Algorithmes devins : les smartphones, bientôt nos « deuxièmes cerveaux » ? – Le nouvel Observateur

Algorithmes devins : les smartphones, bientôt nos « deuxièmes cerveaux » ? – Le nouvel Observateur.

Très intéressante interview de Rand Hindi  dans le Nouvel Obeservateur: Patron de Snips, une start-up qui ambitionne d’allier « big data » et algorithmes pour repenser le quotidien et la façon de vivre des citadins en anticipant leurs comportements. Le prestigieux MIT (Massachussetts Institute of Technology) lui a décerné en avril dernier le titre de meilleur start-upeur français de l’année.

Extraits:

Rue89 : Pouvez-vous nous expliquer ce qu’est l’analyse prédictive ?

Rand Hindi : L’idée de l’analyse prédictive, que souvent les gens appellent « big data » par amalgame, c’est de récupérer une grande quantité de données, d’extraire des motifs statistiques à l’intérieur, et de s’en servir pour essayer de prédire ce qui va se passer après.

Mais quand on parle de prédictions, on ne parle pas de prédictions façon « boule de cristal », on parle en fait de mesurer la probabilité qu’un événement particulier se produise.

Comment obtenez-vous ces données qui permettent de bâtir les modèles prédictifs ?

Et par dessus ça, on a également de la donnée qu’on récupère directement à travers l’application sous trois formes différentes :C’est là où ça devient intéressant. Il y a de l’open data, énormément. On capture de la donnée depuis une centaine de sources d’open data, allant de la météo jusqu’à de la donnée de cartographie, sur les gares et les immeubles à proximité… On croise cela avec des données que nous a confiées la SNCF sur l’affluence dans les trains.

  • les requêtes de recherche ;
  • les « check-in » ;
  • et, lorsque l’utilisateur accepte, on récupère sa géolocalisation anonymisée quand il est dans le réseau de transport.

C’est dans cette direction que vous avancez maintenant avec Snips ?

Le nouveau produit qu’on est en train de lancer qui sera prêt d’ici la fin de l’année est une app qui est capable de comprendre ce que tu cherches à faire dans ta journée pour te proposer directement l’information dont tu as besoin et te renvoyer vers les apps que tu as besoin d’utiliser.

Plutôt que d’aller chercher ton application microphone dans ta liste, ton téléphone aura compris que tu es dans un café pour une interview et te propose directement l’appli et une fiche LinkedIn sur moi. Ton téléphone s’adapte à ton mode de vie.

Lire l’intégralité de l’interview: http://rue89.nouvelobs.com/2014/08/24/algorithmes-devins-les-smartphones-bientot-deuxiemes-cerveaux-254326

en savoir plus sur Snips:

At Snips, we leverage personal, social and urban data to make our proprietary machine learning algorithms able to determine the users’ context and predict what they will want to do next. This ground-breaking technology enables us to create products that can learn and adapt to us, taking us a step further towards a world of truly ubiquitous, context-aware computing.

 

How Big Data Brings Marketing and Finance Together – Wes Nichols – Harvard Business Review

How Big Data Brings Marketing and Finance Together – Wes Nichols – Harvard Business Review.

When Raja Rajamannar became CMO of MasterCard Worldwide in 2013, he moved quickly to transform how the credit card giant measures marketing. His artillery: Advanced Big Data analytics. MasterCard had always been a data-driven organization. But the real power and full potential of data was not being fully realized by marketing.

Rajamannar involved finance early. To spearhead analytic efforts, he assigned a finance person – who was already embedded in marketing – to create an ROI evaluation framework and integrated her deeper into the marketing function. With a better understanding of the marketing context, she has brought a new level of financial discipline and rigor to the marketing team. This has reframed the conversation to balance the interests of both sides.

For example, in the credit card business, understanding the importance of deals with issuing banks is critical. While marketing might focus on maximizing card transactions, or swipes, finance understands that not all swipes are equal (depending on the deal with a given bank). Likewise, marketing wants to clearly quantify the impact of its long-term branding efforts while finance is more focused on macro-economic drivers of marketing performance, such as interest rates, employment levels, inflation and retail sales.

At many companies we work with, analytics becomes the connective tissue between the different visions of what drives results emerging from marketing and finance. Combining data from both marketing and finance, analytics reveals the true picture of what drives marketing performance, and connects marketing to revenue.

