Real-Time Decisions (RTD)

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1 <Insert Picture Here> Real-Time Decisions (RTD) Sandrine BEAUMET : Technology Sales Sébastien VIGE: Presales Western Europe

2 Satisfaction de nouveaux besoins

3 Real-Time Decisions Analytical Real-Time Decision Engine Chaque Business doit prendre des décisions sur la meilleure façon de gérer ses clients et prospects: Comment orienter cet appel? Quelles ressources investir avec ce prospect? Quelles opportunités de ventes additionnelles à ce client? Ce problème nécessite-il un traitement de faveur? Doit-on retenir ce client mécontent? La plupart des sociétés ne peuvent pas prendre la meilleure décision pour chaque client ou prospect au moment d une interaction: Il leur manque un moteur de décisions avec lequel décider en temps réel et de manière optimale Elles n exploitent pas leur intelligence analytique lors des interactions Les objectifs métiers ne sont pas toujours retranscrits fidèlement et souvent mesurés a posteriori Un volume significatif d opportunités reste inexploité et des ressources sont gaspillées

4 Le marché Le marché : du Planning à l exécution des decisions humaines & automatisées en forte croissance. Le marché des logiciels de décision management, qui inclut les applications de decisioning transactionnelles et leurs plateformes représentait $5.2 milliards en On estime qu il atteindra 10.8 milliards en Les «Business Analytics» en hausse depuis 2 ans Pour améliorer votre business en ligne, savant mélange de Web Analytics, de test et de ciblage comportemental, de prise en compte de vos données métiers pour corréler stratégies online et offline. Les moteurs de recommandations Entrent dans la moitié des plateformes Retail Oracle avec ses modèles prédictifs pour éviter trop de règles 2011 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

5 Exploiter l Attention des Utilisateurs Par un ciblage Pertinent Personnalisé Automatique Evolutif Call Center Web Branch Get Advice Social Media Hier Canaux Traditionnels Expériences Multi-Canal Modèle centré sur les canaux sortants Kiosk CRM Mobile Aujourd hui Canaux Emergents (mobile, reseaux sociaux) Interactions Cross-Canal Modèle centré sur les canaux entrants 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

6 Real-Time Decisions References Case Study Slides RTD Application Channels North-American Online Insurance Company Dell Customer Acquisition Cross Sell/Up Sell 6% more volume + 6% more sales! Targeting/Marketing Customer Processing Optimization /epayment Multivariate Testing on Public Web Customer Treatment Optimization Cross Sell/Up Sell Sales Optimization Web Sales Web Service Web Home Page Call Center Service Call Center Sales Tiaa-Cref United Airlines A Global Company Financial Industry Customer Retention Wealth Management Targeting Cross Channel Decisioning Cross Sell/Up Sell A/B and Multivariate Testing (automatic) Return per impression of 70 cents (10% lift over control) Cross Sell/Up Sell Online Personalization 100% Click and Conversion lift Web Service Call Center Service Web Sales Web Sales, Web Service Web Home Page Call Center Service Dell In Call Center Services for instance, the close rates have gone up by 20%, margin 15% and revenue has gone up by 10%. In Call Center Sales the first results are similar! Web Channel planned and already tested (performance + architecture)

7 Real-Time Decisions References Case Study Slides RTD Application Channels Bouygues Telecom Cross Sell/Up Sell Service Recommendations Call Center Sales and Service Web Sales Point of Sale Betfair edialog La Caja Customer Experience Cross Sell/Up Sell Personalization RTD Click Rate Lift of 16.8% Customer Acquisition Cross Sell/Up Sell Customer Service Sales Web Sales Web Service Web Verizon Customer Acquisition Web Sales Allstate Tow Truck Dispatch Call Center Service

