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Entretien : Olivier Mathiot

, co-fondateur et PDG de PriceMinister - Rakuten
Mots clefs :   

big data

data scientist


Le data scientist ne remplace pas le marketeur


Entretien : Olivier Mathiot

, co-fondateur et PDG de PriceMinister - Rakuten
mercredi 08 janvier 2014
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Co-fondateur et directeur marketing et communication de PriceMinister, Olivier Mathiot explique comment le traitement de la donnée permet à la place de marché en ligne de tisser une relation one-to-one avec ses clients. Un enjeu stratégique pour l'année 2014, qui sera placée sous l'angle de la satisfaction client. Face à cette nouvelle donne, les marketeurs très familiarisés à la data constituent une denrée rare...

Les chiffres clés 2001 : année de création de PriceMinister
2010 : le groupe japonais Rakuten rachète PriceMinister-Rakuten
250 employés
10 000 vendeurs professionnels sur la place de marché
30 000 à 50 000 transactions par jour
40 euros de panier moyen
25% de croissance annuelle
Olivier Mathiot - Co-fondateur VP Marketing et Communication de PriceMinister - Rakuten
Bio express Diplômé d'HEC, spécialisation marketing, Olivier Mathiot est jusqu'en 2000 publicitaire. Il occupe alors les postes de directeur de marque puis directeur commercial au sein des agences CLM/BBDO et DDB, en charge de marques de grande consommation. En 2001, il co-fonde la place de marché PriceMinister.

Aujourd'hui âgé de 42 ans, il exerce les fonctions de directeur marketing et communication du pure player. Il est également business angel et accompagne, au total, une quinzaine de startups innovantes.

En 2012, il a été l'un des porte-paroles du mouvement des Pigeons.

En 2013, il participe aux Assises de l'entrepreneuriat organisées par le gouvernement. Il a également été nommé co-président de l'association France Digitale. Olivier Mathiot vient de publier La Gauche a mal à son entreprise aux éditions Plon.

Son twitter : @oliviermathiot
Quelle place occupe la data au sein de PriceMinister-Rakuten ?
Olivier Mathiot : « Nous nous sommes intéressés très tôt à la data. Depuis dix ans, nous nous attachons à collecter la donnée. Nous l'enregistrons et la stockons. En tant que pure player, nous savions que la donnée aurait son importance et nous ne voulions pas louper le coche. Dans un premier temps, nous avons adopté une logique de croissance - et non d'analyse, notre approche était celle de l'acquisition : d'où viennent les internautes ? Nous sommes passés à une seconde étape en 2004. Savoir d'où viennent ses clients c'est bien, mais les garder c'est mieux ! Nous avons donc développé une stratégie « d'anti-panier percé ». L'objectif a été de mettre en place des outils de « business analytics » pour rendre la donnée accessible aux équipes commerciales et marketing afin d'adresser correctement ces informations, en évitant les déperditions. Une collaboration avec la société 1000Mercis nous a enfin permis de passer au marketing automatique. Également appelé "trigger marketing", cela désigne un marketing qui déclenche automatiquement des messages selon des événements prédéfinis dans la vie de nos clients, en fonction de leur profil et de leurs comportements. Aujourd'hui, une centaine de règles tourne toutes seules. Plus récemment nous avons franchi un nouveau cap dans le "raffinage" de nos données en faisant appel aux services de la société Tiny Clues qui reçoit quotidiennement l'intégralité de nos datas comportementales pour en extraire des micro-segments qui nous permettent de pousser des offres ultra ciblées sélectionnées avec nos marchands.»
L'analyse de la data vous permet de créer une relation one-to-one avec vos clients, notamment dans le cadre de campagnes d'e-mailing...
O.M. : « Oui, nous faisons converger les données de navigation avec nos données e-mailing. Lors de la navigation d'un internaute sur notre site, nous repérons les paniers abandonnés mais aussi les mots clés tapés, les filtres utilisés, les fiches produits consultées ou encore les souhaits émis. Grâce à un élément pivot, l'ID du client, nous faisons remonter toutes ces informations à notre « data warehouse » (entrepôt de données) d'emails. Cela nous permet d'être beaucoup plus précis et de développer des approches « user centric » et « product centric ». Dans le cas de l'approche « user centric », les mails que nous envoyons sont, in fine, différents et personnalisés lors de l'ouverture en fonction des données de navigation de l'internaute. L'approche « product centric » s'articule autour du produit comme son nom l'indique. Elle permet, cette fois, de définir une cible pertinente à partir d'une offre promotionnelle et d'adresser un mail, ou non, aux internautes. 
 
