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.
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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 ́
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