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MIEUX CONNAÎTRE LE CLIENT… POUR MIEUX LE CIBLER !

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MIEUX CONNAÎTRE LE CLIENT… POUR MIEUX LE CIBLER !. QUELQUES DÉFINITIONS. Qu’est ce que W ebMarketing ? L’ensemble des techniques e-marketing permettant de développer la relation-client grâce à une interaction volontaire, ou non, permanente. - PowerPoint PPT Presentation

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MIEUX CONNAÎTRE LE CLIENT… POUR MIEUX LE CIBLER !

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Techniques De Fidélisation 2

QUELQUES DÉFINITIONS• Qu’est ce que WebMarketing ?

L’ensemble des techniques e-marketing permettant de développer la relation-client grâce à une interaction volontaire, ou non, permanente.

Toutefois certains clients y sont réfractaires, considérant ce marketing comme intrusif, où à l'inverse comme une dépersonnalisant la relation. Toutefois, l'utilisation de techniques de déclaration volontaires*, tels les profils d'intérêts sont de plus en plus acceptés auprès des usagers et donne le ton des internautes qui fréquentent un site commercial.Le marketing électronique est utilisé pour l'acquisition des clients mais surtout à l'optimisation des processus de vente sur un site et la fidélisation de ses clients.

http://fr.wikipedia.org/wiki/Marketing_%C3%A9lectronique

*conformément aux dispositions de la loi Informatiques et Libertés du 6 Janvier 1978 (article 34)

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Techniques De Fidélisation 3

QUELQUES DÉFINITIONS• Les obligation légales des FAI

• Pour les besoins de la recherche, de la constatation et de la poursuite des infractions pénales, et dans le seul but de permettre, en tant que de besoin, la mise à disposition de l'autorité judiciaire d'informations, il peut être différé pour une durée maximale d'un an aux opérations tendant à effacer ou à rendre anonymes certaines catégories de données techniques. Un décret en Conseil d'Etat, pris après avis de la Commission nationale de l'informatique et des libertés, détermine, dans les limites fixées par le IV, ces catégories de données et la durée de leur conservation, selon l'activité des opérateurs et la nature des communications ainsi que les modalités de compensation, le cas échéant, des surcoûts identifiables et spécifiques des prestations assurées à ce titre, à la demande de l'Etat, par les opérateurs.

• http://www.no-log.org/

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Techniques De Fidélisation 4

Les leviers du Webmarketing

• Quand on parle de leviers web, on parle de 4 grandes familles de leviers, qui sont:

– Webmarketing stratégique– Webmarketing opérationnel– Web Analytique– Webmarketing de fidélisation

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Techniques De Fidélisation 5

Les leviers du Webmarketing • Le marketing sur moteur de recherche (Référencement naturel, liens commerciaux et Trusted

feed) ou SEO • La newsletter et le publipostage (envoi massif de courriels)• L'ergonomie Web pour l'amélioration des pages produits• L'e-publicité• L'affiliation• L'analyse du trafic (analyse d'audience)• Il existe également le partenariat: efficace pour l'apport de trafic nouveau, et dans la

politique de référencement.

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Techniques De Fidélisation 6

Les leviers du Webmarketing Chacune de ses familles regroupe de nombreux outils avec, en détail :

• Webmarketing Stratégique– Benchmark– Audit & positionnement

• Webmarketing Opérationnel – Référencement naturel– Liens sponsorisés– Affiliation– Jeu Concours– Marketing Viral & Buzz Marketing– Web Communautaire– E- mailing– Achat d’espace– Analyse d’audience

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Les leviers du Webmarketing Web Analytique– Analyse d’audience

Webmarketing de fidélisation– Emailing de fidélisation / Newsletters

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Les outils du Webmarketing

• Que sont les cookies ?« Ce sont des fichiers texte stockés sur le disque dur de l’internaute à chaque visite. Ils sont surtout utilisés pour suivre l’internaute au fil de ses visites et déterminer qui il est et ce qu’il a fait sur le site. Les cookies contiennent généralement l’identifiant client, la date de la dernière visite sur le site, le numéro de session, le code de transaction. Il est possible pour l’internaute de désactiver les cookies, rendant alors impossible l’utilisation de ces informations »

• Un cookie est facilement modifiable, un simple éditeur de texte comme le bloc notes suffit à changer ses valeurs manuellement.

• Les cookies sont enregistrés différemment selon les explorateurs :– Internet Explorer enregistre chaque cookie dans un fichier différent.– Mozilla Firefox enregistre tous ses cookies dans un seul fichier.– Opera enregistre tous ses cookies dans un seul fichier et le chiffre (impossible de les modifier sauf dans les options du logiciel)– Safari enregistre tous ses cookies dans un seul fichier .plist. La modification est possible mais très peu aisée, à moins de passer par les

options du logiciel.

• Les cookies sont soumis a plusieurs contraintes :– Leur nombre total est limité à 300 ;– La taille maximale d'un cookie est de 4 ko ;– Il ne peut exister au maximum que 20 cookies par domaine.

