Editus écoute les datas pour mieux comprendre le client

Avec son partenaire Wizata, Editus anticipe les besoins de ses visiteurs internautes en fonction de leurs profils.

En plaçant l’expérience utilisateur au centre de ses préoccupations, Editus est aujourd’hui capable de proposer du contenu de manière prédictive et personnalisée en fonction du profil du visiteur -même anonyme- et de son parcours sur www.editus.lu.

«Il ne s’agit plus seulement d’informer et de renseigner, par exemple sur un fournisseur, mais de suggérer des propositions, d’aller plus loin que la demande initiale, et cela en tenant compte du profil de l’internaute, en fonction aussi de son comportement établi sur base de profils similaires, explique Rémi Valentin, Head of Marketing, Editus. Les datas vont encore plus loin que les données classiques, elles reposent sur des données comportementales comme les centres d’intérêt, les typologies de connexion, les envies des clients… Savoir écouter les datas, c’est comprendre l’utilisateur !»

Le digital a profondément changé les habitudes dans le marketing, en particulier le parcours client, qui n’a cessé de se complexifier. En très peu de temps, on est passé d’un parcours linéaire à un parcours en boucle au cours duquel les points de contact avec la marque sont omniprésents. Pour la filiale de POST Group Luxembourg, qui a bâti sa réputation sur ses annuaires, le digital est réellement une révolution. Aujourd’hui, avec plus de 13.000 clients, le spécialiste de la recherche locale mise sur le pouvoir de l’analyse des données et se présente comme le partenaire marketing des PME.

«Chaque site Web essaie de fournir un contenu pertinent aux différents profils qui constituent son public; un tel contenu entraînera un trafic plus qualitatif de visiteurs restant plus longtemps sur le site, explique Julien Weber, Head of Sales & Business Development, Wizata. Mais un tel effort est entravé par le manque d’informations sur ces visiteurs : soit parce qu’il est difficile d’unifier l’historique de navigation d’une personne à travers différentes sessions, soit simplement parce que le visiteur a choisi de rester anonyme.»

Des algorithmes qui s’améliorent

Avec Web Behaviour Analytics, Wizata s’appuie sur les dernières technologies d’intelligence artificielle et d’analyse prédictive pour définir le profil des utilisateurs d’un site Web, ainsi que pour comprendre et anticiper leurs comportements et leurs intérêts. Rassembler l’historique de navigation d’un visiteur (même anonyme) au-delà de la durée d’une seule session permet, en effet, de mieux comprendre ses comportements et de définir des profils de consommateurs. L’apprentissage continu aide à déterminer la raison pour laquelle ils visitent un site et, plus encore, pourquoi ils restent dessus. A la clé, une expérience personnalisée, même pour les utilisateurs anonymes -dont la confidentialité est maintenue tout au long du pipeline.

«L’idée pour Editus ? Tirer parti de cette nouvelle forme d’intelligence pour mieux accompagner ses clients dans le choix des contenus à diffuser et des cibles à toucher, qui plus est, en temps réel ! Fournir un contenu adéquat pour chaque visiteur permet au client d’attirer, de conserver plus de personnes et de fournir un contenu d’intérêt par rapport aux concurrents, avec un meilleur référencement», résume Raphaël Cayrol, Public Relations Officer, Wizata.

Et Rémi Valentin d’enchaîner : «Notre métier est depuis toujours la mise en relation : ces nouvelles pratiques intensifient la qualité des contacts générés. De là, l’importance du contenu, avec de l’information qualitative, des promotions, etc. Si l’on peut mieux comprendre le comportement de nos utilisateurs, analyser leur expérience et leur parcours sur notre site, nous répondrons mieux à leurs besoins et améliorerons considérablement leur experience utilisateur. C’est tout l’enjeu de ce projet : donner du sens aux données, les interpréter et les transformer en actions intelligentes.»

Cortana Intelligence de Microsoft

La solution de Wizata repose sur la technologie Cortana Intelligence de Microsoft, une suite entièrement dédiée au big data et à l’analyse prédictive afin de transformer les données en actions intelligentes.

Cortana Intelligence exploite le Big Data, le Machine Learning et la Perceptive Intelligence pour créer et industrialiser des solutions d’analyses prédictive en temps réel. Et, à la différence d’IBM Watson, Cortana Intelligence se concentre sur toute la chaine de valeur : du traitement de la donnée à la consommation par les utilisateurs ou des systèmes automatisés (Machine-to-Machine).

«Opérant dans un environnement exclusivement Microsoft, le fait d’accueillir une solution basée sur Cortana Intelligence ne pouvait que nous rassurer sur le plan technique, l’intégration avec SQL Server, notre système de gestion de base de données, s’inscrivant dans une logique de continuité, précise Antonio Amorelli, IT Operations Manager, Editus. Qui plus est, Cortana possède de nombreuses API et s’intègre aux systèmes d’information existants.»

Un taux de clics de 20%

Partageant la même vision, les équipes de Wizata et d’Editus sont parvenues à mettre en place un PoC (Proof of Concept) en deux mois à peine, lequel -par sa pertinence- s’est transformé naturellement en système de production, aujourd’hui exploité en mode SaaS à travers le cloud Azure.

«En moins de quatre mois, nous avons atteint un taux de clics de 20% pour les visiteurs récurrents. De plus, poursuit Rémi Valentin, une meilleure connaissance de nos visiteurs nous permet aussi de mieux répondre aux besoins de nos annonceurs, pour qui connaître les bons profils permet un meilleur investissement, plus ciblé.»

Ce n’est qu’un début. Le propre de cette solution est sa capacité d’évolution via le Machine Learning qui, avec des algorithmes en apprentissage continu, améliore la précision et fait émerger rapidement des informations jusqu’alors insoupçonnables : les algorithmes propulsant Web Behaviour Analytics s’améliorent pour agir avec plus de pertinence à mesure qu’ils apprennent à partir des nouveaux comportements, intérêts et actions des visiteurs.

«Les analyses chronophages sont désormais automatisées de manière fiable, tandis que le modèle apprend et s’améliore en permanence, ce qui est souvent impossible par manque de temps même pour une équipe dédiée. D’autant plus, complète Julien Weber, que beaucoup de données sont inintelligibles ou difficile à évaluer en parallèle pour un être humain…»