TémoignagCarrefour et velvet : la connaissance client au coeur de l'efficacité opérationnelle
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La Connaissance Clients Au cœur de l’efficacité opérationnelle Smarter Analytics – 05 juin 2012 SEBASTIEN LE LARDIC – Responsable Datamining – Direction Marketing France-CARREFOUR CHRYSTEL GALISSIE – Directrice Datamining VELVET
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Témoignage de Carrefour et Velvet , Smarter Analytics Live - 5 juin 2012 par Sébastien Le Lardic, carrefour et Chrystel Galissie, Velvet
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La Connaissance Clients Au cœur de l’efficacité opérationnelle
Smarter Analytics – 05 juin 2012
SEBASTIEN LE LARDIC – Responsable Datamining – Direction Marketing France-CARREFOUR
CHRYSTEL GALISSIE – Directrice Datamining VELVET
Direction name La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
SOMMAIRE
Principaux sujets abordés Le contexte Carrefour La segmentation des Tickets Perspectives 2012-2013
Direction name
Contexte
Depuis 2009, la direction Marketing France de Carrefour est entrée dans une nouvelle étape
Avec une forte volonté d’exploiter en interne les données et outils à disposition.
Mise en place d’outils
de Reporting et CC
Optimisation des
outils existants
Construction de
nouveaux outils
Optimisation du
Marketing (Ciblé,Magasin,Marchandises)
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Direction name
La segmentation des tickets : contexte
Exemple d’outil Datamining existant (depuis fin 2010) A optimiser pour tenir compte des évolutions de consommation et des spécificités de formats de
magasins. A exploiter à plusieurs niveaux :
Magasins (optimisation des parcours d’achat), Marketing Ciblé, Pilotage de la performance (types de fréquentation en fonction des formats de magasins notamment). Connaissance Clients : variables additionnelles dans les modélisations construites pour améliorer la
prédiction des comportements clients.
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Direction name
La segmentation des tickets : approche méthodologique
Construction de segments en fonction des : - Quantités de produits achetés, - Types de produits achetés (alimentaires, non alimentaires), - Types d’achats (produits frais, bio, …), - …. En analysant un historique de 27 mois de tickets soit plus de 400 milliards de lignes à exploiter. En utilisant les techniques usuelles de segmentation, Et en exploitant les fonctionnalités de IBM-SPSS-Modeler
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Direction name
La segmentation des tickets : exemple de résultats
6 segments obtenus, mis à jours tous les jours ; Analysés au global, tous types de magasins, puis par type de magasins :
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Direction name
La segmentation des tickets : prochaines étapes
Construction en 3 étapes : Contexte
Cette segmentation avait été faite il y a deux ans ; il devient donc important de la revoir pour tenir compte des évolutions de comportements d’achats, de certains types de formats de magasins / produits apparus…
Méthodologie appliquée avec IBM-Modeler
1. On reprend les règles de la multiformat et observe l’impact si on applique ces règles à chacun des formats
2. Analyses descriptives des variables que l’on veut approfondir pour déterminer les nouvelles règles par format
3. Définition des nouvelles règles.
Construction au
global
Approche par type de
magasin
Optimisation (en fonction des horaires
d’achats par ex)
1 2 3
Aujourd’hui
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Direction name
La segmentation des tickets : prochaines étapes - exemple
• Répartition des tickets 12h-14h et autres
Répartition tickets du Midi tickets Hors Midi - format Hyper
9%7%
9%10%
32% 32%
9%
30%
32%
9%10% 10%9%
7%9%
10%
32% 32%
seg1 seg2 seg3 seg4 seg5 seg5
Tous tickets
Midi
Hors Midi
• statistiques descriptives sur les segments Hyper
Tickets 12h-14h seulement
Autres tickets seulement
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
Segment Qté moyenne Ca moyen Nb de grp moyen
seg 1 X X X
seg 2 X X X
seg 3 X X X
seg 4 X X X
seg 5 X X X
seg 6 X X X
Segment Qté moyenne Ca moyen Nb de grp moyen
seg 1 X X X
seg 2 X X X
seg 3 X X X
seg 4 X X X
seg 5 X X X
seg 6 X X X
L’heure du ticket impacte donc fortement les segments 2 et segments 3
Direction name
Perspectives 2012-2013
La Connaissance Clients au cœur de l’efficacité opérationnelle
L’équation de la réussite pour Carrefour :
Capitaliser sur l’équipe Datamining
Interne et les outils IBM existants
Développer l’efficacité opérationnelle en s’appuyant sur des scores et segmentations
(CRM, assortiment, …)
Capitaliser sur les Bonnes Pratiques
Et des méthodologies robustes
En se faisant accompagner
L’EXCELLENCE CLIENT CONSEIL ET MISE EN ŒUVRE DU MARKETING CLIENT
1
LE CABINET
Spécialiste
Marketing client
85 passionnés
Crée en 2004
CA :
7 millions €
2
3
Des équipes pluridisciplinaires
Une expertise par domaine et par métier
Un accompagnement de bout en bout
Une approche pragmatique et mesurable
UN POSITIONNEMENT DIFFÉRENT SUR LE MARCHÉ
NOS DOMAINES D’INTERVENTION
Stratégie et fidélisation
Datamining
Performance
Business Intelligence
Customer Relationship Management
Enterprise Marketing Automation
Change et formation
Innovation
4
Les 6 composantes de l’offre Datamining
5
12 formations
Datamining
disponibles
Performances marketing
Analyses descriptives
Scoring
Segmentations
Enquêtes
Outils statistiques à valeur ajoutée
Des projets
d’innovation
EXTRAITS DE NOS REFERENCES
Distribution Banque, Assurance et Crédit Pharma
Industrie Télécoms et Médias Transports Services
GIE
EGP
PROJET
ERGOSUM
Pour tout complément n’hésitez pas à nous contacter :
Velvet - TOUTE REPRODUCTION INTERDITE
Chrystel Galissié
Directrice Datamining
10-12 RUE DU GENERAL FOY
75008 PARIS FRANCE
T: +33 (0)1 53 34 68 56
P: +33 (0)6 17 15 71 19
www.velvetconsulting.com
