Appel à candidature, thèse financement CIFRE 2015
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Appel à candidature, thèse financement CIFRE 2015
Appel à candidature, thèse financement CIFRE 2015-2018 : Laboratoire Lille Economie Management, UMR CNRS 9221, Université de Lille « CIM, parcours client et modèles de conversion/attribution omni-canaux…. » Pr. Dominique Crié (Université de Lille/IAE, LEM UMR CNRS 9221) La thèse proposée est certes une thèse en Sciences de Gestion option marketing, mais pour des candidats ayant une solide expérience en statistique/informatique (cursus antérieur souhaité MIAGE, M2 IT, Mathématiques Appliquées (e.g. MIASHS) ou ingénieur avec connaissances marketing, ou marketing avec excellentes connaissances en statistique/informatique). Le candidat devra mettre en œuvre des traitements en amont des analyses et des modèles de simulation sur des données comportementales en milieu naturel. Si le profil est marketing il serait souhaitable que le candidat possède plusieurs années d’expérience dans le traitement de données comportementales. Au-delà de l’aspect « informatique » de la partie opérationnelle du CIFRE (collection des données, désilotage, algorithmique….) et de la thèse, la ou les problématiques potentielles s’inscrivent pour une bonne part mais non exclusivement dans le champ très large de la théorie du comportement du consommateur (mais aussi celui du trigger marketing, du marketing omnicanal ou du marketing de conversion et d’attribution….). Les candidatures d’étudiants actuellement en master 2 ou en fin d’études et projetant de faire une thèse sont les bienvenues. Leur stage de fin d’étude de Master se déroulera chez le partenaire du CIFRE. Objectifs managériaux : améliorer les stratégies de recommandation en temps réel par le choix le plus opportun du moment auquel on présente les contenus issus du moteur de recommandation sur un /des canaux spécifiques, gérer et concaténer des données complexes émanant de sources sous contrôle (points de contact) et hors contrôle direct de l’entreprise (eréputation, sentiment analysis ou opinion mining …). Au cours d’un parcours d’achat les moments de contacts sont multiples et successifs pour un même individu. L’individu pourra en outre suivre plusieurs parcours d’achats parallèles de produits différents à des stades de progression différents et interagir avec d’autres individus suivant leurs parcours à des stades de progression différents. L’objectif est de repérer les moments clés afin de proposer au client/prospect la combinaison canal/contenu optimale amenant à l’achat. Objectifs théoriques : rapprocher les modèles type HOE (Hierarchy Of Effects) des modèles d’attribution, caractériser de façon différente les modèles d’attribution du marketing digital selon une logique de comportement du consommateur en intégrant l’aspect émotionnel et engagement du parcours décisionnel. Adapter les stratégies de recommandation canal/contenu en temps réel en fonction de la progression décisionnelle et notamment dans sa dimension émotionnelle. Objectifs méthodologiques : proposer des approches novatrices en termes d’appréhension de données complexes a priori indépendantes, de multiples sources et de formats différents dans un cadre de temps réel. Les modèles HOE sont essentiellement de type putatif dans le sens où ils ne mesurent pas vraiment chaque stade et leur(s) enchainement(s). Il sera sans doute nécessaire de créer un instrument de mesure capable de caractériser une position et une progression au sein des modèles type HOE, par exemple sur la trame du modèle transthéorique dans sa forme linéaire ou en spirale autorisant des allers et retours entre les différentes phases (Prochaska, DiClemente et Norcrossi 1992), modèles qui intègrent le champ des théories du changement par étapes (Girandolaii 2003). Une étape qualitative auprès des acteurs de terrain (vendeurs, télé-opérateurs, web-analysts….) sera peut-être nécessaire afin de qualifier les différentes étapes du processus décisionnel du client et de baliser les événements créateurs d’émotions et déclencheurs du passage soit à l’étape ultérieure, soit à la décision finale. Deuxièmement nous aurons également un apport méthodologique de traitement informatisé de la problématique de l’optimisation du moment de présentation des incitations/recommandations. En l’état