Hachette Livre a toujours eu pour mission, depuis sa création en 1826, de publier, de vendre et de distribuer des livres innovants, de qualité et qui répondent à la soif de savoir, de connaissances, de culture et de divertissement de ses lecteurs. Les plus de 200 maisons du Groupe publient des ouvrages dans tous les segments éditoriaux : littérature générale, éducation, jeunesse, bande dessinée, mangas, parascolaire, pratique, tourisme ou encore art de vivre.
Fort de cette offre inégalée en France, le Groupe et plus particulièrement l'équipe digitale a demandé à Gleeph de les aider à proposer à leurs abonnés des recommandations pertinentes de lecture. Cette innovation, qui vient enrichir leur stratégie CRM, a pour objectif de développer le plaisir de la lecture au sein de la communauté.

Guillaume PECH-BOURG, Group Chief CRM & Digital Marketing Officer, Member of the Executive Committee, Hachette Livre

1. Le test gratuit

Afin de valider la pertinence des données Hachette Livre et celle de l'algorithme Gleeph, un premier test a été conduit sur une campagne e-mail.

Le Groupe recueille des intérêts EANs via des questionnaires ou via les clics sur les titres suggérés dans leurs newsletters.

Ces données anonymisées ont été envoyées à l'équipe Gleeph, qui les a traitées avec l'algorithme Fahrenheit. Un fichier incluant les eans des recommandations calculées a ensuite été renvoyé à l'équipe digitale d'Hachette Livre, qui l'a intégré dans leur logiciel de gestion de campagnes (ADOBE CAMPAIGN).

Les recommandations ont été insérées dans une newsletter et envoyées à un échantillon aléatoire d'abonnés. Une analyse a ensuite été conduite pour comparer le comportement de cet échantillon vs le reste des abonnés.

Ce premier test ayant montré une augmentation significative du taux de clic, Hachette Livre a décidé de mobiliser Gleeph pour mettre en place une solution automatisée de génération de recommandations de lecture interfacée avec leur système de gestion des campagnes (ADOBE).

2. Le POC (Proof of Concept)

Le périmètre de ce POC (Proof Of Concept) portait sur la génération de recommandations pour trois marques éditoriales, Hachette.fr, Livre de Poche et Glénat, sur une période de six mois. De plus, un second segment d'abonnés a été ajouté à la cible : les abonnés qui ont seulement déclaré un ou plusieurs thèmes de lectures préférés.

L'objectif en était de mesurer l'augmentation des taux de clics, mais aussi d'apprécier la qualité du service et la réplicabilité sur d'autres marques.

Notre équipe a développé deux APIs pour Hachette Livre : une API de gestion de catalogues et une APIs de recommandations.

Le besoin de fonctions spécifiques est apparu au cours du projet, fonctions qui ont été développées et mises en production sans impacter la date de lancement :

gestion multi-catalogues,
gestion de l'historique,
gestion des séries,
gestion du statut des campagnes (test ou prod),
gestion du nombre de recommandations attendues à chaque campagne par contact.

De leur côté, les équipes d'Hachette Livre ont paramétré le logiciel ADOBE Campaign afin qu'il fasse les appels API pour chaque contact sur chaque campagne. Elles ont également fait les tests de production et de performance.

À l'issue de ce POC, l'équipe digitale a pris la décision de déployer notre solution, au vu des KPIs sur les 3 objectifs. A noter : l'échange de toutes les données étant anonymisées, aucune modification de CGU n'est nécessaire. Toutes ces étapes sont seamless pour les abonnés / clients.

3. Le déploiement

Depuis Septembre 2022, le service est live sur toutes les communications d'Hachette.fr et du Livre de Poche.

140 000 abonnés ont ainsi pu bénéficier de newsletters personnalisées et adaptées à leurs envies, incluant 12 millions de recommandations. Ils sont également fortement incités à se qualifier afin de recevoir des recommandations encore plus précises. Les deux maisons accélèrent ainsi le recueil de Data sur leurs abonnés.

Depuis Mai 2023, Le Lotus et l'Elephant a également été intégré.

Tous les mois, les équipes Hachette et Gleeph font un Copil afin d'échanger sur les KPIs et de faire évoluer notre partenariat, qui inclut d’autres services : Recommend WebApp et Bookmétrie by Gleeph.

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