comment cdiscount pilote en temps réel et en 1to1 ses interactions visiteurs
DESCRIPTION
Comment Cdiscount pilote en 1to1 et en temps réel ses interactions - visiteurs A l’heure où le temps réel et la personnalisation 1to1 deviennent la norme dans la compétition, l’appel à des systèmes d’intelligence artificielle agiles s’impose. Au-delà des techniques classiques du marketing prédictif, de nouvelles technologies permettent d’établir des plausibilités individu / individu sans segmentation préalable et de déléguer à l’IA la définition des interactions les plus productives sans modélisation préalable. Avec plusieurs centaines de milliers de visites quotidiennes le N°1 français du commerce on line fait largement appel à ses systèmes de nouvelle génération. Venez découvrir dans cet atelier : - Pourquoi Cdiscount fait appel à ces nouveaux outils ? - Pour faire quoi ? - Pour le faire comment ? - Pour quelle finalité ? Systèmes d’intelligence artificielle on site : les attentes, les bénéfices, les perspectives et les limites vus à travers l’expérience Cdiscount / Netwave.TRANSCRIPT
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Use Case CDiscount Mars 2014
Comment pilote
en 1to1 et en temps réel
ses interactions -visiteurs
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SOMMAIRE
3 OBJECTIFS MAJEURS
UN CONTEXTE …. EXIGEANT
UNE STRATÉGIE CLAIRE
UN DISPOSITIF TRES COMPLET
UNE EXIGENCE: ATTITUDE LEAN START-UP
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3 OBJECTIFS MAJEURS
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OBJECTIF 1: CONSEILLER
– Identifier en temps réel son attente
– Définir en temps réel la meilleure recommandation possible pour:
• Satisfaire l’attente
• Transformer la visite en achat
• Recommander en TR le produit correspondant à l’attente du visiteur
• Sur la base des simples données recueillies en temps réel pendant la navigation
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OBJECTIF 2: ENGAGER
– Identifier en temps réel la situation du visiteur
– Définir en temps réel la mise en avant promotionnelle la plus performante pour:
• Engager le visiteur
• L’amener vers des offres susceptibles de transformer la visite en achat
• Mettre en avant en TR la meilleure offre promotionnelle possible
• Dès la connexion et en cours de navigation
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OBJECTIF 3: AUGMENTER LE PANIER MOYEN
– Sur la base de l’achat principal
– Définir en TR l’offre cross selling la plus performante pour:
• Satisfaire le visiteur
• L’amener vers des offres susceptibles de transformer la visite en achat
• Mettre en avant en TR les meilleures offre cross selling:
• Dans le panier, le layer panier ou en cours de navigation
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UN CONTEXTE EXIGEANT
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VOLUMÉTRIE & COMPLEXITÉ
• > 1 million visites par jour
• 30 grandes catégories
• 460 sous-catégories
• > 300 000 références
• Une part significative du CA en mobilité
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PAS D’USINE A GAZ !
• Pas d’utilisation de données CRM
• Pas d’outil d’analyse supplémentaire à installer / maintenir
• Un outil déployable en 4 semaines pour un test de 15 jours
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« INVESTMENTLESS »
• Pas d’infrastructure
• Pas d’outils à acquérir
• Une solution SaaS
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RESOURCE FREE
• Impact minimum sur équipes IT
• Impact minimum sur équipes marketing
• 0 Impact sur équipes BI
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FULL SERVICE
• Compétences :
– Technique
– Fonctionnelle
• Réactivité
• Disponibilité
• Partnership
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UNE STRATEGIE CLAIRE
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DEPLOYER LA SOLUTION SaaS NETWAVE BOOSTER
PRODUCT RECOMMENDER Recommandation automatique du produit
le plus adapté à la conversion / au retargeting
CROSS SELL MANAGER Recommandation dynamique des produits connexes et upsales les plus adaptés à la
conversion / au retargeting
PROMO DISPLAY DRIVER Pilotage dynamique des promotions en TR
les plus adaptées à la conversion / au retargeting
CONTENT CUSTOMIZER Mise en avant au cours de navigation du
contenu le plus adapté à la conversion / au retargeting
Netwave Active Booster
Netwave Driven Booster
Personnalisation Déléguée à l’IA
Personnalisation Paramétrée par le site
RT Booster On site
Retarget Booster Email / ENews
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TESTER NETWAVE BOOSTER EN PRODUCTION
Oct. Lun 07
Oct.
Ven 11
MISE EN
PROD
DEBUT du
TEST A/B
Oct.
Lun 21
FIN du
TEST A/B
Août Lun 26
Oct.