Inside Intel

Consider Intel, which began eyeing Big Data’s potential to quantify marketing’s contribution to revenue in about 2010. As an ingredient brand, Intel often struggled to link marketing to P&L impact. But David Ginsberg, VP, Corporate Insights, Brand and Strategy, saw the potential for analytics to create a bridge between marketing and finance by illuminating marketing’s impact on sales – the focal point of where marketing and finance meet.

Intel formed a special Marketing ROI (MROI) team – a first-of-its-kind collaboration between marketing and finance. The result has been transformational. Intel’s research team, for example, has been rebuilt as an analytics and strategic insights team that identifies, collects and harnesses unprecedented amounts of the company’s data. This now provides its marketing teams globally with predictive decision-making capabilities they never had before. Financial accountability for marketing performance has become front and center. Marketing and finance share a fully transparent analytics platform that all parties can access to run what-if scenarios, optimize marketing-dollar allocations across products and markets, and get course-correcting feedback on the performance of those allocations.

In one instance, we worked with both Intel and Facebook to quantify how the chip maker’s social media marketing on Facebook affected consumer PC sales. This targeted effort showed that paid Facebook ads and the company’s own unpaid (organic) Facebook postings increased Intel brand and product search volume by 1.9%-2.3% – which in turn led to increased PC sales.

Organizational Anachronisms Exposed

Similar reform in the relationship between marketing, finance and analytics is taking place across many sectors – from manufacturing and retail, to financial services, travel and entertainment, pharmaceuticals and toys. Analytics has exposed organizational anachronisms such as adversarial marketing-finance relationships and a focus on traditional year-long planning (instead of constant optimization) in marketing groups little changed for decades. This has spurred re-thinks that include changes to key executive relationships.

At Mattel, another company we work with, a cross-functional group of executives from insights, brand, marketing, media, digital and finance now meets regularly to adjust spending allocation plans based on modeling and analytic results, says Ed Gawronski, Global SVP. This has brought agreement on a common set of ROI metrics and helped facilitate decision making about investing in short-term sales versus brand equity.

In effect, analytics creates a common language between marketing and finance for the first time by allowing the two functions to clearly see marketing’s impact on financial performance. Consider how USAA – the nation’s 6th largest consumer P&C insurer – has reinvented how marketing, finance and data analytics work together, starting with a first-ever partnership between the CMO, CFO and Chief Data Analytics officer.

Roger Adams, CMO says: “As USAA developed into a data-driven organization, we were able to accurately predict the impact of different marketing investment decisions. It’s completely reframed the conversation.” Forrester Research recently published a case study describing how USAA’s new partnership between marketing, finance and analytics has helped deliver better business insights.

At MarketShare, we’ve seen these partnerships play out in a change in who’s sitting at the table during discussions with major brands about advanced marketing analytics technology. Once mostly marketing, it’s now equal parts marketing, finance and analytics. In some cases, finance even leads a vendor selection process once dominated by marketing.

Companies that fail to update their marketing organizations and continue using antiquated measurement solutions are at risk of being left behind. New marketing-finance relationships combined with advanced analytics technology are increasing efficiency and delivering “found” dollars to the bottom line. Short of creating a killer new product or service, there are few ways a big company can move the needle quite so dramatically.

Axa se lance dans le big data

Axa se lance dans le big data.

Le groupe, qui se veut à la pointe de la digitalisation, a crée un lab consacré à l’utilisation des données provenant des assurés. Il envisage par exemple, à moyen terme le lancement d’assurances auto dont le prix changerait selon le comportement du conducteur

Véronique Weill, directrice des opérations du groupe Axa, le répète à l’envi, elle veut aller vite dans la “transformation digitale” de l’assureur. Cela passe par le lancement de plusieurs applications mobile, une large utilisation des réseaux sociaux -un accord avec Facebook a été signé- et le développement d’une offre adaptée aux nouvelles technologies: l’idée est que le consommateur puisse souscrire un contrat par mobile. Déjà, en Corée, Axa propose pour l’assurance d’une même voiture, le choix entre neuf contrats type en fonction des besoins du conducteur, qu’il peut sélectionner via son smartphone. “Nous voulons montrer que l’assurance, ça peut être simple, qu’on peut acheter une assurance comme on achète un livre, on line”.