8 Quelques cas d usages Personnalisation Web Par intelligence statistique A/B testing en temps réel 1 to 1 digital marketing Marketing aux intéractions entrantes Cross Sell / Up Sell / Rétention Recommandations de biens & services 62% of consumers find them useful according to Forrester Research Optimisation/personnalisation des s selon tous les apprentissages (visites en ligne, contenus investigués) Détection de fraude et processus préventifs Decisions selon scoring et calcul des probabilités de fraude Reporting en temps réel Points de contact clients Centre d appels Web Boutiques Contexte Oracle Real-Time Decisions Real-time Business Rules & Self-Learning Predictive Models Inputs Décisions Sources de Données Analyses de la performance des décisions

9 Real-Time Decisions Business Value Valeur moyenne des transactions à la hausse 6% d augmentation de la valeur moyenne des transactions sur le Web Taux de rétention améliorés 40% d augmentation en rétention des churners Marketing rapide 500% d amélioration de la vélocité des campagnes de A/B testing Web Satisfaction des clients et des agents 76% d augmentation du taux de conversion dans le Centre d Appels Augmentation du volume de Transactions 150% d augmentation du taux de clics sur le Web 20% d augmentation du taux de conversion sur les sites de ecommerce 6% de ventes additionnelles à de nouveaux clients 50% d augmentation en taux de clics et achats par campagnes & marketing d acquisition Proprietary and Confidential

10 Real-Time Decisions Témoignages clients Dell at Oracle Openworld 2010: Margin improvement of 15-20% in the Services Contact Center using Real-Time Decisions for up- a!nd cross-selling Kurt Zimmer, VP, Front Office Technology & Architecture, TIAA-CREF: Throughout our 90 years in business we ve done a lot of campaigning, the first step we took with RTD returned the largest lift we had ever seen in any campaign ever by a large, large margin A large financial institution: In December 2010, RTD Evaluated over 2 billion choices to make 250M recommendations to 10M customers on 11 different pages at an average speed of 600 m/s (RTD consuming 50 m/s only) per request resulting in 700KClicks and 360K Conversions, doubling the value per impression as compared to our control group Proprietary and Confidential

11 La Solution RTD

12 Que fait RTD? Opérationnalise les Atouts Analytiques au point d intéraction client Des recommandations optimales quelque soit la situation client Gère des priorités métiers antagonistes (Plus de Revenu / Moins de Coûts) S ajuste automatiquement aux changements du marché Plus simple et évolutif Systèmes de Règles RTD s intègre à tous les canaux (Web, Centres d Appels etc) RTD

13 Comment? L Intelligence Analytique intégrée au processus opérationnel sans délais Apprentissage Traditionnel : Un Processus long et Manuel Source de données Datamart Data Mining Scores & Listes Business Process retour client : des jours ou des semaines Auto-Apprentissage : processus automatique et sans délais Avantages: Cycle de vie des Modèles auto-gérés Spectre d analyse étendu Simple à implémenter et à maintenir Données en entrée Modèles Prédictifs Events/Clics décisions feedback Business Process Les Les modèles RTD RTD automatisent l intégration des des retours clients clients Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

14 Comment est-ce possible? Cohabitation des deux modèles Apprentissage Traditionnel : Un Processus long et Manuel Source de données Datamart Data Mining Scores & Listes Business Process retour client : des jours ou des semaines Auto-Apprentissage : processus automatique et sans délais Avantages: Cycle de vie des Modèles auto-gérés Spectre d analyse étendu Simple à implémenter et à maintenir Données en entrée Events/Clics décisions Modèles Prédictifs feedback Les modèles RTD automatisent l intégration des retours clients Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

15 RTD pour l Optimisation des Décisions Que font les Services de Décision RTD? Choices / Eléments à recommander Contexte Temps-Réel + Données Historiques Optimisent les processus métier en temps réel En exploitant les données historiques et temps réel Recommandent le meilleur produit et le meilleur message Objectifs Métier Règles + Statistiques Prédictives + Auto-Apprentissage Définir ce qui est optimal en fonction de multiples objectifs métier antagonistes Apprendre et prédire selon les retours client pour améliorer les résultats régulièrement Règles & Modèles Prédictifs Décisions Closed-Loop Learning Analyses & Perspectives Recommandations 2011 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

