Conférencier
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Transcription
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| Jordan Hiller |
Aller. |
| Rob Réul |
la conférence JMP Discovery, où nous allons parler d'optimisation de portefeuille et de produits. |
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Cet écran est une préfiguration de tout notre discours d'aujourd'hui, et il résout ce problème concernant ce que ce consommateur pourrait chercher, en ligne, dans un grand magasin ou dans de nombreux autres endroits où les cartes-cadeaux sont vendues. |
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Amy Anderson, leurs consultantes en chef en analyse ; et moi-même, Rob Reul, le directeur général d'Isometric Solutions. |
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Amy va donc vous parler un peu de Blackhawk. |
| Amy Anderson |
J'ai donc découvert Blackhawk il y a un peu plus d'un an, et c'est un de mes collègues qui est actuellement responsable de toutes les cartes-cadeaux chez Subway qui a été attiré par Blackhawk pour les aider avec leur portefeuille de cartes. |
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La plupart des gens n’ont pas entendu parler de Blackhawk. Ils sont dans les coulisses, mais il s'agit en fait de la plus grande carte-cadeau privée au monde. |
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entreprise. Ils se positionnent comme une marque de paiement car ils proposent des cartes numériques de cadeaux, de téléphone, de débit et d'incitation, en ligne et via un réseau mondial de détaillants. |
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Si vous pensez à ce que Rob vient de vous montrer il y a quelques diapositives, c'est Target. Vous savez, vous êtes probablement allé à l'épicerie. |
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Vous voyez les cartes pour lesquelles vous avez des options qui, vous le savez, lorsque vous procédez à votre paiement. C'est l'objectif principal de leur activité ; c'est 97%. Ils ont également une présence en ligne grâce à laquelle ils commencent à se développer... |
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via giftcards.com et d’autres entités Web. Alors, quand Blackhawk est venu me voir, ils ont eu un défi. Alors quand tu penses aux cartes cadeaux |
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et tout ce centre commercial de cartes cadeaux qui était sur la première diapositive, il n'y a qu'un nombre limité de supports, |
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et considérez chaque piquet comme un bien locatif. Vous devez donc payer pour être sur cette voie. Ainsi, en tant qu’entreprise qui produit des cartes-cadeaux, elle doit comprendre quelles cartes auront du succès et mériteront de figurer sur cette liste. |
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Blackhawk avait toujours, |
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en quelque sorte, vous savez, ils ont deviné quelles cartes devraient être distribuées, et ce qui se passerait, c'est qu'ils attendraient 12 à 18 mois pour voir si les données financières arrivaient. |
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Et cela fait beaucoup de temps à perdre, alors ils sont venus nous voir et nous ont demandé : existe-t-il une meilleure approche pour déterminer quelles cartes nous devrions mettre sur ces pinces pour attirer le plus grand nombre de clients ? |
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Et c'est là que j'ai amené Rob et je vais lui transmettre la parole pour qu'il parle de la façon dont nous abordons cela. |
| Rob Réul |
Oui, et et... |
| Amy Anderson |
Avant d'y aller, je suis désolé, puis-je |
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parler de l'essai contre le test ? |
| Rob Réul |
Eh bien, vous feriez mieux, parce que c'est sur cela que votre construction était basée. |
| Amy Anderson |
Quoi qu'il en soit, une des choses dont Rob et moi avons parlé, et nous rions et beaucoup de nos collègues marketing rient aussi. |
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Blackhawk est célèbre pour faire ce que nous appelons des essais. Donc un essai est très différent d'un test, et quand on y pense, c'est... |
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vous savez, ils ont publié quelque chose et ils ont vu si ça fonctionnait. Et nous essayons de... nous essayons... nous travaillons avec eux pour aborder les choses avec davantage de tests à l'esprit, donc en regardant, vous savez, |
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les compromis. Et avec ce test que nous avons conçu pour eux, c'est vraiment une question de choix, car lorsque vous essayez quelque chose et que vous attendez 18 mois, il est trop tard pour découvrir que c'est un échec. |
| Rob Réul |
En effet. Et donc, quand Amy a parlé des devinettes des Blackhawks, ils sont en fait devenus assez doués pour deviner, n'est-ce pas, mais la taille de leur marché et le nombre de cartes |
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est devenu assez grand et vous allez bientôt le constater. Donc, pour faire un test ou une expérience, nous avons préparé ce qui suit. |
