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# Attributs utilisateur enrichis
## **Qu'est-ce qu'un attribut utilisateur enrichi ?**
Cette fonctionnalité vous permet de créer des propriétés enrichies sur votre utilisateur : flags, scores, ratio, compte/moyenne glissants, valeur conditionnelle, booléen...
Enrichissez vos données avec vos règles métier dans une UI facile à utiliser.
Un enrichissement transforme une propriété d'une valeur statique à une valeur dynamique/enrichie.
En introduisant des règles métier dans vos attributs, vous leur donnez du contexte et plus de sens. Ces attributs enrichis deviennent ensuite les briques de base pour la segmentation dynamique, l'analytics, ou peuvent être récupérés dans la data layer via TagCommander pour enrichir vos tags.
{% hint style="danger" %}
Tous les attributs utilisateur enrichis ne sont pas rétroactifs : le comptage des données commence à la date de création de l'attribut.
{% endhint %}
## Flag
### Description
**Flag vous permet d'ajouter un tag à vos clients** qui ont rempli toutes les conditions que vous avez définies et qui sont pertinentes pour votre business. C'est utile pour créer une segmentation avancée basée sur des critères. Vous pouvez tag vos meilleurs clients ou identifier les visiteurs qui ont un intérêt pour vos produits mais qui n'ont pas acheté. Ensuite, vous pouvez créer de nouveaux segments basés sur ces flags spécifiques et les combiner avec des conditions plus granulaires (ex : n'avoir pas vu une page spécifique au cours des 2 dernières heures).
{% hint style="info" %}
Quelles sont les différences entre segment et flag ?
{% endhint %}
→ **Segments** peuvent vous aider à identifier et activer vos clients en fonction de leur comportement en temps réel : pages vues, clics, inscription, commandes…\
Vos clients interagissent avec vous, vos sites web, vos applications, votre service client… vous devez identifier ces actions en temps réel afin de préparer la prochaine meilleure action qui améliorera votre expérience client : par exemple, personnalisation onsite après un clic sur une annonce de remarketing et la consultation d'un produit spécifique, e-mail personnalisé après un contact avec le service client…
Les segments sont conçus pour une réaction instantanée :\
actions des clients 〉identification 〉activation marketing\
C'est pourquoi, **les segments sont dynamiques**. Vos utilisateurs, en fonction de leurs actions, entreront dynamiquement et, surtout, sortiront automatiquement de vos segments dès qu'ils ne répondront plus aux conditions du segment. Vous êtes certain de travailler sur des données fraîches.
→ D'une manière différente, **Flags** peuvent vous aider à catégoriser vos clients en fonction de ce qui compte vraiment pour votre business : le chiffre d'affaires.
Vous devez définir quelles dimensions sont clés pour votre business et définir une matrice qui peut vous aider à catégoriser vos clients. Par exemple, vous voulez appliquer un flag à vos clients en fonction de leur fréquence de commande et du montant moyen de commande :
Cependant, vous pouvez aller plus loin avec les flags car vous pouvez intégrer d'autres dimensions telles que la période, l'achat en ligne/hors ligne ou tout ce dont vous avez besoin. Cela est possible car il n'y a pas de rétention des données pour un flag, les données sont stockées longtemps : le flag défini ne sera pas supprimé de l'utilisateur, sauf si vous avez défini certaines conditions de sortie.
{% hint style="success" %}
Comme bonnes pratiques, vous devriez définir environ 10 flags différents afin de catégoriser vos clients et autant de segments que nécessaire.
{% endhint %}
{% hint style="danger" %}
**Important :**
Le nouveau flag défini est **PAS** rétroactif (pour l'instant) :
{% endhint %}
Votre nouveau flag prendra en compte toutes les actions/événements/hits futurs à partir de la date de création.
{% hint style="info" %}
Il sera bientôt possible de définir des flags rétroactifs. Restez connectés !