16 Personnalisation Web En temps record RTD afine et ajuste le contenu personnalisé en capturant le comportement du Client (Clics) Quelle Promotion? Quelle Action proposer? Quels produits? Quelle méthode de contact proposer? Quel Contenu? Règles Règles et et Modèles déterminent le le contenu optimal pour pour chaque interaction Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

17 Personnalisation Web En temps record Auto Apprentissage & Closed Loop Marketing Règles Règles et et Modèles déterminent le le contenu optimal pour pour chaque interaction Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

18 Demo

19 Decision Management

20 RTD - Solution Complète de Decision Management Une famille d applications pour les utilisateurs métier de RTD RTD Decision Management Applications Application Collaborative supportant les Services de Décisions RTD Analyses Optimisation Exécution «Choice Life Cycle Management» configurable et intégré de bout en bout Définition Planning

21 Les Services de Décisions RTD Cohabitent avec des Personnes, des processus et des outils Contenus Propriétaires & Outils Expérience Client Propriétaires & Outils Interactions Client Propriétaires & Outils Campaign Management Content Management Catalogue Produit Planning Budgétaire et et Financier Application Servers Bases de Données Serveurs de Contenu Back-office // Approval Workflow Process Engines

22 RTD appliqué au Decision Management Transactionnel Evolution du périmètre Program Management Réduit la complexité Donne l autonomie aux responsables de programmes pour gérer le cycle de vie de leurs déploiements RTD Collaboration d Entreprise Permet à différents groupes d utilisateurs de collaborer autour d un ou plusieurs processus, selon leurs rôles respectifs Optimisation Permet de définir des stratégies décisionnelles optimisées et dynamiques dans le temps RTD Decision Services Exécution Permet d exécuter les stratégies définies sur plusieurs canaux Intégration au Process RTD Intègre la logique de décision au cœur des processus métier, opérationnalise les investissements en connaissance client Des Décisions Centralisées Un plateforme de décision management unique répondant à une variétés de cas d usage et de canaux d interaction

23 Oracle RTD Decision Manager Overview

24 Oracle RTD Decision Manager Concepts Decision Manager est une application pour piloter les Décisions et leurs Contenus Possibilité de Créer, Lire, Modifier et Effacer les éléments de recommandation (Choix) Gestion des règles métier pour contrôler les prises de décision tactiques Fonctionnalité de Navigation et de Recherche dans des Catalogues Complexes Gestion des accès selon les Rôles et Privilèges de l utilisateur Possibilité de configurer la structure d un «Choix» et de ses relations Analyse des résultats: Intégration native de Decision Center & Intégration avec OBIEE prête à l emploi

25 Oracle RTD Decision Manager Application Web pour les Utilisateurs métier de RTD Oracle RTD Decision Manager Manager les Contenus Navigation & Recherche Collaboration Multi-Utilisateurs Audit & Contrôles des Changements Visualisation et Personnalisation Intégration dans les Processus Métier Archivage Analyse et Reporting intégrés Gestion des accès concurrents

26 Fonctionnalités Collaboratives Contrôle d Accès selon chaque Rôle Métier Visibilité selon le Rôle Métier Analyste Marketing Gestionnaire de Contenu Marketing Manager Perspectives en cours et leurs vues associées Les objets de la hiérarchie reflètent les opérations sur les objets Marketing de l Organisation selon chaque rôle Campagnes / Offres / créatifs / Emplacements 2011 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

27 Le Métier Contrôle la logique de Décision Recherche - Création Visualisation Mise à Jour Archivage Accès selon le Rôle Recherche Avancée Permissions (Lecture, Ecriture, Validation, etc) Types de Choix (campagne, offre, emplacement) 2011 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

