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INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Data story : comment TF1 tire profit du meilleur de la donnée grâce à l’IA

Contenus personnalisés, publicités ciblées, prévention du churn… Au sein du groupe TF1, une équipe « danse avec les data » pour améliorer la connaissance de ses clients, leur proposer une expérience optimisée… et accroître la consommation.

 

A chaque public, ses habitudes de consommation : les consommateurs de nuit sur mobile sont très souvent un auditoire plutôt jeune, la téléréalité touche davantage les femmes entre 15 et 35 ans… Un point commun cependant : tous souhaitent obtenir un service personnalisé, et pouvoir regarder des vidéos à la demande, en correspondance avec leurs goûts, n’importe où et n’importe quand.

Plus de 250 millions de lignes traitées par jour

 

Depuis sa création, TF1 reçoit tous les jours à 9h des chiffres d’audience en provenance de Médiamétrie. Bien d’autres données viennent les compléter : ventes (allant des abonnements clients aux espaces publicitaires pour les partenaires), fréquentation du site internet, VOD, publicité (consommation et vente), téléshopping… En tout, ce sont maintenant plus de 250 Millions de lignes de données qui sont traitées par jour.

 

Pour capitaliser sur cette richesse, la chaîne a constitué une équipe formée de 5 data engineers, 4 data scientists et 2 data analysts. Chacun de ces experts a un rôle précis : les data engineers bâtissent les architectures et mettent en place les solutions qui permettront de traiter des masses importantes de données. Les datas scientists transforment les données brutes en informations exploitables, réalisent des modèles de prévisions et  les data analysts élaborent des critères de segmentation, pour analyser au mieux la donnée à l’aide du machine learning.

 

« La multidisciplinarité de l’équipe est nécessaire », indique Philippe Toublant, directeur adjoint data chez TF1. Grâce au travail de ces spécialistes de la donnée, le service marketing a une meilleure connaissance des utilisateurs et de leurs habitudes de consommation : l’heure, le moment, le type d’émissions… Une belle opportunité pour utiliser la donnée dans la publicité ciblée, la newsletter, la relation client et annonceur.

 

Segmenter les utilisateurs pour leur proposer des contenus adaptés grâce au machine learning

 

Comment les gens consomment-ils les contenus sur la plateforme de visionnage en différé MyTF1 ? Qu’est-ce qui les pousse à visionner un programme en particulier ? Comment personnaliser la homepage pour leur proposer une expérience plus pertinente ?  Autant de questions que se posait Philippe Toublant. Tout l’enjeu étant bien sûr de pouvoir répondre à leurs attentes et de leur faire consommer davantage de vidéos.

 

TF1 a créé 5 segments d’utilisateurs, à partir des données collectées en l’espace d’un an sur la DMP (data management platform). Chaque nouvel utilisateur est associé à l’un de ces segments et se voit donc proposer des programmes ou des newsletters en fonction de ses centres d’intérêts. Et cela fonctionne ! Une augmentation du taux de clics a pu être observée depuis l’application de cette méthode.

 

Le groupe a pour objectif de générer 4% d’audience en plus grâce aux recommandations de programmes. L’idée est de bien connaître l’utilisateur et son contexte de visualisation des vidéos pour le faire consommer davantage. Pour orienter les spectateurs vers une semi-personnalisation de leur catalogue vidéo, TF1 utilise plusieurs modèles, basés sur cette segmentation. Ces modèles vont du plus simple (« vous avez regardé l’épisode 23, nous vous proposons le 24 »), au plus complexe, appuyé sur l’historique des 50 derniers jours, qui permet notamment de fidéliser les gros consommateurs.

 

« Nous avons fait beaucoup de variantes de ces modèles pour introduire de la diversité dans nos propositions, indique Philippe Toublant. Il ne faut pas toujours pousser les mêmes programmes en fonction des vidéos vues. »

 

La personnalisation peut avoir lieu sur la homepage ou dans le player, les différents modèles sont d’ailleurs proposés de manière aléatoire, avec deux objectifs en tête : la performance et la satisfaction client !

 

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Enrichir les relations commerciales

 

La régie publicitaire de TF1 s’appuie bien sûr sur la donnée pour mieux cibler. Mais pas uniquement. « Nous avons de nombreux assets : nos émissions, nos présentateurs, nos stars, nos concepts… explique Philippe Toublant. Notre enjeu est de réussir à les relier à des marques, pour débuter des relations de sponsoring, et la data nous y aide. »

 

Comment ? Il s’agit de décrire les assets de TF1 et la marque visée avec des mots caractéristiques, puis de rechercher les similarités. « Nous avons fait le test avec Fauve Hautot, vedette de Danse avec les Stars, et différentes marques de nos annonceurs. poursuit Philippe Toublant. Cette technique s’effectue dans une relation gagnant-gagnant car l’annonceur s’assurera d’augmenter ses ventes en touchant son public, et TF1 gagnera en crédibilité et en confiance vis-à-vis de son partenaire. Ce qui peut présager de futures collaborations ! »

Être à l’écoute des clients

 

La chaîne de télévision s’est associée avec Usabilla, une plateforme d’intelligence artificielle analysant les feedbacks utilisateurs sur les sites Internet, pour comprendre et quantifier en temps réel les avis postés par les utilisateurs sur MyTF1.

 

Pour obtenir une vision claire du flux de commentaires sur le site (ce qui ne représente pas moins de 60 commentaires/jour), il est nécessaire de récupérer les données, de les résumer et de les classer. Traiter ces commentaires permet d’améliorer et de personnaliser les services pour répondre aux souhaits des clients. Cela permet aussi de détecter certains points bloquants sur le terrain qui n’avaient pas été forcément anticipés en interne. La chaîne est alors au plus proche de son auditoire et se challenge en permanence pour satisfaire son public.

 

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Un dispositif qui s’appuie sur Azure

 

Avoir une plateforme 100 % cloud était un prérequis pour Philippe Toublant : « J’ai toujours envie de garder des datas donc avec le cloud, fini les problèmes de stockage ! De plus, il y est aisé de stocker de la donnée sous différents formats. »

Le choix de Microsoft Azure a semblé alors naturel pour stocker et traiter les informations. Un autre atout de taille est son accessibilité à tout moment. Après le choix du cloud, vient la construction de la plateforme de gestion des données (DMP – data management platform) pour trouver, centraliser et segmenter sa donnée. La DMP de TF1 s’appuie sur plusieurs produits Microsoft : VM Azure, SQL Datawarehouse, Blob Storage, HD Insight ou encore Azure Databricks.

 

La clé du succès ?

 

« Il est impossible de réussir à traiter la donnée sans savoir investir, note Philippe Toublant. Notre équipe a coûté de l’argent la première année. Mais notre direction a cru en nous et nous a donné la chance de continuer. Nous sommes actuellement en progression constante et nous apportons des bénéfices importants. Nous allons étendre le projet aux émissions e-commerce comme Téléshopping »