Oui.SNCF injecte de l’IA dans l’acquisition de trafic

Le marketing de Oui.SNCF développe l’expertise sur la Data et les usages de la Data Science. Cela concerne le suivi de la performance des campagnes marketing et la gestion des enchères AdWords. Le SEO, en phase d’exploration, devrait être le chantier de 2020.

Publié et mis à jour le 15 avril 20205 min de lecture
Oui.SNCF injecte de l’IA dans l’acquisition de trafic

Le marketing de Oui.SNCF développe l’expertise sur la Data et les usages de la Data Science. Cela concerne le suivi de la performance des campagnes marketing et la gestion des enchères AdWords. Le SEO, en phase d’exploration, devrait être le chantier de 2020.

Oui.SNCF se revendique premier e-commerçant français avec 16 millions de visiteurs uniques par mois, 1 milliard de billets vendus en 2018 et 33 millions de trajets proposés sur son site internet.

Malgré sa taille, cette filiale de la SNCF partage un challenge commun à d’autres sociétés : « faire venir le trafic le plus qualifié à moindre coût ». L’exploitation efficace des données répond à cet objectif du marketing de Oui.SNCF. Seules les données « first party » sont concernées. Des discussions sont en cours avec des acteurs du marché pour des données third party cependant.

Un SEA toujours plus complexe géré avec un logiciel du marché

La filiale du groupe ferroviaire a ainsi mis en place une solution technologique basée sur l’intelligence artificielle pour optimiser ses enchères AdWords – désormais Google Ads -, le service de SEA (Search Engine Advertising) de Google.

Le marketing voulait mieux dépenser son budget dans ce secteur. Un véritable défi, comme en témoigne le directeur Data & Performance, Matthieu Ruault : « Nous avons énormément de mots clés, de genres et d’intentions à adresser. »

Outil de billing interne plus performant pour le SEA

Or « le SEA n’a plus rien à voir avec ce qu’il était il y a cinq ans. » Les internautes emploient désormais des requêtes nettement plus complexes. Cela rend plus difficile la sélection des enchères à effectuer pour générer du trafic qualifié.

Dans le même temps, Google a « enrichi toutes ses capacités de ciblage et d’ajustement d’enchères. En conséquence, le multiple de possibilités a explosé. Et ce qui était gérable manuellement il y a 5 ans l’est beaucoup moins dorénavant » déplore le responsable marketing.

Oui.SNCF a donc lancé le développement d’un outil de billing interne, en remplacement d’une application du marché déployée en 2017. La société a pour cela mis sur pied une équipe pluridisciplinaire (ou « feature team ») fonctionnant en mode agile, et a mobilisé les données et la Data Science – les Data Scientists sont intégrés au marketing.

Aller chercher de la performance

Ce fonctionnement en feature team préexistait dans l’entreprise. Il a été étendu aux usages de la Data Science. « Finalement, un algorithme reste un produit. L’équipe comporte un ‘Product Owner Data’, c’est quelqu’un du métier. Mais il ignore comment faire un modèle d’enchères. C’est pourquoi on y place aussi des Data Scientists et des ingénieurs en développement » précise Angélique Bidault, directrice gouvernance de la Data.

Côté SEA, la nouvelle solution a permis de dégager de meilleurs résultats qu’avec le logiciel sur étagère préexistant. L’enrichissement, par itérations, de l’application se poursuit donc. Le marketing de Oui.SNCF exploite aussi les données pour d’autres cas d’usage. L’objectif demeure inchangé : « aller chercher de la performance. »

Une DMP pour améliorer le ciblage, la pression et le timing

L’entreprise a ainsi mis en place un outil de suivi de la performance des campagnes marketing. Ce déploiement s’est accompagné de la création d’une équipe dédiée. « Ces personnes produisent des rapports et accompagnent les différentes équipes en charge des leviers, pour améliorer la compréhension de leurs performances dans l’écosystème global de Oui SNCF » présente Matthieu Ruault.

Oui.SNCF a par ailleurs mis en production une DMP, une Data Management Platform, après 6 mois de test. Cette DMP devait permettre un meilleur ciblage (exclusion ou non des clients selon les actions), la réduction de la pression commerciale (sollicitation de la base) et une amélioration du timing via de la donnée « site centric ».

« Grâce à la DMP, nous avons une vision à 360 degrés des actions sur les différents leviers. Cela nous permet de mettre en place des scénarios cross-canaux et éventuellement d’exclusion pour ne pas cibler deux fois une même personne sur une campagne newsletter et Display, par exemple » illustre l’expert marketing.

Démocratisation de la Data et acculturation à l’IA

L’expérimentation a permis à Oui.SNCF de dégager de la performance et de récolter des enseignements (exclusion des gros clients du retargeting et cannibalisation du retargeting et du marketing relationnel). C’est notamment le cas sur l’efficacité de la donnée CRM et l’apport de la qualité des données en termes de performance.

La qualité des données est cruciale. Afin d’assurer cette qualité, l’entreprise a défini des indicateurs spécifiques et mesure leur évolution au fil du temps. Ce travail est désormais de la responsabilité d’une équipe transverse en charge de la gouvernance des données. L’exécution des campagnes marketing est conditionnée aux indicateurs de qualité.

SEO : les premières explorations positives

A noter que les projets des métiers autour des données ont été accompagnés de différentes actions visant à « démocratiser la donnée ». Une formation Data est par exemple dispensée à l’ensemble des nouveaux arrivants. Ces derniers sont informés du périmètre de données disponibles, des usages possibles et de l’identité des Data Owners.

Le marketing de Oui.SNCF poursuit son exploration de nouveaux scénarios d’usage des données. Il réfléchit notamment aux apports de la Data Science pour le SEO. « Les premières explorations sont plutôt positives. L’objectif en 2020 sera de faire aussi bien en SEO que pour le SEA » prévoit Matthieu Ruault.

La Data Science n’est cependant pas cantonnée au marketing, même si les Data Scientists sont rattachés à cette direction, où historiquement les premiers cas d’usage ont été identifiés. Début 2019, un programme d’acculturation à l’intelligence artificielle a été initié auprès des différents métiers avec pour objectif de « faire remonter des cas d’usage bénéfiques pour les clients ou le business. »

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