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Fnac: Utiliser les opportunités du Big Data pour identifier les bons client

Le Big Data devient aujourd’hui un atout lorsqu’il est utilisé à bon escient. La Fnac a donc mobilisé une solution SaaS d’analyse prédictive basée sur la machine learning : Tinyclues.

3,5 millions d’adhérents, 20 millions de clients et 12 millions de visites uniques chaque mois sur le site, tout ceci correspond a une quantité d’informations conséquente. Une base de données aussi riche que variée dans laquelle la Fnac peut puiser.

L’importance du Big Data, l’entreprise l’a très rapidement compris : Mis en place d’un programme adhérent en 1954, fusion en 2011 de ses bases de données boutiques et Web. Toutes ces informations qui une fois traitées, permettent d’orchestrer un ciblage, une segmentation ainsi qu’une personnalisation plus pointue.

Cibler avec précision pour établir la probabilité d’achat

Au sein du département Marketing, le ciblage et la segmentation sont des composantes traditionnelles utilisées depuis bien avant la création du Big Data. Cependant, l’utilisation constructive d’une base de données riche peut rapidement concéder une amélioration indéniable en termes d’impact.

Un éditeur de service SaaS a donc travaillé avec la Fnac afin de faire évoluer le ciblage des Emailing et newsletters. Dans un univers produit très hétérogène, l’entreprise a gagné en performances et en agilité en synchronisant des flux de données avec l’infrastructure de son prestataire. Ses algorithmes ont ensuite identifié les clients les plus susceptibles de correspondre à la campagne d’Emailing.

Utiliser la technologie du tâtonnement pour un ciblage optimal

La base du ciblage correspond à l’historique d’achats, les données socio-démographiques et le catalogue produit. Le Big Data sert à y ajouter des données supplémentaires et complémentaires capables d’augmenter les chances de l’offre à plaire à un client. Les Cookies et les mots clés de recherche permettent également cela.

Cependant, il n’y a pas de recette magique pour qu’une campagne fonctionne. Le seul moyen est d’essayer. La Fnac a donc opéré pour une méthodologie d’A/B Testing et ainsi comparé, sur une cinquantaine de campagnes, segmentation classique et la segmentation basée sur le « Machine learming ». Cette technique consiste à tester deux versions d’une page Web : une version A (la version contrôle) et une version B (la version changée). Avec le trafic en temps réel et à mesurer l’effet de chaque version, il est possible de déterminer laquelle est le meilleur agencement pour réussir l’objectif fixé.

Les solutions apportées au Big Data sur l’ensemble des campagnes a permis à la Fnac de dégager un incrément de revenus de 70% et une identification de 30% de cibles supplémentaires. 

 

L’ouverture des portes de l’international pour OpenDataSoft

La plateforme de valorisation et de monétisation de données développée par le Français OpenDataSoft se concentre sur les marchés Australiens et d’Amérique du nord. Le premier contrat devrait être signé prochainement.

Avec le concours d’Aurinvest, le fonds de capital-risque qui lie entrepreneurs, institutionnels et chefs d’entreprises est de 1,5 million d’euros : développement des forces de ventes, embauche d’un CDO (Chief data officer) … Tous ses investissements au bureau basé à New York qui accueil une quinzaine de personnes qui travaillent sur la problématique « Comment exploiter les données au niveau des directions métiers en les transformant en information intelligible et en applications innovantes? »

Le concept, nommé « Smart Data », repose sur du traitement de données à savoir la collecte et le croisement d’informations hétérogènes et sécurisée squi peuvent être issus de l’écosystème Open Data et de fournisseurs payants. L’objectif de ce traitement de données est d’obtenir des visualisations interactives qui peuvent être partagées sous différentes formes (CSV, JSON, Excel, Shapefile…) également utilisable sur mobile.

Cette offre concerne autant l’accompagnement de productivités dans l’ouverture de données publiques que les entreprises et les administrations impliquées dans le développement de villes intelligentes.

 

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