Un “data lab”

Et, Véronique Weill en a fait l’annonce ce jeudi lors d’une rencontre avec la presse, Axa développe une nouvelle stratégie d’utilisation des “datas”. Un “data innovation lab” a été créé au sein du groupe, qui réunit une quinzaine de personnes. Objectif: exploiter pleinement les données que peuvent fournir les assurés. “Avec leur accord, bien sûr” insiste-t-elle. “C’est une relation de confiance que nous voulons nouer avec nos clients”. Quel serait l’intérêt de ces derniers?
Il peut être évident en matière automobile, par exemple.
Si, grâce aux données recueillies sur la conduite d’un assuré -roule-t-il trop vite, freine-t-il souvent brutalement, ou non? – au moyen, aujourd’hui, d’un boitier spécifique, dans quelques mois, grâce à un équipement dont toutes les voitures seront dotées, dès leur construction, l’assureur peut savoir quel est le comportement de soin client, jour après jour, il peut lui proposer un tarif ajusté. Les nombreux assurés qui s’estiment bons conducteurs pourront ainsi prétendre à une assurance moins chère… s’ils sont vraiment bons conducteurs. “Ce genre de technique contribue à lutter contre la fraude” souligne Véronique Weill. “Si quelqu’un nous dit qu’il a un comportement vertueux, on pourra le vérifier”.

Une technique déjà expérimentée aux Etats-Unis

Ce système de “pay how you drive” existe déjà aux Etats-Unis, où il ne s’est pas encore beaucoup développé. Mais le marché pourrait décoller, à mesure que les habitudes des consommateurs changent. Et Axa veut être en avance dans ce type d’innovation. A quelle échéance pourra-t-on ainsi réduire le coût de son assurance grâce à une conduite modèle? Il faut expérimenter, estime Véronique Weill. Jusqu’à une commercialisation d’ici trois ou quatre ans? “Moins que quatre ans, je l’espère” répond-elle.
Ce recours au “big data” pourrait concerner aussi la santé. Mais, là, le sujet est plus sensible: que peut-on demander aux clients, peut-on vraiment les faire payer plus en fonction de leur comportement? Aujourd’hui, Axa en est aux applications “pédagogiques”: l’une d’entre elles permet d’obtenir une ristourne en fonction de l’exercice physique -nombre de pas effectués. “Nous avons une vision vraiment éthique de ce dossier” insiste Véronique Weill.

Digital Data Organic Growth Event Digest (Havas Media Belgium – 15/5/2014)

Digest of the deck presented at the DDOG (Digital Data Organic Growth) event which occured on 15.5 at UGC Toison d’Or (Brussels). 

The goal of the show was to give useful tools, ‘tips & hints’ to understand/handle various sets of data: data from marketing environments, data about consumer insights, data generated by sales, … 

Hugues Rey, CEO from Havas Media Brussels : « Today’s technology is sufficiently powerful to help in real time our clients. We are here to facilitate and simplify our clients’s path through real-time marketing optimisation via our specific tools and our high value experts”.

Virgin, quand le big data et la stratégie de contenu se rencontrent » Mediaforta

Virgin, quand le big data et la stratégie de contenu se rencontrent » Mediaforta.

Soumis par  sur 25 avril 2014 – 08:22

VirginSi vous demandez aux marketeurs quel est le prototype de la marque forte, bon nombre d’entre eux citeront l’exemple de Virgin. Ces dernières décennies, Richard Branson a construit un empire, allant des voyages à la musique en passant par la télévision et les vaisseaux spatiaux et est toujours parvenu à le faire sous l’égide de la marque forte Virgin. Cependant,Virgin.com est restée le berceau en ligne des activités de Branson et ces dernières années, l’entreprise a beaucoup investi dans une nouvelle stratégie de contenu derrière son site d’entreprise. Cette stratégie a été alimentée par l’analyse de données, ou pour le dire en employant un terme moderne : le big data.

L’année dernière, Virgin a déjà donné quelques idées de son approche du big data, notamment via Bob Fear qui a expliqué, lors de conférences internationales, comment Virgin avait développé une nouvelle conception du marketing de contenu avec l’aide de journalistes et de scientifiques des données. D’ailleurs, l’évolution est indéniable. Au milieu de la dernière décennie, virgin.com n’était qu’un simple site, alors qu’il s’agit actuellement d’un site au contenu abondant, qui correspond parfaitement à l’image et à l’expérience de marque souhaitée et privilégiée par Branson. En 2014, le big data semble relativement crédible en tant que base d’une stratégie de marketing (de contenu numérique), mais ce n’est qu’une apparence. Tout d’abord, il n’est pas logique d’impliquer des producteurs de contenu, comme des journalistes, dans un processus basé sur les données. Ensuite, le big data est une notion très tendance, mais il s’agit surtout d’un concept qui reflète un défi : la masse de données est telle, surtout pour une multinationale et une entreprise multidisciplinaire comme Virgin, qu’il est difficile de tirer les bonnes conclusions et encore plus d’y baser une stratégie de contenu adaptée.

