La suite de mes rencontres sur le salon E-Commerce qui mélangent emailing mais aussi d'autres canaux.
Au sommaire
- NP6 sort GeckoDataPredict, un premier outil de mining avec 2 scores
- Nosto arrive de Finlande avec de grandes ambitions
- Codiki développe la première solution de remarketing offline
- Société Tapvalue de Marseille avec un outil de reconnaissance d’internautes en magasin
NP6 sort GeckoDataPredict, un premier outil de mining avec 2 scores
Après le rachat de SOCIO Logiciels en 2013, NP6 déploie ses premiers services "industrialisés" de statistiques au service de l'emailing sous le nom de GeckoDataPredict. L'objectif de ces scores est d'adapter la communication (pression commerciale, contenu…) en fonction des profils scorés de la base. Les 2 premiers scores proposés sont :
- Un score de propension (ou d'attirance/appétence globale). "Ce score permet de classer les coeurs de cible à partir d'une cible de sur-réactifs. Objectif : envoyer moins d'emails pour une réactivité maximum". Il semble tenir notamment compte de la réaction de l'internaute par rapport à un plan de communication (sur le long terme).
- Un score de réactivité (qui traduit l'engagement de l'internaute sur le comportement). "Cet indicateur permet de sélectionner les populations peu réactives et de proposer des scénarios de réactivation (en travaillant spécifiquement sur les nouveaux abonnés).
Le score de propension va classer les internautes en 5 niveaux (de VIP, accros aux actions marketing, aux Dangerous, qui présentent un danger à être exploités), et celui de réactivité classifie 5 comportements : des Ultras, qui réagissent énormement, aux "Wearies", littéralement les lassés qui ne réagissent plus.
La mise en place de ces scores nécessite la création d'une base de données spécifique mutualisée (ou dédiée suivant le volume) qui aura pour objet de stocker les données sur une période suffisamment longue pour lancer le calcul des scores. Ces scores sont ensuite déversés dans la table de MailPerformance pour être exploités lors de différentes campagnes.
Dans la présentation que j'ai reçue, NP6 donne un exemple pédagogique d'exploitation intéressant :
Une répartition de la base sur le score de propension donne le résultat suivant :
En fonction des classifications du score de propension, le programme d'animation peut être décliné entre arrêt de la communication par email et communication standard "avec les campagnes habituelles".
La démarche de réalisation de ces scores est fréquente dans les études mining et statistiques sur les données marketing. La difficulté que semble avoir résolue NP6 est d'industrialiser le processus de création de ces scores quelle que soit l'activité économique. NP6 se place dans une tendance importante du marché qui consiste à acheter "sur étagère" des scores prédictifs (notamment sur la recommandation de produits – cf. plus bas).
Le budget d'entrée de GeckoData est de 200 € à 300 € avec des frais de setup qui s'établissent autour de 500 € à 1 000 €.
Score industriel ou étude statistique à façon ?
Les annonceurs sont plus enclins à acquérir un service en ligne fabricant des scores (cf. tinyclues) plutôt que de lancer une étude statistique personnalisée permettant de générer une segmentation puis des scores qui sont en général plus précis et fiables.
Ce n'est pas forcément l'aspect budgétaire qui freine ces études, car sur l'année, "l'achat de scores" en ligne pèse assez lourd. C'est certainement le risque d'échec que le marketeur peut prendre en réalisant une étude statistique interne et spécifique qui présente un frein à la décision. L'achat de scores externes est beaucoup moins impliquant et lourd (en temps passé) et impactant. La commercialisation de "machines à scores" a de très belles perspectives de développement.
Outil de recommandation produits : un marché français très dynamique !
C’est le boum chez les solutions de recommandation de produits pour les e-commerçants qui se multiplient. Sur le salon, j’en ai compté 6, certaines étaient absentes (Target2Sell, RichRelevance, Netwave, Pigdata, Wexperf) et c’est sans compter les outils de recommandation disponibles chez les routeurs (ExactTarget, Emarsys, Neolane…). J'ai pu croiser Blueknow, une entreprise espagnole qui s'implante en France, et je me suis arrêté sur le stand de Nosto.
Nosto arrive de Finlande avec de grandes ambitions
J’ai passé 45 minutes sur le stand de Nosto qui s'est implanté en France depuis quelques mois.
Nosto s’annonce comme le leader nordique des outils de recommandation de produits avec plus de 1 500 boutiques et 200 en France. Créée en 2011, l’entreprise vient de lever 5,5 M$ (avec Wellington Partners) après avoir levé 2,8 M$ en 2011 et compte 35 employés dont 25 à Berlin.
