le big data chez sfr

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Le Big Data chez SFR 03.07.13 TITRE 1

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Page 1: Le Big Data chez SFR

Le Big Data chez SFR

03.07.13TITRE1

Page 2: Le Big Data chez SFR

Le Big Data chez SFR c’est(en partie):

Près d’ 1 Milliard Près d’ 1 Milliard Près d’ 1 Milliard Près d’ 1 Milliard de positions de positions de positions de positions chaque chaque chaque chaque jourjourjourjour

Soit entre 30 et 80 Soit entre 30 et 80 Soit entre 30 et 80 Soit entre 30 et 80 évènements/mobileévènements/mobileévènements/mobileévènements/mobile

27 Millions 27 Millions 27 Millions 27 Millions de Terminaux de Terminaux de Terminaux de Terminaux en en en en FranceFranceFranceFrance

Soit Soit Soit Soit tous les tous les tous les tous les utilisateurs du utilisateurs du utilisateurs du utilisateurs du réseau SFR réseau SFR réseau SFR réseau SFR

Déplacements de Déplacements de Déplacements de Déplacements de mobilesmobilesmobilesmobiles

Données Anonymisées(suivi par alias sur maximum 30j, conforme CNIL, suppression aléatoire de X% de la base)

Accessibles en Temps Réel (y compris via des alertes)

Pour les mobiles étrangers: pas d’Indication du pays d’origine de la carte SIM

Suivi par Modèle de Mobile

Page 3: Le Big Data chez SFR

Optimisation de la performance, amélioration de la proposition, création de valeur…le champ des usages Big Data est large

Efficacité opérationnelle

1

Marketing

2

Réseau

3

Baisser les coûts internes grâce des informations plus précises et de meilleures prévisions

Potentiel interne

Améliorer la connaissance client Optimiser le ciblage notamment pour l’anti-churn

Adéquation couverture/usageOptimisation des investissements

Exploitation des données brutes SFR Base client SFR significative,Localisation temps réel

Exploitation de données

anonymes1

Potentiel externePotentiel externe

Revente de données qualifiées et contextualisée:

SMS Geolocalisé

OPTIN Obligatoire

Exploitation de données qualifiées2

Revente d’analyse de données complexes issues notamment de sources externes.

OPTIN Obligatoire

Exploitation de données

combinées3

Potentiel du Big Data

« Estimation MIT: +5-6% de hausse de productivité

pour les entreprises utilisatrices. »

Page 4: Le Big Data chez SFR

Ces données sont déjà utilisées et valorisées pour soutenir le Business SFR et répondre à des besoins internes

� Géomarketing pour implantation et fréquentation des zones de chalandise des Espaces SFR

� Support aux Appels d’Offre SFR Business Team

� Ex: Suivi du lancement des iPhone

� Etude sur le comportement Radio des mobiles

� Adéquation couverture 4G/ Mobile 4G

Page 5: Le Big Data chez SFR

Geomarketing des Espaces SFR: optimisation des emplacements

Mardi 03 janvier 2012

Pacé_07012012.wmv

Page 6: Le Big Data chez SFR

6DGISC

Densité des IPAD par cellule SFR

Page 7: Le Big Data chez SFR

Reporting temps réel des ventes de smartphones

Page 8: Le Big Data chez SFR

Ces données sont reconnues comme fiables et uniques sur le marché par plusieurs grands comptes

� Fréquentation des zones de chalandise

� Implantation des Drive, gestion des zones touristiques

� Fréquentation des gares/ aéroport, origine destination des usagers

� Substitution aux Enquêtes «Ménages et Déplacements»

� Optimisation des campagnes de publicité (affichage)

� Valorisation des Evènements (festival de Cannes/ Tour de France) / Tourisme

Grande DistributionGrande DistributionGrande DistributionGrande Distribution

TransportTransportTransportTransport

EvénementielEvénementielEvénementielEvénementiel

Page 9: Le Big Data chez SFR

Etude supermarché Gometz – mai 2012

Zone d’habitation des mobiles près du supermarché entre 16h et 18h

Zoom sur la zone du magasin

Page 10: Le Big Data chez SFR

Trafic par demi-heure – gare Montparnasse

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Vendredi en janvier Samedi en janvier Dimanche en janvier

Page 11: Le Big Data chez SFR

Gare Montparnasse – répartition métro

Etude réalisée en 2012

Echantillon : plus de 4000 mobiles SFR présents dans la Gare Montparnasse (Halls Grandes Lignes & Trains Banlieue)sur une journée entre 14h07 et 16h17

14,52 % ont pris le métro après leur passage en gare :

Répartition

39,71 % ont pris le métro avant leur passage en gare :

Répartition

Expérimentation – représentation des dernières

station fréquentées

32% 31% 11% 27%

29% 27% 14% 29%

Page 12: Le Big Data chez SFR

12DGISC

Diffusion des mobiles depuis la Gare Montparnasse

Page 13: Le Big Data chez SFR

13DGISC

Page 14: Le Big Data chez SFR

14DGISC

Page 15: Le Big Data chez SFR

Fréquentation événementielle

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200

400

600

800

1000

1200

31/01 01/02 02/02 03/02 04/02 05/02 06/02

DU MARDI 31 JANVIER AU LUNDI 6 FEVRIER INCLUSMobiles distincts

/ demi-heure

3 858 visiteurs

830 visiteurs

3 408 visiteurs

5 321 visiteurs

5 031 visiteurs

4 011 visiteurs

817 visiteurs

3

Page 16: Le Big Data chez SFR

Visites multiples, par répartition

Parmi les 18 103 « visiteurs » différents durant les 5 jours du salon…

2 016 sont venus au moins deux jours

816 sont venus au moins trois jours

444 sont venus au moins quatre jours

250 sont venus chaque jour