actuel, les systèmes présents sur le marché prévoient un système de hiérarchisation des propositions pour un client déterminé. Les propositions sont soit opportunistes, attendant un contact entrant du client, soit déclenchées par des événements liés au comportement client ou par la volonté de l’annonceur. Le stade de progression du client dans le parcours décisionnel n’est pas explicitement pris en compte. Cela est dû d’une part à la lourdeur et à la complexité des paramétrages manuels des outils, d’autre part aux limites de capacités de traitement informatiques bloquants pour les méthodes d’optimisation sous contraintes avec un champ des possibles incluant tous les moments libres. Les moments libres sont des moments sans contacts client contrôlables. La prise en compte de la progression pourrait permettre de réduire le champ des possibles par la rationalisation des moments libres. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Le cadre général de la recherche est celui du Customer Interaction Management (CIM) dans une logique omni-canale et de phygital (environnement digital dans le magasin). Le CIM nourrit une partie du CRM dans une relation back office (CIM) / front office (CRM). La relation CIM/CRM se nourrit également des complémentarités «forte granularité/faible granularité», «temps du client/temps du produit», et «prédictif/descriptif» . Le marketing omnicanal se pense comme une relation nomade hautement interactive qui croise le virtuel et le réel de façon indifférenciée et qui suit le client tout au long de son acte d'achat. Si, suivre littéralement «à la trace » un individu dans ses comportements voire son attitude de préachat est techniquement tout à fait possible, il est sans doute plus difficile d’intervenir de façon graduelle et pondérée et de manière non ostensible pour infléchir son ou ses comportements ou son attitude. Il faut alors être suffisamment transparent pour que les individus acceptent globalement le système de recommandation/orientation. Il y a en effet un fort risque de suspicion à partir du moment où le consommateur pense que l’on cherche à obtenir de lui un comportement qu’il n’a pas forcément décidé. A cela on peut ajouter l’anxiété de ne pas avoir pris la bonne décision puisque sous influence. Le client doit ici être pensé comme un acteur du système d’information. Il faut donc apparaitre en « soft power », guider le consommateur vers les meilleurs couples canaux-contenus (ou couples emplacement–proposition) adaptés à sa situation décisionnelle et émotionnelle au temps « t ». Le consommateur passe par plusieurs stades dans son processus décisionnel qui peuvent correspondre à différents medias à pouvoir de persuasion différent (quelques soient les acteurs impliqués –vendeurs réels, virtuels ou pairs). Il existe des media/contenus d’attitude qui forgent sur le moyen-long terme les attitudes des clients potentiels et des media/contenus d’action qui déclenchent un comportement d’achat immédiat, les seconds étant souvent conditionnés par l’influence des premiers. L’objet de notre réflexion est de pouvoir accompagner les consommateurs dans leur parcours jusqu’à la décision/conclusion d’achat. L’une des problématiques du travail est donc de « sécuriser » le consommateur par un balisage dans le parcours décisionnel qu’il a entrepris avec la marque/enseigne en réassurant son choix par des signaux positifs émanant d’autres canaux qui viennent en renforcement du processus de persuasion (trigger marketing) et en raccourcissant in fine le processus de décision, vécu comme éthique par le consommateur car assuré qu’il a fait le bon choix sans avoir été manipulé (notion de Committment to Consumer Choice). Jusqu’à présent les données sont certes contextuelles (et en silos par rapport à chaque situation) mais peu contextualisées par rapport au processus d’achat (dans quelle étape du processus de décision se situe le prospect, quel est son niveau d’engagement, d’affects, son état émotionnel….etc…). C’est ici l’occasion de revisiter les modèles de type HOE (Hierarchy Of Effects) développés dans un premier temps comme techniques de vente puis accaparés par les publicitaires comme techniques de persuasion. Ces modèles supposent un processus incrémental dans le parcours décisionnel du consommateur. En effet ce dernier est censé progresser selon un schéma ordonné de nature