{% endhint %}
### Cas d'usage populaires
* Flag *Clients VIP :* appliquez un flag à tous vos meilleurs clients
* Flag *Lèche-vitrine*: clients intéressés mais non convertis
* Consultez notre [cas métier](https://github.com/TagCommander/PlatformX/blob/master/features/enrichments/augmented-user-attributes/broken-reference/README.md)
### Exemple
Vous souhaitez lancer un programme de fidélité avec différents statuts pour chaque client : Platinum, Gold, Silver, Bronze… Vous devez définir toutes les caractéristiques pour chaque statut puis créer des flags afin de catégoriser vos clients selon les critères que vous avez décidés.
Par exemple :
* Platinum
* Montant total des commandes sur les 6 derniers mois > 800 €
* Nombre de visites sur les 6 derniers mois > 6
* …
* Gold
* Montant total des commandes sur les 6 derniers mois : entre 600 € et 800 €
* Nombre de visites sur les 6 derniers mois : entre 4 et 6
* …
* Silver
* Montant total des commandes sur les 6 derniers mois : entre 400 € et 600 €
* Nombre de visites sur les 6 derniers mois : entre 2 et 4
* …
* Bronze
* Montant total des commandes sur les 6 derniers mois < 400 €
* Nombre de visites sur les 6 derniers mois < 2
* …
À vous de jouer ;)
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut flag et décrivez-le
2\. Définissez vos conditions pour AJOUTER le flag
Ajoutez des conditions parmi ces univers :
* Pour le visiteur
* Filtrez parmi toutes les variables disponibles via votre tracking web / mobile
* Pour le page-view
* Spécifiez le nombre de page view sur une période
* Spécifiez d'autres variables telles que le nom de la page, la catégorie de produit…
* Pour le view
* Spécifiez le nombre de views de votre publicité sur une période (toutes les données publicitaires proviennent de Mix Commander)
* Spécifiez d'autres variables telles que la campagne, le channel…
* Pour le click
* Spécifiez le nombre de clicks sur votre publicité sur une période (toutes les données publicitaires proviennent de Mix Commander)
* Spécifiez d'autres variables telles que la campagne, le channel…
* Pour la conversion
* Spécifiez le nombre de conversions (commandes, inscriptions…) sur une période
* Spécifiez d'autres variables telles que le nom du produit, les informations de facturation…
Vous pouvez ajouter plusieurs variables avec la fonction AND/OR.
3\. Définissez vos conditions pour SUPPRIMER le flag
* Ne supprimez jamais le flag
* Supprimez le flag SI toutes les conditions définies pour ajouter le flag ne sont plus remplies
* Supprimez le flag SI des conditions spécifiques sont remplies :
Vous pouvez utiliser les mêmes conditions et filtres que ceux définis pour l'ajout du flag.
{% hint style="info" %}
Gardez à l'esprit que les segments sont plus puissants pour gérer les critères d'entrée et de sortie, car ils sont dynamiques (pas besoin de définir des conditions de sortie).
{% endhint %}
## Somme glissante / Moyenne glissante / Min / Max
### Description
Calculez la somme cumulée, la moyenne, le minimum ou le maximum d'une variable sur une période de dates spécifique. Cela vous permet de créer de nouvelles règles métier basées sur l'agrégation d'une variable.
Vous pouvez utiliser ces nouveaux indicateurs pour créer de nouveaux segments ou pour appliquer un flag à vos clients.