À la conquête des buyer personas

En d’autres termes, Virgin avait du pain sur la planche. Le premier tournant est arrivé en 2009, quand le site d’origine a disparu et que du contenu a été ajouté sur virgin.com. Une fois de plus, cela semble normal aujourd’hui, mais en 2009 (la préhistoire du marketing de contenu numérique), cette opération était avant-gardiste. Ce contenu n’avait pas encore de réelle base : l’équipe de rédaction a écrit ce qu’elle estimait important pour la marque. Les étapes que Virgin a ensuite franchies sont sans conteste utiles pour toutes les entreprises qui commencent à travailler avec le contenu numérique à l’heure actuelle. Dans une première phase, Virgin a analysé ce que cherchaient ses visiteurs, quels sujets ils suivaient sur les médias sociaux et sur quels thèmes ils donnaient leur avis en ligne. Virgin a progressivement étoffé cette base avec des informations sur les conversations, le contenu qui suscitait la plus grande conversion ou les parties du groupe-cible qui étaient les plus réceptives aux sujets qui leur ont été plus souvent présentés. La société a également complété ces informations quantitatives sur ce que nous appelons aujourd’hui les « buyer personas » par des informations plus qualitatives : elle a analysé la mesure dans laquelle le groupe-cible était en phase en termes d’objectif (raison sociale), mais a aussi évalué l’amour porté à la marque Virgin et les scientifiques des données ont mesuré l’importance de la présence sociale de Sir Richard Branson. Même actuellement, cette analyse qualitative  est relativement avant-gardiste dans le marketing de contenu numérique.

AIDA

À l’aide des résultats, Virgin a dégagé un ensemble de groupes-cibles : les influenceurs, les partenaires, les clients existants et les clients potentiels. Elle les a abordés suivant une variante du bon vieux modèle AIDA : Attention, Interest, Desire, Action est devenu chez Virgin Awareness – Consideration – Action – Enjoyment – Advocacy. Une approche en soi qui a fait plus de chemin (avec des variations suivant b2c ou b2b par exemple), mais c’est dans le domaine du big data que le plus gros restait à faire. En approvisionnant ses groupes-cibles en contenu suivant l’approche AIDA, Virgin a profité de l’occasion pour générer des données supplémentaires. La société a cherché à quels domaines de contenu elle était associée, affiné les profils et l’origine des visiteurs, analysé les sujets les plus débattus et la connotation ou le sentiment qui les entourent, étudié pourquoi ces discussions apparaissaient et quel était le rôle de Richard Branson. Ce n’est qu’une fois toutes ces données analysées que Virgin a donné à sa nouvelle stratégie de contenu numérique sa forme définitive. Rien que le trajet est déjà intéressant en soi, mais la forme vaut également la peine d’être citée : Virgin s’est davantage concentrée sur des thèmes sociaux, en y associant l’entreprenariat, la durabilité et la musique. Les voyages dans l’espace ont disparu du cœur de la stratégie de contenu pour devenir un genre de générateur de buzz, tandis que les voyages « ordinaires » ont gagné en importance.

Virgin en pionnier

La cerise sur le gâteau : une précision supplémentaire dans la définition de buyer personas. Virgin a étendu la classification de base (clients, non clients, partenaires, influenceurs) à des groupes-cibles plus ciblés, tels que les entrepreneurs, les aventuriers et les musiciens. Parmi ceux-ci, on distingue encore les clients, prospects ou influenceurs, mais grâce à l’analyse approfondie du big data, Virgin sait pertinemment ce que ses groupes-cibles veulent lire. Elle y a associé une mission claire comme une rédaction presque traditionnelle : proposer aux musiciens, aux entrepreneurs et aux aventuriers des éléments qui font en sorte qu’ils peuvent changer ou inverser les règles du jeu de leur activité. Nous sommes bien loin de la mission « vendre plus Virgin » et c’est précisément pour cette raison qu’il s’agit de l’interprétation parfaite de ce que le marketing de contenu numérique peut représenter. Existe-t-il des aspects négatifs ? Le processus que Bob Fear et les siens ont parcouru permet moins de comprendre le rôle des méthodes de call-to-action dans la stratégie de contenu ou le rôle de l’automatisation. Mais indépendamment de cela, le trajet de Virgin en tant que pionnier est de nouveau très important pour ceux qui cherchent une méthode pour renforcer et approfondir leur stratégie de marketing de contenu numérique.