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Donc ils avaient... Je pense qu'ils avaient 113 cartes qui se disputaient ces piquets et le défi, bien sûr, était de concevoir l'essai. |
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ou l'expérience qui nous permettrait de faire cela. Et ceci est un aperçu de ce que cela est finalement devenu. Je vais expliquer comment nous sommes arrivés... nous y sommes arrivés |
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dans une seconde, mais vous allez voir quelques éléments clés ici, quelque chose dont nous allons parler comme une conception de tournoi d'une expérience conçue. |
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Les attributions iraient d'abord au Dr Chris Nachtsheim, puis travailleraient en étroite collaboration avec le Dr Brad Jones sur, essentiellement, d'abord le concept et comment le faire ensuite. |
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Et puis c'est devenu les expériences Max Diff, qui maintenant, bien sûr, sont une... est une plate-forme cruciale pour moi dans JMP que j'utilise tout le temps. |
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Et nous l'avons vraiment mis à l'épreuve ici en faisant, dans cette étude spécifique, cinq études Max Diff différentes qui... quatre qui se sont nourries mutuellement et une pour obtenir la finale, et nous vous accompagnerons |
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à travers comment nous y sommes arrivés. Parlons d’abord un peu des cartes. Vous avez donc vu ce mur, environ 113, plus les cartes des concurrents. C'était Target. |
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Lorsque nous avons examiné le scénario Blackhawk, nous ne pouvions pas concevoir un modèle expérimental susceptible d'être mis en œuvre par les consommateurs. |
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et attendez-vous à ce qu’ils terminent cela dans un délai raisonnable. Et j'entends par là neuf minutes... neuf à 12 minutes. |
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J'avais encore beaucoup travaillé avec le Dr Nachtsheim sur la modélisation des expériences de fatigue et de choix et |
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après environ 12 minutes, les gens commencent simplement à répondre aux questions et vous avez des incohérences internes, des gens répondent tous au même endroit ou des gens ne terminent pas l'enquête. |
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Et bien sûr, nous ne voulions pas du tout cela, nous avons donc dû le réduire à l'ensemble qui était le plus matériel et ce premier effort a abouti à |
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36 cartes. Donc il y en a, il y en a plus, et il y a le reste, n'est-ce pas. C’était donc en quelque sorte notre jeu de 36 cartes finales. |
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Maintenant, la manière conventionnelle dont la plupart des chercheurs, sans analyses d'enquête approfondies comme celles d'Amy et moi-même, résoudrait un tel problème, ressemblerait à ceci, et c'est en fait quelque chose dont j'ai déjà parlé. |
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lors d'une conférence JMP. Mais vous voyez la question de notation classique, où chacune des lignes est l'une des choses que nous évaluons et, dans ce cas, elle ferait 36 lignes de haut, n'est-ce pas. |
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Et vous savez quelle est la probabilité que vous achetiez, ou quelle carte est votre carte préférée, et après un certain temps, vous pouvez voir, vous pouvez imaginer à quel point les données que vous collecteriez seraient inutiles. Tu obtiendrais |
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une très mauvaise séparation dans l'être... en termes de capacité à l'analyser, et donc les notes étaient certainement hors du commun. |
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La prochaine approche que l'on voit généralement dans notre domaine est quelqu'un... eh bien, classons-les, car maintenant ils doivent penser à eux non pas de manière indépendante mais de manière interdépendante. |
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Et c'est une meilleure solution, mais si vous avez une longue liste comme la nôtre, vous vous retrouvez face à un ensemble de défis complètement exacerbés pour les répondants, entraînant une charge cognitive cumulative massive. |
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Et c'est fondamentalement intenable. Et bien sûr, nous avons le correctif, c'est donc la préparation de la méthode, c'est celle de Loviere. |
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Meilleure et pire mise à l'échelle. Et Max Diff est la façon dont nous le connaissons, et cela nous donne une statistique magique, connue sous le nom d'utilité. Combien vaut une carte |
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sur une autre carte, non ? Et c’est donc ce que nous recherchons en fin de compte. Voici donc notre expérience. C'est ce pour quoi nous avons été créés, et je vais juste casser le JMP... |