### Cas d'usage populaires
* Commande totale : montant total cumulé des commandes sur les 6 derniers mois
* Page views : total des pages vues de la semaine dernière
* Commandes : montant moyen des commandes sur les 6 derniers mois
* Produits : nombre moyen de produits le mois dernier
* Commandes : montant minimum des commandes sur les 6 derniers mois
* Commandes : montant maximum des commandes sur les 6 derniers mois
### Exemple
Vous souhaitez identifier les clients qui ont commandé pour plus de 300 € dans la catégorie de produits « vêtements » au cours des 2 derniers mois. Vous configurez le nouvel attribut rolling sum :
| | **Client A** | **Client B** |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Commande n°1** |
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 80 €
Date : il y a 3 mois
|
Catégorie de produit : Sac
Prix : 80 €
Date : il y a 3 mois
|
| **Commande n°2** |
Catégorie de produit : Chaussures
Prix : 100 €
Date : il y a 2 mois
|
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 150 €
Date : il y a 1 mois
|
| **Commande n°3** |
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 150 €
Date : il y a 1 mois
|
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 200 €
Date : il y a 2 semaines
|
|
Somme glissante « Montant total des commandes vêtements < 2 mois »
Filtres :
Catégorie de produit = Vêtements
Période = les 2 derniers mois
|
150 €
(seule la commande n°3 remplit toutes les conditions)
|
350 €
(les commandes n°2 et n°3 remplissent toutes les conditions)
|
|
Segment basé sur le nouvel attribut « Utilisateurs avec un montant total des commandes vêtements < 2 mois »
Filtres :
Total > 300 €
| **❌ Aucune entrée** | \*\*\*\*:white\_check\_mark: **Entrée** |
Vous pouvez maintenant créer un nouveau segment basé sur le nouvel attribut « \[montant total des commandes vêtements < 2 mois] > 300 € » qui concerne, dans cet exemple, uniquement le client B.
Avec notre exemple, nous pouvons également calculer le montant moyen des commandes ou le minimum / maximum.
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut
2\. Spécifiez l'univers (page-view, view, click, conversion) et la variable souhaitée
{% hint style="warning" %}
Type de variable : numérique uniquement
{% endhint %}
3\. Définissez la période souhaitée
* Toujours : aucune période définie, vous prenez en compte toutes les dates
* Relative : vous pouvez définir une durée sur des heures ou des jours glissants (les 3 derniers jours par exemple)
* Absolu : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique (à partir du 01/09/2019 par exemple)
{% hint style="info" %}
Période minimale : 1 heure\
Période maximale : aucune limite
{% endhint %}
4\. \[Facultatif] Si nécessaire, définissez des conditions afin de calculer l'agrégation uniquement si les conditions sont remplies
## Compte glissant
### Description
Créez un attribut de décompte pour une variable, basé sur une période de dates spécifique. Cette fonctionnalité est utile pour définir vos meilleurs clients en fonction d'un KPI comme la fréquence de commande ou le nombre de visites sur votre site web.
### Cas d'usage populaires
* Fréquence : nombre de conversions sur les 6 derniers mois
* Efficacité des codes promo : nombre de conversions avec des codes promo
* Cross-selling : nombre de conversions avec plus de 2 catégories de produits.
### Exemple
Vous souhaitez segmenter les utilisateurs qui ont 2 conversions ou plus avec un code promo.\
Vous configurez le nouvel attribut rolling count :\
Count \[Conversions] where \[Conversion discount code] = 'True'
| | **Client A** | **Client B** |
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Commande n°1** |
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 80 €
Date : il y a 3 mois
Code promo : False
|
Catégorie de produit : Sac
Prix : 80 €
Date : il y a 3 mois
Code promo : True
|
| **Commande n°2** |
Catégorie de produit : Chaussures
Prix : 100 €
Date : il y a 2 mois
Code promo : False
|
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 150 €
Date : il y a 1 mois
Code promo : False
|
| **Commande n°3** |
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 150 €
Date : il y a 1 mois
Code promo : True
|
Catégorie de produit : Vêtements
Prix : 200 €
Date : il y a 2 semaines
Code promo : True
|
|
Compte glissant « Total des conversions avec un code promo »
Filtres :
Code promo = 'True'
|
1
(seule la commande n°3 remplit toutes les conditions)
|
2
(les commandes n°1 et n°3 remplissent toutes les conditions)
|
|
Segment basé sur le nouvel attribut « Utilisateurs ayant 2 conversions ou plus avec un code promo »
Filtres :
Total >= 2
| **❌ Aucune entrée** | \*\*\*\*:white\_check\_mark: **Entrée** |
Vous pouvez ensuite créer un segment avec l'attribut rolling count « Utilisateurs ayant un total de conversions avec un code promo = 2 ou plus » qui renvoie, dans notre exemple, uniquement le client B. Cependant, vous pouvez aller plus loin en ajoutant une période ou d'autres conditions.
