Data modeling : Une obligation ?

1 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

Erick Alphonse, Président, Cleverbiscuit

Arnaud Caplier, Chief Data Officer, Weborama

Benoît Oberlé, President, Sirdata

Modérateur : André Taliercio, VP Monétisation et Partenariats stratégiques, Triton Digital

2 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

WEBORAMADATA COMPANY

3 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISER, POUR QUOI FAIRE ?LE CODE A CRAQUER

3

DE LA DONNEE WEB … … A LA CONVERSION

+140%

SANSCIBLAGE

x1

x2,4

AVEC CIBLAGE

?ESPACE NON STRUCTURE

ESPACE INFINIESPACE VIVANT

ESPACE ALPHANUMERIQUE

ESPACE METRIQUEPROXIMITES ET PROBABILITES

SOURCE : Weborama

4 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

DONNEESBRUTE

4

SCORING &SEGMENTATIONINTERNAUTES

PERFORMANCEPROFILING

INTERNAUTE- 3RD PARTY -

CROISEMENTDONNEES

- 1ST PARTY -

Pièces automobilesAchat voiture

Marques automobilesMoto et deux roues

MaquillageProduits cosmétiques

Soins esthétiquesProduits de soins

Parfum

HabillementAccessoires

ChaussureLunetterie

TabletteOrdinateur portableProgrammationPériphérique et hardwareInformatique

NatureFaune

EcologieMétéo

EnseignementHistoire

BaccalauréatRentrée

FamillePetite enfanceRencontreAnimaux de compagnieJeux et jouetsMariage - Pacs

Gestion d'actifs financiersCréditBourse et FinanceAssurance

CuisineFruits et légumesGrande distributionBoissons non-alcooliséesDesserts

Paris hippiquesJeux d'argent

Consoles jeuxJeux vidéos

Manga

ArtSortiesCinémaBon plan

MédecinSanté et médecineRégimePharmacie

EnergieImmobilier

Décoration d'intérieurGaz et électricité

AmeublementElectroménager

Bricolage

DroitAdministration

MusiqueAstrologieTVRéseaux sociaux

ActualitéNews &Politique

Audio/vidéoAppareilphoto

ArtisanCommerçantEntrepreneur

Emploi

SportsFootballActivités ....

Opérateurs télécomFAI et navigateurs

Niveau d’activité web

- Faible- Moyen- Fort

SITES

CRM MEDIA

APPLIS

CRITERES DE CIBLAGE

DENDROGRAMMESEMANTIQUE

PROFIL INTERNAUTE DMP ALGORITHME UPLIFTDONNEES WEB

TRAITEMENT DU LANGUAGE +140%

SANSCIBLAGE

x1

x2,4

AVEC CIBLAGE

MANAGED SERVICES (TRADING DESK) vs. SELF SERVICE (DMP)

SOURCE : Weborama

DE LA DONNEE BRUTEA LA PERFORMANCE MEDIA

5 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

SOURCE : Mc Kinsey & Weborama «  leveraging big data to optimize digital marketing », 2013

BONNE PRATIQUEASSOCIER PERFORMANCE & VOLUME

14 SEGMENTS

25 % DES INTERNAUTES

CONV. MOYENNE x 2,4

6 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

Auto

CSP

Voyage

+350 segments

PROCESSINGDonnées brutes1st & 3rd

Data segmentée

EXTRAPOLATION DES

AUDIENCES/CIBLESProfil type

sociodémographique

Profil type comportemental

7 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

APPETENCE TRES FORTE

APPETENCE FORTE

APPETENCE MOYENNE

PROFIL SOCIO-DEMOGRAPHIQUE

(LOOKALIKE)

PROFIL COMPORTEMENTAL

(ACTALIKE)

APPETENCE => PROBABILITE DE CONVERSION

8 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

CIBLER DES AUDIENCES RECEPTIVES

EXCLURE DES AUDIENCES RETICENTES

AUGMENTER SON REACH

CONVERTIR PLUS

POURQUOI FAIRE ?

9 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISATIONDEUX APPROCHES

Descriptive / BI Prédictive / Analyse Prédictive

Cas d’utilisation- Découverte- Explication- Stratégie

marketing

- Extension d’audience

- Optimisation- Automatisation

Outils - Datamart- DMP

- look-alike- scoring

Stabilité + -

Boite noire - +

10 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISATIONMOTEUR DE PREDICTION D’IMPACT

Achète toujours

N’achète plus

Achète

N’achète pas

Impactde la campagne

Captifs

Ne-pas-déranger

Réceptifs

Indifférents

Segment

Négative à faible(coût, image, churn)

Très négative(perte nette, churn)

Très élevée(conversion)

Négative à faible(coût, image, churn)

Valeur

Achète

N’achète pas

Observationdes non-exposés

Test A|B Modélisation

Une modélisation depend toujours : du message, du plan media, de l’objectif

11 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISATION DE L’INCREMENTMICRO-SEGMENTATION

Femme

Homme

CSP- CSP+ Réceptifs

12 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISATION DE L’INCREMENTBENEFICES

• Optimisation de métriques métiers

• Modèle d’attribution scientifique

• Préservation de l’image de marque

13 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

MODELISATIONCYCLE DE L’ANALYSE PREDICTIVE

SOURCE : CRISP-DM : http://en.wikipedia.org/wiki/Cross_Industry_Standard_Process_for_Data_Mining

14 DATA PERFORMANCE SUMMIT – 15 OCTOBRE 2014

Merci !

Erick Alphonse, Président, [email protected]

Arnaud Caplier, Chief Data Officer, [email protected]

Benoît Oberlé, President, [email protected]