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Comment les Big Data ont transformé Qantas Airlines

Qui ?
Vaughan Chandler, Executive Manager Innovation & Insights de Qantas Loyalty.

Quoi ?
Un keynote en plus de 150 slides sur la transformation de Qantas Airlines grâce aux Big Data, présentée lors de la conférence Connect 2013 organisée à Londres par Teradata, Aprimo et Ecircle.

Combien ?
9,3 millions de membres du programme Frequent Flyer de Qantas (+60% en 4 ans, entre 2008 et 2012)
1 milliard de dollars de CA annuel générés grâce au programme de fidélité.
Plus de 400 entreprises partenaires.
250 campagnes marketing gérées chaque année.
1,1 milliard de transactions analysées.

Comment ?

Lancé en 1987, le programme Frequent Flyer de Qantas permet à la compagnie aérienne de réunir des milliards d'informations sur ses clients, non seulement sur leurs voyages, mais aussi sur leur situation bancaire (la carte est aussi un moyen de paiement) ou leurs achats du quotidien (la chaîne de supermarchés Woolworths est intégrée au programme depuis 2010). Restait à exploiter toutes ces données pour en tirer de la valeur. "Nous avons voulu utiliser ces data pour aller bien au-delà des campagnes emailing traditionnelles et générer de la valeur dans tout le business de l'entreprise" explique Vaughan Chandler.

Pour cela, Qantas s'est doté d'une équipe "Insight and Innovation" dédiée à l'analyse des Big Data. Celle-ci n'est pas dépendante du département marketing, mais rapporte directement au CEO de Qantas Loyalty. L'entreprise a commencé par enrichir ses données clients, avec un questionnaire en ligne de 10 minutes, rempli par 20% des membres du programme. "Avec les Big Data, il faut aller au-delà de la moyenne. Dans notre base, deux passagers pouvaient sembler similaires, mais nous ne savions pas s'ils étaient membres des programmes de fidélité des concurrents, par exemple. L'un est peut-être un voyageur très fréquent qui voyage peu avec nous et l'autre un voyageur peu fréquent mais qui n'utilise que Qantas, ce qui est très différent".

Avec les informations à leur disposition, les équipes "Insight and Innovation" ont développé des modèles prédictifs, pour évaluer la probabilité qu'un client choisisse Qantas ou un concurrent lors de son prochain vol, et adapter les actions marketing en conséquence. "Trop d'entreprises confondent "analytics" et "reporting". Il ne suffit pas de connaitre ce que veulent nos clients, il faut savoir ce qu'ils voudront demain. Les analytics, c'est de la prédiction et un outil au service du changement." Vaughan Chandler évalue que chaque employé de l'équipe rapporte 6 millions de dollars par an à la compagnie en revenus additionnels. "Avec de tels chiffres, on devrait tripler les embauches sur les prochaines années !"

Les informations collectées sur chaque voyageur sont aussi accessibles aux personnels au sol et en vol, à travers un terminal mobile. "C'est une interface très simple, qui ne présente pas toutes les informations disponibles, mais seulement celles qui sont pertinentes - ce qui peut être différent d'un passager à l'autre. Par exemple, si on voit qu'on a perdu son bagage la fois précédente, on va le surclasser. A chaque vol, les employés ont la liste des cinq passagers dont il faut faire le plus attention. Ce ne sont pas forcément nos clients les plus rentables, d'autres critères sont pris en compte." Résultat : "les employés adorent cet outil, car il facilite leur travail et leur donne plus d'opportunités d'interaction avec les clients."

Fort de cette expertise en CRM et data management, Qantas s'est diversifié dans des domaines très divers : un wine club (EpiQure), les moyens de paiement (Qantas Cash), des cartes prépayées multi-enseignes en marque blanche (Vii) ou encore un service BtoB d'incentive pour les forces de vente (Accumulate). Qantas Loyalty propose même ses services à d'autres entreprises pour les aider à exploiter leurs data et développer des programmes de fidélité. "Nous aimons innover. Innover est un process, on ne peut pas être innovant qu'une seule fois. L'innovation qui se répète, c'est mieux."

Ce succès de Qantas dans l'exploitation des data s'explique par plusieurs facteurs. "Il est très difficile d'être agile quand on est, comme nous,  une grande entreprise. Avant, la taille était un avantage, maintenant c'est devenu un handicap. Mais nous avons un avantage concurrentiel : la taille critique pour déployer de la "customer knowledge intelligence" et agir ensuite à grande échelle." Le changement impliqué par les data n'est pas seulement une question de ressources et d'infrastructures : "c'est un changement qui doit s’immiscer dans le management de toute l'entreprise. Le plus difficile est de donner les bonnes informations à la bonne personne au sein de votre entreprise." Cette "bonne personne" ne se trouve pas forcément au sein du département marketing... les analystes doivent donc s'affranchir des silos.

Problème : le data analysts parlent rarement le même langage que les équipes commerciales. La solution : "recrutez des gens qui ont un vrai leadership commercial et présentez vos résultats de façon compréhensible pour les gens du business. Par exemple, au lieu de parler en pourcentages d'augmentation, parlez en millions de dollars CA additionnel, c'est plus concret." Dernier conseil : "avant de se lancer, il faut s'assurer que votre organisation est prête aux changements impliqués par les data et surtout, qu'elle le souhaite. Les data doivent tout changer dans l'organisation, pas seulement le marketing ou les analytics."

Benoit Zante

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