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut
2\. Spécifiez l'univers (page view, view, click, conversion) souhaité
3\. Définissez la période souhaitée
* Toujours : aucune période définie, vous prenez en compte toutes les dates
* Relative : vous pouvez définir une durée sur des heures ou des jours glissants
* Absolu : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique
{% hint style="info" %}
Période minimale : 1 heure\
Période maximale : aucune limite
{% endhint %}
4\. Définissez des conditions afin de compter uniquement si les conditions sont remplies
Filtrez sur une page, un produit, une ad…
## Calcul / Score
### Description
Vous pouvez additionner, soustraire, diviser ou multiplier 2 variables ou plus, ou créer des scores dynamiques ou intégrer une logique conditionnelle et des formules complexes. Ces nouveaux attributs calculés peuvent faire partie d'une segmentation. Cette fonctionnalité vous permet de définir de nouveaux KPI basés sur des formules mathématiques.
### Cas d'usage populaires
* Score dynamique : attribuez des scores aux utilisateurs en fonction de conditions spécifiques pour permettre des stratégies marketing ciblées.
* Ratio : répartition des conversions en ligne/hors ligne
* CLV : Customer Lifetime Value
### Exemples
#### Score d'engagement simple :
Attribuez un engagement score aux utilisateurs en fonction des activités récentes, sans compliquer les conditions. Par exemple :
> SI l'activité récente est 'purchase', définissez l'engagement score à 3.\
> SI l'activité récente est 'add\_to\_cart', définissez l'engagement score à 2.\
> SI l'activité récente est 'visited\_site', définissez l'engagement score à 1.
>
> Sinon, définissez l'engagement score à 0.
Voici à quoi cela ressemblera dans l'interface :
{% hint style="danger" %}
**Avertissement**: Les dépendances circulaires dans les formules ne sont pas autorisées. Le système détecte les références circulaires et empêche l'enregistrement de la formule. Par exemple, une formule dans laquelle un attribut est défini pour s'incrémenter lui-même (par exemple, vous créez un score avec un nom`attrs.toto et vous créez une formule du type "attrs.toto + 1"`) De même, les dépendances circulaires complexes où l'attribut A dépend de B, B dépend de C et C dépend de A seront bloquées.
{% endhint %}
#### Ratio :
Vous souhaitez identifier des clients cross-channel, c'est-à-dire la répartition des clients qui achètent à la fois en ligne et hors ligne. Vous avez besoin d'un ratio entre les conversions en ligne et hors ligne :
> Ratio de canal : nombre de conversions en ligne / nombre de conversions hors ligne
Plus le taux est élevé, plus le canal préféré est en ligne et plus le taux est faible, plus le canal préféré est hors ligne.
Customer Lifetime Value (CLTV) :\
Cette métrique vous aide à estimer le revenu par client pendant toute sa relation avec votre entreprise (présente et future). Elle vous permet d'établir des prévisions de profits basées sur les flux de trésorerie futurs.
> CLTV = Customer Value ✕ Customer Average Lifespan
> Customer Value = Average purchase value ✕ Average purchase frequency (on 1 year)
> La durée de vie moyenne du client dépend de votre modèle économique (service d'abonnement, freemium, retailer...). En général, on considère que la durée de vie moyenne du client est comprise entre 1 et 3 ans.
En résumé, afin de calculer la valeur vie client avec la fonctionnalité d'attributs utilisateur enrichis, vous devez :
1. Utiliser un attribut Rolling Average pour déterminer la valeur d'achat moyenne et la fréquence d'achat moyenne
2. Utiliser un attribut Calcul pour définir la Customer Value en multipliant la valeur d'achat moyenne et la fréquence d'achat moyenne (déterminées précédemment à l'étape 1)
3. Enfin, utilisez à nouveau un attribut Calcul pour estimer la Customer Lifetime Value en multipliant la Customer Value (calculée à l'étape 2) et la Customer Average Lifespan (déterminée par votre modèle économique).
Vous pouvez calculer le CLTV étape par étape ou créer une formule qui combine toutes les dimensions.
