Le Web, l'entreprise et le consommateur. Françoise Soulié Fogelman

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1 Le Web, l'entreprise et le consommateur Françoise Soulié Fogelman Forum "Quel futur pour le Web" Lyon, mardi 21 septembre 2010 THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM

2 Agenda Le Web un nouveau secteur de l économie Le Web un nouveau canal d interaction avec les clients Le Web et les nouvelles technologies 2

3 L économie numérique À partir des années 90, le Web révolutionne l économie en créant l «économie numérique» FAI, , Moteurs de recherche, cartes, Vente entre particuliers, Vente événementielle, Jeux en ligne, Sites de rencontre Un nouveau business model THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM 3

4 L économie numérique a modifié / détruit des pans entiers de l économie (le commerce notamment) THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM 4

5 L économie numérique nos modes de consommation THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM 5

6 L économie numérique nos modes de communication 6

7 L économie numérique a un impact économique massif Il se fait sentir aussi bien - en interne, - avec les clients, - qu avec les partenaires & les fournisseurs. dans tous les secteurs, dans tous les pays. à toutes les étapes de la chaîne de valeur - Achats, - Supply chain, - Vente (e-commerce), - Marketing, - Service clients, - Relation partenaires Le business model est très varié (valorisation de l entreprise?) - Gratuit, freemium, payant 7

8 L impact économique Les bénéfices / secteur / région https://www.mckinseyquarterly.com/high_tech/strategy_analysis/how_compani es_are_benefiting_from_web_20_mckinsey_global_survey_results_2432 9

9 L impact économique Les gains à utiliser le Web 2.0 https://www.mckinseyquarterly.com/high_tech/strategy_anal ysis/how_companies_are_benefiting_from_web_20_mc Kinsey_Global_Survey_Results_

10 L impact économique L impact sur les profits globaux https://www.mckinseyquarterly.com/economic_studies/productivity_p erformance/five_forces_reshaping_the_global_economy_mcki nsey_global_survey_results_

11 L impact économique L exemple du e-commerce Le e-commerce est en forte croissance représente une part croissante - du CA total des entreprises - de la vente à distance Part du e-commerce dans la vente à distance (Milliards ) 12

12 L impact économique Le Web continue à croître 13

13 Agenda Le Web un nouveau secteur de l économie Le Web un nouveau canal d interaction avec les clients Le Web et les nouvelles technologies 14

14 Interagir avec le client : hier aujourd hui demain La communication avec le client est de plus en plus multi-canal à l initiative du client Événements Documents Service clients Livecasting Wiki Collaboration Blogs Twitter Revues, ratings SMS/Voix Réseaux sociaux Forums 15

15 Le Marketing : hier aujourd hui demain Hier Le client cherche l information produit auprès de l entreprise Le Marketing est piloté par l entreprise Demain Le client n écoute pas l entreprise Il écoute son réseau Le Marketing est social 17

16 Le Marketing aujourd hui Le client utilise différentes stratégies pour décider l achat d un produit au cours de son processus de décision https://www.mckinseyquarterly.com/retail_consumer_goods/strategy_analysis/a_new_way_to_measure_word-of-mouth_marketing_

17 Le Marketing aujourd hui Aujourd hui, les clients se tournent vers leur réseau pour chercher l information Moteurs de recherche Opinion d un ami Sites sociaux Revue de client Revue de client Revue de client Revue de client 19

18 Le Marketing hier On parle aux clients en utilisant des modèles pour choisir la cible Mais ensuite les clients se parlent Le marketing hier ignorait ces interactions Le marketing social exploite ces interactions - Il faut des modèles de «data mining social» 20

19 Le data mining social utiliser les interactions Social Network Analysis (SNA) KXEN AF Modeling KSN SN 21

20 Les challenges dans l industrie Les données de contact sont massives - Échantillonner reste difficile La scalabilité est cruciale - Les algorithmes doivent scaler L évolution temporelle est rapide Les algorithmes doivent être rapides On trouve des réseaux sociaux partout - Les techniques doivent être flexibles Exemple en télécom (CDR) Lignes (M) Nœuds (M) Un jour Une semaine Un mois Trois mois

21 Telecom Modèle de churn avec le 1% des clients les plus risqués, on détecte 47% de churners en plus +47% dans1er percentile TOP1 : # de churners dans la Communauté les 6 derniers mois 15 des variables TOP20 sont des sn-variables 23