L'ultime étape est l'email « retargeting » qui permet d'envoyer des données de navigation sur des bases de données d'emails qui ne regroupent pas uniquement nos clients. Nous sommes ici dans les premières étapes du big data, qui consiste à regrouper dans un seul ensemble des quantités de données issues de sources éparpillées. Ce que nous ne savons pas encore faire, c'est de faire converger en temps réel les données issues de la navigation mobile avec nos actions d'e-mailing. Aujourd'hui, nous sommes confrontés à une véritable fragmentation des sources de navigation et d'information. »
Combien de personnes chez PriceMinister-Rakuten sont directement concernées par l'analyse de la data ?
O.M. : « Dans une société pure player tout le monde est confronté à la donnée. Toutefois sur 250 collaborateurs, 6 travaillent directement au sein de notre unité Business Intelligence. Côté marketing, 7 personnes sont également plus particulièrement concernées. Plus largement, nos commerciaux et les équipes du SAV accèdent également régulièrement à la data. Pour la partie SAV, c'est un moyen très précieux de répondre aux réclamations de la manière la plus personnalisée possible. »
D'après-vous, le data scientist va-t-il remplacer le marketeur ?
O.M. : « Pour moi, le data scientist s'ajoute mais ne remplace pas le marketeur. Lorsque je recrute des collaborateurs, je recherche le mouton à 5 pattes. Je vise donc des profils marketing familiarisés à la data. Nous avons, par exemple, un ingénieur polytechnicien au sein de notre équipe marketing. C'est d'ailleurs lui qui dirige le pôle fidélisation. Notre community manager social media a également un diplôme d'ingénieur. Plus globalement, je recherche des profils créatifs, analytiques, techniques et commerciaux car l'analyse de la data doit être reliée au business. À la fin de la journée, il faut ramener des résultats comptables. »
 
Les mots cross-canal et cross commerce sont dans toutes les bouches en ce moment. Quelle est votre stratégie en la matière ?
O.M. : « Côté cross commerce, nous ne comptons pas développer nos propres boutiques physiques. Notre place de marché en ligne recense plus de 10 000 marchands et certains d'entre eux ont déjà leur boutique, de même pour certains réseaux de franchisés. En revanche, nous envisageons notre stratégie cross-canal dans un univers 100% digital mais multi-devices, sur ordinateurs, tablettes et smartphones. »
D'après vous, quels sont les trois principaux défis que devront relever les sites marchands en 2014 ?
O.M. : « Je pense que les enjeux seront avant tout liés à la stratégie cross-canal, à la personnalisation et à la satisfaction du client. On ne peut pas se situer uniquement dans une logique de croissance, en omettant la fidélisation. Sinon, on perd en profitabilité et l'acquisition de nouveaux clients devient de plus en plus chère. La satisfaction client rejoint directement la notion d'e-réputation et l'image de la marque. »
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2 commentaire(s)
[1]
Commentaire par Directeur Technique
lundi 20 janvier 2014 11:18
une vision intéressante et opérationnelle du big data, quelles sont les ordres de grandeurs des investissements ? Et en comparaison ceux des pourcentages d'augmentation des ventes ?
[2]
Commentaire par songondo
mardi 21 janvier 2014 15:39
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