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la discussion là-bas. je vais entrer dans mon |
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JMP Designer et montrez l'expérience que nous avons réellement réalisée, et elle est ici. |
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Je peux l'obtenir. |
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Et nous réaliserons ce design. |
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Quelques points que je souhaite souligner à propos de ce design... (si cela me vient à l'esprit. Attends une seconde.) |
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Tu le vois, Amy ? |
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Très bien, bien. |
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Donc, encore une fois, nous avions 36 cartes, donc pour diviser cela en morceaux gérables, |
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nous avons fini par utiliser des blocs de neuf... ou cinq avec neuf regroupements différents, ce qui nous a ensuite fait proposer 18 choix dans une expérience différente, et nous avons dû |
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un design qui ressemblait à ceci. |
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Et puis nous l’avons programmé, et nous avons une matrice d’incidents qui est en fait une belle chose. |
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Donc, dans notre monde, il est vraiment important de vous assurer de comparer chaque carte avec toutes les autres cartes. |
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Et ne faites pas d'hypothèses selon lesquelles une carte battrait une autre carte, car elle battrait des cartes que l'une des autres cartes a battues ou n'a pas battues, n'est-ce pas. |
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Et ce que nous avons avec cette conception de blocs équilibrés et incomplets est une belle expérience efficace, où chaque carte a été testée contre toutes les autres cartes exactement deux fois. |
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Nous programmons donc cette expérience, et je veux vous montrer maintenant à quoi cela ressemble une fois programmée, et c'est aussi une belle chose. |
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je vais y retourner |
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mon expérience ici. |
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Nous avons donc pris le |
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expérience conçue, nous l'avons intégrée dans une interface, et au milieu de l'enquête, environ quatre minutes plus tard, tous les répondants étaient |
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demandé... où est-il passé ? Attends une seconde. Désolé pour ça. |
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Essayez à nouveau. Désolé pour ça. |
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Ils ont été initiés à l'expérience |
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et puis nous leur avons montré |
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les groupements randomisés ou ensembles de choix, où il leur a été demandé d'évaluer chaque carte. Donc si j'aime le plus celui-ci |
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et c'est celui-là que j'aime le moins. |
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Et nous leur avons fait faire ça plusieurs fois, |
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sur la base de cette conception, en fait 18 fois, pour être exact. |
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Et à chaque fois, nous les avons incités en cours de route à les garder dans le jeu, pour ainsi dire, et une fois que nous avons |
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avons réussi à faire passer les gens à travers les 18 ans, |
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nous avions un ensemble. Nous avons donc divisé l'expérience en neuf différents... |
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quatre groupes différents de neuf chacun et nous avions un ensemble global de répondants, puis nous avons pris les gagnants avec les meilleurs scores d'utilité et les avons mis dans une manche finale. Mais nous avons récidivé et nous les avons donc qualifiés pour la finale. |
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Et... |
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laisse-moi revenir ici. |
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C'est un peu compliqué, je m'en excuse. |
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Il y a eu l'expérience. |
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Et puis nous l'avons analysé sur la base du travail de Danny McFadden et de la plateforme analytique de JMP, n'est-ce pas. |
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Encore une fois, la clé ici, c'est qu'il commente au bas de son texte la préoccupation fondamentale |