28 Contrôle du Métier sur le Cycle de Vie des Décisions Audit Validation Gestion des Versions Les derniers changements sont différenciés La validation des changements est une opération indépendante 2011 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

29 Analyse de Données dans Decision Manager Intégration native de Decision Centre dans l application Decision Manager 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

30 Analyse de Données avec OBIEE Les statistiques RTD exploitables dans OBIEE Bénéficier des fonctionnalités OBIEE telles que Slice and Dice Produire des Dashboards Comparatifs pour une sélection de Choix Métadonnées OBIEE prêtes à l emploi (Couche Sémantique, Dashboards) 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

31 Decision Manager A retenir Supporte les processus métier pour la gestion des contenus optimisés par RTD Permet aux utilisateurs métier de planifier et manager le Cycle de Vie des éléments de recommandation Visualisation des apprentissages temps réel de chaque élément (Offre, Campagne, Créatifs) et aussi de leur relation (Campagne A Offre B Créatif Z) Forte intégration avec OBIEE pour manipuler les données RTD et les publier 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

32 Oracle Real-Time Decisions En synthèse Objectifs Métier Expériences utilisateurs différenciées, sur mesures, selon les spécificités des situations Apports métier avec le reporting analytique intégré Modèles Statistiques autogérés Traduction directe des enjeux stratégiques dans l outil Réponse Technologique Evolutivité de l Architecture Modèles prédictifs autoapprenant TCO Faible Capacité à évoluer dans des environnements changeant et complexes Intégration aisé dans les canaux opérationnels ROI ROI Exceptionnel Exceptionnel 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential= 32

33 A retenir: % de close rate en plus 15% de marge en plus 10% de CA en plus En parallèle 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

34 Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

35 Autres Applications RTD En centre d appels / s

36 Centre d appels intelligents Piloté par les recommandations RTD Appel Agent / File d attente Navigation Serveur Vocal Interactif Eviter Serveur Vocal Interactif Chemin critique Routage au centre d appel optimal (français par exemple) Accueil centre d appels internalisé non intervention non intervention centres d appels externalisés Routage à l agent le plus rapidement disponible Intervention Accès au hierarchique selon priorités Resolution? Réponses Vente Croisée* non intervention 2 nd Tier No Yes Présente l offre qui sera la plus probablement acceptée Liste des réponses les plus probables / resolutions fin de l appel *La vente croisée avec RTD consiste à vendre un produit supplémentaire: celui qui sera le plus probablement accepté

37 RTD dans le Centre d Appels Exemple d Intégration Quelle Quelle Action Action devrait devrait être être considérée considérée dans dans CE CEcontexte? Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

38 Quelle Quelle offre offre est est la la plus plus pertinente pertinente dans dans CE CEcontexte?? Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

39 Le Le CONTEXTE CONTEXTEdoit doit être être pris pris en en compte compte en en temps temps réel réel Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

40 Le Le contexte contexte fait fait toute toute la la différence différence et et RTD RTD le le prend prend en en compte compte pour pour ajuster ajuster la la recommandation recommandation Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

41 RTD capture les retours client en temps réel et ajuste les décisions en prenant en compte les changements de tendances s opérant au fil du temps Les Les Règles Règles de de Gestion et et les les Modèles prédictifs déterminent le le contenu optimal pour pour chaque interaction client client selon selon une une situation particulière Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

42 Intégration avec la gestion de Campagnes (Mails) RTD Batch Recommendation List Generated Targeted Segments Identified ID Name 001 Johnson 002 Rivers RTD Batch Load Customer Data 003 Hall 004 George RTD Generated List Content ID Subject Line Offer ID Gestion de Campagnes 001 Ben, have Img Come Back! Img Kim, now is Img Double Points img003 Siebel Call Centre / MDM Img001 RTD Decision Framework Img003 Dynamic generated Self-Learning on Customer Responses Img002 Content Mgmt System 2008 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

