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● D’ici la fin de l’année,
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LE USE CASE “PERSO DE LA HOME PAGE”
D’AUTRES USE CASES ADRESSÉS AVEC SUCCÈS
● Croisement des logs de navigation et de
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LES FACTEURS CLÉS DE SUCCÈS
Capitalisation sur les
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Nettoyage des données
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XebiConFr 15 - Voyages-sncf.com - Les apports de la Data Science à la connaissance client - REX Voyages.sncf.com

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Leader européen de la distribution du train, Voyages-Sncf.com a depuis plus d’1 an pris le virage du Big data, notamment pour développer la connaissance client et permettre ainsi une amélioration de son expérience utilisateur.

Découvrez par quelques illustrations comment cela révolutionne le marketing digital de Voyages-Sncf.com et comment cette nouvelle démarche a été implémentée au sein de l’entreprise.


Par Marie Laure Cassé

La vidéo de la conférence est à retrouver sur : http://www.xebicon.fr/programme.html

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

  1. 1. 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
  2. 2. 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
  3. 3. ➔ 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
  4. 4. ● 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”
  5. 5. ● 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”
  6. 6. ● D’ici la fin de l’année, différenciation en fonction du contexte de l’internaute. LE USE CASE “PERSO DE LA HOME PAGE”
  7. 7. 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
  8. 8. 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
  9. 9. LES CHALLENGES RELEVÉS Nettoyage des données collectées Sécurité des infras de production Chaque nouveau Use Case prend du temps
  10. 10. 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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