BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP

Transcription

1 BIG DATA : comment étendre et gérer la connaissance client? François Nguyen SFR Directeur SI décisionnel & Mkt relationnel GP

2 SFR en quelques chiffres

3 Le Dataware Client GP de SFR en août applications 600 flux Serveur de fichiers Dataware client 60 To. 21 millions clients mobile / 5 M Fixe Leurs offres, leurs usages, leurs factures, etc 400 chargés d étude (reporting, data mining) Gestion de campagnes Marketing multicanal (push d offres, recommandations)

4 C était très dur! Tous les matins, on était en retard Tous 2 ans, on était en limite de capacité Dans les faits, la machine était pleine après 3 mois Les montants à investir devenait de plus en plus élevé et le pire était à venir avec l explosion des usages data

5 La problématique métier était simple Comment réduire le churn (les résiliations)? Les comportements d usages et l offre du client nous permettent de modéliser un score de probabilité que le client va nous quitter. Les clients «à risque» sont identifiés et analysés Les outils de la gestion de campagne marketing sont alimentés pour faire réduire le churn. avec l arrivée de Free, la problématique s est très fortement accentuée!

6 Le schisme de Janvier applications 600 flux Serveur de fichiers Des cartes de compression de données à la volée Une machine dédiée à ces traitements et reprise Production vs Usages. Une appliance dédiée à la grosse volumétrie Dataware client 60 To. ff 21 millions clients mobile / 5 M Fixe Leurs offres, leurs usages, leurs factures, etc - Plus de retard - Une excellente surprise avec la compression - Un meilleur TCO 400 chargés d étude Gestion de campagnes (reporting, data mining) Marketing multicanal (push d offres, recommandations)

7 La problématique métier change «Il faut écouter nos clients» ou du moins ce qu ils cherchent sur notre moteur de recherche Résilier

8 Le SBA «search based application» 150 applications 600 flux Serveur de fichiers Moteursémantique, phonétique et dictionnaires intégré Permet de chercher via une interface à la google dans les logs de visite du sfr.fr Capacité de transformer une recherche en un «marqueur» SBA Une appliance dédiée à la grosse volumétrie Dataware client 60 To. ff 21 millions clients mobile / 5 M Fixe Leurs offres, leurs usages, leurs factures, etc 400 chargés d étude Gestion de campagnes (reporting, data mining) Marketing multicanal (push d offres, recommandations)

9 La problématique métier re-re change Il faut «améliorer notre revenu moyen» par client et mettre en avant nos produits complémentaires Qui est intéressé par la vidéo?

10 Le SBA «search based application» 150 applications 600 flux Equipement réseau Serveur de fichiers SBA Un serveur de messenging open source Une alimentation au fil de l eau avec un très faible impact sur le serveur Un système de monitoring différent d un mode batch. Une appliance dédiée à la grosse volumétrie ff Dataware client 60 To. 21 millions clients mobile / 5 M Fixe Leurs offres, leurs usages, leurs factures, etc 400 chargés d étude Gestion de campagnes (reporting, data mining) Marketing multicanal (push d offres, recommandations)

11 L histoire continue La problématique métier re-re-rechange : «il faut regarder les parcours clients dans nos canaux pour éviter des parcours perdants» Capacité à croiser des données de log afin de trouver les grandes typologies de parcours Capacité à traiter / monitorer en temps réel ces parcours type afin d influer positivement dessus Capacité à restituer dans l ensemble de nos canaux le «parcours» à date de nos clients.

12 L architecture va encore évoluer Streaming Complex Event Processing Intégration (ETL) Traitement grande volumétrie (Hadoop) Structuration et modélisation (DW) Fast Data SBA Data mining Data Viz

13 Quel bilan Points positifs On y voit franchement beaucoup plus clair qu il y a deux ans (éditeurs, constructeurs, société de service)! La technologie (encore plus) au service des problématiques métiers La proposition de valeur est adaptée au contexte. Points négatifs / à résoudre Il faut mener une vrai rupture tout en capitalisant sur nos actifs existants L écosystème n est pas encore très fourni par manque de projets Le data management / gouvernance va devenir absolument indispensable.