User Spend History est une extension Experience OS basée sur les données de Mastercard. Elle partie de l’extension Cardholder Spend Insights conçue pour les émetteurs de cartes.
À propos de Cardholder Spend Insights
L’extension User Spend History vous permet de créer des audiences basées sur des conditions de ciblage relatives aux utilisateurs connus, y compris leur comportement en matière de dépenses au cours de l’année écoulée et le statut de leur carte :
- Sur tous les canaux : portefeuille numérique, en magasin et en ligne.
- Dans les catégories : par exemple, vêtements pour enfants, épiceries, et plus encore.
- Statut de la carte : par exemple, la carte a été obtenue mais n’a pas été activée, nouveau titulaire de carte, carte récemment expirée et plus encore.
Conditions de ciblage
User Spend History
Décrit le comportement général et intercanal de l’utilisateur en matière de dépenses.
Notez que la condition Cette période l’année dernière signifie ce qui suit : la période des quatre prochaines semaines, uniquement de l’année dernière. Donc, par exemple, si aujourd’hui est le 1er décembre 2023, le ciblage est basé du 1er au 28 décembre 2022.
| Condition | Description |
|---|---|
| Dépenses totales ($) | Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur totale de leurs dépenses au cours des derniers 1, 3, 6 ou 12 mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Nombre total de transactions | Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de transactions au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Dépenses mensuelles moyennes ($) |
Ciblez les utilisateurs en fonction de leurs dépenses mensuelles moyennes avec toutes les cartes au cours des 12 derniers mois |
| Nombre moyen mensuel de transactions |
Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre total de transactions au cours de l’année écoulée divisé par 12 (pour les nouveaux titulaires de cartes, par le nombre de mois écoulés depuis leur première transaction) |
| Dépenses de portefeuille numérique ($) |
Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur totale de leurs dépenses avec leur portefeuille numérique au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière). |
| Nombre total de transactions avec le portefeuille numérique |
Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de transactions avec un portefeuille numérique au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Dépenses en ligne ($) |
Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur totale de leurs dépenses en ligne au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de transactions en ligne au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à la même époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) | |
| Dépenses récurrentes ($) | Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur de leurs paiements récurrents avec leurs cartes au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Nombre total de transactions avec paiements récurrents | Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de paiements récurrents avec leurs cartes au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Dépenses en magasin ($) | Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur totale de leurs dépenses en magasin au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Nombre total de transactions en magasin | Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de transactions en magasin au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à la même époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Temps écoulé depuis la dernière transaction | Ciblez les utilisateurs en fonction du nombre de jours écoulés depuis leur dernière transaction |
| Temps écoulé depuis la première transaction | Ciblez les utilisateurs en fonction du nombre de jours écoulés depuis leur première transaction |
| Temps passé dans les premiers mois enregistrés (EMOB) | Ciblez les utilisateurs en fonction du nombre de jours de leurs premiers 6 mois |
| Nombre de mois actifs | Ciblez les utilisateurs en fonction du nombre de mois passés au cours de la dernière année pendant lesquels au moins une transaction a été effectuée |
Dépenses des utilisateurs par catégorie
Notez que la condition Cette époque l’année dernière signifie ce qui suit : la période des quatre prochaines semaines, uniquement de l’année dernière. Donc, si aujourd’hui est le 1er décembre 2023, le ciblage est basé du 1er au 28 décembre 2022.
| Condition | Description |
|---|---|
| Principales catégories de dépenses | Ciblez les utilisateurs qui ont dépensé le plus dans les catégories sélectionnées au cours des 12 derniers mois |
| Principales catégories d’activité | Ciblez les utilisateurs qui ont effectué le plus grand nombre de transactions dans les catégories sélectionnées au cours des 12 derniers mois |
| Diversité des dépenses de catégorie | Ciblez les utilisateurs en fonction de la diversité des catégories de leurs dépenses : élevée (dépenses dans un grand nombre de catégories), moyenne ou faible (dépenses dans un faible nombre de catégories) au cours des 12 derniers mois |
| Dépenses dans une catégorie ($ ) | Ciblez les utilisateurs en fonction de la valeur totale de leurs dépenses dans une sous-catégorie spécifique au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Taille moyenne des achats | Ciblez les utilisateurs en fonction de la taille moyenne de leurs transactions dans une sous-catégorie spécifique au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Nombre total de transactions | Ciblez les utilisateurs en fonction de leur nombre de transactions dans une sous-catégorie spécifique au cours des 1, 3, 6 ou 12 derniers mois ou à cette époque l’année dernière (la période des 4 prochaines semaines, uniquement l’année dernière) |
| Catégorie | Sous-catégorie |
| Vêtements et accessoires | Vêtements pour enfants |
| Vêtements pour la famille | |
| Vêtements pour femmes | |