Boxfish aims to change TV with really big data

Boxfish aims to change TV with really big data.

Boxfish has been processing, in real time, every single word spoken on 1,000 different TV channelsworldwide, compiling a database of more than 86 million(!) topics that can be used to categorize and sort all broadcast content. The database is so vast and so versatile the company can barely figure out what aspect of the video industry revolutionize first. Program guides? Audience analysis? Targeted advertising?

“We’re talking to everybody,” said Marios Stylianou, Boxfish’s vice president of marketing & product. “My gut feeling is that people who distribute content are the ones that will be interested first.”

That is turning out to mean search, discovery, and recommendation. Boxfish has no intention of creating specific commercial products, including guides or recommendation engines. The company intends to sell its analytics.

That said, the company has a tool, called Personal Feed, that is essentially a user interface. Created specifically to demonstrate the capabilities Boxfish has, Personal Feed enables viewers interact with a video platform that takes advantage of Boxfish’s analytics.

Using a UI similar to Personal Feed, any company could enable its viewers to search not just for specific shows, or even types of shows, but the entire universe of available content by topic.

It’s the difference between looking specifically for “Bonanza,” versus the ability to look for (or recommending) westerns in general, versus the ability to find every single relevant show or clip, including TV serials, films, documentaries (e.g. a doc on the Pony Express on the History Channel), clips from news programs (e.g. a piece on a new archeological find concerning The Alamo), plus anything else that might be associated with the subject (e.g., Johnny Carson’s interview with John Wayne).

“EPGs? They’re now archaic,” said Stylianou. “This will change the way people discover and engage with content.”

Searches for any topic (e.g., Indiana Pacers, Crimea, Jennifer Lawrence) would cut across all content – film, TV, news, sports, talk shows – across all channels. Boxfish said guide companies or communications service providers would be able to use its data not only to present viewers with a list of relevant content, but could construct a virtual Pacers Channel, or Crimea channel, or Jennifer channel.

“Our vision is to make television content relevant, accessible and personal” said Eoin Dowling, CEO and co-founder of Boxfish. “Our patented contextual feed, can be used by MVPD’s to enable users follow topics they are interested in, and in the background create a personal channel based on this action. This channel can be consumed at a time shifted fashion across any device”

Now imagine collecting data on what people search for. The level of specificity could be a bonanza.

It could change the game for ratings companies. “You look at news shows, they might do 10 or 12 pieces. Which ones did people tune in for? Neilsen doesn’t know. Rentrak can’t tell you,” Stylianou said. “They don’t know what drove viewership. But if you overlay it with our data, you can see what drove them to tune in, what sent them to drop off. Ratings companies can benefit from this.”

The data can be mined to determine, in real time, what topics trending. That might be of use to programmers devising entertainment content; it could help news programs decide what subjects to cover.  (The company has an interactive table on the bottom of this page on what’s trending that is hard to stump.)

You could do an on-screen text crawl of what topics are trending, and let viewers link from there if they’re interested in any of those topics, Stylianou said.

Now think of what that mean for advertising. Someone who watches ESPN might be a candidate for an ad for general sports paraphernalia. Someone who has built their own Pacers channel might be a candidate for an ad for a Roy Hibbert jersey.

Stylianou said the company processes 84 billion words a month, and has identified 86 million unique topics of discussion. The system can cross-reference with topics trending in other media, including Twitter and web sites such as IMDB or Wikipedia.

Stylianou said a system making use of Boxfish’s big data capabilities could be local or cloud-based.

The company said it has raised $7 million from Atlantic Bridge and Samsung, and that it is currently beta testing guides with recommendations with with two Tier 1 video programming distributors that Stylianou said the company is not yet at liberty to identify.

Retailers lose 32pc of shoppers to in-store mobile use: study – Mobile Commerce Daily – Research

Retailers lose 32pc of shoppers to in-store mobile use: study – Mobile Commerce Daily – Research.

By 


April 11, 2014

Passbook aggregates loyalty cards

Tradedoubler research reveals that when smartphones are used in-store for product research, consumer shopping habits sway by 61 percent.

