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La FNAC cible ses clients avec l’analyse prédictive

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Le programme de fidélisation de la FNAC remonte à 1954, tandis que son site de vente en ligne a démarré en 1999. Très tôt, la chaîne de magasins culturels a donc recueilli des données sur ses clients. L’enseigne souhaitait exploiter ces données pour mieux cibler ses communications de fidélisation, notamment les newsletters.

Lors du Congrès Big Data 2015, Camille Berland, responsable du pôle CRM digital de la FNAC, a présenté son utilisation d’une solution d’analyse prédictive pour mieux cibler les communications envoyées aux clients. « Aujourd’hui, les bonnes pratiques consistent à cibler les envois et à personnaliser les contenus. De cette façon, on use moins la base clients, on diminue les désabonnements et on augmente le revenu global généré par ces actions », souligne Camille Berland, responsable du pôle CRM digital de la FNAC.

Les méthodes classiques de ciblage peuvent être améliorées en jouant principalement sur deux axes : le premier repose sur l’utilisation de critères sociodémographiques, comme l’âge ou le sexe. Ceux-ci offrent un premier filtre, mais ils s’avèrent généralement arbitraires. Le second s’appuie sur des critères comportementaux, qui se référent, par exemple, aux précédents achats d’un client. Dans les faits, ces critères sont souvent un peu flous ou trop restrictifs.

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Aurélie Chandèze

Aurélie Chandèze

Titulaire de deux masters en informatique et en sciences de l’information, Aurélie Chandèze a débuté en tant que journaliste IT. Après avoir été analyste chez Yphise puis consultante chez Acadys, elle a rejoint Best Practices fin 2009.

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