Attributs utilisateur augmentés
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 roulante, valeur conditionnelle, booléen...
Enrichissez vos données avec vos règles métier dans une interface utilisateur conviviale.
Un enrichissement transforme une propriété d'une valeur statique en une valeur dynamique/enrichie.
En introduisant des règles métier à vos attributs, vous leur donnez du contexte et plus de sens. Ces attributs enrichis deviennent ensuite des éléments de base pour la segmentation dynamique, l'analytics, ou peuvent être récupérés dans le datalayer via TagCommander pour enrichir vos tags.
Tous les attributs utilisateur augmentés ne sont pas rétroactifs : ils commencent à prendre en compte les données à partir de la date de création de l'attribut.
Flag
Description
Le flag vous permet de taguer vos clients qui ont rempli toutes les conditions que vous avez définies et qui sont pertinentes pour votre activité. Il est utile pour créer des segmentations avancées basées sur des critères. Vous pouvez taguer vos meilleurs clients ou identifier des visiteurs intéressés par vos produits mais n'ayant pas acheté. Ensuite, vous pouvez créer de nouveaux segments basés sur ces flags spécifiques et les combiner avec des conditions plus granulaires (ex : n'ont pas vu une page spécifique dans les dernières 2h).
→ Segments peuvent vous aider à identifier et activer vos clients en fonction de leur comportement en direct : pages vues, clics, inscriptions, commandes… Vos clients interagissent avec vous, vos sites web, vos applications, votre service client… vous devez identifier ces actions en direct afin de préparer la prochaine meilleure action qui améliorera l'expérience client : par exemple personnalisation onsite après un clic sur une publicité de remarketing et une vue produit spécifique, email personnalisé après un contact avec le service client…\
Les segments sont conçus pour une réaction instantanée : actions client 〉identification 〉activation marketing À cause de cela, les segments sont dynamiques. Vos utilisateurs, en fonction de leurs actions, entreront dynamiquement et, surtout, sortiront automatiquement de vos segments dès qu'ils ne remplissent plus les conditions du segment. Vous êtes sûr 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 activité : le chiffre d'affaires.
Vous devez définir quelles dimensions sont clés pour votre activité et établir une matrice qui vous aide à catégoriser vos clients. Par exemple, vous souhaitez flaguer vos clients en fonction de leur fréquence de commande et du montant moyen des commandes :
Cependant, vous pouvez aller plus loin avec les flags car vous pouvez intégrer d'autres dimensions telles que la période, achat online/offline ou tout ce dont vous avez besoin. Cela est possible car il n'y a pas de rétention de données pour un flag, les données sont conservées longtemps : le flag défini ne sera pas supprimé de l'utilisateur, sauf si vous avez défini des conditions de sortie.
Comme bonnes pratiques, vous devriez définir environ 10 flags différents afin de catégoriser vos clients et autant de segments que nécessaire.
Important :
Le nouveau flag défini est PAS rétroactif (pour l'instant) :
Votre nouveau flag prendra en compte toutes les actions/événements/hits futurs à partir de la date de sa création.
Cas d'utilisation populaires
Flag Clients VIP : flaguez tous vos meilleurs clients
Flag window shoppers : clients intéressés mais non convertis
Consultez notre Business case
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 600€ < 800€
Nombre de visites sur les 6 derniers mois 4 < 6
…
Silver
Montant total des commandes sur les 6 derniers mois 400€ < 600€
Nombre de visites sur les 6 derniers mois 2 < 4
…
Bronze
Montant total des commandes sur les 6 derniers mois <400€
Nombre de visites sur les 6 derniers mois <2
…
Maintenant c'est votre tour ;)
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 la page-view
Spécifiez le nombre de vues de page sur une période
Spécifiez d'autres variables telles que le nom de la page, la catégorie de produit…
Pour la view
Spécifiez le nombre de vues de votre publicité sur une période (toutes les données publicitaires proviennent de Mix Commander)
Spécifiez d'autres variables telles que la campagne, le canal…
Pour le click
Spécifiez le nombre de clics sur votre publicité sur une période (toutes les données publicitaires proviennent de Mix Commander)
Spécifiez d'autres variables telles que la campagne, le canal…
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 jamais supprimer le flag
Supprimer le flag SI toutes les conditions définies pour ajouter le flag ne sont plus remplies
Supprimer le flag SI des conditions spécifiques sont remplies :
Vous pouvez utiliser les mêmes conditions et filtres que ceux définis pour ajouter le flag.
Rolling Sum / Average / Min / Max
Description
Calculez la somme cumulative, la moyenne, le minimum ou le maximum pour une variable basée sur une plage de dates spécifique. Cela vous permet de créer de nouvelles règles métier basées sur une agrégation de variables.
Vous pouvez utiliser ces nouveaux indicateurs pour créer de nouveaux segments ou pour flaguer vos clients.