43 Les Composants de la Solution RTD Recommandations cohérentes Tous les canaux sont supportés Exploite les systèmes opérationnels existants Siebel Call Center Integration 3rd party Call Center Integration 3rd party Call Center Integration UCM Web Integration 3rd party ecommerce Integration Oracle Application Integration 3 rd party Application Integration Applications exploitant RTD Toute Application sachant exploiter SOA Des applications Oracle avec les connecteurs RTD pré-construits (Siebel - IOG) Des applications tierces exploitant une intégration RTD basée sur Base Application Oracle RTD Base Application Cross-Channel Optimization Logic Oracle RTD Decision Logic Extensions (e.g. Risk Mgnt) RTD Base Application Logique d optimisation pré-construite Bibliothèque de Best-Practice Modèle d Entités Commun évolutif Accélérateur de Mise en Oeuvre CRM Enterprise Systems Oracle RTD Server Data Mining Data Warehouse 3 rd Party Data = Prebuilt Oracle RTD Applications = Field Integration RTD Core Technology Platforme J2EE pour un service de decisioning (SOA) Conçu pour supporter des Application transactionnelles Révélateur de Potentiel RTD exploite les investissements gestion des données existantes Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

44 RTD Use cases

45 RTD en ecommerce retail Experience & intimité clients Optimisation & Personnalisation de l experience utilisateurs sur un site e-commerce Croissance des % d acceptation & valeur des transactions moins de paniers abandonnés. Maximise les opportunités de revenu à chaque visite. Optimise les recommandations de produits en remplissage de paniers selon les gammes anticipées les + probables. Optimise les contenus de navigation selon les probabilités de clics. Optimise l éditorial d une première page selon les meilleures ventes. Identifie les meilleures opportunités de vente croisées dans les espaces clients (vérification de compte on line, des livraisons attendues). Messages de fidélisation fondés aussi sur les interactions avec points de vente (ou relais) et centres d appels. Personnalisation des s selon les apprentissages du site + de nouveaux clients par une stratégie d s personnalisés directement issus des visites en ligne et des contenus investigués. Optimise des contenus en campagnes selon tous les appris. Meilleurs choix et assemblage de sujets, messages et créatifs en programme d acquisition.

46 Premier projet pour de nombreux clients: L amélioration du dispositif relationnel

47 Objectif: tous les canaux en interaction avec RTD Analyser tous les canaux en direct : internet, smartphone, achats effectués en magasin, etc Pour le canal Internet, apprendre: Sites web: visites, clics, achats, contenu panier, etc Web services = Google Analytics : utiliser toutes les informations remontées par l outil. Web services = sites internet exemple météo Et recommander Intégration avec les canaux entrants La solution permettra la gestion multi-canal des contacts entrants en temps réel. Optimisation Du sortant et de l entrant 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential= 47

48 Synergies web et campagnes mail La campagne entrante est pilotée par le National. La campagne se déroule en deux étapes : 1. la personnalisation de l espace client 2. le déclenchement d une campagne ad-hoc suite à une action du client sur le site Personnalisation de l espace client: Personnalisation de l argumentaire : argumentaire différent en fonction du segment client Personnalisation des visuels (si le client est entreprise afficher un visuel pro, s il est particulier afficher un visuel particulier) Personnalisation des bannières : afficher les deux campagnes sortantes en cours Poussée des Offres prioritaires en fonction des données recueillies 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential= 48

