Vers un nouveau paradigme de création de valeur. Chapitre 4 : Data Driven Offer Customization and Sales Processes Vers un nouveau paradigme de création de valeur

Auteur / Rédacteur: Source : Manufacture thinking / Gilles Bordet

Les « Data-Driven Business Processes » sont les homologues digitaux des processus métier traditionnels déjà représentés dans la chaîne de valeur originale (supply chain, marketing and sales, customer service etc.).

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Figure 1 : Data Driven Business Processes
Figure 1 : Data Driven Business Processes
(Source : Manufacture Thinking)

En revanche, ces nouveaux processus sont majoritairement menés par la technologie qui devient l'élément central du processus, et non un simple outil de soutien.

On propose une division en trois sous-ensembles :

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  • Data-Driven Offer Customization and Sales Processes - Personnalisation des offres et processus de vente basés sur les données
  • Augmented Data-Driven Customer Support - Assistance client basée sur les données augmentées
  • Predictive Data-Driven Logistics Optimization - Optimisation prédictive de la logistique basée sur les données

Voir figure 1 : Data Driven Business Processes

Data Driven Offer Customization and Sales Processes

Digital Recommendation Engines : Classent et regroupent les recommandations de contenu, les recommandations de produit, les recommandations d'offre et les recommandations de service, et utilise des conteneurs/emplacements sur le Web, les terminaux mobiles, les ordinateurs de bureau d'agents, la messagerie électronique et d'autres appareils numériques pour interagir directement avec un consommateur via n'importe quel appareil numérique. Profiling and Tactic Execution : Prédit des informations relatives aux clients et déclenche des actions vis-à-vis des clients ciblés en fonction des prédictions faites, afin de rendre une action concrète telle que réaliser une offre ciblée. Parmi les informations susceptibles d'être prédites on trouve, par exemple :

  • Segmentation, clustering, ciblage
  • Les préférences du client (y compris la préférence pour un produit / service particulier)
  • Meilleure recommandation de produit / service
  • Prochaine meilleure recommandation promotionnelle
  • Meilleur canal sur lequel s'engager
  • Prochaine transaction probable (et son calendrier)

 Dynamic Price Optimization : L'optimisation dynamique des prix (également appelée tarification dynamique) signifie que le « retailer » adapte régulièrement ses prix à l'aide d'un algorithme basé sur les besoins actuels du marché. Les prix sont ensuite générés automatiquement en prenant également en compte toutes les conditions du contexte pertinentes, y compris la demande, les prix des actions et les prix des concurrents, pour finalement adapte ses propres prix en conséquence.

 Customer Base Life Cycle Management : Ceci concerne la gestion de l'ensemble des clients actifs, inactifs et des prospects conformant la dénommée « base de clients ». Les aspects principaux de cette gestion concernent la valeur présente de chaque client – ce que devient la valeur de la base de clients toute entière, une fois agrégée - mais aussi l'évolution prévue des clients en termes de nombre et valeur apportée.

Les algorithmes doivent pouvoir alors prédire des éléments tels que :

  • L'abonnement, le désabonnement et la réactivation des clients
  • La composition des futures ventes vers ces clients
  • La valeur actuelle et future des clients en tenant en compte des coûts d'acquisition et de rétention.

Voir figure 2 : Data-Driven Offer Customization and Sales

MSM

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