Le machine Learning double les performances de l’emailing de l’activité billettique de la Fnac, gérée par la société Francebillet. C’est ce qu’annonce Julien Schneider, directeur e-commerce et marketing de Francebillet, fililale à 100% de la Fnac. Il s’est exprimé à l’occasion du salon e-commerce le 23 septembre qui se tient à la Porte de Versailles, à Paris.
Performances deux fois meilleures
« J’ai divisé le nombre d’envois d’emails par deux, pour un ROI qui est multiplié par deux » se réjouit-il. Par rapport à la segmentation classique qu’il utilisait jusque là, « le taux d’ouverture des emails est multiplié par 1,8, le taux de clic par 2, le taux de conversion par 2 » souligne-t-il.
De plus, il gagne en délai sur la réalisation des newsletters. « Avant, on segmentait à partir de la business intelligence, cela prenait de 1h à 1h 30 pour faire une segmentation. En tout, cela prenait 2 heures à 2 heures 30 pour faire une newsletter. Maintenant c’est trente minutes, » poursuit-il.
40 genres
Il reconnaît que la segmentation des bases de données se réalisait un peu au feeling. Cette segmentation se réalise à partir de 40 genres – par exemple le hip hop – et de 13 catégories. « On re-ciblait les abandons de paniers, la pression maximale est de 2 emails par utilisateur par mois » décrit-il. La base de données est commune avec fnac.com. « Nous avons l’historique de navigation, le comportement d’achat, retail et Web » précise-t-il.
La solution de Machine Learning employée est disponible en mode Saas (Sofware as a Service), après qu’il y ait eu transfert des données vers le prestataire. « Nous étions sceptiques pour l’usage du Cloud pour des millions de données en opt-in, ce n’est pas dans les habitudes de la Fnac » reconnaît Julien Schneider. Le transfert des données et le paramétrage ont pris 8 semaines. Au final, le résultat s’avère donc satisfaisant.
ROI multiplié par deux
Francebillet utilise la solution Saas depuis 9 mois, pour 30 newsletters par mois. « Nous allons passer à 80 à 100 par mois » annonce le directeur e-commerce. Il a divisé les envois par deux, et multiplié par deux le ROI de l’opération. « Nous sommes beaucoup plus fins, on sollicite beaucoup moins la base » conclut-il. Devant le succès sur l’activité billettique, la Fnac elle-même réalise actuellement un POC (Proof of Concept) avec la même solution.
La solution retenue est proposée par la société tinyclues, une startup de 20 personnes créée par le mathématicien charismatique David Bessis, qui est intervenu en tandem avec Julien Schneider lors du salon e-commerce. La société affiche 20 clients en France, dont PriceMinister et Cdiscount.
14 millions de billets vendus
Francebillet est un réseau de distribution de billetterie pour le grand public et les comités d’entreprise. La société a vendu 14 millions de billets en 2013. Elle gère 80 000 références par an qui vont des concerts de Beyoncé jusqu’à un opéra en plein air en passant par les matchs du Parc des Princes.
La société dispose d’un réseau de 1000 points de vente physique. Elle gère ses propres sites Web de vente (Fnac, Carrefour, France billet, …) et est partenaire de 7500 sites. Côté comités d’entreprise (CE), francebillet est partenaire de 7500 CE dont 100 sont équipés d’un guichet de biletterie.
Photo : Julien Schneider, directeur e-commerce et marketing de Francebillet, fililale de la Fnac, le 23 septembre.
Cinthia, Rachel et Christelle aiment Christophe Mahé
La solution de tinyclues peut déterminer la cible optimale pour un produit une fois qu’un premier groupe de 100 personnes l’ait acheté, annonce David Bessis, fondateur de la société.
Par exemple, dans le cas de la commercialisation d’un concert de Christophe Mahé, la solution de tinyclues a déterminé que le public privilégié – le cœur de la cible – de Christophe Mahé est constitué de Cinthia, Rachel et Christelle.
Leur code postal est 59 (Nord Pas de Calais), 62 (Pas de Calais) et 02 (Aisne). Et parmi la cible optimale, 62% sont des femmes, 38% sont des hommes, 48% ont plus de 40 ans, et beaucoup de femmes de moins de 35 ans ne sont pas intéressées.