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comprendre le comportement de choix humain et le faire dans un environnement où vous n'avez pas d'influences confusionnelles que vous ne pouvez pas interpréter parce que vous ne savez pas de quoi a été discuté ou par quoi un répondant a été influencé. |
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Il s’agit donc d’un aperçu des services publics marginaux, n’est-ce pas. C’est donc la première partie de ce qui est ressorti de l’expérience une fois que nous l’avons analysée. Je ne vous montre pas toutes les cartes exactes, mais vous voyez l'idée, positive et |
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négatifs, ceux qui n’étaient pas statistiquement significatifs au milieu. Nous avions donc un large éventail de 36 cartes. |
| Amy Anderson |
Puis-je mentionner quelque chose ici, Rob, qui était super important ? Donc, comme Rob l'a mentionné plus tôt, de nombreux chercheurs se demandent simplement : aimez-vous cela ? et classez-le de un à cinq, et c'est ainsi que Blackhawk a abordé toutes ses recherches. Alors quand nous avons montré ça à |
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nos responsables du marketing produit ont été choqués et n'ont pas compris. Ils se demandent, attends une seconde, pourquoi papa est-il heureux là-bas en rouge, parce que, je veux dire, il avait une deux premières places. |
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Eh bien, la différence est que si vous leur demandez, est-ce que vous aimez ça, sans leur laisser le choix, ils aimeront peut-être ça, mais et s'il y avait quelque chose de mieux ? Et donc c'était juste |
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Cela change la donne pour eux, car ils n'ont jamais examiné leur portefeuille de cartes de cette façon ni abordé la recherche de cette façon. |
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Alors continue, Rob. Donc je voulais juste clarifier cela, parce que c'était le cas, je veux dire pour eux, ils... ils n'ont jamais pensé au choix. C'est comme, |
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eh bien, il est évident que vous en avez besoin avec tous ces choix disponibles. |
| Rob Réul |
Et ils ont aussi un mur ; il y a énormément de choix, n'est-ce pas. Ouais. |
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Nous avions donc ces données, mais Amy avait raison de me rappeler que ce n'était qu'une partie de l'équation ici, et j'aimerais qu'elle parle à nouveau. |
| Amy Anderson |
Oui, ouais merci, Rob. Donc, comme je pense l'avoir mentionné plus tôt, Blackhawk est très axé sur les finances, comme la plupart des entreprises, je veux dire, vous devez vous assurer que vous gagnez de l'argent. |
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Cependant, vous savez, gagner de l’argent est le résultat, vous savez, c’est après coup. C’est pourquoi nous devions examiner cette recherche. Et donc l'indice d'affinité, qui est génial, comprenez-vous, ça vous plaît ? Mais il faut aussi comprendre |
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ok, c'est super, j'aime mieux ça que ça, mais |
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tu vas l'acheter ? Et si vous comptez l'acheter, combien allez-vous charger. |
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Et donc, en intégrant cela dans la recherche, cela les aide à combler le fossé entre ce que les consommateurs leur disent et ce qu'ils vont faire. |
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Et au fil du temps, cela nous aide à développer une carte de pointage pour le client, afin qu'il puisse obtenir les commentaires des consommateurs dès le début et éventuellement estimer |
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qu'arrivera-t-il à leurs finances s'ils agissent sur la base de ces informations, et c'est pourquoi il est si important d'avoir ces trois mesures dans le cadre de l'étude. |
| Rob Réul |
Ainsi, en les combinant, nous avons pu créer un modèle prédictif de leur volume d’affaires pour l’avenir. |
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Et ce qu'Amy a pu mettre en place pour eux, c'est un moyen de revenir en arrière et de regarder la situation, en disant essentiellement, si vous... |
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si vous avancez ces cartes sur le marché, elles cherchent à générer ce type de revenus dans six ou 12 mois. |
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Et l'écran suivant montre comment nous avons fini par pouvoir présenter cela au client. Et donc nous avons pris le |
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les scores d'affinité, et si vous pouvez voir ici chaque carte qui a été classée en fonction de son utilité, nous avons alors la probabilité qu'elle soit achetée. |
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Et nous avons la valeur de charge, c'est vrai, parce que nous avons demandé à tout le monde, d'accord, c'était votre préféré, |
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combien voudriez-vous... quelle serait la probabilité que vous achetiez la carte et combien y consacreriez-vous ? Et puis nous pourrions créer cette valeur ajustée dont elle a parlé. |