Cas d'utilisation populaires
Total commande : montant total cumulatif des commandes pour les 6 derniers mois
Pages vues : total des vues de pages pour la semaine dernière
Commandes : montant moyen des commandes pour les 6 derniers mois
Produits : moyenne de produits le mois dernier
Commandes : montant minimum de commande pour les 6 derniers mois
Commandes : montant maximum de commande pour les 6 derniers mois
Exemple
Vous souhaitez identifier les clients qui ont commandé plus de 300€ dans la catégorie produit « clothes » au cours des 2 derniers mois. Vous configurez le nouvel attribut rolling sum :
Client A
Client B
Commande #1
Catégorie produit : Clothes
Prix : 80€
Date : il y a 3 mois
Catégorie produit : Bag
Prix : 80€
Date : il y a 3 mois
Commande #2
Catégorie produit : Shoes
Prix : 100€
Date : il y a 2 mois
Catégorie produit : Clothes
Prix : 150€
Date : il y a 1 mois
Commande #3
Catégorie produit : Clothes
Prix : 150€
Date : il y a 1 mois
Catégorie produit : Clothes
Prix : 200€
Date : il y a 2 semaines
Rolling SUM ‘Montant total des commandes clothes <2 mois’
Filtres :
Catégorie produit = Clothes
Période = les 2 derniers mois
150 €
(seule la commande #3 remplit toutes les conditions)
350 €
(Les commandes #2 et #3 remplissent toutes les conditions)
Segment basé sur le nouvel attribut ‘Utilisateurs avec un montant total de commandes clothes <2 mois’
Filtres :
Total >300€
❌ Pas d'entrée
****✅ Entrée
Vous pouvez maintenant créer un nouveau segment basé sur le nouvel attribut ‘[montant total des commandes clothes <2 mois] >300€’ qui concerne, dans cet exemple, uniquement le client B.
Avec notre exemple, nous pouvons aussi calculer le montant moyen des commandes ou le montant minimum / maximum.
Comment ça marche
1. Nommez votre nouvel attribut
2. Spécifiez l'univers (page view, view, click, conversion) et la variable que vous souhaitez
Type de variable : numérique uniquement
3. Définissez la plage de dates que vous voulez
Forever : aucune période définie, vous considérez toutes les dates
Relative : vous pouvez définir une durée en heures ou jours roulants (les 3 derniers jours par exemple)
Absolute : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique (à partir du 01/09/2019 par exemple)
4. [Optionnel] Si nécessaire, définissez des conditions afin de calculer l'agrégation uniquement si les conditions sont remplies
Rolling Count
Description
Créez un attribut de comptage roulant pour une variable, basé sur une plage de dates spécifique. Cette fonctionnalité est utile pour définir vos meilleurs clients en fonction de KPI comme la fréquence de commande ou le nombre de visites sur votre site.
Cas d'utilisation populaires
Fréquence : nombre de conversions au cours des 6 derniers mois
Efficacité des remises : nombre de conversions avec codes de réduction
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 de réduction. Vous configurez le nouvel attribut rolling count : Count [Conversions] where [Conversion discount code] = 'True'
Client A
Client B
Commande #1
Catégorie produit : Clothes
Prix : 80€
Date : il y a 3 mois
Code de réduction : False
Catégorie produit : Bag
Prix : 80€
Date : il y a 3 mois
Code de réduction : True
Commande #2
Catégorie produit : Shoes
Prix : 100€
Date : il y a 2 mois
Code de réduction : False
Catégorie produit : Clothes
Prix : 150€
Date : il y a 1 mois
Code de réduction : False
Commande #3
Catégorie produit : Clothes
Prix : 150€
Date : il y a 1 mois
Code de réduction : True
Catégorie produit : Clothes
Prix : 200€
Date : il y a 2 semaines
Code de réduction : True
Rolling Count ‘Total conversions avec un code de réduction'
Filtres :
Code de réduction = 'True'
1
(seule la commande #3 remplit toutes les conditions)
2
(Les commandes #1 et #3 remplissent toutes les conditions)
Segment basé sur le nouvel attribut ‘Utilisateurs ayant 2 conversions ou plus avec un code de réduction'
Filtres :
Total >=2
❌ Pas d'entrée
****✅ Entrée
Ensuite vous pouvez créer un segment avec l'attribut rolling count 'Utilisateurs avec total conversions avec un code de réduction = 2 ou plus' qui retourne, 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) que vous souhaitez
3. Définissez la plage de dates que vous voulez
Forever : aucune période définie, vous considérez toutes les dates
Relative : vous pouvez définir une durée en heures ou jours roulants
Absolute : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique
4. Définissez des conditions afin de compter uniquement si les conditions sont remplies
Filtrez sur une page, un produit, une annonce spécifique…
Calculus / 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'utilisation populaires
Dynamic Scoring : Attribuez des scores aux utilisateurs en fonction de conditions spécifiques pour permettre des stratégies marketing ciblées.
Ratio : répartition conversions online/offline
CLV : Customer Lifetime Value
Exemples
Simple Engagement Score :
Attribuez un score d'engagement aux utilisateurs en fonction des activités récentes, sans complexifier les conditions. Par exemple :
IF recent activity is 'purchase', set engagement score to 3. IF recent activity is 'add_to_cart', set engagement score to 2. IF recent activity is 'visited_site', set engagement score to 1.
