Pierre & Vacances Center Parcs réduit de +50 % son délai d'analyse de la conversion

Pierre et Vacances Center Parcs (PVCP) est le leader européen du tourisme de proximité. Le Groupe développe des concepts de loisirs et de vacances innovants et respectueux de l'environnement, afin d'offrir à ses clients les destinations littorales, montagnardes, rurales et urbaines les plus attractives.

Avec 282 destinations en Europe, 45 000 appartements, maisons et cottages, et près de 8 millions de clients pour 12 600 collaborateurs, l'entreprise est un acteur incontournable du tourisme en Europe.

PVCP dispose d'une activité en ligne importante, avec ~8 millions de visiteurs par mois sur son site web, et ~50 % de son chiffre d'affaires généré en ligne. À ce titre, le suivi et l'amélioration de sa conversion en ligne sont essentiels à la performance du groupe.

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Expliquer la variation de conversion issue de Google Analytics dans Tableau

La conversion en ligne est un indicateur clé de la performance d'un site web. Elle se définit simplement comme le rapport entre le nombre de personnes qui achètent sur votre site et le nombre de personnes qui le visitent.

L'analyse de la conversion est une tâche récurrente pour un data/web analyst au sein des grandes organisations en ligne. Chez PVCP, chaque semaine, la conversion en ligne est comparée à la même semaine de l'année précédente (afin de neutraliser les effets de saisonnalité). Toute variation significative doit être expliquée précisément, car cela permet de décider rapidement d'actions correctives face à des problèmes techniques ou business.

Chez PVCP, comme dans de nombreuses organisations, Google Analytics est l'outil utilisé pour collecter les données de conversion. Ces données sont ensuite stockées et accessibles via Google BigQuery. Un ensemble de tâches de data engineering est réalisé quotidiennement à des fins de reporting, afin de transformer, enrichir et agréger ces données.

Pierre et Vacances Center Parcs est client Tableau depuis environ 2 ans. Tableau se connecte aux tables transformées dans BigQuery et permet de visualiser et manipuler facilement ces grands volumes de données, ainsi que de partager les résultats via des rapports communs à toute l'organisation.

Accélérer l'accès à l'insight avec Datama dans Tableau

L'un des principaux points de friction de l'analyse de conversion est qu'elle peut s'avérer chronophage et difficile à synthétiser. De nombreuses dimensions peuvent expliquer un écart et méritent d'être explorées : device, marché, canaux d'acquisition… De même, derrière le KPI de conversion se cachent de nombreux sous-indicateurs : taux de rebond, taux d'engagement, conversion à chaque étape du funnel, de la recherche au paiement…

Tout cela rendait très difficile la construction d'un dashboard réellement actionnable, ou même compréhensible par les utilisateurs. Il s'agissait essentiellement d'un large tableau croisé dynamique regroupant tous les KPIs et leurs variations d'une année sur l'autre, déclinable par n'importe quelle dimension. Le grand tableau vert/rouge que tout le monde a déjà vu une fois… et dont il était difficile de tirer un récit clair.

AVANT : le dashboard de performance hebdomadaire de Center Parcs dans Tableau, sous forme de grand tableau :

Pierre et Vacances Center Parcs travaille avec Datama depuis 2017. Datama dispose d'une approche unique pour décortiquer ce type d'analyse, en réconciliant l'ensemble des sous-indicateurs au sein d'un KPI macro, en scorant l'intérêt de chaque dimension pour expliquer l'écart — y compris l'analyse des effets de mix — et en n'affichant que ce qui compte réellement.

Grâce à l'extension Datama pour Tableau, l'équipe analytics a pu offrir à ses clients internes une vision claire de la situation, sous forme de waterfall dynamique accompagnée de points clés. Cela permet non seulement aux clients internes de mieux évaluer l'impact réel de chaque variation en termes de chiffre d'affaires sur le site, mais aussi de se concentrer sur ce qui compte vraiment grâce à une approche 80/20, sans aucun temps d'analyse nécessaire.

Le résultat est un gain de temps considérable sur le délai d'accès à l'insight : générer les points clés que Datama fournit automatiquement dans Tableau prenait auparavant une demi-journée à un analyste, et se fait désormais en quelques secondes, directement devant les clients internes. L'analyste peut alors se concentrer sur la compréhension de ce qui n'est pas déjà présent dans les données (c'est-à-dire les raisons humaines ou opérationnelles derrière les chiffres) et aider à décider des actions correctives. Le goulot d'étranglement dans le processus de création de valeur est supprimé côté équipes d'analyse, ce qui permet aux équipes business et techniques de disposer des bons insights pour mettre en œuvre cette valeur.

APRÈS : waterfall et points clés propulsés par Datama dans le reporting hebdomadaire Tableau :

Répliquer l'approche Datama dans l'analyse digitale

FS

“Datama automatise les analyses récurrentes sans aucun compromis sur la qualité de l'insight. Il présente en plus les conclusions et les facteurs de manière intuitive, compréhensible par différents types d'utilisateurs.”

Après cette première mise en œuvre réussie, l'équipe analytics a continué à intégrer Datama dans d'autres rapports Tableau et analyses ad hoc : en plus de l'analyse de conversion d'une année sur l'autre, l'équipe est régulièrement confrontée à d'autres analyses d'écarts complexes, notamment l'explication des ventes offline, l'analyse média, ou la lecture des résultats de tests A/B.

Ainsi, les outils Datama ont été intégrés dans de multiples frameworks analytiques, à mesure que l'équipe analytics identifie de plus en plus de cas d'usage et que les clients internes se familiarisent avec l'approche et les résultats.

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