Ex :\
Valeur d'achat moyenne (sur 1 an) = 50 €\
Fréquence d'achat moyenne (sur 1 an) = 5 commandes/an\
Customer Value = 250 € (50x5)\
Durée de vie moyenne du client = 2 ans\
Customer Lifetime Value = 500 € (250x2)
Ou : CLTV = (50x5)x2 = 500 €
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut calculé
2\. Spécifiez la formule mathématique (règle) pour calculer avec les variables
{% hint style="warning" %}
Type de variable : numérique uniquement
Opérateurs pris en charge : ➕ ➖ ➗✖️
{% endhint %}
Vous devez saisir le nom de la variable et ajouter l'opérateur. Lorsqu'un nom de variable est trouvé, la fonctionnalité d'autocomplétion vous suggère le nom exact.
Ex : saisissez « Lab » et la plateforme vous suggérera « Label ».
## Copie
### Description
Cette fonctionnalité vous permet de copier les valeurs stockées au niveau de l'événement (pages, views, clicks, conversions) et de les coller au niveau utilisateur. Vous pouvez agréger les données au niveau utilisateur afin de consolider toutes les données autour d'un utilisateur unique.
Nouvelle fonctionnalité : copiez les données dont vous avez besoin, stockées sur tous les univers (pages, views, clicks et conversion), au niveau utilisateur. En conséquence, les données seront stockées à vie (dans le respect du RGPD) et ne seront pas supprimées après 30 jours (généralement 30 jours, mais cela dépend de votre contrat).
Il est utile d'avoir une vue globale de dimensions telles que les catégories de produits consultées ou la date de dernière commande.
### Cas d'usage populaires
* Date du dernier checkout
* Catégories de produits consultées
### Exemple
Vous cherchez un voyage pour vos prochaines vacances. Vous visitez de nombreux sites web, blogs, agences de voyage... Cela prend du temps pour choisir la meilleure offre qui vous conviendra parfaitement.
En tant qu'agence de voyage, vous avez de nombreux visiteurs sur votre site web qui ont laissé de nombreuses informations telles que les dates de voyage, les destinations... Ces données en ligne seront conservées 30 jours, cependant votre cycle de vente peut être long, plus de 30 jours. Afin de ne pas perdre ces précieuses informations, il peut être utile de conserver ces données et c'est ce que Copy vous permet de faire.
Vous pouvez créer un nouvel attribut appelé 'Trip dates' et stocker les dates considérées. Vous pouvez faire la même chose pour 'destination' ou tout ce qui pourrait vous être utile. Ensuite, vous pouvez lancer une campagne dédiée 3 mois plus tard avec un segment basé sur ces données (s'il n'y a pas de conversion pour ces clients).
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut
2\. Spécifiez l'univers (page-view, view, click, conversion) et la variable souhaitée
{% hint style="warning" %}
Si une copie provient d'une variable chiffrée, l'attribut sera également chiffré
{% endhint %}
3\. Définissez la période souhaitée
* Toujours : aucune période définie, vous prenez en compte toutes les dates
* Relative : vous pouvez définir une durée sur des heures ou des jours glissants
* Absolu : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique
{% hint style="info" %}
Période minimale : 1 heure\
Période maximale : aucune limite
{% endhint %}
4\. Si nécessaire, définissez des conditions afin de copier l'agrégation uniquement si les conditions sont remplies
## Booléen
### Description
Le Booléen vous permet de créer des conditions Vrai / Faux. Posez-vous une question, définissez des conditions et la valeur sera définie sur Vrai pour l'utilisateur si les conditions sont remplies, sinon elle sera définie sur Faux.
### Cas d'usage populaires
* L'utilisateur a-t-il vu la campagne '10% discount' ? Vrai / Faux
* L'utilisateur a-t-il ajouté un article dans le panier au cours des 2 derniers jours ? Vrai / Faux
* L'utilisateur a-t-il ouvert le dernier e-mail envoyé ? Vrai / Faux
### Comment ça marche
1\. Nommez votre nouvel attribut
2\. Définissez les conditions que vous souhaitez utiliser.
---
# Agent Instructions
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```
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```
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