Trainline n’en finit plus de faire parler ! Après avoir dévoilé début septembre un nouveau partenariat avec LEO Express lui permettant de desservir plus de 80 destinations en Europe de l’Est, voila désormais que la plateforme anglaise de réservations de billets de trains annonce le lancement d’une fonctionnalité de suivi des tarifs qui s’appuie sur l’historique de ses données.
Le principe de la nouvelle fonctionnalité est assez simple : pour chaque trajet, Trainline fait une simulation de la date à laquelle votre billet est susceptible de changer – et donc de grimper – et de quel montant. L’objectif est de faire économiser de l’argent aux voyageurs. Selon la plateforme, ceux-ci économiseraient en moyenne 49 % du prix payé s’ils réservaient lors de leur première consultation !
Beaucoup de compagnies proposent des outils similaires, me direz-vous ! Certes, mais Trainline est aujourd’hui un acteur quasi incontournable du marché. C’est le plus gros vendeur indépendant de billets de trains au Royaume-Uni. Il regroupe 87 transporteurs en Europe soit près de 80% du marché et compte 125 000 billets vendus par jour. Le voir se lancer dans le big data risque de faire bouger les lignes de différents acteurs et d’entraîner des réactions en chaîne.
Trainline se lance dans le marketing prédictif
Cette fonctionnalité de suivi et de simulation des tarifs marque avant tout les premiers résultats d’une nouvelle politique de Trainline. Résolument tourné vers l’exploitation des données clients, Trainline veut proposer de nouveaux services toujours plus innovants. Il est à noter que cette fonctionnalité n’est disponible que sur la version anglaise.
C’est d’ailleurs la branche britannique qui est la plus avancée (cf. infographie ci-dessus). Il y a 1 an et demi, cette dernière décide de migrer ses données d’un data center de Rotterdam vers la solution AWS (Amazon Web Service). L’objectif est double : exploiter au mieux les données collectées depuis plus de 15 ans par l’entreprise au Royaume-Uni et faciliter le fonctionnement agile pour doper l’activité. Les bénéfices de l’agilité sont nombreux : les fonctionnalités livrées sont plus proches des attentes clients et les équipes de développement plus productives. En effet, ces dernières sont moins mobilisées sur la maintenance du système d’information. Enfin, la réactivité de Trainline est accrue par une capacité à faire du « release any time ». Il fallait auparavant 6 semaines de développement, il y a désormais plus de 70 mises en production par mois.
La transformation agile de l’entreprise et la meilleure connaissance des habitudes clients ont déjà permis des résultats très probants. La possibilité d’intégrer des infos « Trainline » dans les iMessages de l’iPhone ou le lancement de la fonctionnalité « Busy Bot » indiquant les voitures du train les moins remplies ont par exemple été très appréciées des utilisateurs.
La partie Française de Trainline n’est pas non plus en reste dans sa transformation. Avec un historique de données plus faible, les effets sont pour l’instant moins visibles. Tout de même, un laboratoire data a été lancé il y a deux ans, au sein de la direction marketing. L’objectif était de traiter puis d’exploiter les données collectées. Composé à l’origine d’un data scientist et de deux développeurs, ce laboratoire a d’abord travaillé la complémentarité des différentes sources de données. Il s’agit d’un chantier nécessaire mais considérable qui s’est fait au détriment de la prédiction. La plateforme a alors décidé d’automatiser son laboratoire en passant notamment par la solution de data science Dataiku.
Un nouvel ennemi : le revenu management
C’est désormais aux prix que s’attaque Trainline et plus précisément au revenue management (ou yield management) qu’appliquent les compagnies ferroviaires. En repartant des données hébergées par la compagnie, la fonctionnalité dénommée Price Prediction tool est « capable de voir dans le futur » et ainsi de prédire à partir de quelle date le client passera dans une nouvelle classe tarifaire et payera un prix plus élevé.
Les principaux sites de réservation de trains indiquaient jusqu’à présent le nombre de places restantes pour un prix donné. Trainline précise le temps qu’il reste avant de voir le prix évoluer et indique l’ensemble des prix possibles sur un trajet. Ces informations permettent au consommateur d’économiser en moyenne près de 50% du prix du billet selon Trainline. Par exemple, un aller simple de Londres (Euston) en direction de Manchester couterait £32, 80 jours avant le départ, contre £126 si vous décidez de l’acheter le jour même.
Précision importante, l’algorithme est une simulation, basée sur l’historique des données. Il n’est donc pas fiable à 100% mais à… 72% d’après la plateforme. Ce taux de fiabilité ne cessera d’augmenter au fur et à mesure que l’entreprise collectera de nouvelles données et optimisera ses différents algorithmes.
Cette fonctionnalité, si elle impressionne déjà, ne semble pas être la dernière et d’autres vont certainement arriver dans les prochains mois. Comme le révélait John Moore, chef de produit chez Trainline : “Our mission is to make train travel as simple as possible and price prediction is the first in a long line of predictive features we have planned to help customers save time and money.” A l’approche de Noël et de ses fameux cadeaux, on a donc hâte de voir ce que nous réserve le site de réservation pour la fin de cette année…