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Le CRM prédictif au service du marketing

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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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Presentation Transcript
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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 :

&

crm big data grandes promesses petits r sultats
CRM & Big Data : grandes promesses, petits résultats

Big Data ? concrètement, quel impact en marketing ?

Segmentation ? cela sert-il vraiment ?

CRM ? comment améliorer le réachat ?

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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)
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comment ciblerune newsletter?

  • La cible optimale dans un schéma classique :
  • homme
  • moins de 25 ans
  • étudiant
  • fan de films d’action

<25

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comment ciblerune newsletter?

  • La cible optimale dans un schéma classique :
  • homme
  • moins de 25 ans
  • étudiant
  • fan de films d’action

<25

OBSOLETE

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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.

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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 !
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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
slide15

merci !

David Bessis

db@tinyclues.com

@davidbessis

tinyclues

www.tinyclues.com

@tinyclues