With 32 percent of shopperschanging their mind about purchasing items after researching via mobile while in-store, retailers need to recognize how to optimize mobile engagement with consumers when they are physically present in-store, per the report. The study backs up the trend of more retailers building up their own digital initiatives within bricks-and-mortar stores to compete more actively with Amazon.

“The main implication for retailers with a physical presence is that they still need to provide a seamless and fully integrated omnichannel experience for consumers,” said Dan Cohen, regional director at Tradedoubler, Stockholm, Sweden.

“Many retailers are losing customers because they are unable to market effectively, and in a relevant way to their consumers.”

The research found that after viewing a product on mobile, 20 percent of people decide to buy elsewhere, 20 percent decide against purchase and 22 percent decide tobuy online.

Only 19 percent of shoppers actually complete the purchase cycle in-store.

Tradedoubler data also showed that almost half — 45 percent of respondents — use their smartphone for browsing while commuting, 49 percent when at work, 52 percent in a café or bar and 44 percent while shopping.

IMG_1752_opt
Tradedoubler report data

It is clear that the tech-savvy consumer is an individual who is interested, yet informed.

Just under half, 46 percent, of connected consumers say they are likely to use a smartphone to look for product inspiration. This behavior is on the rise, as 37 percent say they use their smartphone more than they did a year ago to help them decide what to buy.

The portability of mobile devices makes them ideal for browsing on the go, and offers marketers substantial opportunities to become an integral influence of the shopping cycle.

IMG_1751_opt
Tradedoubler report data

“Retailers need to act on this by offering a targeted, personalized approach to the in-store shopping experience, and they can do so by using consumer data in an intelligent way to really appeal to the shopper,” Mr. Cohen said.

“For instance, through targeted incentives such as voucher codes, an interest will ignite in the product on offer, and increase the probability of a completed purchase, but also a long-term engagement with the brand,” he said.

Forty-seven percent of respondents in the study turn to their smartphone to compare prices just to make sure they get the best deal.

Mobile has the opportunity to increase sales online and in-store. If retailers harness its influence correctly, they can make certain online consumers are converted to in-store customers.

The rule of five
The study revealed that shoppers are limiting their pool of go-to retailers: 43 percent of people shop at no more than just five stores.

To ensure they become and remain a valued supplier, retailers must keep the attention of the consumer on all platforms, and convince them to buy.

The technology to persuade shoppers already exists with Wi-Fi and location-based capabilities readily available in bricks-and-mortar settings.

More extensive information, reviews and personalized recommendations can assert buyer confidence, and build loyalty and trust.

Right on schedule
Half of all connected consumers polled by Tradedoubler admitted to using their smartphone for mobile shoppingevery week. Thirty percent do so nearly every day.

td_opt
Tradedoubler report data

Mobile devices have become so embedded in consumers’ lives that they are never more than an arm’s reach away.

Tradedoubler research found that 40 percent of consumersbrowse on their smartphone and 48 percent use theirtablets in bed. Additionally, one in ten goes online as early as 6 a.m.

IMG_1755_opt

Tradedoubler report data

Comparing the daily pattern between “big spenders,” those who habitually spend more than $125 [≈ Smartphone cost per month] online monthly and “high earners,” those with an annual  salary of over $80,000, the research revealed that these two groups are mostlikely to shop on a Saturday evening.

Those audiences lean towards online shopping because they can shop whenever they wish or have time — 64 percent of high earners and 66 percent of big spenders — and because it is quicker and easier.

On-screen opportunity
Tradedoubler reports that while watching television, 57 percent of smartphone owners use their device for activity related to the program they are viewing, and 59 percent buy something they have seen advertised. These numbers increases to 69 percent and 71 percent when looking at tablet users specifically.

The portability of mobile devices and the growth of social media have created a culture where watching TV is an interactive experience. Viewers are encouraged to comment on and share information on their mobile devices while watching a program.

These two trends allow consumers to respond instantaneously to advertising offers, and pass them along via social networking all from the couch.

Multi-channel retailers can then extend their showroom directly into people’s homes and leisure time, without being invasive or disruptive.

Television advertising that embraces consumer call-to-action marketing methods can see real-time impact and returns from on-screen deals and offers.

Finding a happy medium
Consumers’ enthusiasm for online research using mobile devices is creating new audiences for comparison, voucher codes, loyalty, cash back and daily deals sites.

Visits to such sites used to be traditional after the consumer decided on making a purchase. However the report says that connected consumers now search online for inspiration and ideas, showing that the influence of marketing performance sites causes purchases to be planned much earlier in the shopping cycle.

