Comment CDiscount pilote en temps réel et en 1to1 ses interactions visiteurs
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Use Case CDiscount Mars 2014 Comment pilote en 1to1 et en temps réel ses interactions -visiteurs
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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.
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Use Case CDiscount Mars 2014
Comment pilote
en 1to1 et en temps réel
ses interactions -visiteurs
SOMMAIRE
3 OBJECTIFS MAJEURS
UN CONTEXTE …. EXIGEANT
UNE STRATÉGIE CLAIRE
UN DISPOSITIF TRES COMPLET
UNE EXIGENCE: ATTITUDE LEAN START-UP
3 OBJECTIFS MAJEURS
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
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
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
UN CONTEXTE EXIGEANT
VOLUMÉTRIE & COMPLEXITÉ
• > 1 million visites par jour
• 30 grandes catégories
• 460 sous-catégories
• > 300 000 références
• Une part significative du CA en mobilité
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
« INVESTMENTLESS »
• Pas d’infrastructure
• Pas d’outils à acquérir
• Une solution SaaS
RESOURCE FREE
• Impact minimum sur équipes IT
• Impact minimum sur équipes marketing
• 0 Impact sur équipes BI
FULL SERVICE
• Compétences :
– Technique
– Fonctionnelle
• Réactivité
• Disponibilité
• Partnership
UNE STRATEGIE CLAIRE
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
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
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
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
UN DISPOSITIF TRES COMPLET
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
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
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
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
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
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
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 ++
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
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
QUELQUES CHIFFRES
> Zoom Driven & Active: % d’impression par zones
Audience Impressions
75%
48%
25%
52%
Driven Active
ATTITUDE LEAN START-UP EXIGEE
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…
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
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
Henri Marty Directeur Général Netwave [email protected] & Veronica Martins Directrice des Services Netwave [email protected]