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Et puis nous avons pu classer toutes les cartes les unes par rapport aux autres, le long de cet axe, ce qui correspondait essentiellement à l'utilité par rapport à la probabilité de charge. Et nous pourrions, nous pourrions créer une certaine séparation et nous pouvons trouver pour eux |
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les meilleures cartes et, dans ce cas, cette carte Visa était clairement la grande gagnante. |
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Et nous avons finalement pu comprendre pourquoi et nous en parlerons dans une seconde. Cela a à voir avec le large attrait et le nombre de marques sur lesquelles la carte peut être utilisée, n'est-ce pas. |
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Mais c’est ainsi que nous avons pu créer cette séparation. C’était donc le premier travail principal que nous avons pu réaliser. Je vais maintenant passer au niveau d'analyse suivant et Amy va vous parler un peu de l'anatomie de la carte-cadeau. |
| Amy Anderson |
Donc, nous avons juste regardé l'optimisation du portefeuille, nous avons donc eu le classement des cartes qui vont avoir plus ou moins de succès. |
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Et... mais la deuxième partie est qu'il y a certaines de ces cartes qui se trouvent peut-être au milieu, qu'ils n'ont pas besoin de jeter, mais ils doivent réfléchir à la manière dont ils peuvent les optimiser. Maintenant |
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Quand vous pensez aux cartes-cadeaux, je veux dire, jusqu'à ce que nous arrivions à ce sujet, je ne pensais pas vraiment à tous les composants d'une carte-cadeau. |
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Et avec ce portefeuille spécifique, qu’ils appellent leurs cartes heureuses, il y a beaucoup de choses sur la carte qui déterminent les préférences. |
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Vous savez, cela pourrait être le chargement de la carte, alors combien pourriez-vous acheter la carte-cadeau et le cadeau pour quelqu'un ? Cela pourrait être la condition. Alors, que dois-je faire pour utiliser les cartes. |
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Personnalisation. Êtes-vous capable de le personnaliser comme pour maman ou ma fille, etc. Nous avons les marques sur la carte, puis nous avons le thème de la carte ou l'occasion. |
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Et donc comprendre lesquels de ces éléments sont importants pour déterminer les préférences était l'étape suivante, en termes de comprendre comment... sur quoi se concentrer pour optimiser les cartes. |
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Donc, nous avions un nombre pratiquement illimité de thèmes, de dénominations et d'options de personnalisation. |
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Et la façon dont Blackhawk faisait généralement ce qu'ils appellent leur curation de cartes, qui proposait ces cartes, c'est qu'ils s'asseyaient dans une pièce... dans une salle de conférence, avant le COVID, |
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et parcourez littéralement tous les états financiers passés et dites hmm, je pense que cette carte a bien fonctionné parce qu'elle avait cette marque. |
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Oh, je voudrais peut-être prendre cette marque parce que nous ne l'avons pas mise sur une carte. Et c'était très, très, |
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vous savez, ils ont une excellente expérience en affaires, mais quelque peu subjectif en termes d'approche pour déterminer comment créer ces cartes. |
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Cette étude nous a donc permis de comprendre ce qui motivait cette préférence (et je ne vais pas donner le prix pour le moment, car je veux que Rob l'examine) |
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mais il a développé un outil assez étonnant pour le client. |
| Rob Réul |
Cela a fonctionné, c'est vrai. |
| Amy Anderson |
Cela fonctionne vraiment bien. |
| Rob Réul |
la plateforme de choix. Et |
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ce que nous recherchons ici, c'est une expérience de choix discret, où nous pouvons réellement servir et échanger les éléments que nous savons essentiels, sur la base de l'anatomie que vous venez de voir. |
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Et cela a pris forme dans l’expérience présentée sur le côté droit. |
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Il s'agit d'une image en direct de l'écran. Évidemment, les allers-retours entre JMP dans l'explorateur et la platine ne sont pas optimaux pour vous en tant que spectateur, donc |
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Je vais juste en parler ici. Nous avions donc quatre thèmes ou attributs principaux, en quelque sorte, et au sein des attributs, nous avions plusieurs niveaux différents. Les principales questions testées, basées sur l'anatomie, étaient : quel est le thème qui pousse les gens à acheter la carte ? |
