Comment Cdiscount pilote en 1to1 et en temps réel ses interactions - visiteurs
A l’heure où le temps réel et la personnalisation 1to1 deviennent la norme dans la compétition, l’appel à des systèmes d’intelligence artificielle agiles s’impose.
Au-delà des techniques classiques du marketing prédictif, de nouvelles technologies permettent d’établir des plausibilités individu / individu sans segmentation préalable et de déléguer à l’IA la définition des interactions les plus productives sans modélisation préalable.
Avec plusieurs centaines de milliers de visites quotidiennes le N°1 français du commerce on line fait largement appel à ses systèmes de nouvelle génération.
Venez découvrir dans cet atelier :
- Pourquoi Cdiscount fait appel à ces nouveaux outils ?
- Pour faire quoi ?
- Pour le faire comment ?
- Pour quelle finalité ?
Systèmes d’intelligence artificielle on site : les attentes, les bénéfices, les perspectives et les limites vus à travers l’expérience Cdiscount / Netwave.
4. OBJECTIF 1: CONSEILLER
– Identifier en temps réel son attente
– Définir en temps réel la meilleure recommandation
possible pour:
• Satisfaire l’attente
• Transformer la visite en achat
• Recommander en TR le produit
correspondant à l’attente du visiteur
• Sur la base des simples données recueillies
en temps réel pendant la navigation
5. OBJECTIF 2: ENGAGER
– Identifier en temps réel la situation du visiteur
– Définir en temps réel la mise en avant
promotionnelle la plus performante pour:
• Engager le visiteur
• L’amener vers des offres susceptibles de transformer la
visite en achat
• Mettre en avant en TR la meilleure offre
promotionnelle possible
• Dès la connexion et en cours de navigation
6. OBJECTIF 3:
AUGMENTER LE PANIER MOYEN
– Sur la base de l’achat principal
– Définir en TR l’offre cross selling la plus
performante pour:
• Satisfaire le visiteur
• L’amener vers des offres susceptibles de transformer la
visite en achat
• Mettre en avant en TR les meilleures
offre cross selling:
• Dans le panier, le layer panier ou en
cours de navigation
8. VOLUMÉTRIE & COMPLEXITÉ
• > 1 million visites par jour
• 30 grandes catégories
• 460 sous-catégories
• > 300 000 références
• Une part significative du CA en mobilité
9. PAS D’USINE A GAZ !
• Pas d’utilisation de
données CRM
• Pas d’outil d’analyse
supplémentaire à installer
/ maintenir
• Un outil déployable en 4
semaines pour un test de
15 jours
10. « INVESTMENTLESS »
• Pas d’infrastructure
• Pas d’outils à acquérir
• Une solution SaaS
11. RESOURCE FREE
• Impact minimum sur
équipes IT
• Impact minimum sur
équipes marketing
• 0 Impact sur équipes BI
14. DEPLOYER LA SOLUTION SaaS
NETWAVE BOOSTER
PRODUCT RECOMMENDER
Recommandation automatique du produit
le plus adapté à la conversion / au
retargeting
CROSS SELL MANAGER
Recommandation dynamique des produits
connexes et upsales les plus adaptés à la
conversion / au retargeting
PROMO DISPLAY DRIVER
Pilotage dynamique des promotions en TR
les plus adaptées à la conversion / au
retargeting
CONTENT CUSTOMIZER
Mise en avant au cours de navigation du
contenu le plus adapté à la conversion / au
retargeting
Netwave
Active
Booster
Netwave
Driven
Booster
Personnalisation
Déléguée à l’IA
Personnalisation
Paramétrée par le site
RT Booster
On site
Retarget Booster
Email / ENews
15. TESTER NETWAVE BOOSTER
EN PRODUCTION
Oct.
Lun 07
Oct.
Ven 11
MISE
EN
PROD
DEBUT
du
TEST A/B
Oct.
Lun 21
FIN
du
TEST A/B
Août
Lun 26
Oct.
Jeu 03
Recettage Echauffement DEBUT
MATCH
OFFICIEL3 J. 1/23 J.
Déploiement
• Échantillonnage 50/50
• Plug sur Omniture
• Des emplacements prescrits
• 2 niveaux de profondeur d’exploitation du catalogue VS 3 habituellement
16. METTRE EN OEUVRE LES 2 MODES
DE PERSONNALISATION NETWAVE
1. Mettre en œuvre 2 modes de personnalisation:
2. Mixer sur une même page les 2 modes de personnalisation
Mode Active = délégation à l’IA
Mode Driven = pilotage direct par les marketers du site
75%
25%
0%
Driven
Active
17. METTRE EN ŒUVRE LES 3 MODULES
CORRESPONDANT AUX OBJECTIFS
Product Recommender
CrossSell Manager
Promo Booster
68%
18%
14%
% Zones d’exposition par module
de recommandation
19. MAPPING PARCOURS
Home Page Vitrine Sous vitrine
Liste produits MR Plein
F.Produit CDS F. Produit MP
Layer panier Panier
MR Vide FP Epuisé
Panier Vide 404
20. 1
Stratégie 1 : Driven RT Product
Recommending
> Aide au choix pour vos
visiteurs
Proposez des produits de même catégorie et
concurrents entre eux hors produit en cours
+++ : Automatisation d’une politique e-
merchandising
+++: Donner à voir, donner envie, ouvrir à nouveau
Ouverture vers une nouvelle sélection
OFFER CENTRIC
28 M 7,30 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
21. 2
USER CENTRIC
34,5 M 0,52 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 2 : Active RT
Recommending
> Recommandations déléguées à l’IA
(27 situations standard + les situations
à mettre en place comme Marques, …,
etc.)
