Le Big Data permet de voyager moins cher (avec des correspondances à rallonge)

Avenir de l’IT : Du temps à perdre ? Voyages-SNCF.com entend proposer des trajets alternatifs basés sur un critère de prix pour étoffer son offre. De quoi se différencier des concurrents sur la base de l’analyse des données client en temps réel.

Vous accepteriez de prendre plus de temps pour voyager en train si cela vous permet d’économiser de l’argent ? Oui ? Et bien Voyages-SNCF.com a un outil de Big Data pour ça. “Ce projet est une illustration de l’utilisation de la technologie comme levier business” assure très fier Gilles de Richemond, directeur de Voyages SNCF Technologies. “Ce sont ici des techniciens qui apportent des solutions business”.

Le Big Data permet de voyager moins cher (avec des correspondances à rallonge) - 2017 - 2018 

Vous n’auriez certainement pas pensé subir deux heures quinze de délai de correspondance pour aller de Lille à Marseille. Mais si cela vous fait économiser 40 euros… Sumo permet de trouver des trajets alternatifs de ce type.

L’idée ? Utiliser un extrait des requêtes des clients – la plate-forme enregistre quelques 4 millions de log par jour – et un algorithme pour proposer des trajets alternatifs aux suggestions classiques, basées sur l’horaire et la rapidité du voyage. De quoi se différencier de concurrents tels Captain Train assure Gilles de Richemond.

Sumo, “parce qu’il est puissant, souple mais et gère des données massives” est le nom de ce cache intelligent embarqué sur le site Web. Dorloté par les data scientists, qui lui fixent des règles prédictives sur les correspondances acceptables, il propose des détours via des correspondances avec une promesse : vous perdez du temps, mais vous payez moins cher.

Du traitement Big Data sur du hautement transactionnel

Au final, pour un voyage Paris – Lille, le système sera en mesure de proposer en lieu et place d’un trajet direct en TGV un voyage en TER avec une correspondance à Amiens, un délai de correspondance important, mais un prix plus intéressant. “Sumo est apprenant et prédictif” dit Gilles de Richemond. Deux capacités nécessaires du fait de la politique de prix pratiquée par la SNCF. Ils sont fixés par la demande, selon le principe du yield management (rendement en anglais). Un principe de gestion tarifaire des capacités disponibles qui a pour objectif l’optimisation du remplissage et du chiffre d’affaires.

Cette fluctuation constante du prix oblige à “mettre en place un système hautement transactionnel au niveau des devis en ligne” explique Gilles de Richemond. Surtout que les pics de charge sont massifs. En octobre, au climax de la fréquentation du site web, en prévision des congés de fin d’années, la SNCF remplit un TGV en 10 secondes, écoulant plus de 40 billets chaque seconde.

Dans ce contexte, Sumo, le “cache intelligent”, se doit d’être particulièrement souple. Car son premier critère de sélection, ce n’est pas la rapidité du trajet, mais bel et bien ce prix qui fluctue sans cesse. Pour ce faire, les ingénieurs de la SNCF ont décidé d’utiliser une quinzaine de serveurs équipés d’Hortonworks 2.5.3 (une distribution Hadoop) côté calcul distribué, du Hive pour l’entrepôt de données, et du Spark pour le traitement.

Développer l’offre sans toucher aux prix

“Le Big Data est très utilisé dans le monde de l’e-commerce pour faire de la recommandation ou de la personnalisation” relève Gilles de Richemond. “Là, nous montrons que le Big Data peut être utilisé pour développer l’offre. Nous créons une différenciation sur la distribution sans changer les prix”.

Fruit de deux ans de travail, l’algorithme travaille depuis un mois sur 4 trajets, et doit être déployé sur 6 nouvelles destinations la semaine prochaine. La SNCF mise sur l’appétence des destinations estivales pour développer ce nouveau service. Paris-Arcachon, Lille-Marseille ou encore Paris-Montpellier sont au nombre des destinations proposées. Un bon timing puisque le service doit également permettre de trouver des trajets alternatifs dans des situations où les trains les plus directs sont pleins, comme en période de départ en vacances.

Exploiter le délai de correspondance de ces trajets alternatifs pourrait enfin permettre de développer une nouvelle activité de cross sale avec des restaurateurs par exemple mentionne la SNCF.

Le Big Data permet de voyager moins cher (avec des correspondances à rallonge)

Source : L’article Le Big Data permet de voyager moins cher (avec des correspondances à rallonge) >> est extrait de ZDNet

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2017-09-18T18:29:16+00:00

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