Unification des Données & Déploiement CDP – Retour d’expérience de Val d’Isère [Tourisme]
Val d’Isère a déployé une CDP B2C, multi-partenaires et sans direction informatique. Mais commençons par le début de l’histoire. En juillet 2021, 14 responsables et acteurs de Val d’Isère formulaient 3 objectifs pour leur station et leurs activités respectives :
- Optimiser les performances commerciales.
- Améliorer l’expérience client.
- Nourrir la préférence de marque sur le long terme.
Deux ans et un pilote Customer Data Platform après, la CDP est généralisée. Elle est l’outil au service de la réalisation de ces objectifs.
Un Petit-Déjeuner Retour d’Expérience a été organisé le mercredi 19 octobre 2022 à l’hôtel Le Scribe, à Paris. Christophe Lavaut, Directeur général de Val d’Isère Tourisme, et Florent Mariotti, directeur de mission CustUp qui a accompagné Val d’Isère, ont présenté devant 60 invités les objectifs et les étapes de déploiement du projet.
Nous proposons ici un compte rendu de ce partage d’expérience.
Cabinet de conseil en CRM, CustUp accompagne les organisations dans leurs projets Données Clients.
Le Projet "Val Data" : Mutualiser les données pour améliorer l’expérience client, augmenter la performance commerciale et générer de la préférence de marque
Val d’Isère en quelques chiffres
Christophe Lavaut a commencé par présenter la station. Créée en 1932, Val d’Isère est aujourd’hui une station internationale proposant 25 800 lits touristiques et totalisant 1,5 million de nuitées par saison (5 mois d’hiver et 2 mois d’été). Nous avons également appris que 42% des séjournants étaient britanniques.
La société Val d’Isère Tourisme, qui a porté le projet CDP, embauche 120 salariés et dispose d’un budget annuel de 7,5 millions d’euros.
La naissance du projet Val d’Isère : "Val Data"
Le projet de Val d’Isère Tourisme, baptisé ensuite « Val Data », n’était pas un “projet CDP” au départ. Les porteurs du projet ne savaient peut-être pas encore ce qu’était une Customer Data Platform. Au début de l’histoire, il y avait des objectifs et des besoins. Ce n’est que plus tard que la CDP imagino est apparue comme l’outil le plus adapté à l’atteinte des objectifs.
Nous insistons sur ce point, car c’est un principe méthodologique essentiel : un projet data commence par le cadrage des objectifs, sans préjugés technologiques. La question des outils vient plus tard. C’est ce qu’a expliqué très bien Christophe Lavaut : “La clé de réussite, ça a été de réfléchir aux objectifs, à la table, avant de parler outils. Il fallait commencer par réfléchir à ce que l’on voulait faire et à ce dont on avait besoin”.
Un besoin : mutualiser les données clients
Quel était le besoin de Val d’Isère ? Centraliser les données issues des bases de données utilisées par Val d’Isère Tourisme : les données issues de l’Office du Tourisme (utilisée pour l’envoi de newsletters) et les bases de données commerciales (les entrées à la piscine, les données du Village des Enfants…).
A l’origine du projet, on trouve donc une multitude de bases de données, une multitude d’outils (parfois, plusieurs abonnements à un même outil), des services qui ne travaillent pas ensemble et la volonté de dépasser cette situation.
Un contexte : un environnement multi-partenaires
Comme l’a précisé Christophe Lavaut, “Val d’Isère est un village, une station réunissant une galaxie d’acteurs différents aux intérêts parfois communs, parfois divergents”. La structure Val d’Isère Tourisme, qui a porté le projet, n’est qu’une composante de cet écosystème de partenaires.
Ces partenaires sont, notamment, la mairie, le Club des Sports (organisateur d’événements), la centrale de réservation (vente des séjours), Val d’Isère Téléphériques (vente des forfaits de skis), les établissements d’hébergement, les commerçants, les prestataires d’activité (cours de skis, balades en raquettes…), les associations (dont l’objectif n’est pas forcément commercial), la radio de la station.
Cet éclatement de la gouvernance se traduit, ou plutôt se traduisait par un éclatement des données.
Que se passait-il avant le déploiement du projet ? Chaque acteur disposait de sa propre base de données et aucun lien ne les reliait entre elles. La conséquence était qu’un client qui rentrait de son séjour à Val d’Isère recevait des emails de l’Office du Tourisme, des remontées mécaniques (Val d’Isère Téléphériques), des différents prestataires qui ont collecté des données sur lui, de la centrale de réservation, de l’établissement d’hébergement…
3 objectifs : expérience client, performance commerciale & préférence de marque
Le besoin – mutualiser les données – est au service d’objectifs. Christophe Lavaut et Florent Mariotti nous ont présenté ces objectifs.
“Nous avons voulu unifier les données pour être en capacité d’unifier le dialogue clients et de gérer l’obstacle lié à l’éclatement de la gouvernance”, a expliqué Christophe Lavaut. Et de poursuivre : “Nous voulions jouer sur la complémentarité en termes de données. Certains acteurs possèdent des informations sur la composition du foyer des clients, d’autres sur la consommation, d’autres sur les préférences…”.
