Prospecter et Fidéliser les clients de vos sites Web avec les Moteurs de Data Mining SQL Server (DBI303) 9 Février 2011 Gael Duhamel et René Lefebure.

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2 Prospecter et Fidéliser les clients de vos sites Web avec les Moteurs de Data Mining SQL Server (DBI303) 9 Février 2011 Gael Duhamel et René Lefebure Direction Cross Channel – Altima Group

3 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

4 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

5 1ère 12 ans 140 12 M€ Identité & chiffres clés
agence interactive indépendante 12 ans de projets interactifs 140 collaborateurs passionnés 12 M€ de chiffre d’affaires date

6 Implantations date

7 altima° agence interactive notre métier notre différence
Nous faisons bien plus que du web pour nos clients. Nous leur apportons des prospects, des ventes et des clients fidèles notre métier Délivrer une vrai performance e-business Trafic, vente en ligne, génération de leads, programme relationnel, optimisation de la performance (Optim, Ergo, Data Mining) notre différence Issue du marketing direct, de la VAD et de la distribution, notre agence à le sens du ROI. Ce sens du commerce crée notre différence

8 stratégie e-business & pilotage
objectifs & business model exploitation de la performance marketing attirer transformer fidéliser SEO – SEM Affiliation Comparateurs Place de marché ing Conception Ergonomie Design RIA Optimisation performance Data-Mart CRM Scoring Scénario multi-canal Routage Data-Mining mesurer & optimiser moyens techniques & outils méthodologie & gestion de projet expertise technique .net & open source exploitation & hosting

9 Cross Channel & Data Mining Team
René Lefébure Gaël Duhamel date

10 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

11 Définition du data mining
Le data mining se propose de transformer en information, ou en connaissance, de grands volumes de données. « Torturer la donnée jusqu’à ce qu’elle avoue » (Chorafas)

12 Définition du Data Mining
Le data mining s’applique à mettre en évidence …. ce qui est parfois inconnu. Gourou mining !

13 Apports du Data Mining Le data mining permet de :
Classer (pour trouver des cibles ayant des meilleurs taux de retour) Estimer (pour modéliser un comportement avec des scores) Segmenter (pour regrouper les clients dans des groupes homogènes) Associer (pour définir et animer des gammes de produits) Prévoir (pour anticiper sur les variations de volume ) Les retours sur investissement sont compris entre 30 et 300 % !

14 Apports du Data Mining Un des principaux apports du data mining est d’améliorer la performance des entreprises. Les retours sur investissement sont compris entre 30 et 300 % !

15 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

16 Présentation Chronodrive
Un concept innovant : Commande sur Internet Retrait client en Magasin

17 Une expérience sur le site
Une largeur de gamme très grande avec une expérience spécifique de navigation

18 Une expérience magasin
Conformité des produits, délais d’attente, qualité de service

19 Problématiques Les clients doivent se sentir reconnus, écoutés et en confiance : Qualité de l’accueil Offres personnalisées Valorisation de leur fidélité Les collaborateurs doivent disposer d’informations pour piloter une relation client de proximité : Qui est le client sur le quai ? Quelles sont ses attentes ? Comment valoriser la relation avec Chronodrive ? Comment relancer efficacement le client ? Le marketing et le produit doivent disposer d’informations pour identifier : Les incitations efficaces pour le client Le bon niveau de pression marketing

20 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

21 Un référentiel E commerce
Un référentiel très large

22 Agrégation des données
Les données « détail » sont agrégées : dans une variable : somme des commandes dans une dimension : % du CA par Rayon Les dimensions deviennent des éléments permettant de naviguer dans la base de données Les dimensions sont découpées en hiérarchie permettant de « naviguer » dans les données

23 Préparation des dimensions

24 Présentation des agrégats

25 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

26 Algorithmes de data mining
Texte niveau 1 Texte niveau 2 Texte niveau 3 Texte niveau 4 Texte niveau 5

27 Paramétrage des clusters

28 Sélection du cube

29 Sélection du cube

30 Sélection des variables

31 Inclusion d’une dimension

32 Filtrage des catégories

33 Clusters V1

34 Interprétation V1

35 Clusters V2

36 Interprétation des clusters (1/2)

37 Interprétations des clusters (2/2)

38 Interprétation Cluster 1

39 Interprétation Cluster 3

40 Sauvegarde des clusters

41 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

42 Paramétrage des associations

43 Mesure des associations

44 Graphe des associations

45 Zoom sur les associations

46 Zoom sur les associations

47 MDX Query

48 Top 5 produits achetés en fonction de votre positionnement dans l’algorithme de cluster

49 Recommandation produits en fonction de votre positionnement dans l’arborescence catalogue

50 Sommaire Présentation Altima et Orateurs Présentation du Data Mining
Présentation de la Démo Construction du « Datamart » Construction des « Clusters » Construction des « Associations » Construction d’un « Score »

51 Sélection variable cible

52 Caractérisation Acheteur Frais

53 Caractérisation Acheteur Eaux

54 Questions ?

55 Venez-nous voir sur notre stand
1/11/2019 I36

56 Et ensuite ? Rendez-vous sur le stand i25
Mercredi 9 – 12h-14h – Posez toutes vos questions aux ingénieurs support de Microsoft sur le stand Assistez aux ateliers BI et SGBD tous les deux mois Prochain rendez-vous le 29 mars sur le Campus du Microsoft Découvrez le nouveau site internet de SQL Server Téléchargez la CTP1 de Denali 1/11/2019

57 MSDN et TechNet : l’essentiel des ressources techniques à portée de clic
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