Fifty-two percent of consumers looking for cosmetic products, for example, say performance marketing sites are influential, rising to 57 percent for fashion shoppers and 63 percent for both electronics and travel.

Mobile’s inherent effects on the digital marketplace and mobile marketing engagement means retailers must reach more specific audiences, and converse with them throughout the whole purchase process.

IMG_1759_opt
Tradedoubler report data

“It should serve as a reminder that mobile provides a fantastic opportunity for retailers, if they can correctly manage the integration between mobile and their ‘bricks and mortar’ stores,” Mr. Cohen said.

Les smartphones prêts à suggérer les plats qui vous plairont

Les smartphones prêts à suggérer les plats qui vous plairont.

Un individu prend une photo de son plat dans un restaurant parisien. Cette pratique s'appelle le «Foodporn».
Un individu prend une photo de son plat dans un restaurant parisien. Cette pratique s’appelle le «Foodporn». Crédits photo : ANA AREVALO/AFP

Des applications de restauration récoltent maintenant assez de données sur les consommateurs pour orienter leurs choix en temps réel.

Publicité

Les smartphones remplaceront-ils les bons conseils d’un serveur dans un restaurant? C’est le nouvel objectif de l’application de géolocalisation Foursquare. La start-up américaine a déjà mis en place un système de recommandation des restaurants bien notés et proches de l’utilisateur depuis octobre. Il suffit d’avoir activé sa géolocalisation et le téléphone envoie automatiquement des notifications indiquant des restaurants populaires et des plats dont les internautes parlent le plus. Foursquare souhaite aller plus loin et affiner ses suggestions en fonction des goûts précis des utilisateurs.

Pour réaliser cette prouesse, l’entreprise analyser plus finement des données dont elle dispose déjà. Quand un utilisateur se connecte régulièrement sur Foursquare, les serveurs de l’application récupèrent de nombreuses informations comme les restaurants les plus visités, les plats consommés et préférés et les lieux de sortie habituels. «On a tellement de signaux qui entrent et sortent dans notre base de données. On peut utiliser tout ça pour personnaliser notre système de recommandation», explique Dennis Crowley, le fondateur de Foursquareinterviewé par le site Readwrite. À terme, Foursquare veut être capable de nous envoyer, dès qu’on rentre dans un restaurant, une notification sur le plat que l’on devrait prendre, un peu à la manière d’Amazon et de ses suggestions d’articles.

Un algorithme puissant qui scrute nos habitudes

Foursquare n’est pas le seul à travailler sur cette idée. En France, le site de réservation en ligne de restaurants La Fourchette compte également s’y mettre. «On connaît toutes les réservations passées chez nous et on sait en temps réel ce que fait le client sur notre site», explique Amélie Naudin, directrice relation clients. «On essaye de personnaliser encore notre algorithme aux données de profil de nos clients», précise Amélie Naudin. L’ambition est d’arriver à suggérer les restaurants selon les plats qu’aiment les utilisateurs. «On pense à proposer aussi une recherche par plat en fonction des retours clients.» Cette suggestion poussée sera proposée sur le site et dans la version mobile.

D’autres entreprises ont l’intention de recommander un plat directement sur les tables des restaurants. La start-up israélienne MultiDine a développé un concept de tables tactiles, sur lesquelles on passe commande et qui récoltent des données sur les consommateurs. «Nous apprenons vos goûts», explique-t-elle sur son site. En France, le restaurant Touch’In Parisutilise des tables interactives. «On développe un système de recommandation pour nos clients», déclare Jérémy Vuillaume, gérant du restaurant. Les tables seront capables de proposer les cocktails les mieux notés sans aller jusqu’à connaître les préférences de la clientèle.

Les clients capables de décider par eux-mêmes

Les recommandations ont leurs limites. Elles ne tombent pas toujours juste et peuvent être envahissantes. Le possesseur de smartphone n’a pas forcément envie de recevoir plusieurs notifications pendant son repas pour lui conseiller le meilleur plat à prendre. AlloResto, le numéro 1 de la livraison à domicile, ne compte pas proposer la suggestion des plats. «En terme de technologie, c’est fantastique, mais d’un point de vue humain ça devient un peu effrayant [...] On va penser à ma place, on ira plus jamais vers la découverte et on sortira plus des sentiers battus», déclare Sébastien Forest, PDG de l’entreprise. «Après, libre au client de ne pas suivre les suggestions», tempère cependant Amélie Naudin de La Fourchette.

