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CRM analytique

juin 14, 2021

V-insight est idéal pour analyser le comportement des usagers et vous permet de combiner toutes sortes de données : données de la base usagers, du système de prêt, du site Internet (Iguana), etc. Cela donne à V-insight un aperçu des publics et ses comportements. De plus, vous avez la possibilité d’approfondir l’analyse jusqu’au niveau le plus fin : cela signifie que vous obtenez non seulement un aperçu des tendances, mais également des usagers concernés. De cette façon, V-insight combine (1) des analyses rapides et dynamiques avec (2) une exportation directe vers Excel (par exemple pour le publipostage, le marketing direct). Le résultat final de tout cela est qu'il vous permet d'effectuer toutes sortes d'analyses de segmentation et d’usage.

Exemples de questions

De cette façon, V-insight apporte une réponse à des questions telles que :

  • combien / quels usagers empruntent des DVDs ?
  • combien /quels usagers qui empruntent des DVDs sont des « gros utilisateurs » ?
  • combien / quels usagers empruntent à la localisation A, mais sont enregistrés à la localisation B ?
  • combien / quels usagers empruntent du matériel à quelles sections ?

etc.

Tout cela peut être combiné avec des données usager telles que le sexe, l'âge, le lieu de résidence, le quartier, le code postal, la catégorie (de l'emprunteur), etc.

Abandons potentiels

Une application très utile de V-insight est l'analyse qui donne un aperçu des « abandons » potentiels : les usagers qui peuvent mettre fin à leur adhésion. En quelques clics de souris, vous pouvez traquer ces abandons potentiels.

V-insight vous permet d'analyser le comportement des usagers et l'utilisation des services de la bibliothèque. Cela vous donne un aperçu de l'utilisation de vos collections et de votre site Web, afin que vous puissiez surveiller vos services et les ajuster si nécessaire. V-insight est utilisé pour surveiller diverses parties du système, telles que les données usager, les données de prêt, l'utilisation du site Web, etc. Le lancement d’un nouveau type d’abonnement peut désormais être enregistré sur la base des données d'utilisation qui ont été analysées avec V- insight, et le succès de ce nouveau type d’anbonnement peut y être suivi en permanence (analyse des résultats de la campagne).

D'une manière générale, avec V-insight, vous pouvez obtenir un aperçu des données sur les usagers, le comportement des emprunteurs en matière de prêt, les prêts et les renouvellements, l'utilisation du site Web (Iguana) et autres - et des combinaisons de ces données. Nous donnons ci-dessous quelques exemples des types de données que vous pouvez analyser avec V-insight, mais en plus des exemples répertoriés, il existe un nombre presque infini de types d'analyses qui peuvent être effectuées. (Nous avons une segmentation évidente des usagers à travers des analyses telles que « combien avons-nous d’usagers qui ont emprunté plus de 100 documents en 2020 ? », « combien avons-nous d’usagers masculins qui n'habitent pas à Paris ? », « quels usagers empruntent des DVDs ? », etc. non inclus dans la liste d'exemples suivants.)

A quoi pourrait ressembler une requête ?

Si vous combinez (pour les 14, 15, 16, 17 et 18 ans) l'âge avec et le dernier mois au cours duquel ils ont emprunté des documents, le graphique montre donc les usagers « actifs » (ceux qui ont emprunté au cours des derniers mois), mais aussi les usagers potentiellement décrocheurs (ceux dont la date du dernier prêt est antérieure à quatre mois par exemple. Sur la base de ces données, la bibliothèque peut effectuer des activités de marketing vers ces décrocheurs potentiels. Ceci est possible car vous pouvez effectuer une « sélection » dans laquelle vous pouvez mettre les usagers concernés dans une liste : vous avez ainsi non seulement accès aux chiffres, mais également aux usagers concernés.