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À qui offrent-ils le cadeau, car cela s’avère être un facteur important. Les sponsors ou marques présents sur la carte, et les conditions d'utilisation. Il y a donc parfois une date d’expiration, parfois il faut enregistrer la carte en ligne. |
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Droite. |
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Parfois, vous ne pouvez échanger une carte qu'en ligne, donc l'idée était essentiellement de déterminer laquelle de ces cartes était la plus acceptable, n'est-ce pas, en quelque sorte comme coût d'entrée. |
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Et il s'avère que, comme Amy le faisait allusion, nous avons obtenu un modèle très solide, mais, d'une part... l'une des variables s'est en quelque sorte brouillée. Mais vous pouvez clairement voir... et Amy allait... |
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J'allais lui donner un coup de main et vous dire que 57 % des préférences en matière de cartes sont toutes basées sur les marques figurant sur la carte. |
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Nous savions que les marques sont importantes, mais nous ne savions pas que c'était si important, n'est-ce pas, mais les autres facteurs sont également importants. Et vous pouvez voir le profileur à droite, |
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où cette première variable disparaît et ce n'est pas statistiquement significatif, mais il est clair que nous avons eu une belle séparation entre les différents attributs sur ce... dans l'étude. Et c'étaient tous des attributs nominaux, qui |
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cela rend les choses encore plus intéressantes, n'est-ce pas, car vous devez être prudent lorsque vous vous déplacez entre les deux. C’était donc en quelque sorte le principal… le principal résultat là-bas. |
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Et nous avons eu un... nous avons eu une énigme, n'est-ce pas, parce que d'accord, ils avaient 253 marques sur une carte. |
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Maintenant, avec la première étude que nous avons montrée, nous avions 36 cartes et nous avons utilisé cinq expériences Max Diff pour comprendre cela, car nous pouvions amener les humains à traiter cela lorsqu'on leur posait des questions à ce sujet. |
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Ici, nous avons eu une expérience de choix discret. Je pense qu'il y avait 12 écrans, chaque écran avait trois choix, donc ce n'était pas une expérience triviale à laquelle réfléchir un individu. Mais comment résoudre |
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le nombre de marques et comment fonctionnent les marques ? Et c'est ainsi qu'est née toute cette notion d'exercice conçu, qui n'était pas une expérience conçue, mais bien mieux... beaucoup plus délibérée qu'un simple essai. Donc, ce que nous avons fini par créer, c'est cette notion de concepteur de cartes de rêve. |
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Et après avoir soumis les gens à l'expérience des choix discrets et limité leurs choix à ceux montrés, |
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nous leur avons demandé de choisir et de créer leur propre carte pour voir ce qu'ils aimeraient. Et les mêmes composants prennent vie, sur la base de cette anatomie. |
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Cela nous a donc amené dans une toute autre direction. Encore une fois, la question que nous cherchons à résoudre est la suivante : quelles marques devraient-elles proposer sur leurs cartes ? |
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Et il s’avère que la quantité de calcul nécessaire pour résoudre le sentiment de cette étude menée auprès de 2 000 personnes interrogées a pris environ trois jours. |
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C'était une quantité énorme de combinaisons lorsqu'ils pouvaient choisir entre l'une des 253 marques, une seule ou jusqu'à neuf. |
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En plus de savoir à qui la carte devait être remise, s'ils voulaient une dénomination et quelle serait la taille de cette dénomination. Vous pouvez imaginer, c’était énorme, n’est-ce pas. |
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Mais ce qu'il a pu produire, c'est ce genre de résultat incroyable dont je vais laisser Amy parler. |
| Amy Anderson |
Nous avons donc pris ces informations, ainsi que les résultats de l'autre étude, et les avons intégrées dans ce que nous appelons un outil d'optimisation de cartes. |
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Ainsi, lorsque le client concevrait de nouvelles cartes avec cet outil, il pourrait faire référence et dire, d'accord, est-il logique d'avoir des marques appartenant à plusieurs catégories de marques ? |
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Et ce que nous avons découvert avec ces résultats, c'est que les consommateurs ne veulent pas une tonne de variété, car s'ils veulent de la variété, ils obtiennent une carte Visa, et pourtant, ils veulent plus qu'une simple carte de marque. C'était donc quelque chose entre les deux. |