AlloResto se rapproche pourtant de Foursquare sur certains points. Il va implémenter la fonction de géolocalisation sur une nouvelle version mobile. L’entreprise française la proposera dans les semaines à venir. «On vous suggèrera les meilleurs restaurants en fonction des préférences de vos amis et de votre position actuelle», annonce Sébastien Forest. Un moyen de rendre son application encore plus attractive. «Quand on sait que plus de 25% de notre chiffre d’affaires se fait sur le mobile maintenant, ça démontre qu’il faut être positionné dessus», explique Sébastien Forest.

Havas Media dévoile sa Data Room: 2MV Data Consulting

Véritable Data Room au cœur de l’activité d’Havas Media, 2MV (Media & Marketing Value) Data Consulting proposera une offre inédite de prestations à valeur ajoutée immédiate basée sur l’analyse intelligente et opérationnelle de la data, au bénéfice d’une meilleure efficacité des stratégies de communication.

L’équipe de 2MV Data Consulting aura en charge l’analyse des données agrégées et individuelles, pour délivrer des traitements, des tableaux de bord et des modélisations. L’ensemble de ces solutions est la base indispensable à la production d’enseignements (insights) et de conseils que délivre la structure.
Concrètement, des DMP (Data Management Platform) développés par le groupe regroupent à un endroit unique et sécurisé toutes les données de ses clients : média, concurrence, digital ad & site centric, social engagement, business et ventes, consommateurs, CRM, … Artemis, l’outil propriétaire d’Havas, offre aux clients la possibilité de gérer en temps réel leurs investissements marketing au travers d’accès directs online. Résolument orienté résultat, Artemis est le trait d’union entre toutes les activités online et offline de l’annonceur pour être la première brique du ‘programmatic marketing’.
2MV Data Consulting développe également une offre complète de solutions de segmentation. Le département propose ainsi des solutions simples d’intégration de cibles marketing ou acheteuses dans les outils de media-planning, de typologies socio-style opérationnelles, à des segmentations ad-hoc sur des bases de données clients en y intégrant des scorings de potentiel business.
La nouvelle entité propose enfin au marché des études sur les apports de la data pour une meilleure connaissance des interactions media et les impacts sur les modes de consommation. A ce titre, 2MV Data Consulting travaille depuis plus de 10 mois en partenariat avec Tevizz sur la première étude Belge liant les performances des émissions TV et leurs interactions sur les réseaux sociaux, baptisée SRP (Social Rating Point). Elle développe également les études P.O.E., Meaningful Brands et Multi-Media Screen (MMS) d’Havas Media.
2MV Data Consulting est placée sous la responsabilité de Corinne Verstraete (Head of Strategy & Insights d’Havas Media). Corinne s’est entourée depuis près d’un an d’une équipe de 6 spécialistes expérimentés dans la collecte, la mise en forme et l’analyse des données. Lancée en mars 2013 et forte de très nombreux projets, 2MV Data Consulting France sera un soutien effectif à l’opération Belge.
Corinne Verstraete : « 2MV Data Consulting est la concrétisation de deux années de rationalisation et de renforcement du département ‘recherche et études’ d’Havas Media. Totalement opérationnelle grâce à son équipe pluridisciplinaire et expérimentée, elle est la réponse concrète aux défis que nous proposent quotidiennement nos clients en matière de compréhension et d’actionnabilité des données et insights. Je me réjouis de porter ce projet avec Frédéric Watelet, Quentin Huyberechts, Sophie Alderweireldt, Jessica Michotte et Audrey Forstneric. »
Pour en savoir plus, décrouvrez notre vidéo sur Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=yoNB7S0VBbs

Contact Havas Media Brussels
Hugues Rey
Chief Executive Officer
Tel: +32 2 349 15 60 – Mobile Tel: +32 496 26 06 88
hugues.rey@havasmedia.com
Rue du Trône 60/bte 5 – 1050 Bruxelles

Contact 2MV Data Consulting
Corinne Verstraete
Head of Strategy & Insights

Tel: +32 2 554 08 86 – Mobile Tel: +32 497 54 30 65
Corinne.verstraete@havasmedia.com
Rue du Trône 60/bte 5 – 1050 Bruxelles

A propos de Havas Media
Havas Media est la division media du Groupe Havas. Havas Media est présent dans 126 pays avec 5600 collaborateurs. Havas Media Brussels compte 65 collaborateurs couvrant tous les aspects de l’utilisation des médias (offline et online) dans les actions publicitaires.