Smarter Commerce TRANSFORMER LES DONNÉES EN DÉCISIONS ET LES DÉCISIONS EN ACTIONS. Hervé Dhélin IBM
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- Marie-Claude Aubé
- il y a 8 ans
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1 Smarter Commerce TRANSFORMER LES DONNÉES EN DÉCISIONS ET LES DÉCISIONS EN ACTIONS Hervé Dhélin IBM 14/09/2011
2 Achats et suivi des approvisionnements en produits, compo-sants et matières premières Communications ciblées et personnalisées sur tous les points d interaction clients Apporter le niveaux de service attendu sur tous les canaux d interaction clients Vendre et délivrer produits et services au travers de tous les canaux de vente et d approvisionnement
3 LES MARCHES SONT DES CONVERSATIONS
4 Mais comment faire ressembler cela
5 à cela??
6 quand le consommateur demande quelque chose comme cela J Je voudrai s il vous plait un xxx sans sucre, très chaud, avec, Cannelle-menthe poivrée supplémentaire (2 pompes), et mélange léger yyy, pas fouetter laissez un peut de place pour de la crème svp
7 sachant qu il pense généralement que 2011 IBM Corpora.on
8 ...La situa.on a évolué Les consommateurs perdent confiance dans les marques La technologie change les interactions clients 600M ü ü ü ü ü Evolving Shopping Experience Expecta.ons: Timely Localized Experien.al Personalized Informa.on Les attentes clients ont changé 190M Les marques doivent redécouvrir leurs clients Sources: http// Brodge/Archives/7356/7596.aspx; Internetworldstats.com; Strategy Analytics; Informa
9 Le consommateur: La nouvelle propriété intellectuelle Intimité client (Entretenir la promesse) Leadership produit (Créer une promesse) Excellence Opérationnelle (Délivrer la promesse)
10 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Sondages enquêtes CRM Systèmes transactionnel
11 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Sondages enquêtes Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique CRM Systèmes transactionnel
12 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Sondages enquêtes CRM Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique Comportemental - Commandes - Transactions - Paiements - Historique d usage Systèmes transactionnel
13 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Interaction - / chat - Appels - Notes de Call center - Navigation WEB Sondages enquêtes CRM Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique Données traditionnelles Comportemental - Commandes - Transactions - Paiements - Historique d usage Systèmes transactionnel
14 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Interaction - / chat - Appels - Notes de Call center - Navigation WEB Attitude - Opinions - Préférences - Besoins - Désirs Sondages enquêtes CRM Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique Données traditionnelles Comportemental - Commandes - Transactions - Paiements - Historique d usage Systèmes transactionnel
15 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Interaction - / chat - Appels - Notes de Call center - Navigation WEB Source de compétitivité Attitude - Opinions - Préférences - Besoins - Désirs Sondages enquêtes CRM Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique Données traditionnelles Comportemental - Commandes - Transactions - Paiements - Historique d usage Systèmes transactionnel
16 Pouvoir utiliser TOUTES les données disponibles Réseaux sociaux Interaction - / chat - Appels - Notes de Call center - Navigation WEB Source de compétitivité 360 degree Attitude - Opinions - Préférences - Besoins - Désirs Sondages enquêtes Customer View CRM Descriptive - Attributs - Caractéristiques - Démographique Données traditionnelles Comportemental - Commandes - Transactions - Paiements - Historique d usage Systèmes transactionnel
17 Complétude et puissance de l analyse de l offre intégrée ENQUETES TRANSACTIONS Capturer, Analyser & Modéliser Extraire les tendannces Op.miser le cross- canal, Intégrer les campagnes Repor.ng de La performance SAV Marke.ng Campaigns PR Ac.vi.es NAVIGATION WEB Exposer les profils Merchandising Mix Category Management Sales CENTRE D APPEL RESEAU SOCIAUX Découvrir les rela.ons
18 Trouver les opportunités
19 Trouver les opportunités
20 Trouver les opportunités
21 WEB Analy.cs pour être au plus près
22 WEB Analy.cs pour être au plus près
23 WEB Analy.cs pour être au plus près
24 nclure les réseaux sociaux dans l analyse
25 Modéliser les comportements Prédire les comportements d achat Prédire les comportements d aari.on Prédire les préférences de canaux Prédire les ventes Prédire la demande (SCM) Détecter des comportements frauduleux..
26 Prédire les résultats Laissez les données vous expliquer Quels sont les liens? Qu est ce qui est important? Comment cela contribue t il aux résultats? Est- ce toujours importants?
27 Automa.ser l ac.on
28 Customer transac.on Customer Behavior Reduced the cost of marke2ng as a percentage of revenue by 42 %
29 Customer transac.on Customer Behavior Reduced the cost of marke2ng as a percentage of revenue by 42 %
30 Customer transac.on & Behavior Call center conversa.on 23% of detractors converted to promoters Churn reduced from 19% to 2%
31 Customer transac.on & Behavior Call center conversa.on 23% of detractors converted to promoters Churn reduced from 19% to 2%
32 9 20
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Le SAV 2.0. Atelier Adetem. 19 mars 2014. Emmanuel MIGNOT. www.teletech-int.com
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