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

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