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Le marketing personnalisé est-il en passe de devenir réalité grâce au big data ? A l’occasion d’un webcast sur les solutions qui changent les techniques du marketing, Maxime Girardeau, Digital Transformation Lead chez Microsoft France, et Vincent Ducrey, cofondateur et CEO du Hub Institute, présentent les résultats de plusieurs initiatives concrètes menées dans ce domaine par le club de football Real Madrid et un fabricant de soda.

A la multiplication des données, il faut ajouter la capacité sans cesse grandissante de les extraire et de les analyser : pour les entreprises, la somme permet d’ouvrir un nouveau champ des possibles. C’est une réalité à tous les niveaux de l’organisation, des directions métiers aux responsables opérationnels : optimisation de performances, découverte de nouveaux débouchés, prévision des ventes plusieurs semaines à l’avance…  Sans oublier la promesse d’un marketing qui devient peu à peu ultra personnalisé.

Aujourd’hui, « un pouvoir est donné aux entreprises pour aller très loin dans la segmentation », résume Vincent Ducrey, CEO du Hub Institute. Mais pour s’en servir correctement, deux étapes sont selon lui indispensables :

  • effectuer en amont un mapping des ressources existantes en interne ;
  • réaliser un travail de qualité sur la définition des outils et des KPI qui serviront à mesurer les résultats.
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« Notre objectif est de savoir qui sont nos fans, et de leur proposer ce qu’ils préfèrent »


Crédit image : Ungry Young Man/ Flickr.com / CC BY 2.0

Quand le Real Madrid fait appel au social listening et au machine learning pour découvrir de nouveaux marchés

Pour Vincent Ducrey et Maxime Girardeau, Digital Transformation Lead chez Microsoft France, le cas du club de football espagnol Real Madrid est emblématique. Ce dernier est parti d’un constat très simple : le revenu généré par « fan » était bien plus faible que des clubs de taille et de renommée équivalentes en Angleterre. Une évolution était donc envisageable de ce côté-là, sous réserve de parvenir à s’adresser à chacun de leurs fans pour leur proposer le bon produit.

« Notre objectif est de savoir qui sont nos fans, et de leur proposer ce qu’ils préfèrent », expliquait ainsi un cadre du club.

Un travail en plusieurs étapes a alors été mené pour répondre à la problématique. La première a été de consolider les informations à disposition. Le Real Madrid compte 450 millions de fans, avec des degrés d’engagement très différents, allant de l’abonné à la page Facebook à celui qui achète un Season Pass à plusieurs centaines d’euros pour assister aux matchs. L’ensemble de ces données, très éclatées, étaient initialement réparties sur… 42 bases CRM différentes.

> A lire aussi : Analyse des données : qu’apporte la data-visualisation ?

Une fois la consolidation faite à 360 degrés, des outils de social listening ont été mis en place pour rendre compte des publications et conversations sur les réseaux sociaux concernant le Real Madrid pendant un match de Ligue des Champions. La visualisation en temps réel de ces informations sur une carte a permis de constater que ce n’était ni en Espagne, ni Europe que les fans réagissaient le plus, mais… en Asie du Sud-Est ! C’est de cette façon que les responsables du Real Madrid ont découvert une poche de fans dont ils ignoraient l’existence. Conséquence directe : les matchs d’intersaison ont désormais lieu en Asie.

« La visualisation de la data est donc très importante pour comprendre les axes qui permettent de réorienter sa stratégie », souligne Maxime Girardeau.

L’étape suivante a consisté à ajouter de l’intelligence à ces données, à travers le machine learning. L’apprentissage de ces algorithmes et leur utilisation de données chaudes et froides ont par exemple rendu possible le push personnalisé sur le second écran des téléspectateurs pendant les matchs, ou encore l’optimisation de l’organisation du stade : ainsi, selon les conditions météorologiques, le club pourra prédire la variation du nombre de personnes qui se rendront au stade, et ajuster en fonction les besoins et l’approvisionnement pour les accueillir.

> Visionnez l’intégralité du webcast Powering the future of people-centric marketing

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La visualisation en temps réel de ces informations sur une carte a permis de constater que les fans les plus réactifs se trouvaient… en Asie du Sud-Est !


Crédit image : Geoff Livingston/ Flickr.com/ CC BY-SA 2.0

Quand une grande entreprise de soda réussit à prédire ses ventes plusieurs semaines à l’avance

Une grande entreprise de soda implantée dans près de 40 pays et proposant plus de 60 marques a souhaité tester la précision que pouvait apporter le machine learning sur les anticipations de vente de ses produits sur une à six semaines. Rapidement, les résultats automatisés se sont montrés aussi précis, voire plus, que ce que à quoi arrivaient déjà les équipes en place.

L’entreprise a alors décidé de pousser plus loin sa réflexion, en couplant les prévisions issues du machine learning avec ses outils marketing. Au cœur de son questionnement : comment compenser une prévision des baisses des ventes avec un push marketing adéquat ? Les algorithmes de machine learning, associés à l’intelligence artificielle, ont ainsi été capables de déterminer les cibles, la fréquence et l’intensité des push pour parvenir à cet objectif.

Pour Maxime Girardeau, « Cette gestion des big data, qui deviennent des smart data, permet de digérer, cibler, et personnaliser l’offre marketing du client multicanal. » Un pas supplémentaire donc, et non des moindres, vers un marketing de plus en plus personnalisé et, semble-t-il, efficace.

> A lire aussi : Analyse prédictive : l’avenir du business est-il dans l’intelligence des données ?