Gros utilisateurs

Une analyse traditionnelle des opérations de prêt est la suivante : combien de prêts sont consentis par type de document et par catégorie d'emprunteur (par exemple, combien de DVD sont prêtés aux adultes) ? Une telle statistique montre, par exemple, que 7 000 DVDs ont été prêtés à des adultes. Pour une analyse plus approfondie, cependant, il peut être utile de savoir combien d’usagers ont été impliqués (en théorie, cela pourrait être 1 usager qui a emprunté 7 000 DVDs, ou 7 000 usagers qui ont emprunté 1 DVD chacun). V-insight propose également le cube « Comportement d'emprunt », avec lequel vous pouvez avoir un aperçu de ce type de données.

Ce tableau montre combien d‘usagers ont emprunté 1 CD (dans cet exemple 855), combien ont emprunté 2 CDs (483), combien 3 (296), etc. Vous pouvez également voir ici qu'il y a 97 usagers qui ont empruntés 11- 15 CDs, qu'il y a 1 usager qui a emprunté entre 201 et 300 CDs, etc. Vous pouvez ainsi faire des analyses très précises qui peuvent vous offrir des informations complètement nouvelles sur vos usagers. (De plus, ici aussi, vous pouvez pousser l’analyse jusqu’au niveau le plus précis pour savoir quels usagers sont concernés.)

Des analyses comparables sont, par exemple, combien d’usagers membres de la localisation A empruntent également dans d'autres localisations et combien de documents y empruntent-ils ?

En résumé : La possibilité d'effectuer des analyses très spécifiques vous permet d'obtenir de nombreuses informations pour développer des services personnalisés (par exemple de nouveaux types d'abonnement) et de suivre le succès de ces services après leur introduction.

MOSAIC

Enfin, V-insight prend en charge MOSAIC. Ce système est fourni par la société Experian. Selon eux : « la segmentation Mosaic couvre plus de 26 millions de ménages en France et apporte un éclairage précis sur leurs habitudes et comportements d’achat. Cette classification agrège de nombreux critères socio-démographiques permettant de mieux cerner les modes de vie des consommateurs et leurs comportements d’achat. » (de https://www.experianplc.com/media/news/2017/temelio-et-experian-marketing-services-s-associent-pour-d%C3%A9ployer-la-segmentation-mosaic-dans-l-%C3%A9cosyst%C3%A8me-digital/). Un exemple simple : avec MOSAIC, tous les ménages sont divisés en catégories révélant des données sur l'éducation, le revenu, etc. et les relie à des données géographiques (exemple : « beaucoup d'étudiants et de ménages à revenu relativement faible vivent dans le quartier Nord »). Supposons maintenant que vous vouliez commercialiser le dernier modèle de Ferrari ; alors bien sûr, cela n'a aucun sens d'envoyer une brochure (exemple aléatoire) à des personnes qui ne peuvent pas se permettre d’acquérir une voiture aussi chère. MOSAIC offre alors un aperçu de l'endroit où habitent un nombre relativement important d'acheteurs potentiels (dans notre exemple : nous n'avons pas à envoyer la brochure dans le quartier Nord et donc économisons beaucoup sur les coûts).

Ci-dessous, nous incluons quelques exemples des usagers classés selon le système MOSAIC.

Usagers par code Mosaic sous forme de camembert.


Usagers par code Mosaic sous forme d’histogramme.

Les segments (tels que E16) font référence aux groupes et types MOSAIC. « E », par exemple, groupe MOASIC dénommé « Frange famille », qui est décrit comme « Familles traditionnelles d'âge moyen vivant sur de grandes parcelles périurbaines, avec des revenus confortables et de longs trajets quotidiens ». « E16 », par exemple, est une sous-catégorie de E16 elle est appelée en anglais « Hardware & Acreage », qui est décrit comme « Commerçants, familles d'âge moyen possédant des superficies de terres avec de grandes propriétés en périphérie ». En Français, « E16 » est appelé « Employés tranquilles au village ».

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  • Libraries
Produit
  • Library and Information Systems
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