“Il fallait trouver des points d’accroche autour desquels nous pouvions rassembler chaque acteur au-delà de leurs différences” a résumé Florent Mariotti.
“L’enjeu de départ était de développer, centraliser, mutualiser la connaissance client pour améliorer l’expérience du client, augmenter la performance commerciale et générer de la préférence de marque” explique Florent Mariotti qui résume ainsi les 3 objectifs du projet.
Pour augmenter la connaissance client, il fallait que Val d’Isère acquiert la capacité à connecter et centraliser les différents environnements clients. Cela n’a pas été simple, car le niveau de maturité des bases de données était très différent d’un acteur de la station à l’autre. Certains partenaires disposaient de logiciels sur l’étagère modernes, d’autres utilisaient des bases de données maison.
La mise en oeuvre du projet Val d’Isère en 4 étapes
Après avoir rappelé le contexte, le besoin et les objectifs du projet, Christophe Lavaut et Florent Mariotti ont détaillé les étapes de mise en œuvre. Elles ont été au nombre de 4.
1ère étape : le cadrage des objectifs et l’alignement des acteurs sur l’intérêt et les finalités du projet
La première étape a consisté à réunir les acteurs représentatifs de la station pour sensibiliser sur le projet, sa nécessité, et en définir les objectifs. Plusieurs ateliers ont été organisés au printemps et à l’été 2021 auxquels une quinzaine d’acteurs de la station ont participé.
“La définition des objectifs a pris plus de temps que la sélection du logiciel” a fait remarquer Christophe Lavaut, le sourire aux lèvres. “Il fallait harmoniser les envies et les objectifs de tout le monde”, d’acteurs ayant parfois des intérêts divergents.
L’enjeu était de convaincre tout le monde de mettre les données en commun. Certains acteurs étaient au départ méfiants, « mais nous avons réussi progressivement, grâce à l’accompagnement CustUp notamment, à transformer ces acteurs en ambassadeurs”. Il a fallu en effet montrer et démontrer l’intérêt de la démarche et faire prendre conscience à tous qu’elle était bénéfique pour le développement de l’activité de la station.
2ème étape : la mise en place d’un pilote
Il y avait deux options :
- La première consistait à chercher à convaincre l’ensemble des acteurs, à trouver l’alignement parfait avant de faire le moindre pas en avant.
- La deuxième était de commencer à avancer avec les acteurs les plus motivés pour tester et faire la preuve de l’intérêt du projet, avec pour objectif de finir par embarquer tout le monde.
C’est cette deuxième option qui a été retenue. Un pilote a été mis en place avec 3 acteurs de la station : Val d’Isère Tourisme, Val d’Isère Téléphériques (remontées mécaniques) et Val d’Isère Réservation.
La phase de pilote a duré 6 mois. Elle a consisté à :
- Unifier et mutualiser les données issues de 5 bases de données hétérogènes – dans la CDP imagino, la solution technologique retenue par Val d’Isère au terme d’un appel d’offres.
- Déployer 2 premiers cas d’usage de l’unification = 2 scénarios relationnels.
- Mesurer les résultats et faire la preuve de l’intérêt de la démarche data de Val d’Isère.
2 scénarios de marketing automation ont été déployés, exploitant les données unifiées des 5 bases :
- Un scénario de marketing relationnel, visant à améliorer l’expérience client = un scénario de bienvenue présentant aux clients arrivant sur la station les différents événements, services et activités proposés.
- Un scénario de marketing promotionnel, visant à augmenter la performance commerciale = des offres d’hébergement dernières minutes pour stimuler les réservations sur la dernière semaine de la saison.
3ème étape : la mesure des résultats pour convaincre et prouver
L’unification des bases de données et le déploiement des deux scénarios ont nécessité deux mois de travail. Les scénarios ont ensuite tourné entre février et mai 2021, jusqu’à la fin de la saison d’hiver.
8 déclinaisons des campagnes ont été conçues, pour adapter le contenu des communications aux typologies clients.
Les taux d’ouverture ont été compris entre 30% et 50%, ce qui est largement supérieur à la moyenne observée pour ce type de communications, même s’il faut rappeler que Val d’Isère avait déjà de bons taux d’ouverture avant le projet. Le taux de satisfaction a été mesuré à 85%.
4ème étape : généraliser le déploiement
Ce pilote a permis de démontrer l’intérêt de la démarche aux autres acteurs de la station et d’envisager sa généralisation. A l’heure où ces lignes sont écrites, Val d’Isère déploie dans imagino les 4 cas d’usage suivants :
Pour conclure, Christophe Lavaut a tenu à insister sur le fait que “ce projet a été l’occasion de fédérer les équipes autour d’objectifs communs”. Une manière de rappeler qu’un projet data, avant d’être un projet technique ou techno, est un projet organisationnel, un projet humain.
Après cette présentation du projet, Arnaud Chapis a proposé à l’audience une démonstration pratique de la CDP imagino et de la manière dont elle a été utilisée par Val d’Isère pour unifier les données de la station.
Florent Mariotti est consultant Data et CRM CustUp. Il a accompagné Val d’Isère dans le cadrage et le déploiement du projet « Val Data ».