Le moteur de recommandations
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- Romain Larochelle
- il y a 6 ans
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1 Le moteur de recommandations 1
2 Executive summary Pour les Directions Générales et les Directions Marketing dans les services financiers, qui ambitionnent d optimiser leurs démarches commerciales par l utilisation des données. Notre approche consiste à faire parler les données de vos clients à partir de nos solutions d analyse prédictive, afin de vous permettre de proposer «la bonne offre au bon client, avec le bon message, sur le bon canal et au bon moment». Quel client? Quelles offres? Quel message? Quel canal? À quel moment? Clients Part. ou Pros Tous les produits bancaires ou Justification de chaque offre Agence, call-center (en support 16 moments clés à privilégier et à Focus sur les clients à forte assurance Argumentaire personnalisé pour du Conseiller) anticiper (ex : achat immobilier, probabilité de souscription ou chaque offre Internet si couplage avec DMP divorce, ) de résiliation Accélérateur weave Accélérateur weave Accélérateur weave Apport DMP* *DMP : Data Management Platform 2
3 Le moteur de recommandations > Une approche CLIENT en rupture avec les approches CRM traditionnelles Approche PRODUIT classique basée sur des règles métiers Approche CLIENT basée sur une approche statistique règle 2 Historique de données expert règle 1 règle 4 règle 3 Clients expert règle 5 règles «légales» expert è moteur d actions déterministe è basé sur la connaissance produit Produits Stock èmoteur de calcul utilisant des algorithmes de machine learning èbasé sur la connaissance du client et une approche statistique Proposition d un Produit à une cible de clients répondant aux règles métiers Proposition au Client des 3 meilleurs recommandations client Cible de clients 3
4 4 Le moteur de recommandations > Analyser les données et leur évolution dans le temps pour prédire la suite Nos moteurs de recommandations utilisent deux types de données en entrée : 1. Les informations sociodémographiquesduclient 2. L historique de souscription du client à des produits bancaires Ils sont alors en mesured observerles suites desouscriptions deproduits en fonction des caractéristiques du client. Ce fonctionnement est plus performant que la simple identification de clients semblables à un instant donné Fonctionnement basique (type Netflix) Fonctionnement du moteur weave Aujourd hui Demain? Identifications de clients semblables presque en tous points. Par exemple, ils possèdent les mêmes produits bancaires sauf un Prédiction de la disparition de la différence. Par exemple, souscription au produit manquant Hier Aujourd hui Demain? Le moteur s appuie sur l évolutionconnue de clients qui hier ressemblaient au client pour lequel on cherche aujourd hui à formuler une recommandation. Par exemple les jeunes souscrivent à un prêt étudiant. 4
5 5 Le moteur de recommandations > Formuler une prédiction de souscription avec un degré de confiance connu En observant l évolution de la détention de produit, le moteur formule des prédictions d évolution. Pour chaque prédiction il précise son degré de confiance. Les produits avec une forte probabilité de souscription sont les recommandations Observation Prédiction Confiance Forte à Recommandation Confiance faible Hier Aujourd hui Demain? 5
6 6 Le moteur de recommandations > Une chaine de fonctionnement hybride entre l Homme et la machine Une chaine de fonctionnement qui permet une amélioration continue du moteur de recommandations Expertise donnée et algorithmes Expertise métier 6
7 Un moteur de recommandations d offres sous forme de MVP prêt à l emploi FICHE CLIENT PROPOSITION D OFFRES 3 Détail de l ensemble des informations clients (données CRM, navigation web, ) Proposition de 3 offres avec de fortes probabilités de souscription ARGUMENTAIRE CLIENT Mise à disposition d un argumentaire mettant en avant la pertinence de l offre poussée pour le client/ foyer adressé 7
8 Nos premiers résultats en mode POC Nos constats Une performance des campagnes marketing traditionnelles qui diminue 5% d augmentation des ventes seulement suite à une campagne marketing Des conseillers qui n exploitent pas tout le potentiel des données clients 70% des Opportunités Commerciales issues des outils CRM (OC) ne sont pas utilisées Des clients de plus en plus exigeants, à la recherche d une relation personnalisée en temps réel 46 % des visiteurs qui ne trouvent pas ce qu ils cherchent au premier essai quittent le site internet Nos résultats Une nouvelle approche statistique et prédictive, centrée client, qui contribue à l augmentation du PNB client et à la transformation des approches marketing 25% des clients contactés ont acquis 1 univers supplémentaire pendant le test De nouveaux outils marketing, levier d accélération auprès des forces commerciales avec une sélection des profils clients et des conseils plus personnalisés Un taux de traitement des recommandations > de 10% à celui des OC malgré le mode MVP De nouveaux outils marketing qui permettent de répondre au besoin de vie du client en poussant des offres en temps réel via les canaux à privilégier (bannière, offline, call center, ) - 15% de résiliation sur contrat Assurance Auto suite utilisation DMP 8