49 Cross-Channel Decision Management Projet #1 Optimisation du Processus d Acquisition Client Insurance Online Client Une entreprise listée par Fortune 50 avec le web comme canal de Vente principal et la volonté de personnaliser l expérience client. Des processus applicatifs longs et complexes - une culture du «même produit pour tous» Un contrat annuel récurrent d une valeur de plusieurs centaines d Objectifs du Projet Améliorer l expérience Web du Client, augmenter les taux d acceptation et la valeur des comptes Détecter des opportunités pour vendre des comptes premiums Automatiser le processus analytique Implémentation Déploiement de RTD en 3 mois sur le Site de ecommerce, recommandations des Packages Utilisation des modèles prédictifs RTD plutôt que des Règles pour optimiser la sélection de package en exploitant des données contextuelles en temps réel Résultats Les Taux d Acceptation et la valeur par vente ont augmenté de manière significative grâce aux intéractions personnalisées des utilisateurs 6% de plus par contrat / par an 6% d augmentation du taux de clic Valeur métier démontrée en 3 semaines en comparant RTD et un groupe de contrôle Ergonomie applicative simplifiée suite aux «découvertes» métier apportées par la solution 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

50 Cross-Channel Decision Management Project #1 - Optimisation du Processus d Acquisition Client 1. Collecter les données contextuelles Insurance Online Demande de devis Achat Clic Application Data Batch Real-time Application Data Oracle Coherence Data Cache 2.Décider Oracle RTD Calcul de la proba. d acceptation de l offre pour chaque client 40% Plus 3. Recommender 4. Apprendre Couverture plus grande 35% 32% Equivalent Moindre Modèles prédictifs auto-apprenant Current coverage 740 Credit Male New York 45 years old 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

51 Cross-Channel Decision Management Project # 2: Optimisation des communications par Insurance Campaigns Objectifs Projet Améliorer l acquisition client en envoyant des s personnalisés aux prospects ayant abandonné leur panier électronique Composition dynamique des messages à partir de 40 composants existant et en testant 5 dimensions en temps réel Sujet du Mail, Corps du message, Heure d Envoi, Contenu, Landing Page Contenu du Message: Ton (humour ou normal), Style (Beaucoup/peu de texte, beaucoup/peu d images) Implémentation Déploiement RTD en 3 mois / Architecture web JBOSS Utilisation des modèles prédictifs (plutôt que des règles) optimisés pour : Maximiser: Ventes > Clics > Ouverture des mails Minimiser: les désinscriptions (ie à la mailing list) Résultats Augmentation impressionnante du taux de clic (51%) et des clics conduisant à une vente (46%) en 3 semaines d exploitation Réduction drastique de la durée des cycles de A/B Testing (de 3 mois à automatisation complète) Nouveaux apports en matière d Intelligence Métier, notamment sur les préférences thématiques des clients 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

52 RTD recommends the best to use John Temple Mark Holmes Keep the money in your pocket choose Sixt RTD RTD decides decides when when to to send send the the Recommend Recommend the the best best subject subject line line out out of of different different subject subject lines. lines. Recommend Recommend the the ratio ratio between between Image Image and and Text. Text. RTD RTD decides decides on on the the best best text text to to use: use: Humouristic, Humouristic, Casual Casual or or Solid Solid and and reliable reliable RTD RTD measures measures and and learns learns from from opening opening of of , , clicking clicking on on here here to to go go to to landing landing page page and and finally finally accepting accepting of of offer. offer. Recommend Recommend the the image image to to use: use: Caveman Caveman Cool Cool Car Car Solid Solid Partner Partner Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

53 Cross-Channel Decision Management Project # 2: Optimisation des communications par Insurance Campaigns RECOMANDATIONS PERSONNALISEES RTD Recommande le meilleur Sujet de Mail en fonction de chaque situation client captée lors des intéractions web RECOMANDATIONS PERSONNALISEES Chaque Sujet de mail est typé Humoristique ou Standard Données en entrée Open Click Sale Open Click Conversion Group Presented Opened Clicked Sale Rate Rate Rate Lift Lift Lift Control 38,807 8, % RESULTATS 0.73% 0.19% Après 3 semaines Test 345,562 54,542 3, % 1.11% 0.27% -24% 51% 46% 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

54 RTD Caveman Example Choose Sixt : You are not the Flintstones rent with a modern partner Time is Cash Time is Money Go to the offer Heavy image, light text Humouristic Style Possible Subject lines: You ve already spent the 15 minutes now save Keep the money in your pocket choose Sixt Check-in now with Sixt

