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 dans le respect de l’environnement afin d’offrir à ses clients les plus belles destinations de bord de mer, de montagne, de campagne et de centre-ville.
Avec 282 destinations en Europe, 45 000 appartements, maisons et cottage et près de 8M de clients pour 12,6k employés, l’entreprise est un acteur incontournable du tourisme en Europe.
PVCP a une activité en ligne importante, avec environ 8M de visiteurs par mois sur son site web, et 50% de ses revenus générés en ligne. En tant que tel, le suivi et l’amélioration de sa conversion en ligne sont essentiels pour améliorer la performance du groupe.
“ DataMa dans Tableau fournit une analyse détaillée et exploitable de notre conversion, ce qui nous a permis d’améliorer considérablement nos résultats.”
Gregory Sion
CEO , Pierre et Vacances Center Parcs
Explication de la variation des conversions à partir de Google Analytics dans Tableau
La conversion en ligne est un indicateur clé de la performance d’un site web. Elle se définit essentiellement comme le rapport entre le nombre de personnes qui achètent sur votre site Web et le nombre de personnes qui le visitent.
L’analyse de la conversion est une tâche récurrente d’un analyste web/data dans les grandes organisations en ligne. Chez PVCP, chaque semaine, la conversion en ligne est comparée à la même semaine de l’année précédente (afin d’éliminer l’effet de saisonnalité). Toute variation significative doit être expliquée avec précision, car elle permet de décider rapidement des actions correctives découlant de problèmes techniques ou commerciaux.
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 Big Query. Un ensemble de tâches d’ingénierie de données sont effectuées quotidiennement à des fins de reporting, afin de transformer, enrichir et agréger ces données.
Pierre et Vacances Center parcs est client de Tableau depuis environ 2 ans. Tableau se connecte aux tables transformées dans Big Query et permet de visualiser et de manipuler facilement ces grands volumes de données, et de partager les résultats dans des rapports communs à toute l’organisation.
Obtenir plus facilement les insights avec DataMa dans Tableau
“ Analyser manuellement chaque dimension et chaque étape de l’entonnoir de conversion peut être assez long. DataMa dans Tableau est un énorme gain de temps pour nous. Il permet de se concentrer précisément sur ce qui ne va pas et de l’expliquer de manière claire et visuelle.”
Charlotte d’Huart
Analyste Web et spécialiste en AB Test, Pierre et Vacances Center Parcs
L’un des principaux pain points de l’analyse de la conversion est qu’elle peut prendre beaucoup de temps et être difficile à résumer. De même, derrière le KPI de conversion, il y a beaucoup de sous-indicateurs : taux de rebond, taux d’engagement, conversion de chaque étape de l’entonnoir, de la recherche au paiement…
Tout cela a rendu très difficile la construction d’un dashboard qui soit réellement exploitable, ou même compréhensible par les utilisateurs. Il s’agissait essentiellement d’un grand tableau croisé dynamique avec tous les indicateurs clés de performance et leurs variations d’une année sur l’autre, pouvant être divisé par n’importe quelle dimension. Le grand tableau vert/rouge que tout le monde a vu une fois… et que tout le monde a eu du mal à expliquer concrètement
AVANT : Le tableau de bord hebdomadaire des performances de Center Parcs dans Tableau sous la forme d’un grand tableau :
Pierre et Vacances Center Parcs travaille avec DataMa depuis 2017. DataMa a une approche unique pour disséquer ces types d’analyses, en réconciliant tous les sous IP dans un KPI macro, et en notant l’intérêt de chaque dimension pour expliquer l’écart, y compris l’analyse de l’effet de mélange, et en ne montrant que ce qui compte.
Grâce à l’extension DataMa pour Tableau, l’équipe d’analyse a pu fournir à ses clients internes une vision claire de ce qui se passait, sous la forme d’une cascade dynamique et des points associés. Non seulement cela permet aux clients internes de mieux évaluer l’impact réel de chaque variation en termes de revenus sur le site web, mais cela les aide également à se concentrer sur ce qui compte vraiment dans une approche 80/20 sans que l’analyse ne prenne de temps.
Le résultat est un gain de temps considérable : la génération des points que DataMa fournit automatiquement dans Tableau prenait généralement une demi-journée à un analyste, et se fait maintenant en quelques secondes directement devant les clients internes. L’analyste peut alors se concentrer sur la compréhension de ce qui n’est pas déjà 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 des équipes d’analyse et permet aux équipes commerciales et techniques de disposer des informations appropriées pour mettre en œuvre cette valeur.
APRÈS : DataMa a alimenté la waterfall et les bullet points dans les performances hebdomadaires de Tableau :
Reproduire l’approche de DataMa dans l’analyse digitale
“ DataMa automatise les analyses récurrentes sans aucun compromis sur la qualité de l’information. De plus, il présente les conclusions et les facteurs de manière intuitive, compréhensible par différents types d’utilisateurs.”
Fanjuan Shi
Group Director of Data, Acquisition & Activation, Pierre et Vacances Center Parcs
Après cette première mise en œuvre réussie, l’équipe d’analystes a continué à intégrer DataMa dans d’autres rapports Tableau et dans des analyses ad hoc : en plus de l’analyse de la conversion d’une année sur l’autre, l’équipe est régulièrement confrontée à d’autres analyses d’écart complexes, y compris l’explication des ventes hors ligne, l’analyse des médias ou les résultats des tests AB.
Ainsi, les outils DataMa ont été intégrés dans plusieurs cadres analytiques, à mesure que l’équipe analytique identifie de plus en plus de cas d’utilisation et que les clients internes se familiarisent avec l’approche et les résultats.