9 9 Nos convictions pour tirer le plein potentiel des recommandations 1 «Servir et s associer aux démarches globales de l entreprise» Un moteur de recommandation ne constitue pas une fin technique en-soi mais un outil pour apporter de la valeur et accélérer la transformation de l entreprise vers une approche centrée client. Il doit être adapté à une stratégie commerciale globale. Par exemple, dans une optique event driven, où la vente est pilotée par les moments de vie du client 2 «Observer les conditions réelle d utilisation» Afin d optimiser l efficacité des recommandations, elles doivent être adaptées à la réalité dans laquelle elles seront utilisées. Une observation et un échange préalable sont clés pour définir par exemple la granularité de recommandation, la fréquence de calcul, le catalogue de produits pris en comptes ou encore un mode de restitution compatible avec le travail du conseiller. Chaque moteur est réalisé sur-mesure 3 «Allier l Homme et la machine» Le moteur de recommandation ne remplace pas l humain. C est un facilitateur dans l expérience client. Il enrichi l expertise métier et libère du temps pour le conseiller. La création de valeur vient de l alliance entre la démarche, le conseiller et les algorithmes 4 «Accompagner le changement et démontrer la valeur» L existence même de recommandations personnalisées automatiques modifie les méthodes de travail. Comme tout changement, il doit être expliqué et accompagné pour garantir la compréhension et l adhésion. Ces dernières passent par la démonstration de la valeur apportée via des campagnes de test effectuées avec la bonne méthodologie 9
10 Une approche reposant sur l hybridation du conseil avec des solutions opérationnelles Une stratégie augmentée au service de l optimisation de vos démarches commerciales 1 Conseil en stratégie opérationnelle pour définir votre ambition 2 Exploitation de vos données via notre Data Lab et nos Datascientists 3 Solutions innovantes & personnalisées installées dans votre écosystème 10
11 1 Un transfert de compétences vers vos équipes (projet, marketing, Data Scientists, conseillers, ) Une démarche qui garantit l adhésion de vos conseillers Un travail en co-construction avec vos équipes Réunions thématiques avec les Directeurs Partage d agence et conseillers, présentation de la méthodologie entre les équipes en place pour solution, une meilleure appropriation et ajustement à définition d une communauté d ambassadeurs, des informations et de la l issue du MVP Des outils accessibles à tous et réutilisables par vos équipes Une équipe weave de Data Scientists weave expérimentée Solutions simples et efficaces pour l'analyse Equipe weave classée dans le top 10 du des données. Accessibles à tout le monde, Concours mondial SANTANDER sur la qualité et réutilisables dans divers contextes des prédictions (1800 participants) 11
12 1 Un niveau d ambition à définir pour augmenter la valeur client grâce à nos solutions d analyse prédictive «La bonne offre au bon client, avec le bon message, sur le bon canal et au bon moment» + DMP (données de navigation et autres données externes) Richesse de solution Argumentaire client personnalisé Argumentaire client personnalisé - Moteur de recommandation Moteur de recommandation Moteur de recommandation - + Niveau d ambition Accélérateur weave Apport DMP externe 12
13 1 2 Une indépendance et une expérience d accompagnement dans le choix de votre plateforme DMP Moteur de recommandation Prédire les prochains produits et services auxquels souscrira le client, en apportant un argumentaire personnalisé Data Management Platform Ramène un prospect / client dans l écosystème de la banque et enrichit la connaissance client Collecte et nettoyage de vos données Génération de prédictions Alimentation de vos canaux de distribution Identification des prospects / clients sur leurs devices via des cookies Achat / récupération de données externes Croisement des données obtenues avec vos propres données Recueil des données clients et produits et vérification de la complétude Utilisation d algorithmes mathématiques pour prédire les probables futures souscriptions de vos clients Proposition au conseiller la liste par client des 3 prochains produits auxquels il souscrira avec une probabilité d achat et un argumentaire associé Agit en quasi temps réel pour proposer au prospect / client une offre adaptée à son comportement en ligne sur les sites partenaires ou externes Enrichit la base de données clients 13
14 3 Un MVP du moteur de recommandation en 4 mois pour fournir des 1 er éléments commerciaux probants DMP Argumentaire client Phase d optimisation Phase d expérimentation Phase de transformation Moteur de recommandation Phase exploratoire GO / NO GO Co-construction d un MVP répondant à vos cas d usage Interactions auprès des conseillers et évaluation de l efficacité Industrialisation des nouveaux outils et transformation de la fonction marketing Phase de déploiement Définition des principes directeurs (ambition / cas d usages), collecte des données, évaluation des coûts et bénéfices DMP Phase d accompagnement au choix d un partenaire pour la DMP selon l ambition souhaitée Déploiement du moteur de recommandation, de la DMP et de la nouvelle organisation Marketing Argumentaire client Moteur de recommandation Calendrier Mois M1 M2 M3 M4 14
15 Nos atouts pour vous accompagner Des résultats métiers et un ROI concrets, directement exploitables et rentables Pourquoi weave? Une approche combinée métier et technologique réalisée par l intervention d équipes mixtes weave Nous disposons de 4 atouts spécifiques qui vont vous permettre d augmenter significativement votre efficacité marketing et commerciale de consultants métiers et de Data Scientists Une équipe interne de Data Scientists weave expérimentée Equipe weave classée dans le top 10 du Concours mondial SANTANDER sur la qualité des prédictions (1800 participants) Une démarche éprouvée qui garantit l adhésion de vos Conseillers à une nouvelle dynamique commerciale 15
16 Weave Contacts weave Associé Alexandre Meyer Conseil en stratégie augmentée facebook.com/weaveconseil/ youtube.com/user/weaveconseil twitter.com/weaveconseil 16
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