L’originalité de l’outil me semble d’abord son modèle économique, qui est à la performance. Nosto prend une commission de 1 à 4 % du CA réalisé dans la session de navigation sur le produit recommandé (la session est limitée à 30 minutes). Si l'achat est réalisé sans le produit recommandé, Nosto ne prend pas de commission. Un modèle économique très agressif qui est peu rentable pour Nosto, mais on est dans une logique de conquête de marché. Pas de fixe mensuel, et des plug-ins disponibles chez de nombreux outils d’e-commerce (PrestaShop, Drupal, Magento…).
La solution peut être lancée avec un simple tag (installé sur les templates de Magento) qui va alors constituer un historique de navigation, d’achat, qui au bout de 'quelques jours' pourra fournir des recommandations. Le stock de produits disponibles est géré directement par le site qui peut passer cette donnée (éventuellement cachée) dans la page web. Nosto insiste fortement sur la simplicité de mise en œuvre 'en 20 minutes'. L’outil ne récupère pas l’historique des transactions pour lancer ses recommandations. Une démarche assez étonnante car c'est se priver d'un capital de données important.
J’ai pu voir quelques interfaces et rapports intéressants, et notamment une interface croisant, en temps réel, les visites et les recommandations de Nosto avec le CA apporté, aussi en temps réel, par la solution (effet Waouh garanti, mais déjà présent chez d'autres outils).
Ecran de visualisation en temps réel des visites avec, en rouge, les recommandations effectuées :
Et aussi un pop-up d'abandon de panier à la sortie du site, fonctionnalité originale à tester.
Sur l’emailing, la solution peut tout prendre en charge (routage, réalisation de l’email), proposer 5 scénarios automatiques, des templates pour l’abandon de panier (par exemple) et programmer l’envoi de celui-ci dans les 30 minutes après l’abandon (recommandation de mon interlocuteur sur le temps optimal d'envoi).
J'ai échangé avec les gestionnaires de comptes sur les obstacles rencontrés lors de la mise en place de la solution. Nosto a souligné la nécessité de mettre en place au moins 6 à 7 bandeaux de recommandations sur le site pour obtenir une performance intéressante.
Simple, économique, avec un backoffice plutôt bien designé, Nosto est séduisant sur de nombreux aspects et dispose de moyens conséquents.
Quelles précautions prendre pour implanter une solution de recommandation de produits ?
Quelle que soit la solution de recommandation retenue, il est indispensable de bien tester régulièrement sa performance. Cela se réalise par des tests A/B (page optimisée vs page non optimisée). Il n’est pas rare que les moteurs de recommandation fassent moins bien qu’un bon e-merchandiseur qui connait bien sa cible et ses produits.
Le cas récent d’un des leaders de l’e-commerce en France qui, en réalisant un A/B de son outil de recommandation sur sa page d'accueil s’est rendu compte qu’il était moins performant que ses merchandiseurs "humains", est symptomatique de l'usure des performances dans le temps des moteurs de recommandation. Il est nécessaire de tester régulièrement la performance des outils de recommandation dont les algorithmes peuvent s’user ou diverger.
Codiki développe la première solution de remarketing offline
Cette dernière accroche marketing intéressante m’a attiré lors du passage devant le stand.
Il s’agit d’un astucieux dispositif qui permet d’envoyer un support papier (de qualité) individualisé et personnalisé contenant notamment un QR Code, une clef USB qui redirige vers une page (éventuellement personnalisée) du site. Codiki enregistre et fait la redirection des requêtes web du QR code ou de la clef USB pour identifier individuellement les destinataires actifs. "Dès que la transaction > 100 €, Codiki est intéressant affirment-ils".
Il est possible de tester gratuitement le dispositif pour 40 envois, et les références plutôt BtoB sont intéressantes.
Le coût est environ de 2,5 € par support envoyé. Les résultats obtenus sont en moyenne 20 % de connectés une fois le courrier reçu.
Exemple d'un support de communication Codiki
Société Tapvalue de Marseille avec un outil de reconnaissance d’internautes en magasin
Plusieurs fois récompensée, Tapvalue est une entreprise qui souhaite réconcilier le on et le off line, principalement pour le retail.
Pour identifier les internautes en magasin, elle "capte les signaux téléphoniques à proximité et fournit des statistiques poussées sur les visiteurs et les passants". Ensuite, la comparaison des identifiants anonymes des téléphones avec les profils internet et mobiles permet de reconstituer le parcours on/off. L’identifiant "téléphone" remplace le cookie semble-t-il. L’entreprise propose, sur le papier, une plateforme CRM complète qui semble inclure de la recommandation produits, du push email et apps, de l’achat média, des possibilités de retargeting…
Malheureusement, je suis passé trop tard pour obtenir plus d'informations sur la solution sur le salon…
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