Panier d achat, valeur client. récession. Christine Balagué Titulaire Chaire réseaux sociaux Institut Telecom Co-Présidente de Renaissance Numérique

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1 Panier d achat, valeur client et. récession Christine Balagué Titulaire Chaire réseaux sociaux Institut Telecom Co-Présidente de Renaissance Numérique

2 Dépenses d achat, panier d achat et crise Source: INSEE Source: FEVAD Sur l'année 2011, le montant moyen des achats en ligne s'établit à 90 euros, soit un euro de moins qu'en Au quatrième trimestre, il n'est que de 86 euros.

3 De nouveaux comportements liés à la crise Bons de réductions, chasseurs de primes: en décembre 2011, 68% des consommateurs déclarent utiliser la recherche en ligne pour trouver de bonnes affaires (source: Performics) Taux de rebond (sessions pendant lesquelles le visiteur quitte le site après n avoir vu qu une seul page, en moyenne entre 40 et 60%) en hausse

4 Comment les entreprises peuvent réagir? Cross selling Up selling Recommandation

5 Le cross selling: qu est ce que c est? CROSS SELLING: technique commerciale, particulièrement adaptée à Internet, permettant de proposer au client, intéressé par un produit, un ensemble d'autres produits complémentaires. technique utilisée dans le secteur bancaire, loisirs, achat de vêtements.

6 Le cross selling: comment faire? Au top des priorités stratégiques dans de nombreux secteurs: Services financiers, santé, telecoms, compagnies aériennes, distribution, Malgré des investissements en hausse en cross selling, les entreprises n ont pas trouvé les campagnes profitables: Business Wire (2000): 2% de taux de réponse moyen (achat consommateur) après 3 mois de campagne Question: comment améliorer l efficacité du cross selling? Campagne orientée cross selling, ex Communication sur la campagne Calcul par des analystes du profit attendu par consommateur en fonction de données (démographiques, transactionnelles etc ) Envoi de la promotion aux consommateurs les plus profitables Nécessité: BDD/ Modélisation/ Analyse prédictive

7 Cross selling the right product to the right customer at the right time (Li, Sun & Montgomery, JMR, August 2011) Financial states: -Customer s financial well being -Knowledge and experience with financial products -Customer life stage -Customer relationship with the bank 6 modeling alternatives: ROI from 35,4% to 63%

8 Le up selling: qu est ce que c est? UP SELLING: technique de vente permettant au vendeur d'amener le consommateur à monter en gamme par l'achat d'un produit plus cher que celui qu'il avait prévu auparavant (peut être lié à des contraintes légales) technique utilisée dans le secteur des voyages, des restaurants (fast-food), produits électroménagers etc.

9 La crise et Macys

10 La recommandation

11 Comment fonctionne la recommandation? Les systèmes de recommandation se sont développés fortement avec le e- commerce (Amazon, etc ) et constituent un courant de recherche (Kim&al 2003, Linden&al 2003, Linden&al, 2008]). Algorithmes de recommandations fondés sur des techniques de modélisation sur des caractéristiques de l acheteur, de leurs traces sur un site Web et des attributs des produits (raisonnement, graphes sémantiques, détection de communautés, formalismes logiques) Les nouveaux enjeux actuels sur la recommandation: explosion et complexité des données issues de sites Web ou de réseaux sociaux (données non structurées), à rapprocher des données comportementales sur du pulti canal.

12 PPCM : importance des métriques Average Revenue Per User (ARPU): Revenu moyen généré par un consommateur et par mois. Indicateur fortement utilisé dans l industrie des télécoms et sur internet. Average Margin per Customer (AMPU): Marge moyenne générée par un consommateur et par mois. Indicateur principalement utilisé dans le secteur de l internet. Customer Life Time Value (CLTV): Indicateur estimant sous la forme d une espérance mathématique, la somme des profits nets d un client susceptibles d être générés tout au fil de sa durée de vie.

13 PPCM : outils d analyse prédictive Création de bases de données: Volumétrie importante Multi canal Données structurées et non structurées Modélisation, analyse prédictive: Différents types de modélisation Outils à la pointe de la recherche Interface accessible pour des équipes marketing Rapprochement entreprises-recherche CIR Pôle de compétitivité