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Web Mining

« Le Web Mining est l’application des techniques du Data Mining à l’Internet. Il consiste en l’extraction d’informations pertinentes liées aux données collectées sur le web afin de mieux les connaître et de mieux appréhender leurs comportements. »

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Web Mining

Le Web Mining remplit trois objectifs principaux: 1. Améliorer la performance et le confort du site 2. Augmenter le rendement des espaces publicitaires 3. Améliorer la rentabilité de chaque internaute et la personnalisation

du site

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Les deux visions du Web Mining

1. Vision « site centric »

Web Structure Mining : analyse structurelle du web Le Web Structure Mining analyse la structure des sites Internet ainsi que le cheminement, de liens en liens. Il permet ainsi d’améliorer la performance des sites en anticipant le parcours des internautes selon leurs centres d’intérêt et de les y amener de façon plus immédiate tout en améliorant le confort de navigation (liens directs).

Web Content Mining: étude du contenu des pages Le Web Content Mining s’intéresse au contenu des pages web : texte, images, liens et processus de découverte des sources d’information à travers les pages Web. Le plus courant reste le Text Mining basé sur des techniques de description, de classification et d’analyse d’expressions. Il est principalement utilisé par les moteurs de recherche pour aider les utilisateurs à trouver ce qu’ils recherchent.

2. Vision « client centrik »

Web Usage Mining Analyse des comportements internautes Le Web Usage Mining consiste à analyser le comportement de l’utilisateur à travers son parcours de navigation sur le site, afin d’affiner au maximum les profils clients et les modèles comportementaux.

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Web Mining : tendances • On identifie deux tendances dans le Web Usage Mining:

1. Le General Access Tracking: analyse des fichiers logs pour comprendre les mécanismes d’accès et les tendances.

2. Le Cutomized Access Tracking : analyse des tendances individuelles afin de personnaliser les sites en fonction des utilisateurs.

• Les principales sources d’information du Web Mining:Au-delà des données « classiques » (montant et détail de commandes, données sociodémographiques...), on collecte aujourd’hui des informations comportementales sur le web qui constituent de véritables « DataWebHouse ».

Ces informations récupérées grâce aux solutions d’analyse de logs, de cookies et tags sont nombreuses : la provenance de l’internaute (moteur de recherche, affiliation, emailing), centres d’intérêt (quelles pages a-t-il visité, sur quelles pages est-il resté assez longtemps et a-t-il porté un intérêt tout particulier, quelle est la fréquence de ses visites,...).

Différentes méthodes statistiques sont utilisées dans le développement d’applications de Web Mining afin d’améliorer la connaissance client.

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COMMENT APPLIQUER LE WEB MINING A LA CONNAISSANCE CLIENT ?

• L’amélioration des segmentations clients et typologies existantes Très répandues en offline, les segmentations et typologies clients peuvent être très largement appliquées au web. L’objectif consiste à créer des groupes de clients homogènes entre eux mais bien distincts afin de les animer de manière différenciée et adaptée.

• Exemple d’une segmentation web dans le cadre d’un site e-commerce Sur une période d’étude fixée, chaque visiteur se voit attribuer une note pour chacune de ses visites. Cette note est fonction de la qualification de la visite (par exemple, note z i pour une visite entrante, note z 2 pour une visite comprenant au moins 10 pages vues, note z 3 pour une visite au cours de laquelle des produits auront été ajoutés au panier...). Pour chaque visiteur, on ajoute les notes obtenues pour chacune de ses visites. L’analyse des combinaisons de scores va permettre d’identifier des groupes d’internautes aux comportements bien particuliers (gros consommateurs, petits consommateurs fidèles, ...), pour lesquels on pourra par la suite adapter l’offre et le message.

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COMMENT APPLIQUER LE WEB MINING A LA CONNAISSANCE CLIENT ?

• L’anticipation des attentes clients par l’analyse des associations

L’objectif est de constituer des profils d’internautes partageant les mêmes centres d’intérêts pour recommander à un internaute certains produits qui ont satisfait d’autres utilisateurs au profil similaire. Ce type d’analyse a un fonctionnement asynchrone et fait appel la plupart du temps à des entrepôts de données sur lesquels les profils ont été préconfigurés.

• Exemple d’une analyse des associations dans le cadre d’un site e-commerce:

L’exemple le plus simple concerne le développement d’offres croisées afin d’augmenter le panier moyen des internautes. Prenons un site de vente en ligne de livres qui veut construire un système de recommandation en fonction des livres dont I 'internaute consulte la fiche produit. Le principe consiste à calculer le nombre de fois où des livres X et Y auront été vus au cours de la même session. Grâce à l’utilisation de trois indicateurs statistiques d’associations, il est possible d’extraire les combinaisons de livres les plus pertinentes L’indice de confiance représentant la part de clients ayant vu les fiches produits X et Y parmi les clients ayant vu la fiche produit X L’indice de support désignant la part de clients ayant vu les fiches produits X et Y parmi la population totale (fréquence de l’association) m Le taux d’amélioration confrontant l’indice de confiance à l’indice de support afin de mesurer la pertinence de l’association. Sur chacune des fiches produits, une zone est réservée à l’affichage des recommandations et viendra automatiquement se baser sur le fichier des associations pertinentes. L’algorithme sera alors fréquemment rafraîchi et intégré au site pour suivre les évolutions comportementales. Cette technique peut être étendue aux données de transactions : on s’intéressera alors aux livres ayant été achetés au cours d’une même commande.

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COMMENT APPLIQUER LE WEB MINING A LA CONNAISSANCE CLIENT ?

• La personnalisation Véritable défi du Web Mining, la personnalisation comporte de multiples applications. Parmi elles, les ciblages emailing, les offres publicitaires personnalisées, le Behavioral Targeting.

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