Big Data : pourquoi le Stade Toulousain veut transformer l'essai
Publié par La rédaction le | Mis à jour le
Le club de rugby de Toulouse voit la collecte de données comme une première étape de sa stratégie Big Data, visant à proposer à ses fans une nouvelle expérience sur terminal mobile. Et à dégager de nouvelles sources de revenus.
Les clubs sportifs, notamment dans le rugby où les statistiques sur les joueurs sont très importantes, ont l'habitude de manipuler des données pour optimiser leurs activités sportives. Un peu moins pour piloter leurs relations avec les fans. C'est pourtant dans cette voie que s'est engagé le Stade Toulousain, le club de rugby le plus titré d'Europe. Une institution du sud-ouest dont le succès dépend avant tout des performances de l'équipe première. Un peu trop au goût de Vincent Bonnet, le directeur du développement. « Notre objectif est de ne plus compter uniquement sur le sportif pour tirer le club vers le haut. Le défi consiste à incorporer des notions d'entreprise - comme une gestion de la marque - dans une culture qui reste très associative », explique Vincent Bonnet, qui s'exprimait lors du colloque Big Data Paris qui avait lieu la semaine dernière au Cnit de La Défense.
Une stratégie qui relève du bon sens : contrairement à d'autres clubs - notamment dans le foot -, le Stade n'est ni appuyé par un mécène puissant, ni porté par d'importantes subventions, ni biberonné aux droits de retransmission télé. Son budget actuel - 34 millions d'euros en 2014 - dépend donc aujourd'hui largement de ses performances sportives. Or celles-ci sont un peu moins flamboyantes depuis quelque temps.
Pour mettre en place cette stratégie centrée sur la donnée, le Stade Toulousain peut compter sur un fort capital sympathie. Le club totalise plus de 460 000 amis sur Facebook et quelque 160 000 followers sur Twitter. « En la matière, nous sommes le plus gros club de rugby au monde », assure le directeur du développement, qui estime que la Stade compte quelque 7 millions de sympathisants dans le monde.
Web, boutiques. : les données dans la mêlée Hadoop
C'est justement avec cette communauté que l'association sportive tente de renforcer ses liens. Première étape : constituer une base de fans solide, via la mise en place d'un CRM. « On s'est notamment aperçu qu'on connaissait assez mal les gens qui passaient par notre billetterie. Or ils représentent 17 % du chiffre d'affaires du club », glisse Vincent Bonnet. C'est à partir de là, et des ventes dans ses boutiques, que le Stade a démarré sa stratégie marketing basée sur la donnée. L'objectif visé ? Verser tous les flux de données (donc également les réservations à la brasserie, les événements sur le site Web officiel et les flux des réseaux sociaux) dans un cluster Hadoop, exploité par une solution FastData de Tibco (intégrant notamment la solution analytique Spotfire). « Les analyses ont démarré sur la billetterie », assure Vincent Bonnet, qui explique que de premières actions marketing ont été enclenchées, notamment pour optimiser le remplissage d'Ernest Wallon, le stade que le club possède en propre (plus de 19 000 places assises).
Mais il ne s'agit là en réalité que d'une première étape. Le plan de Vincent Bonnet consistant à compléter cette phase de collecte par la sortie d'une application mobile, couplée à l'équipement d'Ernest Wallon en connexions sans fil. « L'objectif sera d'amener le confort que vous avez chez vous, devant votre téléviseur, à l'intérieur du stade », explique à Silicon.fr le directeur du développement. Et de proposer des services supplémentaires (jeux, covoiturage, paris, partages d'expérience.), pouvant devenir de nouvelles lignes de revenus (via des mécanismes de syndication notamment). Cette application mobile, qui sera liée au programme de fidélité que le Stade prévoit aussi de mettre sur pied, doit voir le jour pour la saison 2016. Elle doit aussi servir à maintenir le lien avec les fans en dehors des jours de match.
A lire aussi :
Big Data Paris : la SNCF et ses drones autonomes récompensés
La France se rêve en championne du Big Data. mais sans données
Big Data : ça avance. mais en ordre dispersé