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Comment personnaliser l’expérience client et minimiser le churn grâce au Big Data

Les besoins métiers :

• Comprendre les préférences des clients et obtenir des enseignements concrets pour améliorer le service
• Réduire le taux d’attrition en améliorant l’engagement

Le challenge data :

• Intégrer des données issues de multiples sources, dont le flux IoT en provenance des box des clients, pour mieux connaître les préférences de chaque client.
• Gérer la croissance exponentielle de la plate-forme Big Data de Comcast fondée sur Hadoop data integration

La solution :

• Une approche unifiée autour d’un socle de solutions de big data, de master data management et de gestion de la qualité des données pour appréhender à la fois les enjeux de volumes, de qualité et de performance.

Les résultats :

• Détection et gestion plus précoce de tout ce qui pourrait nuire à l’expérience client, et réduction de l’attrition
• Exploitation accrue des données d’usage des clients, permettant d’avoir une meilleure connaissance de leur utilisation des produits et des services
• Réutilisation maximale des ressources existantes
• Amélioration de la productivité des développeurs

Le challenge dans le détail :

L’Enterprise Data Management en action : Comcast, le premier câblo-opérateur au monde, a choisi Informatica pour l’aider à tirer mieux et plus vite parti de ses énormes masses de données. À la clé : une connaissance plus fine des préférences et des usages de ses clients, des ressources allouées de façon optimale, et une meilleure qualité de service.

En termes de chiffre d’affaires, Comcast est la plus importante entreprise de télécommunication et de télévision au monde. Son activité Comcast Cable pèse pour près des deux tiers de ses revenus, acheminant voix, données et images à plus de 27 millions de clients résidentiels et entreprises dans 39 États américains.

À l’instar de la plupart des fournisseurs de services, améliorer la satisfaction client, et donc diminuer le taux d’attrition, est pour Comcast un enjeu majeur. Pour cela, il lui faut comprendre les préférences de ses clients et obtenir les enseignements concrets qui lui permettront de faire évoluer son offre pour mieux répondre à leur demande. Ceci ne peut se faire qu’en traitant les flux considérables de données issus des équipements installés chez chaque client.

Cependant, en raison du manque d’intégration de ses systèmes, Comcast n’avait qu’une vision partielle de ses clients, ce qui nuisait à ses efforts pour leur fournir un meilleur service. Confronté au triple défi de l’afflux massif de données, de leur qualité et de la performance, le projet Big Data de Comcast était passé en moins de 2 ans d’un petit cluster Hadoop à un mastodonte de plus de 430 noeuds et 10 pétaoctets.

La solution dans le détail : Libérer le Big Data, la clé du succès

Pour gérer la quantité et la diversité croissantes des données, Comcast a rationalisé son approche en s’appuyant sur la solution Informatica Big Data Management.

Celle-ci permet à l’entreprise d’intégrer des données issues de multiples sources, en particulier les flux IoT en provenance des box des clients, et d’en tirer plus de valeur métier et plus vite qu’auparavant.

La solution big data apporte des connaissances concrètes sur les problèmes, les comportements et les préférences des clients, et ce sans qu’il soit nécessaire de connaître Hadoop. Comcast a également retenu la solution Informatica PowerCenter qui permet d’accéder rapidement aux données de toutes sortes, de les intégrer et de les diffuser à moindre coût et sans code à développer.

Par ailleurs, Comcast s’est doté d’Informatica Master Data Management, afin d’avoir une vision complète et précise des données de référence critiques pour son activité et de leurs relations, et d’Informatica Data Quality, pour s’assurer de la fiabilité sans faille de ses données. Informatica Data Security et Informatica B2B complètent cette solution globale avec laquelle Comcast a pour objectif d’améliorer ses opérations.

Et les résultats ont été parfaitement remarquables. Comcast est désormais en mesure de détecter et de gérer plus précocement tout ce qui pourrait nuire à l’expérience de ses clients, réduisant en conséquence l’attrition. L’opérateur exploite également davantage les données d’usage de ses clients et sait de mieux en mieux comment sont utilisés ses produits et ses services. De cette manière, il peut anticiper les éventuelles difficultés et y répondre au plus tôt. Le tout en maximisant la réutilisation de ressources existantes et en améliorant la productivité des développeurs.