22 Détection de fraude Avec et sans variables sociales 24

23 Réseau social Le plus grand site social français pour les teen-agers 37.5 M comptes Skyrock Mais Plus il y a de comptes Skyrock plus les coûts augmentent Problème : monétiser l audience Adapter les bannières aux communautés - Et augmenter le taux de click Identifier les influenceurs - Visibilité, cadeaux Mieux cibler les campagnes - Augmenter les retours pour les sponsors Fournir des services - Recommandations En assurant l acceptabilité par les skynautes 25

24 Agenda Le Web un nouveau secteur de l économie Le Web un nouveau canal d interaction avec les clients Le Web et les nouvelles technologies 26

25 Les technologies pour le Web Émergence de très nombreuses technologies Évolution très rapide Un besoin critique dans les années à venir : les technologies des media sociaux https://www.mckinseyquarterly.com/hig h_tech/strategy_analysis/how_compan ies_are_benefiting_from_web_20_mckin 27 sey_global_survey_results_2432

26 Les technologies pour le Web La vague des «media sociaux» va changer profondément la donne Mais aussi: L internet des objets, Les smart grids, Le e-gouvernement 28

27 Les technologies pour le Web Toutes les technologies existantes vont devoir prendre en compte Les données «en réseau» - De plus en plus en mode mobile Avec des volumétries très importantes Une très forte évolutivité Et des questions scientifiques ouvertes Les solutions techniques devront suivre - Stockage Cloud - Calcul distribué Tout en garantissant la protection de l individu et l acceptabilité - «privacy» - Éthique - LEN 29

28 QUESTIONS? THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM

29 THE DATA MINING AUTOMATION COMPANY TM 31

30 L extraordinaire développement du Web a un impact massif sur les entreprises. Il a changé profondément les modes de travail (ce dont je ne parlerai pas ici), mais surtout il a permis l émergence d un nouveau secteur économique qui regroupe aujourd hui les entreprises les plus dynamiques et les plus cotées de la planète. Ces «e-entreprises» ont créé de nouveaux produits (search, e-commerce, comparateurs, enchères, ) et ont dû souvent, pour ce faire, définir un nouveau modèle économique (gratuité / monétisation). Leur développement rapide s est souvent fait «en avance» sur la société et la législation, ce qui continue de poser de nombreux problèmes (éthique, anonymat, optin, ). Par ailleurs, et pour toutes les entreprises, le Web est devenu un nouveau canal d interaction avec leurs clients. Ce qui leur a imposé de nouvelles obligations (le «multi-canal» ; l accélération des traitements ), ainsi que la modification en profondeur des métiers du marketing (avec le développement du marketing analytique). L arrivée des réseaux sociaux est en train de changer radicalement la relation client-entreprise, le client ne dépendant désormais plus de l entreprise pour son information. Le Web est ainsi devenu une extraordinaire source de données pour les entreprises et celles qui ont réussi sur le Web sont celles qui ont été capables de maîtriser les technologies permettant de traiter ces volumes massifs (search, data mining, réseaux sociaux, clouds, ) : la capacité à exploiter les données du Web est donc aujourd hui un facteur clé du succès économiques pour les entreprises. 32

31 Le Web a permis la création / développement d un nouveau secteur de l économie - Search, e-commerce, comparateurs, - Besoin de définir un nouveau modèle économique : gratuité / monétisation - Développement rapide, «en avance» sur la législation (éthique, anonymat, optin, ) Le Web comme nouveau canal d interaction avec les clients - A changé la pratique du marketing pour beaucoup d entreprises (en tout premier lieu, bien sûr, celles du e-commerce) avec de nouvelles obligations (la relation client doit être «multi-canal» ; l accélération des traitements ) - Est en train de changer radicalement la relation client-entreprise, avec l arrivée des réseaux sociaux : le client ne dépend plus de l entreprise pour s informer Le Web et les technologies de search, data mining, réseaux sociaux, clouds, - Le Web est une extraordinaire source de données : les entreprises qui ont réussi sur le Web sont celles qui ont été capables de maîtriser les technologies permettant de traiter ces volumes massifs - Ces technologies ont accompagné le développement du Web et ont permis aux entreprises de dégager des bénéfices. 30% du CA d Amazon à partir des recommandations 33

32 KXEN KXEN est un éditeur de logiciel data mining - KXEN Analytic Framework est une suite de moteurs prédictifs et descriptifs permettant de créer des modèles robustes vite et facilement - KXEN est basé sur la théorie de Structural Risk Minimization de Vladimir Vapnik 34

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