Big Data et Marketing : les competences attendues Laurence Fiévet Responsable Marketing Corporate Oney Banque Accord
LA DYNAMIQUE DU MARKETING Selon la définition de Kotler et Dubois, «Le marketing est le mécanisme économique et social par lequel individus et groupes satisfont leurs besoins et désirs au moyen de la création et de l échange avec autrui de produits et services de valeur».
Répondre aux besoins des hommes et de la société
La connaissance client : Pourquoi? L évolution de la culture financière du client. La mentalité du consommateur est passée d un esprit de masse à une notion plus individuelle pour aboutir à la notion de personne mieux informée, plus critique. Le consommateur des années 50 choisit les produits en fonction de leur prix mais également en fonction de leur disponibilité. Tandis que le consommateur des années 70 revendique son identité et exige d être reconnu en tant que CLIENT ROI. La notion d appartenance à un groupe disparaît progressivement. Pour aboutir dans les années 90 à une gestion personnalisée et rationnalisée de son acte d achat. Le consommateur ne veut plus être considéré dans la masse, il est une personne qui choisit son mode de consommation, d autant que le champ des possibles s étend toujours et encore (augmentation de la concurrence / des medias de communication). Aujourd hui le client est mieux informé, plus ouvert, plus critique. Avec le web2.0, le consommateur prend la parole, compare les prix, recherche l offre la plus adaptée à ses besoins et ressources, s exprime sur les marques, leurs produits et leurs services.
La connaissance client : Pourquoi? L évolution de la technologie de la communication et du traitement de l information. Ce domaine est en constante mutation. Les nouvelles technologies ont définitivement changé la manière de gérer la relation client. En situation de mobilité, sur les réseaux sociaux ou en magasin, les enseignes sont appelées à dialoguer avec leurs clients sur de nombreux points de contacts. L informatique, apparue dans les années 60, a évolué de manière à permettre aux entreprises de : stocker des giga voire tera octets, proposer des outils d automatisation de la force de vente, des outils de campagne de télémarketing ou multicanales analyser les Big data et modéliser le comportement d achat de la clientèle grâce aux outils d analyse de données appelés datamining. Mais aussi, désormais, à permettre aux individus, grâce au VRM (Vendor Relationship Management), de bénéficier d outils de pointe afin de construire sa propre offre auprès de divers fournisseurs. Quant aux media : l apparition des téléphones mobiles et de la toile offre de multiples opportunités d innover et de créer de nouvelles offres commerciales. Le mobile représente sans conteste un canal d avenir pour le CRM. Pour Yan Claeyssen, co-dirigeant de ETO, " il est le futur cordon ombilical entre le consommateur et la marque. "
plus de biens et de confort pour le plus grand nombre à des prix accessibles et une meilleure qualité. Client flexible et volatile Mais cette période a abouti à une banalisation de l offre et à une concurrence exacerbée.
Vers une communauté de clients 1999 : apparition du terme BIG DATA la promesse des analyses de données change : elle passe à l INSIGHT Client Partenaire, Informé et participatif
Projet Big data en Marketing : les Compétences attendues Analyser les données de comportement d achat nécessite de comprendre l environnement économique, sociologique et culturelle de la clientèle. Le dataminer doit donc faire preuve de curiosité, d ouverture d esprit et de créativité, c est-à-dire de capacité à traduire les événements observés dans la société ou dans son entreprise en indicateurs calculés à partir des données à sa disposition.
ANALYSE STATISTIQUE ET MARKETING
Analyse statistique et Marketing
L analyse statistique : un environnement en perpétuel changement L évolution de la technologie de la communication et du traitement de l information. Ce domaine est en constante mutation. Les nouvelles technologies ont définitivement changé la manière de gérer la relation client. En situation de mobilité, sur les réseaux sociaux ou en magasin, les enseignes sont appelées à dialoguer avec leurs clients sur de nombreux points de contacts. L informatique, apparue dans les années 60, a évolué de manière à permettre aux entreprises de : stocker des giga voire tera octets, proposer des outils d automatisation de la force de vente, des outils de campagne de télémarketing ou multicanales analyser les Big data et modéliser le comportement d achat de la clientèle grâce aux outils d analyse de données appelés datamining. Mais aussi, désormais, à permettre aux individus, grâce au VRM (Vendor Relationship Management), de bénéficier d outils de pointe afin de construire sa propre offre auprès de divers fournisseurs. Quant aux media : l apparition des téléphones mobiles et de la toile offre de multiples opportunités d innover et de créer de nouvelles offres commerciales. Le mobile représente sans conteste un canal d avenir pour le CRM.
