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13/10/2016

Itinéraire digital 2016 - Heetch : Data & Startup, comment utiliser la donnée pour optimiser l'expérience client ?

Plateforme de mise en relation nocturne entre conducteurs et passagers, Heetch est une startup lancée à l’été 2013 qui compte désormais plus de 150 000 utilisateurs actifs et 50 000 trajets hebdomadaires. Elle s’est développée à l’intersection de plusieurs tendances liées à la technologie (app de mise en relation), le développement de l’économie du partage et le renouveau de la « nuit parisienne » déplacée vers la banlieue et augmentant les besoins de mobilité. L’application, accessible tous les soirs entre 20h et 6h du matin, cible une population jeune - 80% des clients ont moins de 25 ans - à la recherche d’une expérience moins formelle - et moins onéreuse - que les taxis ou VTC traditionnels. Elle répond ainsi à au point de douleur du transport, souvent vécu comme le moment le plus désagréable d’une soirée. Tout en cherchant à construire sa place dans un cadre réglementaire encore incertain, Heetch poursuit son expansion internationale (Stockholm, Varsovie, Milan…) et ne perd pas de vue son ambition de devenir « l’application nocturne des jeunes » dans toute l’Europe.  Dans un contexte d’hyper-croissance organique depuis 3 ans, la donnée est perçue par la startup comme un moyen d’améliorer le produit et l’expérience client en optimisant en permanence la mise en relation entre passagers et conducteurs.

Cette expérience Heetch a été réalisée suite à l'entretien de Sia Partners avec :

Teddy Pellerin, Co Fondateur Heetch

Teddy Pellerin, Co Fondateur

Heetch en chiffres :

  • 300 000 membres de la communauté
  • Plus de 150 000 utilisateurs actifs
  • 50 000 trajets hebdomadaires
  • Les conducteurs ont gagné en moyenne 1 850 euros en 2015
  • 23 ans en moyenne : âge des usagers

Le verbatim :

« Chez Heetch, nous avons bien conscience que la data a de la valeur seulement si elle est effectivement exploitable. Le premier enjeu pour nous est donc d'avoir une architecture qui tient la route et nous permette d'exploiter les data le plus intelligemment possible.»

Teddy Pellerin, Co Fondateur

...

La donnée & l’expérience client. Pour une startup numérique comme Heetch, la donnée constitue un actif fondamental et un indispensable à son activité. Elle est présente à tous les niveaux, garante de son bon fonctionnement et de la satisfaction des usagers. En effet, l’expérience client forme un leitmotiv pour la startup qui la décompose autour de trois piliers : la sécurité des passagers et des conducteurs, la rapidité de prise en charge et le prix.  

Trois types de données. Heetch collecte et exploite ainsi trois principaux types de données : les données basiques issues de l’application (nombre de conducteurs, passagers…), des données de géolocalisation et temporelles (quelles sont les plages horaires de forte affluence, où se trouvent l’offre et la demande…) et les données des utilisateurs. Concernant ces dernières, Heetch se limite à une exploitation permettant de garantir la sécurité des usagers en réduisant l’anonymat au maximum sur la plateforme. L’inscription se fait obligatoirement via Facebook et Heetch collecte donc directement les informations de ses utilisateurs : nom, prénom, photo de profil, mail et listes d’amis. Aucune donnée n’est utilisée pour publier sur les comptes Facebook des utilisateurs ou à des fins marketing mais simplement afin de détecter d’éventuels faux comptes Facebook. En termes d’optimisation de service, une société comme Heetch pourrait collecter les listes d’évènements auxquels participent les usagers afin d’assurer une meilleure disponibilité du service à la sortie de ces événements ; mais Heetch ne collecte pas ces informations aujourd’hui.

Organisation de la donnée. D’un point de vue organisationnel, la data est répartie en deux pôles : la partie architecture, afin de définir comment structurer la donnée pour la rendre exploitable, et la partie opérationnelle, pour en extraire de la valeur. L’exploitation de la data répond principalement à plusieurs besoins : le CRM (incluant la gestion transactionnelle et la résolution d’incident), l’analytique pour le suivi des opérations (détecter les anomalies sur les trajets et assurer la cohérence entre le niveau d’offre et de demande) et enfin des aspects data science (développement d’algorithmes pour optimiser le service). Dans l’ensemble des projets en cours ou à venir se trouvent notamment l’utilisation du temps réel pour permettre de suivre en live le déploiement de la flotte de conducteurs ou l’amélioration du matching passager/ conducteur, vocation principale de toute Marketplace. Si Heetch a centré l’utilisation de la donnée autour de l’amélioration de l’expérience client, c’est principalement du fait d’un succès rapide du service générant une hyper-croissance dans un cadre réglementaire complexe. Dans ce contexte, il est plus important pour la startup d’utiliser la donnée pour fidéliser les clients que pour générer des acquisitions de nouveaux clients. Mais Heetch rentre désormais dans une nouvelle phase de son développement dans des villes comme Paris où le service est mature et la stratégie data pourrait alors aussi évoluer pour rechercher l’acquisition de nouveaux clients.

 

 

Cas d’usage, un matching user/ passager de plus en plus intelligent, réduction de 70% du taux d’échec à la commande

Heetch a mené un projet ayant pour but d’améliorer la manière dont les trajets sont assignés. Initialement, le système fonctionnait par envoi successif de la demande seulement aux trois conducteurs les plus proches qui disposaient alors chacun 30 secondes pour accepter ou refuser la course. Les utilisateurs pouvaient donc patienter jusqu’à une minute trente avant d’être mis en relation, ou non, avec un conducteur, ce qui générait un taux d’échec important. Aujourd’hui, la demande est envoyée à tous les conducteurs situés dans le périmètre cible pendant 1 minute, si personne ne l’accepte, la demande reste effective 1 minute de plus au cas où un nouveau conducteur entrerait dans la zone cible. Ce changement de la méthode de dispatch a permis de réduire de 70% le taux d’échec à la commande. A l’avenir, le système pourrait évoluer encore et intégrer les volontés des conducteurs en termes de direction, durée de la course pour une optimisation plus approfondie du matching

 

Consultez la liste des Itinéraires Digitaux 2016 publiés et à venir ici

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