Il s’adresse à des marketeurs et permet de comprendre le client et de déceler automatiquement des opportunités grâce au machine Learning.

La fonction « opportunity mining » permet au Qubit ML de hiérarchiser de manière prédictive les groupes de clients selon les opportunités de revenu. Les “expériences programmatiques” à fort impact sont désormais facilement déployées au sein d’un workflow de collaboration unique entre département stratégique et technique, apportant une amélioration du revenu par visiteur jusqu’à 24 fois plus élevée que les initiatives d’optimisation traditionnelles.

 « Pour que les entreprises réussissent, elles doivent placer leurs clients au centre de leur stratégie », déclare Graham Cooke, CEO et fondateur de Qubit. « Nous constatons un changement continu dans la manière qu’ont les consommateurs d’interagir avec les marques. Il est donc impératif de disposer d’une compréhension plus complète du client, et d’avoir une plateforme technologique robuste et agile garantissant une expérience client optimale. »

 

D’autre part, Qubit a également optimisé le déploiement des « expériences programmatiques » à haute valeur ajoutée. Basées sur une analyse A/B testing de plus de 2 000 expériences lancées chez de nombreux e-commerçants, ces expériences contextuelles (reprise après abandon, messages de preuve sociale, recommandations de produit) apportent une amélioration du revenu par visiteur, jusqu’à 24x plus élevée que les initiatives d’optimisation traditionnelles. A cette fin, Qubit a également relevé un défi majeur de collaboration auquel font face les entreprises. Grâce à un nouveau workflow de conception d’expériences, les marketeurs peuvent définir et contrôler les règles pour de nombreuses expériences digitales avancées avant de faire appel aux développeurs afin de faciliter leur personnalisation et fonctionnement. Ceci permet de réduire la friction entre les différents services et crée un équilibre entre facilité d’utilisation et puissance, ce qui au final augmente la rapidité des déploiements des expériences.

Emmanuel Mayega
A propos de l'auteur

Directeur de la rédaction et de la publication du magazine Assurance & Banque 2.0 et de ce site, Emmanuel a une connaissance accrue de l’intégration des technologies dans l’assurance, la banque et la santé. Ancien rédacteur en chef de ce magazine, il a pendant plus d'une décennie été rédacteur en chef adjoint d’Assurance & Informatique Magazine. ll est un observateur affûté du secteur. Critique, il se définit comme esprit indépendant et provocateur, s’il le faut.

Site web : http://www.assurbanque20.fr

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