| Vêtements pour hommes | |
| Vêtements divers | |
| Bijoux et articles-cadeaux | |
| Magasins de bagages et d’articles en cuir | |
| Articles de sport/ Vêtements / Chaussures | |
| Magasins de chaussures | |
| Automobile et voitures | Ventes de voitures neuves et d’occasion |
| Carburant automobile | |
| Ventes de voitures d’occasion uniquement | |
| Vente au détail automobile | |
| Ventes de véhicules divers | |
| Éducation | Collège, enseignement universitaire |
| Écoles primaires, intermédiaires et secondaires | |
| Services éducatifs divers | |
| Électronique | Électronique grand public / appareils électroménagers |
| Magasins d’ordinateurs / logiciels | |
| Fournitures pour appareil photo / photographie | |
| Divertissement | Divertissement, activités récréatives |
| Activités de casino et de jeu | |
| Performances en direct, événements, expositions | |
| Divertissements et loisirs divers | |
| Films et autres activités liées au théâtre | |
| Équipes sportives professionnelles | |
| Location de jeux et de vidéos | |
| Services financiers et assurances | Services financiers |
| Assurance | |
| Épiceries et pharmacies | Magasins de bière / vin / alcool |
| Chaînes de pharmacies | |
| Épiceries | |
| Magasins d’aliments spécialisés | |
| Santé et soins personnels | Services cosmétiques et de beauté |
| Santé / Beauté /Fournitures médicales | |
| Maison et bureau | Ameublement / Meuble |
| Centres d’amélioration de l’habitat | |
| Chaînes d’approvisionnement pour le bureau | |
| Médias et art | Magasins d’artisanat |
| Librairies | |
| Musique et vidéos | |
| Journaux et magazines | |
| Articles-cadeaux/articles ménagers/boutiques de cartes | |
| Industries diverses de l’édition | |
| Autre | Services de publicité |
| Services comptables et juridiques | |
| Reporting sur les crédits à la consommation | |
| Services de nettoyage et d’extermination de nuisibles | |
| Services de construction | |
| Services de messagerie | |
| Location de vêtements, d’uniformes et de costumes | |
| Services de soins en cas de décès | |
| Nettoyage à sec, services de blanchisserie | |
| Emploi, agences de conseil | |
| Location d’équipement | |
| Divers | |
| Services de récupération d’informations | |
| Services administratifs et d’élimination des déchets divers | |
| Fabrication | |
| Services personnels divers | |
| Services professionnels divers | |
| Services d’entretien et de réparation | |
| Services techniques divers | |
| Services de photofinition | |
| Services de photographie | |
| Administration publique | |
| Services immobiliers | |
| Production de logiciels, services réseau et traitement de données | |
| Services de sécurité et de surveillance | |
| Services vétérinaires | |
| Entrepôt | |
| Commerce de gros | |
| Restaurants et restauration | Bars, tavernes et discothèques |
| Lieux de restauration | |
| Vente au détail | Agriculture/foresterie/pêche/chasse |
| Grands magasins à rabais | |
| Grands magasins | |
| Magasins de marchandises générales | |
| Fleuristes | |
| Magasins pour animaux de compagnie | |
| Magasins de jouets | |
| ARS | |
| Télécommunications et transmission par câble | Équipements de communication et de télécommunication |
| Communications, télécommunications, services par câble | |
| Voyages et tourisme | Hébergements |
| Agences de voyages et voyagistes | |
| Compagnies aériennes | |
| Bus | |
| Croisiéristes | |
| Location de véhicules | |
| Chemins de fer | |
| Autres services de transport | |
| Taxis et limousines | |
| Utilitaires | Utilitaires |
Cartes des utilisateurs
Décrit le portefeuille de cartes de l’émetteur et le statut de la carte par utilisateur
| Condition | Description |
|---|---|
| Titulaire de carte | Cibler les utilisateurs qui possèdent une carte de crédit, une carte de débit, une carte premium ou une carte de visite |
| Nom de la carte Pour chaque carte du portefeuille de l’émetteur |
Cibler les utilisateurs en fonction du statut de leurs cartes :
|
Exemples de cas d’utilisation
Les informations sur les détenteurs de cartes sont extrêmement utiles pour les campagnes ciblées à chaque cycle de vie sur les différents canaux, par exemple :
- Personnalisez les expériences et les messages pour encourager l’utilisation et les dépenses avec les cartes numériques, en fonction du comportement des dépenses historiques des utilisateurs et des canaux de dépenses.
- Personnalisez les messages et les expériences hors plateforme pour encourager l’utilisation et réduire le taux d’abandon pour les utilisateurs qui n’ont pas utilisé récemment leurs cartes, sur la base des dépenses historiques à travers les catégories et les canaux.
- Augmentez la diversité des catégories et l’utilisation des cartes dans des catégories spécifiques en personnalisant les expériences pour des offres et des incitations, en ciblant les utilisateurs en fonction de leurs catégories de dépenses.
Prérequis et limitations
- Pour obtenir User Spend History, contactez votre responsable de compte.
À propos de Cardholder Spend Insights
Cardholder Spend Insights est un ensemble d’extensions conçues pour les émetteurs de cartes, conçu pour créer des audiences en fonction de conditions de ciblage qui vous permettent d’offrir aux clients des expériences hyper-personnalisées. Les extensions utilisent des informations sur le comportement passé des utilisateurs en matière de dépenses sur la base de données enrichies, et tirent également parti des techniques de modélisation de la propension Mastercard pour prédire le comportement futur.
Utilisation des données Mastercard
Les extensions utilisent des jeux de données générés par Mastercard (couvrant les titulaires de cartes Mastercard), qui sont ensuite fournis à chaque émetteur.
Chaque ensemble de données est agrégé au niveau des utilisateurs et capture des informations en fonction de l’activité des utilisateurs au cours des 12 derniers mois. Les données sont actualisées chaque semaine.