Jeu 03
Recettage Echauffement DEBUT MATCH
OFFICIEL 3 J. 1/2 3 J. Déploiement
• Échantillonnage 50/50
• Plug sur Omniture
• Des emplacements prescrits
• 2 niveaux de profondeur d’exploitation du catalogue VS 3 habituellement
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METTRE EN OEUVRE LES 2 MODES DE PERSONNALISATION NETWAVE
1. Mettre en œuvre 2 modes de personnalisation:
2. Mixer sur une même page les 2 modes de personnalisation
Mode Active = délégation à l’IA
Mode Driven = pilotage direct par les marketers du site
75%
25%
0%
Driven
Active
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METTRE EN ŒUVRE LES 3 MODULES CORRESPONDANT AUX OBJECTIFS
Product Recommender
CrossSell Manager
Promo Booster
68%
18%
14%
% Zones d’exposition par module de recommandation
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UN DISPOSITIF TRES COMPLET
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MAPPING PARCOURS
Home Page
Vitrine
Sous vitrine
Liste produits
MR Plein
F.Produit CDS
F. Produit MP
Layer panier Panier
MR Vide FP Epuisé
Panier Vide 404
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1
Stratégie 1 : Driven RT Product Recommending > Aide au choix pour vos visiteurs Proposez des produits de même catégorie et concurrents entre eux hors produit en cours
+++ : Automatisation d’une politique e-merchandising +++: Donner à voir, donner envie, ouvrir à nouveau Ouverture vers une nouvelle sélection
OFFER CENTRIC
28 M 7,30 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
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2
USER CENTRIC
34,5 M 0,52 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 2 : Active RT Recommending > Recommandations déléguées à l’IA (27 situations standard + les situations à mettre en place comme Marques, …, etc.) +++ : 8 à 10 moteurs minimum et leurs algorithmes travaillent pour un même bloc de recommandation Pertinence, Personnalisation
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
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3
OFFER CENTRIC
13 M 1,44 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 3 : Driven RT Product Recommending > Up selling Produits de même nature concurrents entre eux et plus chers dans la catégorie +++ : Cappez le montant de votre up-selling à votre guise +++ : Agir sur le prix en jouant sur le désir Maitriser / Agir sur la valeur du panier moyen
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
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ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
OFFER CENTRIC
32 M 0,51 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 4 : Driven RT Product Recommending > Top des promotions Conseiller des produits achetés par les autres clients sur une catégorie donnée en fonction d’un centre d’intérêt majeur +++ : Ouvrir vers des sélections produits plébiscités par les autres visiteurs qui ont les mêmes centres d’intérêt : Susciter l’intérêt à nouveau EN BAS DE PAGE
4
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Zoom Layer panier > en « working optimization » DRIVEN
1
2
6 M 1 %
Impressions Taux de
Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégies 1 : Active RT Product Recommending / TOP des VENTES CLIENTS dans l’UNIVERS +++ : Ouvrir vers des sélections BEST SELLERS plébiscitées par les autres visiteurs dans la même situation
Stratégies 2: Active RT CrossSell Manager / CROSS-SELLING ASSOCIATIF Proposez des produits que vos clients ont très fréquemment achetés avec le produit en cours d’ajout - hors catégorie en cours
5 M 0,50 %
Impressions Taux de
Clic
De Janvier 2014 à date
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Double chance input: 2 stratégies pour maximiser l’engagement
Vous avez récemment vu
1. Stratégie prioritaire : Historique de consultation
2. Stratégie secondaire : Top des Ventes
Conditions d’éligibilité - Pas d’affichage en 1. - Pas de produits suffisants en 1.
Objectif Optimiser tous les emplacements
Transformer ++
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QUELQUES CHIFFRES
> 5 millions de bannières personnalisées par jour > Temps moyen de réponse : 56 millisecondes
Product Recommender
CrossSell Manager
Promo Booster
77%
4%
19%
62%
26%
12%
Poids des impressions & interactions
Interactions Impressions
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QUELQUES CHIFFRES
> Zoom sur le module Product Recommender
Up Sell
Aide au choix
Top des ventes
5%
23%
9%
15,03%
35,84%
11,56%
Poids des impressions & interactions des 3 stratégies
Interactions Impressions
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QUELQUES CHIFFRES
> Zoom Driven & Active: % d’impression par zones
Audience Impressions
75%
48%
25%
52%
Driven Active
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ATTITUDE LEAN START-UP EXIGEE
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DES METRICS QUOTIDIENS
PERFORMANCE COMMERCIALE
PERFORMANCE IMPRESSION
PERTINENCE
% Conversion
Selon Catalogue
Selon Exposition
Par nature de visite
PAR
MO
DE: A
CTIV
/DR
IVN
PAR
ZON
E
PAR
STRA
TEGIE
PAR
SITUA
TION
PAR
NA
TUR
E DE M
OTEU
R
PAR
BU
/ MA
GA
SIN / M
AR
CH
E
PAR
CA
TEGO
RIE
PAR
SOU
S CA
TEGO
RIE
Panier Moyen
Valeur Visite
Nombre d’impressions
Taux de couverture
Nbre et % de consultations
Sélection
Achats des reco exposées
PR
EMIÉR
E VISITE
REB
ON
D
VISITE C
OU
RTE, M
OY
ENN
E, LON
GU
E…
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PRISE EN COMPTE DE L’EXPERIENCE EN TEMPS REEL
• Approfondir le catalogue exploité – plus détaillé en termes de sous catégories permettant des
recommandations encore plus ciblées
• Enrichir le catalogue – prise en compte des attributs produits permettant des
recommandations plus précises
• Intégrer en temps réel l’information du site – prix des produits car mis à jour en temps réel
• Mettre en place des stratégies de recommandation primaires et secondaires – éviter les « trous » de recommandation et/ ou multiplier les angles
d’attaque
• Tuner certains moteurs de recommandation – répondre à des problématiques spécifiques
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ET DEMAIN…?
• Retargeting Email: production de recommandations personnalisées vers la plateforme d’e-mailing de Cdiscount
• Création de moteurs de reco spécifiquement dédiés à l’exploitation des requêtes search
• CrossSell Manager en mode Driven
• …etc
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Henri Marty Directeur Général Netwave [email protected] & Veronica Martins Directrice des Services Netwave [email protected]