XebiConFr 15 - Voyages-sncf.com - Les apports de la Data Science à la connaissance client - REX Voyages.sncf.com

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GROUPE VSC-RAIL EUROPE, FILIALE DE LA SNCF,
ACTEUR MAJEUR DU E-TOURISME
1000
collaborateurs
2/3
dédiés à l’international
52%
de femmes
257
dans les équipes IT
3,7%
de croissance en 2014
4,2 Mds €
volume d’affaires en
2014
17%
de croissance en
Europe en 2014
+ 10M
de clients/an
78M
de voyages vendus en
2014
10M
téléchargements de l’
application mobile
1er e-commercant
en France
50%
de l’audience sur
mobile en France
UN ADN FORT SUR L’INNOVATION
L’Espace Les
Petits Prix
Garantie moins
de 2 heures
Page
Destination
Calendrier des
prix allers-retours
Nouvelle page
de devis
Partenaire
Deezer Big Data
Montres
connectées
Nouveaux modes
de paiement
Chat d’entraide
communautaire
➔ Au niveau du groupe SNCF
➔ Pour voyages-sncf.com
● Amélioration du monitoring du site
● Création de nouveaux assets agiles basés sur des ruptures
technologiques
● Personnalisation de l’expérience utilisateur
LES ENJEUX SUR LE BIG DATA
● Constitution d’un socle Big Data dédié
● Data-visualisation pour les équipes
marketing acquisition
● Automatisation d’un moteur de règles
d’enchères
● Amélioration significative de l’efficiency
tout en boostant le business Hôtel
LE USE CASE “OPTIMISATION DE L’
ACQUISITION”
● Algorithme de recommandation de
destinations en promotion
● AB-Testing newsletters
● Intégration du feed-back utilisateurs
pour optimiser l’algorithme
● +12% de VA/@
LE USE CASE “ALGO DE RECOMMANDATION”
● D’ici la fin de l’année,
différenciation en
fonction du contexte de
l’internaute.
LE USE CASE “PERSO DE LA HOME PAGE”
D’AUTRES USE CASES ADRESSÉS AVEC SUCCÈS
● Croisement des logs de navigation et de
CRM pour mieux comprendre les
typologies de visiteurs cross-devices
●
● Analyse dynamique des recherches
train des internautes pour optimiser le
taux de transformation
●
● POC autour de la donnée météo
LES FACTEURS CLÉS DE SUCCÈS
Capitalisation sur les
équipes existantes
Renfort
avec
des experts
Méthode
agile :
Colocalisation, user
stories,
ab-test…
Impulsion & suivi
Direction générale
LES CHALLENGES RELEVÉS
Nettoyage des données
collectées
Sécurité des infras de
production
Chaque nouveau
Use Case prend du temps
GLOBALEMENT UN VRAI SUCCÈS
Car les équipes sont structurées
Un 1er
socle technique existe
Les 1ères expérimentations fonctionnent
On arrive à trouver des financements ad-hoc
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  • 2. GROUPE VSC-RAIL EUROPE, FILIALE DE LA SNCF, ACTEUR MAJEUR DU E-TOURISME 1000 collaborateurs 2/3 dédiés à l’international 52% de femmes 257 dans les équipes IT 3,7% de croissance en 2014 4,2 Mds € volume d’affaires en 2014 17% de croissance en Europe en 2014 + 10M de clients/an 78M de voyages vendus en 2014 10M téléchargements de l’ application mobile 1er e-commercant en France 50% de l’audience sur mobile en France
  • 3. UN ADN FORT SUR L’INNOVATION L’Espace Les Petits Prix Garantie moins de 2 heures Page Destination Calendrier des prix allers-retours Nouvelle page de devis Partenaire Deezer Big Data Montres connectées Nouveaux modes de paiement Chat d’entraide communautaire
  • 4. ➔ Au niveau du groupe SNCF ➔ Pour voyages-sncf.com ● Amélioration du monitoring du site ● Création de nouveaux assets agiles basés sur des ruptures technologiques ● Personnalisation de l’expérience utilisateur LES ENJEUX SUR LE BIG DATA
  • 5. ● Constitution d’un socle Big Data dédié ● Data-visualisation pour les équipes marketing acquisition ● Automatisation d’un moteur de règles d’enchères ● Amélioration significative de l’efficiency tout en boostant le business Hôtel LE USE CASE “OPTIMISATION DE L’ ACQUISITION”
  • 6. ● Algorithme de recommandation de destinations en promotion ● AB-Testing newsletters ● Intégration du feed-back utilisateurs pour optimiser l’algorithme ● +12% de VA/@ LE USE CASE “ALGO DE RECOMMANDATION”
  • 7. ● D’ici la fin de l’année, différenciation en fonction du contexte de l’internaute. LE USE CASE “PERSO DE LA HOME PAGE”
  • 8. D’AUTRES USE CASES ADRESSÉS AVEC SUCCÈS ● Croisement des logs de navigation et de CRM pour mieux comprendre les typologies de visiteurs cross-devices ● ● Analyse dynamique des recherches train des internautes pour optimiser le taux de transformation ● ● POC autour de la donnée météo
  • 9. LES FACTEURS CLÉS DE SUCCÈS Capitalisation sur les équipes existantes Renfort avec des experts Méthode agile : Colocalisation, user stories, ab-test… Impulsion & suivi Direction générale
  • 10. LES CHALLENGES RELEVÉS Nettoyage des données collectées Sécurité des infras de production Chaque nouveau Use Case prend du temps
  • 11. GLOBALEMENT UN VRAI SUCCÈS Car les équipes sont structurées Un 1er socle technique existe Les 1ères expérimentations fonctionnent On arrive à trouver des financements ad-hoc