Enjeu fort de rétention client
PMU, leader des paris hippiques en France, souhaitait renforcer son équipe Datamining afin d’améliorer et nourrir l’expérience client. Sa mission principale : maximiser la fidélisation des clients et donc réduire l’attrition.
L’équipe avait notamment pour objectif d’augmenter le taux de rétention des clients fréquents ayant un compte en ligne PMU.fr ou jouant hors ligne dans le réseau de points de vente via une carte privative.
Avec 13400 points de vente et une application web /mobile renouvelée en 2021, approfondir la connaissance et la relation client est un des leviers de création de valeur de l’entreprise que le PMU souhaitait développer.
Combinaison des compétences métier et techniques
Notre différence et notre force résident en la combinaison des compétences métier et technique. Une compréhension fine des enjeux spécifiques au domaine du jeu et des paris sportifs ainsi qu’une expertise sur les différents systèmes de bases de données nous ont permis d’apporter des réponses ayant une forte valeur ajoutée aux équipes marketing et commerciales, mais aussi à la direction du PMU.
Dans un contexte d’évolution technologique des outils d’un environnement “traditionnel” vers un environnement Big Data et Open Source, accompagner PMU dans l’analyse et la valorisation de sa connaissance client a été au cœur de notre attention.
Concrètement, nous les avons accompagnés dans :
- Une intervention technique de nos experts pour passer d’un environnement « traditionnel » (SAS, SQL et des BDD ORACLE) à un environnement Big Data (Hadoop, HDFS, Hive). Cette évolution a permis d’améliorer les analyses et les modèles grâce à l’exploitation de données structurées et non-structurées, d’introduire le développement de logiciels Open Source avec Python et de traiter des données avec Dataiku.
- La prise en main du développement Python. Un expert en Data Science a dispensé une formation d’initiation et de prise en main de Python, alliant principes théoriques et expériences pratiques, aux équipes du PMU.
Notre plus-value réside dans la capacité de notre communauté d’experts à comprendre les spécificités métiers de nos clients, à apporter leurs expertises techniques dans l’exploitation et la valorisation de la donnée et à transférer leur savoir-faire chez nos clients.
Jérémie Le Meur | Responsable de département - #Consortia
Simulations et bilans d'opérations
Nous avons réalisé des simulations puis des bilans d’opérations à destination des chargés de fidélisation, responsables produits, et chargés de campagne.
Le but : acquérir, stimuler et retenir les clients (apport ROI, PBJ additionnel, atteinte des objectifs voulus) de l’entreprise.
Les sujets data, de la data quality à la modélisation en passant par l’analyse jusqu’à la restitution des résultats aux métiers, et formations des équipes ont été au cœur de notre accompagnement pour PMU.
Analyse et études exploratoires
- Identification des leviers de croissance chez les nouveaux clients ;
- Analyse du cycle de vie des nouveaux clients ;
- Segmentation RFM (Récence, Fréquence, Montant) et amélioration continue pour les actions marketing associées ;
- Analyse de l’impact (monétaire, volumétrie site…) des clients fermants et réouvrant leurs comptes en ligne à plusieurs reprises ;
- Suivi des KPI’s de la nouvelle interface online.
Modélisations et études d’impact CA
- Modélisation du chiffre d’affaires hippique en ligne ;
- Analyse de l’impact du nouveau programme de fidélité ;
- Étude sur les clients avec une fréquence « Occasionnels » et proposition de pistes permettant d’augmenter leurs usages.
Mise à jour des segmentations
- Transfert et adaptation des programmes de segmentation sur Dataiku [Plateforme collaborative de développement intégré] ;
- Recette de base de données suite à la migration de flux vers le Big Data ;
- Définition des spécifications de besoin sur les données liées aux campagnes.
Scoring de détection
- Développement (création et mise en production) d’un score de détection des clients à comportements de jeu problématiques afin de détecter au plus tôt les joueurs ayant une forte probabilité de basculer vers un comportement de jeu atypique et/ou excessif.
Accompagnement métiers
- Formation de l’équipe Datamining au développement et la modélisation sur Python ;
- Mise en place de use-cases spécifiques à l’environnement de PMU.
3
modèles de simulation développés
3
ans de collaboration
1
milliard de CA généré par le PMU sur Internet
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Nerfs de la guerre de l'automatisation des tests Front, ils sont de plus en plus cruciaux. Quel que soit l’outil d’automatisation des tests Front que l’on utilise, il est primordial d’avoir une bonne connaissance de gestion des Selectors, afin de construire un Locator pertinent.