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Le CRM prédictif au service du marketing

Le CRM prédictif au service du marketing. David Bessis. startup technologique de marketing prédictif créée en 2010 basée à Paris 18 personnes data scientists / mathématiciens développeurs R&D sales et marketing … et nous recrutons ;-) en nov. 2013, tinyclues lève 1,4 M€ auprès de :.

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Le CRM prédictif au service du marketing

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Presentation Transcript

  1. Le CRM prédictif au service du marketing David Bessis

  2. startup technologique de marketing prédictif • créée en 2010 • basée à Paris • 18 personnes • data scientists / mathématiciens • développeurs R&D • sales et marketing • … et nous recrutons ;-) • en nov. 2013, tinyclues lève 1,4 M€ auprès de : &

  3. CRM & Big Data : grandes promesses, petits résultats Big Data ? concrètement, quel impact en marketing ? Segmentation ? cela sert-il vraiment ? CRM ? comment améliorer le réachat ?

  4. communiquersur le produit • En complément des newsletters génériques et du trigger marketing, déployer une stratégie de newsletters ciblées permet de : • communiquer en fonction des priorités commerciales • pousser des produits de niche • adapter la pression en fonction de l’appétence individuelle • améliorer les métriques emails (ouverture, clic, désabonnement)

  5. comment ciblerune newsletter? • La cible optimale dans un schéma classique : • homme • moins de 25 ans • étudiant • fan de films d’action <25

  6. comment ciblerune newsletter? • La cible optimale dans un schéma classique : • homme • moins de 25 ans • étudiant • fan de films d’action <25 OBSOLETE

  7. un environnement data e-Commerce • données e-Commerce • tables des membres • tables des produits • tables des achats trackingweb trackingemail • visites de fiches produits • recherches de mots-clés • logs de désabonnement • logs d’ouverture • logs de clic Exemple: chez notre client PriceMinister, ce dataset référence plusieurs milliards d’événements impliquant plusieurs dizaines de millions d’internautes.

  8. plateforme de CRM prédictif

  9. ciblage produit : l’apptargeting 1 2 3

  10. exemple: la démographie de la cibleoptimale Battlefield 4

  11. exemple: la démographie de la cibleoptimale Battlefield 4 • La cible optimale calculée par la plateforme : • en plein cœur de la cible : • Dylan, Jordan, Corentin • code postal: 75018 (Paris), 75012 (Paris) • parmi la cible optimale : • 40% sont des hommes de moins de 30 ans • 27% sont des femmes • 28% ont plus de 40 ans • la grande majorité des hommes de moins de 30 ans ne sont pas intéressés !

  12. se servir du graphe social pour comprendre les produits

  13. une nouvelle façon de piloter son CRM • simple à déployer • pas d’effort IT pour nos clients • interface user-friendlyet rapide • utilisé au quotidien par les équipes CRM • impact substantiel sur le revenu du CRM

  14. quelques références clients

  15. merci ! David Bessis db@tinyclues.com @davidbessis tinyclues www.tinyclues.com @tinyclues

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