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Généralement, lorsque nous avions une marque, le consommateur, lorsqu'il faisait cet exercice, restait dans la catégorie de la marque. Donc, si la marque qu'ils ont choisie en premier était une marque de vente au détail, |
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ils avaient fini de concevoir leur carte principalement... principalement avec le commerce de détail. Il en a été de même pour QSR, il en a été de même pour le numérique, les grandes surfaces, etc. |
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Nous avons eu quelques cas où ils pouvaient croiser des marques et il s'agissait de cas où il s'agissait de vente au détail, puis peut-être de restaurant. |
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Pensez à une expérience dans un centre commercial, et c'était donc une expérience où c'était un peu différent. Mais nous avons ici des marques que nous appellerions... |
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et cela a très bien résonné auprès de l'équipe de conservation... Je les appelle des marques datables ou des marques non datables. Et les marques datables sont celles qui regroupent de nombreuses marques associées. |
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Et cela augure vraiment bien pour la création de ces cartes multimarques. Mais il y a aussi des marques qui ne sont pas datables, comme 24 heures sur 24 et Alamo, Albertsons. C'est comme s'ils... étaient seuls. |
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Et donc ce qui se passe, c'est que lorsque ces marques viennent chez Blackhawk et qu'elles veulent jouer, elles veulent être sur ces cartes parce que cela représente des revenus pour elles, |
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c'est un outil, non seulement pour concevoir les cartes, mais pour les aider dans les négociations pour dire, regardez, |
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si vous voulez jouer, vous devez payer, car vos marques ne s'accordent vraiment avec personne. Et tu sais quoi? Nos consommateurs |
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préférez d'autres marques. Et donc avoir cet effet de levier a été tout simplement incroyable pour eux d'avoir des idées afin de concevoir des cartes, puis aussi de négocier ces marques, en termes de, vous savez, faire des affaires avec Blackhawk. |
| Rob Réul |
Exactement exactement. |
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Il y a donc un élément supplémentaire à cela et cela a à voir avec |
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carte |
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construction. Et nous parlons d'abord de quelles cartes sont gardiennes et lesquelles ne le sont pas. |
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L'une des choses que j'aurais dû mentionner plus tôt, c'est lorsque nous avons organisé ces tours préliminaires, ces quatre tours, |
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nous avons organisé ces tours en fonction des revenus des cartes de l'année précédente. Et bien sûr, les revenus sont le résultat de l’attractivité des marques où les cartes peuvent être utilisées. |
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Et donc, quand vous avez commencé à réfléchir aux combinaisons réelles de marques sur les cartes, Amy vous montrait les probabilités conditionnelles, |
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nous essayons maintenant d’aller plus loin. Et vous voyez les 50 meilleures marques répertoriées à l'extrême droite, et nous essayons de créer |
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des segments de consommateurs ciblables qui seraient susceptibles d'acheter des marques regroupées sur la même carte. C'est donc la prochaine étape du travail analytique que nous effectuons pour essayer de comprendre, d'accord, |
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existe-t-il une cible suffisamment grande pour que nous puissions atteindre le sexe, l'âge, un autre type de chose psychographique, n'est-ce pas, qui nous permettrait d'affiner la carte du tueur en y mettant le bon thème avec les bonnes marques. |
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Voilà donc en quelque sorte l’état de la recherche. Ensemble, nous venons de décrire près d’un an et demi de recherches solides sur Blackhawk. |
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Et je vous dirais que 90 % de tout le gros du travail a été réalisé avec et grâce à la puissance de JMP. Voilà donc notre discours. |
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Nous serons heureux de répondre à toutes vos questions en direct. Je crois que cela sera diffusé le 6 octobre. Et Brad Jones, qui était la ressource technique pour la conception du tournoi |
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et d'analyse, m'accompagnera pour cela. Alors pour l’instant, merci de votre intérêt et nous vous souhaitons une bonne conférence. Merci. Bye Bye. |
