Nous reconstituions le parcours d'interactions clients omnicanal et évaluons l'impact de chaque contact sur l'acte de vente. L'objectif est de mieux abriter les budgets entre digital, CRM, média que vous pourrez piloter en toute autonomie.
Nous croisons l’ensemble de vos données internes (CRM, logs web & mobile, tags…) avec notre plateforme DataWiz pour construire un mapping des parcours clients omnicanaux, en rattachant à chaque parcours les dépenses de stimulation associées (SEO, display, CRM, prospectus, média…).
Sur tous les parcours clients, nos modèles big data identifient la contribution de chaque dépense sur le CA, en prenant en compte – ou non – vos modèles d’attribution. Nos recommandations vous permettent ainsi d’une part, de mieux comprendre l’origine de la construction de votre CA, et d’autre part de réallouer vos budgets pour optimiser le ROI. Nous mettons à votre disposition une plateforme personnalisée de pilotage prédictif du ROI de vos investissements, qui maximise l’efficacité de vos dépenses.
Mots clefs : expérience client, users expérience, parcours client cross canal, canaux de distributions, transformation, churn, cross et up selling, allocation des dépenses…
Moyens : datascience, big Data, études ad hoc.
Scoring e-RFM
en temps réel
Pour une enseigne de jardinerie, mise à disposition d’un indicateur opérationnel permettant une meilleure compréhension de l’historique des actes d’achats. Score utilisé pour cibler les destinataires des différentes opérations commerciales produits ou services. Qualification du client à un instant t selon son comportement d’achat à travers les quatre variables e-RFM : Engagement du client selon ses visites sur le site internet (Click&Achat), Récence, Fréquence et Montant d’achat. Intégration des résultats dans un outil de marketing automation avec mise à jour en temps réel via une plateforme de marketing analytique. Suivi des actions avec outil de datavisualisation du marché.
Mesure du ROI de plans d’animation marketing relationnel semestriels sur 5 canaux différents. Préconisation de plan de test Champions vs. Challengers en variant fréquence, canal ou cibles clients. Mesure sur le semestre suivant : jusqu’à +32% de ROI sur les meilleurs clients.
Proposition et construction d'un outil permettant de réduire la charge des statisticiens dans la production de livrables. Optimisation des traitements, intégration de nouveaux axes d'analyses, automatisation des bilans de campagnes, identification d'actions d'optimisation des ciblages.