cognitive dans les premières étapes, affective dans les suivantes pour se terminer par l’intention d’achat ou mieux l’acte d’achat, de nature conative, c’est le modèle générique Think, Feel, Do. La collecte des données (navigation sur le site web, achats en ligne, questionnaires, activité emailing, Apps, call-centers, présence sur les réseaux sociaux, chats, forums, blogs, visites en magasin, bornes wi-fi, beacons, smartphones, Bluetooth, comparateurs, avis d’utilisateurs … …), et la stimulation de l’activité du prospect en multipliant les points de contact avec lui et en l’orientant vers le canal le plus informatif/persuasif par rapport à sa position dans son cycle d’achat sont les deux pierres angulaires du processus. Cette conception, implique une forte cohérence entre les différents canaux et une excellente connaissance du processus d’achat. Il convient en effet d'envoyer le message adéquat par le bon canal et au bon moment, dans une interaction quasi immédiate avec le client. La problématique est celle d’un accès aux données de multiples sources en temps réel et de la maitrise de processus de décision complexes (recommandation, trigger marketing…..) qui soient compatibles avec l’évolution du processus de décision d’achat du client en tenant compte notamment de son état émotionnel. Puis de la mise en cohérence de toutes ces données, souvent fragmentées, en silos ou dispersées entre les différents canaux, au sein d'un système unique d'information dans un seul et même référentiel partagé par l'ensemble des canaux, capable de retracer le parcours client avec son historique, ses achats, ses réclamations ou son statut, ses points de contact, de formuler les meilleures recommandations personnalisées en temps réel au moyen des canaux marketing les mieux adaptés à la situation émotionnelle et décisionnelle du client où qu'il se trouve, ce dernier étant ou non géolocalisé, dans le but ultime d’améliorer l’expérience client trans-canale et le taux de transformation. Il est aussi nécessaire de caractériser le niveau d’engagement du client dans le processus, c’est-à-dire les traces caractéristiques d’un niveau d’engagement dans la décision d’achat, ou encore donner sens aux traces et à leur enchainement ou « séquençage », les caractériser les interpréter au sein de la typologie des phases du processus d’achat. Enfin, il est possible de croiser le tout avec des données agrégées de sentiment analysis ou d’opinion mining ou/et d’e-réputation, par exemple pour repérer des dysfonctionnements de service ou les défauts de qualité des produits, sources d’avis de valence négative. Le marketing d’attribution…. une autre vision des choses….. En miroir du parcours client selon les modèles HOE se trouvent les modèles d’attribution élargis à tous les points de contact (e.g. géolocalisation indoor, bornes interactives….) et non seulement le web. Les modèles HOE sont la face comportement du consommateur, les modèles d’attribution sont la face web analytics ou customer analytics. La déclinaison HOE est l’équivalent du funnel de conversion ou encore le parcours décisionnel celui du parcours de conversion. Les modèles d’attribution concernent potentiellement tous les canaux marketing ou publicitaires, en fait en pratique ils sont surtout utilisés dans un contexte online car les expositions et contacts qui s’en suivent peuvent être tracés. De façon dérivée se profile également l’évaluation de la contribution réelle de chaque canal et de son contenu (ou de leur combinaison et complémentarité de contenus) dans le processus de conversion du client. Les canaux sont souvent considérés comme indépendants (silos) alors qu’ils agissent en interaction ou en synergie tout en étant pour certains plus spécifiques d’une ou l’autre des phases de conversion. Ainsi la structure globale du ou des parcours clients, notamment l’ordre d’enchainement des étapes (media/contenus) et sa longueur, aboutissant à la conversion est intéressante à connaître. Candidatures (CV complet + lettre de motivation montrant l’intérêt pour le sujet) à adresser à [email protected] Prochaska J.O., DiClemente C.C. et Norcross J.C. (1992), In search of how people change: applications to addictive behaviors, American Psychologist, 47, 9, 1102-1114 ii Girandola, F. (2003), Psychologie de la persuasion et de l’engagement, Presses universitaires de FrancheComte ́ i