6 stratégies de marques pour exploiter la data
La Sacem, Seloger.com, Lenovo, PMU, AXA et Orange ont fait de la collecte de data leurs priorités. Découvrez pourquoi, comment et grâce à quels outils.
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La Sacem investit dans la solution IBM BigInsights
La montée en puissance de l'écoute de la musique en streaming s'est accompagnée d'une explosion des données informatiques gérées par la Sacem: entre 2006 et 2016, les téléchargements sont passés de 4 millions à 982 milliards. L'an dernier, 99 % des données étaient issues d'internet. Pour mieux identifier les ayants droit en s'adaptant à l'évolution des usages, la Sacem a décidé de s'appuyer sur le Big Data et l'analyse cognitive. Elle a noué un partenariat de dix ans avec IBM pour développer conjointement une plateforme URights de collecte et de répartition des droits. La solution IBM BigInsights pour Apache Hadoop gère et analyse les milliards de lignes déclarées par les exploitants de services numériques, tandis qu'IBM Watson Explorer prend en charge les autres types de data, structurées ou non, pour faire émerger des tendances.
Seloger.com mise sur le prédictif
Le site de petites annonces immobilières Seloger.com se sert de la data pour déterminer les visiteurs qui s'engagent dans une démarche active de déménagement. Des cookies et des algorithmes développés en interne détectent les signes qui ne trompent pas, en particulier le grand nombre de biens consultés sur une période courte. Le site parvient aussi à prédire de manière de plus en plus précise la date du déménagement. Il peut alors déclencher différentes offres avant et après cette date, et monétiser ses espaces publicitaires auprès des différents acteurs intéressés par le moment du déménagement (opérateurs télécoms, assureurs, secteur du bricolage, de l'ameublement...). Seloger.com va poursuivre ses actions autour du développement de segments prédictifs et se doter d'un data lake qui facilitera le travail de ses data scientists.
Lenovo, un data lake pour une vision 360
Le fabricant de matériel informatique Lenovo a eu recours aux solutions de Talend pour mieux connaître les caractéristiques de ses clients. Les données du système d'information de l'entreprise (ERP), du CRM, de la base e-commerce, du social média, etc., ont été intégrées dans un data lake, qui analyse plus de 22 milliards de transactions et 11 milliards d'enregistrements clients par an. Grâce à une vue à 360° de ses clients, le groupe a pu déterminer différents profils et leur recommander les bonnes combinaisons d'ordinateurs et d'accessoires. Il a mis en place cinq propositions principales et de nouvelles combinaisons d'ordinateurs et d'accessoires, qui ont généré des revenus complémentaires (+ 11 % de revenus par unité).
Les data, pour optimiser les équipements de PMU
Même si le PMU a installé quelque 22 .000 bornes ou terminaux dans 12.900 points de vente, les turfistes peuvent avoir des difficultés à prendre leurs paris. La moitié des enjeux étant passés dans les cinq minutes qui précèdent une course, le parc peut s'avérer insuffisant quand plus de quatre transactions doivent être prises dans ce délai. Le big data a permis d'établir une "carte de chaleur" qui visualise l'utilisation réelle des équipements. Un POC mené en Île-de-France a mesuré le nombre de transactions par borne et permis de procéder à des réallocations de matériels pour que cela profite aux clients et au PMU. Le test permettra aussi de procéder à de la maintenance prédictive des matériels et de déclencher des alertes quand l'écart devient trop grand entre les équipements proposés et leur utilisation réelle.
Data lake et Data Innovation Lab chez Axa
Axa Global Direct, qui opère la marque Direct Assurance, s'appuie sur la data pour faire évoluer son modèle du rôle d'assureur payeur à celui de conseil. Cette transformation l'a amené à intégrer des données chaudes dans ses produits d'assurance (le tarif du contrat YouDrive est lié au comportement de conduite), à lancer des POC, à travailler en lien avec le Data Innovation Lab lancé par Axa en 2014... À travers ses projets data gérés, l'assureur peut mieux qualifier les prospects, enrichir ses règles sur la détection des signaux faibles, notamment chez les équipes en charge de détecter la fraude ou de prévenir les résiliations. Son data lake est aussi utilisé pour faire de la R & D à partir de données anonymisées ou pseudonymisées.
La modélisation d'Orange avec Synomia
Orange utilise la plateforme Tile de Synomia pour analyser les sujets de conversation les plus intenses entre les clients et les vendeurs. À travers cette analyse, activée il y a près de deux ans, l'opérateur télécoms voulait détecter des cheminements de décision et avoir une vision à 360° des dynamiques de parcours. L'analyse a permis de modéliser des parcours clients, de déterminer des recommandations digitales et marketing, mais aussi de faire évoluer des offres à différents moments, notamment à la souscription d'une offre. Depuis moins d'un an, Orange a élargi sa démarche à l'analyse des chats.
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