Retour d’expérience d’un projet Data Science pour un acteur majeur du marché de l’automobile by VISEO
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Retour d’expérience d’un projet Data Science pour un acteur majeur du marché de l’automobile

Jean-Baptiste, Consultant Data Scientist VISEO, parle du projet
06 Février 2018

Un constructeur automobile majeur a fait appel à VISEO pour l’accompagner sur un projet Big Data

Nous avons accompagné un constructeur automobile international sur l’amélioration de la connaissance des profils digitaux de ses clients. Jean-Baptiste, Consultant Data Scientist VISEO, revient sur la mission.

Vers la personnalisation des parcours digitaux en temps réel

Le client, que nous accompagnons depuis 2 ans, est un grand groupe constructeur automobile d'envergure internationale. Conscient que les enjeux du marketing digital sont porteurs de valeur ajoutée, notre client a entrepris une démarche de personnalisation des parcours digitaux en temps-réel sur les sites de ses marques, associée à un suivi de performance de l'activité digitale avec la solution DMP (Data Management Platform) Salesforce. Entre autres, cette DMP permet de récupérer et centraliser les données de navigation (logs bruts associés à des cookies) et des campagnes marketing du groupe.

Soucieux de mener et d'entretenir une relation de proximité avec ses clients, le groupe a fait appel aux équipes Data Science de VISEO afin d'améliorer la connaissance des profils digitaux de ses clients, et déterminer les leviers marketing les plus contributifs à l'acte d'achat, en exploitant les données acheminées via la DMP

C'est avec une véritable dimension Big Data que nous avons accompagné notre client, tant sur des préconisations d'utilisation d'une plateforme de gestion de données massives que pour le développement de cas d'usages orientés par ces mêmes données.

L'accompagnement de VISEO Data Science

Durant l'intégralité de ma mission, chaque étape de projet "data-driven" était ponctuée d'échanges entre les intervenants métiers de notre client et l'équipe VISEO Data Science, dans le but de définir les cas d'usage à forte valeur ajoutée, potentiellement capables de mener à un meilleur pilotage de l'activité du groupe.

Le véritable challenge pour l'équipe VISEO Data Science était de comprendre les objectifs métiers adressés par les différentes entités du groupe, chacune opérant sur des périmètres très différents, indépendamment les unes des autres.

C'est grâce à une écoute attentive et une démarche orientée métier que nous sommes parvenus à transformer les problématiques "big data" (données peu structurées en grande quantité, non directement exploitables par les analystes du groupe) en sujets "smart data", au sein desquels le client est la principale composante.

Les réalisations effectuées auprès du client

À l’issue de ce projet, des améliorations concluantes ont été mises en place pour le client:

  • Mise en évidence de différentes typologies de profils digitaux des clients et de passerelles entre les environnements Web des marques du groupe, pour mieux fluidifier le parcours utilisateur
  • Détermination des leviers marketing les plus contributifs à la réalisation d'objectifs (tels que des demandes d'essai ou d'offre commerciale…) grâce à des modèles probabilistes
  • Attribution d'un score aux visiteurs des sites Web pour évaluer leur degré de chaleur vis-à-vis de l'acte d'achat d'un véhicule de la marque phare du groupe, pour une date donnée
  • Mise en production de solutions de monitoring, pour mieux contrôler la qualité de la donnée et intervenir rapidement en cas de dysfonctionnement des flux d'acheminement

Une expérience projet enrichissante

En premier lieu, l'expérience que j’ai vécue était en elle-même atypique: travailler sur des problématiques liées au marketing digital auprès d'un grand constructeur automobile. En effet, les parcours clients et les communications adressées sont très différents par rapport à d'autres domaines comme la grande distribution.

Par ailleurs, notre client m’a intégralement fait confiance quant à la méthodologie scientifique à employer, ainsi que sur les langages utilisés pour construire des modèles de prévision pertinents, directement utilisables par les différentes entités métiers.

Enfin, j’ai réellement eu le sentiment de contribuer à la démocratisation de la donnée chez notre client. En effet, la donnée touche à tous les cœurs de métiers: architectes Web, chargés de campagnes marketing, gestionnaires de services après-vente ou encore agents commerciaux en points de vente.

 

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