Ma seconde mission chez mon deuxième employeur fut atypique : J’ai non seulement mis en place une application de marketing BI opérationnelle, mais celle-ci fut intégrée dans directement dans la chaîne de décision.
Le client
Le client en question était Digicash, une société qui a créé une application de paiement bancaire au Luxembourg. Cette application vise à aider les utilisateurs dans tous les paiements du quotidien mais aussi dans les impôts, les PVs, et beaucoup de magasin partenaire, en scannant simplement un QR code.
Depuis la société et les applications ont été rachetées par la société Payconiq.
Le marketing
Le but de créer une application d’intelligence décisionnelle sur cette partie était de cibler des utilisateurs qui n’utilisait pas ou peu l’application alors qu’elle était déjà installée sur le téléphone des usagers.
Elle permettait aussi de savoir pour quel type de paiement l’application était utilisé : QR Code, NFC, Bluetooth, …
Ainsi, des coupons devaient être généré pour faire la publicité soit des fonctions inutilisés, soit par l’arrêt de l’engagement de l’utilisateur.
Petits exemple :
- Un utilisateur a installé l’application par pure curiosité, mais ne l’a utilisé qu’une fois ou deux.
- Un utilisateur ne paie qu’en scannant le QR Code, mais pourrait utiliser le Bluetooth, le NFC ou les contacts dans l’application pour virer de l’argent à un proche pour rembourser un repas.
C’est pour ce genre de groupe d’utilisateur que le marketing voulait augmenter l’engagement sur l’application.
Le rapport
En récupérant des données assez sommaire :
- sur l’utilisation, pour la partie expliquée plus haut.
- sur les méthodes pour contacter l’utilisateur : SMS, mails, notifications dans l’application.
Il devient possible de générer des coupons à utiliser pour tous les paiements partenaires.
Ce ciblage est réalisé par le département marketing : une fois la liste des utilisateurs définis et la méthode de réception du coupon, cette liste est envoyé selon le canal choisi vers les usagers.
Par la suite, on pourra savoir si une campagne a fonctionné si les coupons ont été utilisés. Si ce n’était pas le cas, alors on pourra :
- changer de cible : 20-30 ans, frontaliers, ….
- changer de canal de communication selon l’âge ou les habitudes des usagers.
Mais ! L’application ne s’arrêtait pas ici : en utilisant les fonctionnalités du logiciel de Qlik, Qlikview, il est possible d’utiliser 2 langages pour réaliser des scripts à placer sur des boutons : Visual Basic (VB script pour les adeptes), ou du javascript. En développant une fonctionnalité permettant d’envoyer directement sur une bases de données la liste des utilisateurs, j’ai pu réduire le nombre d’interactions nécessaires pour l’envoi des coupons lors de campagnes marketing.
Mon ressenti
Ce fût pour moi la seule fois où dans un tableau de bord opérationnel, il était possible non seulement d’utiliser les visuels pour comprendre plus facilement l’information, mais où il était possible avec cette même information de recréer une campagne marketing et relancer les coupons aux utilisateurs pour leur montrer l’utilité de l’application de paiement.
J’ai pu créer une application opérationnel pour son analyse de l’ensemble des données métiers, et doublement opérationnelle car elle permettait une interaction avec les autres SI de la société.
Pour aller plus loin
Pour la première fois de ma carrière, j’ai pu voir et mettre en place un tableau de bord non seulement pour l’étude de l’activité métier et son analyse, mais aussi la réutilisation des mêmes données pour créer de l’information (les nouvelles campagnes) qui seront reprise dans le dashboard par la suite, au fur et à mesure de l’utilisation des coupons.
Et c’est bien une des rares fois où tout le processus métier a été pensé de fond en comble, pour et par le métier, et où toute l’information utilisée est réutilisée par la suite.
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