L’objectif de ce test était d’identifier pour chaque lecteur les 5articles les plus susceptibles de l’intéresser afin de pouvoir les lui pousser dans son application mobile ou web et dans ses communications marketing. L’algorithme de recommandation de Moonfish se base sur les données de navigation passées pour mêler des approches prédictives d’appétence et de lookalike au sein de la base des lecteurs de l’enseigne.
Deux populations ont été isolées pour pouvoir être comparées :
+ 50%
de clics dès la 1ère denewsletter
+ 6%
de temps de lecture dès la 1ère newsletter
1520
8 jours
Mensuelle
Nous disposons d’une API exposée et entièrement modulable afin que nous puissions connecter Moonfish à n’importe quel outil. Nous mettons également à votre disposition notre équipe de Data Engineer pour qu’ils puissent vous accompagner dans cette mise en place.
Depuis l’interface Moonfish, vous pouvez piloter l’intégralité de vos indicateurs et directement définir leur fréquence de mise à jour.
Moonfish a été conçu pour s’intégrer à 100% à vos process métier. En ce sens, l’interface mise à disposition est accessible depuis vos outils et n’a pas vocation a être utilisée au quotidien. Elle vous permet de pouvoir piloter l’ensemble de vos indicateurs et d’en créer rapidement un nouveau si besoin.
Moonfish permet aux équipes CRM de pouvoir créer les indicateurs qui leur convient en fonction de leurs besoins marketing à venir. Ce sont donc eux les premiers utilisateurs. Mais l’interface présente également des résultats aidant à la compréhension et à l’explicabilité des algorithmes qui ont calculés les indicateurs. Les équipes Data pourront donc y également y accéder pour en analyser les résultats.
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