Projets

Le PMU adopte le Big Data pour son marketing sans risque inutile

Arnaud Etevenard, responsable division projets Domaine Client au PMU, exploite les données d’activité anonymisées.

Une implémentation Cloudera réalisée par Xebia sur des serveurs banalisés HP permet au PMU d'exploiter ses données d'activité pour améliorer ses actions marketing sans prendre de risques inutiles tout en atteignant ses objectifs.

Publicité« Le Big Data, c'est sans doute génial mais nous savions qu'il y a beaucoup d'échecs, raison pour laquelle nous voulions une solution bien adaptée à ce que nous voulions » spécifie Arnaud Etevenard, responsable division projets Domaine Client au PMU. Le Pari Mutuel Urbain (PMU) a aujourd'hui largement étendu ses activités au delà des paris hippiques en hippodromes, son activité traditionnelle. Depuis 2010, il propose en effet des jeux en ligne, paris sportifs et poker en particulier. Du coup, une multitude d'informations arrivaient en mode silo dans le système d'information et était sous-exploitée. Arnaud Etevenard en déduit : « c'était un vrai vecteur d'amélioration ».
Il s'agissait d'enrichir la connaissance de l'activité avec des données anonymes. En effet les caractéristiques des prises de paris et de leurs contextes (point de vente, canal d'acquisition...) étaient peu traités. En parallèle, il y avait là une véritable opportunité d'améliorer les actions marketing d'animation de la base prospects, activité sous-traitée jusqu'alors. « Nous avions une opportunité de réinternaliser cette activité en réfléchissant au fur et à mesure pour implémenter une approche Big Data » indique Arnaud Etevenard. Le projet a été mené, au sein du PMU, par une équipe intégrées, IT et métiers.

Limiter les frais et les risques

Pour limiter les risques sur une approche nouvelle pour l'entreprise, le PMU a choisi d'adopter non pas une appliance dédiée mais une distribution Hadoop sur des serveurs les plus banalisés possibles, à peine différents des serveurs habituels du datacenter. Arnaud Etevenard précise : « au pire, les serveurs sont recyclables sur d'autres projets et les baies sont celles du datacenter, tout étant de HP. » La seule particularité est un sous-réseau isolant le stockage et le traitement des données Big data du reste du SI par mesure de sécurité. Côté distribution, le PMU a choisi Cloudera qui permet de rester proche de la version la plus récente d'Hadoop tout en étant stable. « Cloudera présente des fonctionnalités plus en phase avec nos attentes, bénéficie régulièrement des nouveautés de la communauté et est bien implantée en Europe » justifie Arnaud Etevenard.
De même, un gros intégrateur avec un cycle en V ne tentait pas le PMU qui voulait garder une grande agilité et une capacité d'adaptation élevée. Le PMU a donc choisi une petite équipe adoptant une démarche agile avec laquelle le projet a pu être co-créé. En l'occurrence, c'est Xebia qui a été choisi pour accompagner le PMU dans sa démarche. Les équipes Xebia sont intégrées aux équipes internes du PMU pour mixer les expertises et assurer une co-construction agile de l'outil, de la création du cluster à celle de l'interface utilisateurs. « Cette organisation pluridisciplinaire répond à nos attentes » affirme Arnaud Etevenard. Le sprint Scrum est ici de l'ordre de deux semaines.

PublicitéUn projet d'exploitation d'un patrimoine négligé

Jusqu'au projet Big Data, le stockage de données exploitables (hors récépissés de jeu) était de 17 jours. Mais, à l'heure actuelle, il est de 4 ans (avec la remise en ligne de données archivées sur bande) et les données qui s'accumulent ne sont plus purgées. Arnaud Etevenard remarque : « n'étant pas nominatives, les données ne nous posent pas de problèmes réglementaires. » La logique est ici similaire à celle de l'analyse des tickets de caisse en grande distribution.
Le démarrage du projet a eu lieu au printemps 2015. Les données archivées ont été remontées en ligne pour constituer une profondeur d'historique. « Nous nous doutions qu'il y avait quelque chose à faire avec les données mais nous nous demandions comment comment identifier avec les métiers une proposition de valeur » se rappelle Arnaud Etevenard. De février à juin 2016, l'outil a été construit dans un objectif d'animation de la base prospects.

Animer la communauté des prospects

En effet, l'animation de la base clients était déjà réalisée en interne avec Adobe Campaign. La réinternalisation de l'animation de la base prospects a également utilisé cet outil auquel a été exposé le datalake Cloudera. L'économie réalisé sur l'exploitation de la base prospect assure, en direct, un ROI de deux ans. « C'est un bon début pour poser le socle technique sans avoir besoin d'une trop grande expérience » note Arnaud Etevenard. Mais ce n'est évidemment qu'un début et ce ROI va progressivement être amélioré grâce à la multiplication de projets reposant sur le même datalake.
Les Métiers ont identifié leurs besoins en collaboration avec la DSI. Parmi les pistes de projets, on observe ainsi des travaux autour des enjeux de jeu responsable. Une exploitation en matière de sécurité des logs techniques peut être envisagée. Mais aussi -pourquoi pas- une amélioration de la maintenance préventive comme de la répartition des équipements en points de vente. Le cadrage de l'approche Big Data se fera au fur et à mesure de la réussite ou de l'échec de chaque projet.