55 RTD Cool Car Example Choose Sixt : Go to your marks with the most trendy cars Don t think just try Go to the offer Heavy image, light text Humouristic Style Possible Subject lines: We want to see YOU in our cool cars Go to your favourite italian restaurant with a real italian car

56 RTD Solid Partner Example Your solid and reliable partner Choose Sixt : Save Time and don t queue at a counter anymore reserve online open your car with your mobile device! Sixt is offering their customers the worldwide unique service Mobile Key Service in selected airports around the world Go to the offer Light image, heavy text Solid reliable style Possible Subject lines: Drive safe to your destination with Sixt You have found a solid and realiable partner choose us

57 Cross-Channel Decision Management Projet #3 Personalisation du Site Web & A/B Testing Insurance Online Objectifs Projets Augmenter le recrutement de clients sur le Site en personnalisant le contenu Optimisation de 4 aspects de l expérience Web: Devis, Bannière Rotative, Offres mises en Avant, Illustration des produits (créatif) Implémentation Déploiement de Oracle Real time Decision en 2 mois / Architecture PHP Utilisation des Modèles Prédictifs RTD dans le but d optimiser et de personnaliser le contenu de La Bannière, Créatif et la Liste des Produits mis en Avant Résultats En parallèle, augmentation des ventes de 9%, augmentation de l intérêt sur d autres produits (45% de clics en plus sur les produits mis en avant), augmentation des inscriptions à des offres de Self-Service (237% de clics en plus sur la Bannière) 2,5% d amélioration du taux de clics sur la zone Service / Sinistres: ceci démontre que la personnalisation ne distrait pas les anonymes de la raison principale de leur visite Augmentation des souscriptions liée à la différentiation des Créatifs avec jusqu à 10% d amélioration pour certaines images Enrichissement de la connaissance client et notamment sur les préférences 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

58 Sélection optimisée de Fournisseurs de Services Insurance Call Center Client Allstate est une grande compagnie d Assurance, CA $7.8 Milliards en 2009 Offre plusieurs produit s d assurance dont l assistance au dépannage des automobilistes Objectifs Métier Identifier le meilleur fournisseur d assistance (dépanneur) qui : Minimise les coûts de service, Maximise le taux d acceptation au premier appel, Maximise la Satisfaction du client final (l assuré) Augmenter le nombres de partenaires de premier ordre, et améliorer la gestion journalière Intégration avec un système d ancienne génération, Interface Informix 4GL Implémentation Classement des recommandations en fonction des Modèles, des Règles, et de la priorisation Monitoring, Reporting et Alertes en temps réel pour les utilisateurs métiers Infrastructure ouverte pour l intégration aux anciens systèmes Implémenté en 12 semaines Résultats En production depuis Décembre 2005 NPV: $3.7M, ROI : 239%, Payback: 0.42 Année Diminution du Coûts des Sinistres de ~7.5%, Amélioration de l Acceptation du Premier appel de ~2.2%. Mises en Œuvre de nouveaux contrats de Partenariat mettant en avant les capacités avancées de Personnalisation, et la possibilité de produit de la connaissance client au partenaire Six Sigma Project Award 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

59 Sélection optimisée de Fournisseurs de Services Insurance Call Center Formulaire de Demande de Service en Temps Réel Recommandation RTD : Nom du Dépanneur optimal Liste ordonnée (RTD) de Fournisseurs 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

60 Sélection optimisée de Fournisseurs de Services Insurance Call Center Décision: Classer les Fournisseurs parmis plus de 6000 candidats Décision Segmentée: Permet de contrôler précisément le processus d optimisation 2010 Oracle Corporation Proprietary and Confidential

61 Sandrine BEAUMET Technology Sales Tel: Copyright 2010, Oracle. All rights reserved.

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