Julien-Henri Maurice (Bazarchic) : « avant de parler IA, il faut parler data »

Face à une bascule des acheteurs vers le mobile, Bazarchic (Groupe Galeries Lafayette) s'est réinventé grâce à la data et à l'intelligence artificielle (IA).
PublicitéPartie du Groupe Galeries Lafayette, Bazarchic est pionnier de la vente événementielle (« ventes privées ») en ligne, notamment sur mobile, d'articles de mode avec coeur de cible féminin. Ses 900 marques partenaires permettent d'organiser chaque jour une quinzaine d'opérations de ventes avec 10 000 produits référencés à un instant donné. « Il y a cinq ans, la vente sur mobile représentait moins de 5 % de notre activité mais, aujourd'hui, c'est 45 % du chiffre d'affaires et 65 % du trafic » relève Julien-Henri Maurice, Chief Marketing and Digital Officer de Bazarchic. Il s'exprimait à l'invitation d'Adobe sur l'une de ses soirées Social Drink'Up. A cause de l'évolution du mobile, Bazarchic a dû procéder à une réinvention numérique alors même qu'il était déjà un acteur pure player. Cette réinvention s'est fondée sur les usages et en centrant sur le mobile.
Bazarchic proposant des ventes privées, les utilisateurs sont tous inscrits, ce qui simplifie considérablement un certain nombre de problématiques. Mais Julien-Henri Maurice dénonce : « 80 % des sites e-commerce, en France, demandent une création de compte... pour rien ! La première étape, c'est de définir une stratégie data afin de passer de la fat data à la smart data. » Les fat datas, ce sont ces millions d'enregistrements sur qui clique sur quoi et dont on ne fait rien. Or l'objectif de Bazarchic est simple : maximiser les ventes sur le temps passé sur le site.
Apprendre ce qui intéresse les acheteurs
Pour cela, Bazarchic a misé sur l'intelligence artificielle (IA). Julien-Henri Maurice corrige cependant : « plutôt que de parler d'intelligence artificielle, il vaudrait mieux parler d'intelligence augmentée pour l'instant car nous partons de règles fixées par des humains. » Avec l'IA appliquée à la maximisation de l'engagement client, le succès est clair : « +100 % sur les taux d'ouverture et taux de clics sur nos campagnes marketing et +87 % de chiffre d'affaires sur les produits recommandés grâce à un ciblage issu d'un scoring calculé par l'IA sur une centaine de critères » revendique Julien-Henri Maurice. De plus, le nombre de mails envoyés a été divisé par dix ! Pour le CMO, « less is more ».
Tous les nouveaux inscrits sur le site sont affectés à un « profil par défaut » puis, au fur et à mesure des interactions, « la machine apprend » comme l'indique Julien-Henri Maurice. Et elle est « brimée » par des règles métier fixées par des humains. Par exemple, si un client achète à plusieurs reprises des pulls, il n'est pas question de le harceler avec des offres de pulls toute la journée.
Toujours valider un modèle avant sa généralisation
Pour monter cette solution, Julien-Henri Maurice a évidemment été amené à travailler en transverse et avec des start-ups. Mais, pour lui, multiplier les POC (Proof of concept) n'a pas de sens : c'est son travail de savoir si le concept est intéressant. Par contre, il insiste sur le besoin de POV (Proof of value, preuve de valeur). Les modèles comportementaux de clients sont ainsi systématiquement validés auprès de cohortes (échantillons calibrés) avant d'être généralisés.
PublicitéA l'inverse d'autres services en ligne, l'intégration de données externes (comme la météo) n'a pas donné de résultats significatifs sur le chiffre d'affaires. La première perspective d'évolution des outils, c'est la compréhension du langage naturel, de mieux maîtriser les émotions du client par analyse de l'expression faciale et vocale, afin maximiser les engagements et donc les actions. Quant au chatbot, Julien-Henri Maurice est prudent : il lui faut une valeur ajoutée alors que, pour lui, la plupart n'ont aucun intérêt. L'exception, c'est celui de oui.SNCF qu'il qualifie de « génial ».
Article rédigé par

Bertrand Lemaire, Rédacteur en chef de CIO
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