Le programme de fidélisation de la FNAC remonte à 1954, tandis que son site de vente en ligne a démarré en 1999. Très tôt, la chaîne de magasins culturels a donc recueilli des données sur ses clients. L’enseigne souhaitait exploiter ces données pour mieux cibler ses communications de fidélisation, notamment les newsletters.
Lors du Congrès Big Data 2015, Camille Berland, responsable du pôle CRM digital de la FNAC, a présenté son utilisation d’une solution d’analyse prédictive pour mieux cibler les communications envoyées aux clients. « Aujourd’hui, les bonnes pratiques consistent à cibler les envois et à personnaliser les contenus. De cette façon, on use moins la base clients, on diminue les désabonnements et on augmente le revenu global généré par ces actions », souligne Camille Berland, responsable du pôle CRM digital de la FNAC.
Les méthodes classiques de ciblage peuvent être améliorées en jouant principalement sur deux axes : le premier repose sur l’utilisation de critères sociodémographiques, comme l’âge ou le sexe. Ceux-ci offrent un premier filtre, mais ils s’avèrent généralement arbitraires. Le second s’appuie sur des critères comportementaux, qui se référent, par exemple, aux précédents achats d’un client. Dans les faits, ces critères sont souvent un peu flous ou trop restrictifs.
Pour renforcer la pertinence du ciblage, l’entreprise a alors testé des méthodes de scoring. Celles-ci ont bien fonctionné sur certains types de produits, comme les bandes dessinées, mais moins sur d’autres, comme les produits informatiques, pour lesquels « il est plus compliqué de communiquer au bon moment. » « La FNAC possédait beaucoup de données différentes : ventes en ligne (Web et mobile) et en magasin, données comportementales, géolocalisation, avis clients, ouverture des mails, navigation sur les sites… L’enjeu était de les utiliser pour gagner en performance et en agilité sur nos segmentations », indique Camille Berland.
Depuis l’été 2014, la FNAC a donc choisi d’enrichir sa palette de techniques de ciblage, en y intégrant la solution d’analyse prédictive spécialisée dans le marketing de tinyclues. Environ trois mois ont été nécessaires pour le déploiement, dont deux pour mettre en place les flux de données.
Deux grandes familles de données viennent alimenter l’application : des données critiques, comme le catalogue produits, l’historique d’achats et des informations socio-démographiques pour les clients adhérents au programme de fidélisation, et des données plus disséminées, comme des événements mobiles, des paniers d’achat, les recherches effectuées sur le site, les pages vues ou les cookies.
La solution est utilisée pour deux types d’actions :
- le ciblage des communications permet d’identifier les 5 %, 10 % ou 15 % de clients qui vont représenter la plus grande part des achats pour telle ou telle gamme de produits,
- l’arbitrage, afin de déterminer parmi plusieurs campagnes laquelle est la plus susceptible de générer les meilleurs résultats sur telle ou telle cible.
« L’outil calcule une courbe prédisant la probabilité d’achats par client. Il faut, ensuite, sélectionner la cible en fonction du nombre de clients que l’on souhaite viser et de leur poids dans la courbe, puis envoyer la campagne », explique la responsable du pôle CRM digital.
Pour évaluer la pertinence de ce ciblage, la FNAC a mis en place des tests sur un double échantillon (A/B testing), sur tous ses univers produits. A chaque fois, un segment était défini avec les méthodes classiques et un autre avec tinyclues. Des indicateurs clés permettaient ensuite de comparer les performances des campagnes sur les deux échantillons : taux d’ouverture des mails, taux de clics, taux de transformation…
Au total, toutes campagnes confondues, les revenus générés ont augmenté de 70 %, selon la FNAC. En regardant plus en détail, les adresses exclusives (celles uniquement identifiées avec tinyclues) représentent à elles seules une augmentation de 30 % des revenus. « Il s’agit d’une cible que nous n’avions pas identifié et vers laquelle nous ne communiquions pas auparavant », se réjouit Camille Berland.
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