Sinon, attribuez un score d'engagement de 0.
Cela ressemblera à ceci dans l'interface :
Attention : Les dépendances circulaires dans les formules ne sont pas autorisées. Le système détecte les références circulaires et empêche la sauvegarde de la formule. Par exemple, une formule où un attribut est défini pour s'incrémenter lui-même (par ex., vous créez un score nomméattrs.toto et vous créez une formule comme "attrs.toto + 1") De même pour les dépendances circulaires complexes où l'attribut A dépend de B, B dépend de C, et C dépend de A seront bloquées.
Ratio :
Vous souhaitez identifier les clients cross-channel, c'est-à-dire la répartition des clients qui achètent à la fois online et offline. Vous avez besoin d'un ratio entre les conversions online et offline :
Ratio de canal : nombre de conversions online / nombre de conversions offline
Plus le taux est élevé, plus le canal préféré est online et plus le taux est faible, plus le canal préféré est offline.
Customer Lifetime Value (CLTV) : Cette métrique vous aide à estimer le revenu par client pendant l'ensemble de sa relation avec votre entreprise (présent et futur). Elle vous permet d'établir des prévisions sur les profits basées sur les flux de trésorerie futurs.
CLTV = Customer Value ✕ Customer Average Lifespan
Customer Value = Valeur moyenne d'achat ✕ Fréquence moyenne d'achat (sur 1 an)
Customer Average Lifespan dépend de votre modèle économique (services par abonnement, freemium, détaillant...). En général, on considère que la durée de vie moyenne du client se situe entre 1 et 3 ans.
Pour résumer, afin de calculer la valeur à vie du client avec la fonctionnalité d'attributs utilisateur augmentés, vous devez :
Utiliser un attribut Rolling Average pour déterminer la valeur moyenne d'achat et la fréquence moyenne d'achat
Utiliser un attribut Calculus pour définir la Customer Value en multipliant la valeur moyenne d'achat et la fréquence moyenne d'achat (déterminée précédemment à l'étape 1)
Enfin, utilisez à nouveau un attribut Calculus pour estimer la Customer Lifetime Value en multipliant la Customer Value (comme calculée à l'étape 2) et la Customer Average Lifespan (déterminée par votre modèle économique).
Vous pouvez calculer la CLTV étape par étape ou vous pouvez également créer une formule qui combine toutes les dimensions.
Ex : Valeur moyenne d'achat (sur 1 an) = 50€ Fréquence moyenne d'achat (sur 1 an) = 5 commandes/an Customer Value = 250€ (50x5) Customer Average Lifespan = 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
Type de variable : numérique uniquement
Opérateurs pris en charge : ➕ ➖ ➗✖️
Vous devez taper le nom de la variable et ajouter l'opérateur. Lorsqu'un nom de variable est trouvé, la fonction d'autocomplétion vous suggérera le nom exact.
Ex : tapez « Lab » et la plateforme vous suggérera « Label ».
Copier
Description
Cette fonctionnalité vous permet de copier des 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 unique utilisateur.
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 conservées à vie (dans le respect du GDPR) et ne seront pas supprimées après 30 jours (généralement 30 jours mais 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 la dernière commande.
Cas d'utilisation populaires
Date du dernier checkout
Catégories de produits consultées
Exemple
Vous recherchez un voyage pour vos prochaines vacances. Vous visitez de nombreux sites web, blogs, sites d'agences de voyage... Il faut 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 qui ont laissé beaucoup d'informations telles que dates de voyage, destinations... Ces données en ligne seront stockées 30 jours, cependant votre cycle de vente peut être long, plus de 30 jours. Afin de ne pas perdre ces informations précieuses, 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 de même 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 (si aucune conversion pour ces clients).
Comment ça marche
1. Nommez votre nouvel attribut
2. Spécifiez l'univers (page view, view, click, conversion) et la variable que vous souhaitez
Si une copie provient d'une variable chiffrée, l'attribut sera chiffré aussi
3. Définissez la plage de dates que vous voulez
Forever : aucune période définie, vous considérez toutes les dates
Relative : vous pouvez définir une durée en heures ou jours roulants
Absolute : les données sont agrégées à partir d'une date spécifique
4. Si nécessaire, définissez des conditions afin de copier l'agrégation uniquement si les conditions sont remplies
Boolean
Description
Le Boolean vous permet de créer des conditions True / False. Posez une question, définissez des conditions et la valeur sera définie sur True pour l'utilisateur si les conditions sont remplies, sinon elle sera définie sur False.
Cas d'utilisation populaires
L'utilisateur a-t-il vu la campagne '10% discount' ? True / False
L'utilisateur a-t-il ajouté un article au panier au cours des 2 derniers jours ? True / False
L'utilisateur a-t-il ouvert le dernier email envoyé ? True / False
Comment ça marche
1. Nommez votre nouvel attribut
2. Définissez les conditions que vous souhaitez utiliser.
Mis à jour
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