Rotman School of Management

À l'aide de Sitecore xDB et de l'apprentissage-machine, révéler de précieuses données de consommation exploitables

Rotman School of Management

Apprentissage-machine contrôlé

En utilisant les données xDB de Sitecore et un apprentissage-machine contrôlé, Valtech a perfectionné des modèles pouvant anticiper avec précision un fort engagement et une conversion élevée, tout en parvenant à une fine compréhension des variables comportementales des visiteurs.

Les défis de Rotman

1. Déterminer la façon de valider l’actuelle stratégie de segmentation des visiteurs en ligne

2. Chercher à tester l’hypothèse selon laquelle le leadership et la recherche sont des facteurs influençant la candidature des étudiants

Notre approche

En utilisant la base de données analytique Sitecore xDB pour le nouveau site Web bonifié de Sitecore 8.1, de précieuses données comportementales et de consommation ont été recueillies en:

• Attribuant des valeurs relatives à l’engagement à douze micro conversions sur le site Web

• Attribuant à du contenu spécifique des profils segmentés de visiteurs

• Différenciant le comportement du segment identifié et les variables de consommation clés à l'aide de Sitecore Analytics

Résultats du projet

Le projet a permis de valider la stratégie de segmentation utilisée par Rotman et a pavé la voie vers un niveau supérieur qui intègre des paramètres de style de vie afin de stimuler l'inscription à des programmes à temps partiel. Le projet a aussi activé la stratégie de marketing, révélant des occasions précises permettant de provoquer des comportements fortement prévisibles menant à la conversion et à l'engagement.

Le modèle de données de Valtech a aidé Rotman à:

Prévoir le moment où les utilisateurs vont se convertir, avec une précision de :

88%

Augmenter la valeur par visite des personnalités types:

Personnalité "Finance" +224%

Personnalité "Créative" +55%