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PETITE HISTOIRE DE BASE (CRM & gestion de données)
(IIIème partie)
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Par Denis
FAILLY, Consultant CRM
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Désormais, notamment
sur des sites à fort trafic et forte profondeur, le recours
à des solutions de Web datamining devient nécessaire, d'autant
plus si l'on souhaite croiser les données de profils déclaratifs
et de comportements historisés (millions de logs
[16] ), modéliser (marketing prédictif, scoring par
exemple) et au final extraire des pépites de connaissances
clients opérationnelles. Ainsi, à défaut de pouvoir tout
avoir et tout faire, je cherchais de nouveaux moyens de
collecter et enrichir les profils de nos internautes membres.
Il s’agissait alors de trouver des « alibis »
de captation d’informations.
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En effet diffuser un questionnaire
long et fastidieux est naturellement dissuasif; nous inventons
alors ce que j’appelle le QDP, questionnaire thématique
à diffusion progressive, il s’agissait tout simplement
de profiter de connexions des internautes identifiés (inscription/identification
obligatoire ) pour leur proposer de répondre de façon
assez simple et rapide à une question thématique, non
pas sous forme de « pop up » volante mais dans
un format intégré dans leur interface familière de gestion
de leur compte Webmail.
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Figure 2 : Cartographies des Webstyles
(1)
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De fil en aiguille, de connexion en connexion
sur une période d’un mois on recommence l’opération en essayant
constamment de trouver un juste équilibre entre l’efficacité(récupérer
une réponse pertinente sur l’internaute) et le caractère non intrusif
(parasitage de la navigation) ; il faut donc être à la fois
clair, concis et attractif. Progressivement nous arrivons en quelques
semaines à récupérer sur plusieurs centaines de milliers de répondants
de données tournant autour des thématiques suivantes :
-
Pratiques/ usages du web,
-
Pratiques Touristiques,
-
Pratiques Financières (Banque, organismes de crédits, assurances),
-
Pratiques et équipements de sports,
-
Habitudes Médias (presse, Tv, radio),
-
Equipement TIC,
-
Abonnement téléphonie,
-
Equipement Automobile,
-
Logement Habitation,
-
Etc.
Chaque thématique s’inscrit dans une formulation dont l’objet
au final est de savoir:
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Qui (unité(s) consommatrice(s)),
-
Quoi (produits, services, marques),
-
Où (contexte, lieux fréquentés, canaux utilisés),
-
Comment (usages spécifiques),
-
Combien (taux de possession d’équipements, fréquence,
montant),
-
Quand (récence et fréquence achat/utilisation),
-
Intentions (achat, souscription...à court ou moyen terme).
A noter l’attention toute particulière accordée aux intentions
exprimées, comme réservoir de prospection future en marketing
direct. Une fois ces données collectées il devenait aisée de créer
une interface de sélection affinitaire pour le ciblage annonceurs
(e-pub et e-mailing et permission) et on pouvait même « packager
des profils types » selon des critères suffisamment saillants.
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Du sociostyle au webstyle
Partant d’une hypothèse tout à fait discutable que
les modes de vie réels, les opinions, pouvaient impacter
(et non pas expliquer) les comportements « virtuels »
nous entreprîmes de portraitiser nos internautes ;
qu’est ce à dire ?
Il s’agissait tout simplement de présenter à l’internaute
des affirmations, jugements ou opinions sur lesquelles
il devait s’exprimer en choisissant celles qui lui correspondaient
le mieux.
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Figure 3 : Cartographies des
Webstyles (2)
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Ces questions étaient liées aux valeurs,
aux imaginaires et aux rapports entretenus dans divers domaines
de la vie quotidienne (loisirs, technologies, les autres, la
famille, l’argent. Le travail...). Evidemment en amont de ces
questionnaires, avaient été définis des portraits types, représentés
(pour le coté « fun ») par des figures emblématiques
célèbres (personnages, acteurs, chanteurs...) susceptibles de
« parler » à nos cibles répondantes (dont la majorité
avait entre 15 et 30 ans).
Il y eut, de mémoire plus de 250 000
répondants en quelques semaines et nous parvenions dès lors
à dégager quelques grands segments qualitatifs au sein desquels
nous pouvions répartir nos internautes. Voila une petite histoire
de base, béaba de la data qui montre modestement à nombre de
PME comment on peut avec un peu de bon sens, générer de la connaissance
client sans céder forcément aux sirènes des solutions toutes
faites parfois lourdes et inabordables. A l’inverse se lancer
dans une démarche datamining ne s’improvise pas et relève d’un
véritable projet. Connaître plus et mieux ses clients est en
soi un véritable projet d’entreprise avec des méthodes, des
compétences, des applications et des coûts.
Le tout est de savoir ce que l’on veut faire,
et surtout ce que l’on cherche.
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