L’ Agenda des Décideurs

 

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Fév
12
mer
2020
#RETAIL – Comprendre les canaux de distribution possible sur Amazon – By KROOGA @ Webinar
Fév 12 @ 11:00 – 11:45

Comprendre les canaux de distribution possible sur Amazon

 

B to B ou B to C ? Quels sont les avantages et inconvénients d’Amazon Vendor et Seller Central  ?

Quels repères pour faire le bon choix ? Prix unitaire, notoriété, développement international. maîtrise de l’assortiment..

Stratégie hybride, quel intérêt ?

Avr
7
mer
2021
#MARKETING – Data Online Meetings – By LesBigBoss
Avr 7 @ 8:30 – 16:00

Logo lesBigBoss


Data Online Meetings

 

 

LesBigBoss organise, une journée online accélératrice de business qui réunit 85 décideurs de la fonction DATA et prestataires de solutions. 900 rendez-vous one to one affinitaires de 7 minutes: un algorithme de matchmaking fait coïncider projets des décideurs et solutions des partenaires stratégiques. Une conférence inspirante avec les témoignages les big boss “têtes d’affiche” de l’événement s’expriment sur les grandes tendances, les meilleures pratiques et la prospective de votre secteur.

TEMPS FORTS

Programme complet ici. 

Mai
16
mar
2023
#MARKETING – ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de Recommandation – By EBG @ Webinar
Mai 16 @ 11:00 – 12:00

ECommerce & Publicité : Les Moteurs / Algorithmes de Recommandation

 

Ils sont la clé du succès mondial d’Amazon, ils génèrent des ventes d’impulsion, des upsales et des up-sales, ils augmentent la satisfaction client, ils accroissent la durée de visite, ils sont essentiels à la rentabilité et aux volumes

Moteurs de Suggestion : les « grands Classiques »
Nous passerons en revue les algorithmes de recommandation et d’interaction, qui constituent un facteur clé de succès des grands sites de e-commerce, ces mêmes algorithmes étant souvent proposés par défaut par les serveurs marchands.

TEMPS FORTS

Format des Recommandations
Quels sont les principaux formats et les plus efficaces ?

Les Recommandations prévente (en fonction des pages visités, des données anonymes)
Les Recommandations pendant la vente, sur le moteur de recherche et dans le panier
Les Recommandations post-vente (email, sms, notifications)
Algos, Data & I.A
L’utilisation de Bots peut-elle inclure des recommandations ? Peut-on utiliser le bot pour interagir avec le client pendant sa visite pour lui avancer des suggestions ?
Comment coupler le moteur et le système de gestion des données marketing et commerciale ?
Quelle structure de données permet de maximiser les recommandations possibles ?
Définition des Règles & Courbe d’Expérience
Définir les objectifs : augmentation du panier, upsale, vente complémentaire
Comment définir les règles qui permettent d’afficher les suggestions ? A partir des pages et produits visités, des produits achetés, de l’historique des commandes, de la connaissance client, filtrage collaboratif à partir des groupes d’acheteurs types…
Métriques & Tests des règles de recommandation
Machine Learning : quelle efficacité, quelle fiabilité ? Comment créer une courbe d’expérience semi-automatisée (machine learning + suivi des KPIs par groupes types) ?
Comment documenter cette courbe d’expérience et l’améliorer par la méthode des « petits pas » ?
Solutions tech : les Moteurs de Recommandation du marché
Quelles sont les solutions du marché les plus complètes, les plus ergonomiques et les plus performantes ?
Faut-il se contenter du module natif proposé par le serveur marchand ou acheter un best of breed spécifique ?
Comment s’assurer de la qualité du machine learning embeded ?

Juin
21
mer
2023
#RETAIL – Retail, ECommerce & Relation Client : Analyse & Critères de Rentabilité Omnicanale – By EBG @ Webconférence
Juin 21 @ 11:00 – 12:00

Retail, ECommerce & Relation Client : Analyse & Critères de Rentabilité Omnicanale 

Comment optimiser sa rentabilité commerciale dans une stratégie omnicanale ? Quels Canaux privilégier, quels Canaux réduire ou abandonner ?

Analyse des Ventes par Canaux et en Omnicanal

  • Est-on capable d’analyser la provenance des leads en fonction des canaux ? Quels canaux doivent être pris en compte dans cette étude : Web, Mobile, Social, Boutiques, Publicité traditionnelle Radio, Affichage…
  • Peut-on définir les canaux les plus performants ? Doit-on y consacrer l’essentiel des efforts marketing ?
  • Quelle est la proportion des clients qui utilisent plusieurs canaux lors de la vente et de l’après-vente ?

Calcul de la Rentabilité Commerciale et Marketing

  • Quelles dépenses prend-on en considération dans l’’évaluation de la rentabilité commerciale et marketing d’une vente en ligne ?
  • Quels sont les postes les plus importants et ceux qui disposent d’une flexibilité de réduction des coûts : les postes directs (SEA, Publicité Display, Social Ads, campagne spécifique, centre d’appel) et les postes indirects (SEO, branding) ?
  • Comment évaluer l’impact du branding sur les ventes ?

Evaluation de la Rentabilité par Canaux

  • Note-t-on une différence dans le montant du panier moyen selon le canal sur lequel s’est effectué la commande ?
  • Peut-on définir un modèle de rentabilité marketing et commerciale omnicanale ? Quels coûts prendre en compte pour les différents canaux et quel modèle d’attribution ?

Les Use Cases Omnicanaux

  • Les Directions data se sont-elles emparées de la question de l’omnicanal ? Ont-elles scoré les canaux en fonction de leur rentabilité, ont-elles qualifié les segments de clientèle en fonction des canaux privilégiés, des volumes achetés, du ROI sur les ventes ?
  • Peut-on définir des Use Cases Data propres au sujet de l’omnicanal, qui contribueraient à des prises de décision sur l’utilisation des différents canaux et devices ?

Omnicanal : Leviers ou Limites ultimes de la Relation Client ?
Il y eut en premier le téléphone et le courrier, puis l’email, l’application mobile, ensuite la Relation Client s’est emparée des réseaux sociaux, notamment Twitter, puis elle a pris pied sur les messageries, ce qui a au final multiplié les canaux d’interaction, complexifié le travail des conseillers, et accru le coût de traitement des requêtes. Peut-on définir un équilibre optimal qui tiendrait compte de l’efficacité et du coût de traitement des demandes ?