+++ : 8 à 10 moteurs minimum et leurs algorithmes
travaillent pour un même bloc de recommandation
Pertinence, Personnalisation
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
22. 3
OFFER CENTRIC
13 M 1,44 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 3 : Driven RT Product
Recommending
> Up selling
Produits de même nature concurrents entre eux
et plus chers dans la catégorie
+++ : Cappez le montant de votre up-selling à votre
guise
+++ : Agir sur le prix en jouant sur le désir
Maitriser / Agir sur la valeur du panier moyen
ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
23. ZOOM FICHE PRODUIT CDISCOUNT
OFFER CENTRIC
32 M 0,51 %
Impressions Taux de Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégie 4 : Driven RT
Product Recommending
> Top des promotions
Conseiller des produits achetés par les autres
clients sur une catégorie donnée en fonction d’un
centre d’intérêt majeur
+++ : Ouvrir vers des sélections produits
plébiscités par les autres visiteurs qui ont les
mêmes centres d’intérêt
: Susciter l’intérêt à nouveau EN BAS DE PAGE
4
24. Zoom Layer panier
> en « working optimization » DRIVEN
1
2
6 M 1 %
Impressions
Taux de
Clic
De Janvier 2014 à date
Stratégies 1 : Active RT Product
Recommending / TOP des VENTES
CLIENTS dans l’UNIVERS
+++ : Ouvrir vers des sélections BEST SELLERS plébiscitées par les
autres visiteurs dans la même situation
Stratégies 2: Active RT CrossSell
Manager / CROSS-SELLING ASSOCIATIF
Proposez des produits que vos clients ont très fréquemment
achetés avec le produit en cours d’ajout - hors catégorie en cours
5 M 0,50 %
Impressions
Taux de
Clic
De Janvier 2014 à date
25. Double chance input: 2 stratégies
pour maximiser l’engagement
Vous avez récemment vu
1. Stratégie prioritaire : Historique de consultation
2. Stratégie secondaire : Top des Ventes
Conditions d’éligibilité
- Pas d’affichage en 1.
- Pas de produits suffisants en 1.
Objectif
Optimiser tous les emplacements
Transformer ++
26. QUELQUES CHIFFRES
> 5 millions de bannières personnalisées par jour
> Temps moyen de réponse : 56 millisecondes
Product Recommender
CrossSell Manager
Promo Booster
77%
4%
19%
62%
26%
12%
Poids des impressions & interactions
Interactions Impressions
27. QUELQUES CHIFFRES
> Zoom sur le module Product Recommender
Up Sell
Aide au choix
Top des ventes
5%
23%
9%
15,03%
35,84%
11,56%
Poids des impressions & interactions des 3 stratégies
Interactions Impressions
28. QUELQUES CHIFFRES
> Zoom Driven & Active: % d’impression par zones
Audience Impressions
75%
48%
25%
52%
Driven Active
30. DES METRICS QUOTIDIENS
PERFORMANCE
COMMERCIALE
PERFORMANCE
IMPRESSION
PERTINENCE
% Conversion
Selon
Catalogue
Selon
Exposition
Par nature
de visite
PARMODE:ACTIV/DRIVN
PARZONE
PARSTRATEGIE
PARSITUATION
PARNATUREDEMOTEUR
PARBU/MAGASIN/MARCHE
PARCATEGORIE
PARSOUSCATEGORIE
Panier Moyen
Valeur Visite
Nombre d’impressions
Taux de couverture
Nbre et % de consultations
Sélection
Achats des reco exposées
PREMIÉREVISITE
REBOND
VISITECOURTE,MOYENNE,LONGUE…
31. PRISE EN COMPTE DE L’EXPERIENCE
EN TEMPS REEL
• Approfondir le catalogue exploité
– plus détaillé en termes de sous catégories permettant des
recommandations encore plus ciblées
• Enrichir le catalogue
– prise en compte des attributs produits permettant des
recommandations plus précises
• Intégrer en temps réel l’information du site
– prix des produits car mis à jour en temps réel
• Mettre en place des stratégies de recommandation primaires
et secondaires
– éviter les « trous » de recommandation et/ ou multiplier les angles
d’attaque
• Tuner certains moteurs de recommandation
– répondre à des problématiques spécifiques
32. ET DEMAIN…?
• Retargeting Email: production de
recommandations personnalisées vers la
plateforme d’e-mailing de Cdiscount
• Création de moteurs de reco spécifiquement
dédiés à l’exploitation des requêtes search
• CrossSell Manager en mode Driven
• …etc
33. Henri Marty Directeur Général Netwave h.marty@netwave.eu
& Veronica Martins Directrice des Services Netwave v.martins@netwave.eu