracle, Tableau Software, Baidu… • Plus de 150 clients actifs, dont 40 % du CAC 40, dans tous les secteurs, du Travel au Luxe, du FMCG à l’Entertainment • 10 labels ou prix d’excellence et d’innovation • L’équivalent de 15 % des effectifs investis en RD • 5 bureaux : Paris, Londres, Hong Kong, Shanghai, New York • +160 collaborateurs DMP, second-party data, onboarding, chat- bots... Le jargon marketing, ce n'est pas votre tasse de thé ? Décryptage et perspectives sur teahouse.fifty-five.com 108
- 111. Impression : Impriméen France par DeeZigne, 75020 Paris Conception graphique/maquette : Floriane Pilon/Pauline Richard Copyright © 2017 EBG-Elenbi, , IBM et Turn Tous droits réservés. Cet ouvrage ne peut en aucune manière être reproduit en tout ou partie, sous quelque forme que ce soit ou encore par des moyens mécaniques ou électroniques, y compris le stockage de données et leur retransmission par voie informatique sans autorisation des éditeurs, EBG, , IBM et Turn. La citation des marques est faite sans aucun but publicitaire. Les erreurs ou les omissions involontaires qui auraient pu subsister dans cet ouvrage malgré les soins et les contrôles de l’EBG, , IBM et Turn ne sauraient engager leur responsabilité. EBG, , IBM et Turn. Avec le soutien d’iStock by Getty Images 55 55 55 55
- 112. 110 Téléchargez directement laversion numérique de ce livret de synthèse et des titres précédents sur ebg.net/publications