La démarche d analyse : Intégration des données Reporting de Contrôle Accéder à toutes les informations Clients et mettre en place la database Marketing Garantir la qualité des données Solutions d optimisation Rentabiliser le plan de communication Communiquer avec le bon vecteur de communication Solutions analytiques de ciblage
Une démarche d analyse des données adaptée à chaque question Comment renforcer nos marques? Comment démarquer notre offre de l offre concurrente? Comment accroître la fidélité de nos clients? Comment réduire les coûts d acquisition de clientèle? Que répondre aux clients qui exigent des réductions de prix? Quelle démarche commerciale en magasin dès l entrée du client? Quels sont les produits/services à mettre en valeur sur le site internet, dès sa connexion? Quelle est la valeur du client? Quels sont les clients à risque? Comment optimiser l approvisionnement des magasins? Quels sont les magasins performants?
A La panoplie des outils d analyse statistique Analyse factorielle Classificati on Tests de corrélation Tests de significativité Modélisation Visualisation des données Analyse descriptive Statistique inférentielle Statistique prédictive S ajoutent les méthodes informatiques et mathématiques : les réseaux bayésiens / la théorie des graphes
Les compétences attendues Compétences en statistique, en mathématiques. Compétences en Web, en informatique décisionnelle. à renouveller constamment Compétences en Datamanagement : Centraliser toutes les informations Clients dans un seul système d informations Garantir la qualité des données Esprit de curiosité, d analyse et de synthèse : Tirer profit de toute l information que peuvent fournir les données : explorer de manière approfondie l ensemble des données Etre force de proposition pour le lancement de nouveaux services ou fonctionnalités, ou l amélioration de services et fonctionnalités existants. - Un sens commercial, pragmatique : Les clients ont et auront de plus en plus un rôle primordial dans le business. La connaissance des clients est un facteur priomordial dans la pérennité de la marque.
LA RÉALISATION DE PROJETS MARKETING
Quelle est la démarche? Comment structurer les équipes? Organisation d une entreprise Orientée Clients. Construire la segmentation de clientèle. Modéliser le risque des clients. Proposer la bonne offre au bon moment. Prédire une rupture de contrat.
QUI? QUOI? ENTREPRISE ORIENTÉE CLIENTS COMMENT? COMBIEN?
CIBLAGE BUSINESS MANAGER ENTREPRISE ORIENTÉE CLIENTS COMMUNICATION CONTRÔLEUR DE GESTION
SERVICE DATAMINING STATISTICIENS IT MANAGERS SERVICE PLAN COMMERCIAL ECOLE DE COMMERCE ORGANISATION D UNE DIRECTION DE MARKETING DIRECT SERVICE COMMUNICATION SERVICE CONTRÔLE LITTÉRAIRES GRAPHISTES CONTRÔLEUR DE GESTION IT MANAGERS
LE SERVICE MARKETING LE SERVICE RELATION CLIENTS CONSTRUIRE LA SEGMENTATION DE CLIENTÈLE LE SERVICE INFORMATIQUE LA DIRECTION GÉNÉRALE
LE SERVICE RISQUE LE SERVICE RELATION CLIENTS MODÉLISER LE RISQUE D IMPAYÉS LE SERVICE INFORMATIQUE LA DIRECTION GÉNÉRALE
La démarche La statistique est d'un point de vue théorique une science, une méthode et une technique. La statistique comprend : la collecte des données, le traitement des données collectées, l'interprétation des données, la présentation afin de rendre les données compréhensibles par tous. De la donnée Explorer les données Faire des hypothèses En tirer l information Et la transformer en connaissance Modéliser
Les qualités recherchées ouverture d esprit, capacité d écoute, adaptabilité, rigueur, précision, esprit de synthèse, capacité à communiquer, esprit méthodique, sens commercial, réactivité, capacité à travailler en équipe,
Les qualités recherchées ouverture d esprit, capacité d écoute, adaptabilité, rigueur, précision, esprit de synthèse, capacité à communiquer, esprit méthodique, sens commercial, réactivité, capacité à travailler en équipe, curiosité, patience, aisance à l oral, capacité à mener un projet, créativité, autonomie, esprit matheux, Sens des réalités, sens de l organisation, capacité à transmettre ses connaissances. Se remettre en question se former régulièrement aux nouvelles techniques -
Un défi aux statistiques Le Big Data, c est l art de tirer de l utilité du déluge. Ere de la prédiction en instantané
LES NOUVEAUX DÉFIS Intégrer les données du web - des réseaux sociaux Imaginer les scénarios suivant la mobilité du client Faire émerger les signaux faibles De nouveaux univers à découvrir prâce aux objets connectés
Merci de votre attention