Swapfiets offre un meilleur service à ses clients grâce aux analyses de données de Fivetran

Swapfiets est la première entreprise de « vélo en tant que service » au monde. Fondée en 2014 aux Pays-Bas, elle est rapidement devenue l’un des principaux fournisseurs de micromobilité en Europe, avec plus de 270 000 abonnés mensuels en Autriche, en Belgique, au Danemark, en France, aux Pays-Bas, en Espagne et au Royaume-Uni. Le service est disponible dans 65 villes à travers l’Europe. 

Swapfiets s’efforce d’imposer sa marque sur le marché des abonnements de micromobilité. Sa stratégie de croissance repose sur l’identification de nouvelles villes, la conquête de nouveaux abonnés à moindre coût et la mise en place d’un réseau de support local efficace. Comme des cyclistes en centre-ville, l’entreprise doit avancer rapidement et efficacement. 

Le défi : comprendre les comportements sur un marché émergent 

Le modèle « en tant que service » a envahi presque tous les segments du marché mondial. On peut désormais s’abonner à tout, des rasoirs à la nourriture pour chien, des chaussettes neuves aux abonnements de salle de sport. 

Le « vélo en tant que service » de Swapfiets est simple. Moyennant un abonnement mensuel, les membres de Swapfiets reçoivent un vélo ou un vélo électrique entièrement fonctionnel pour leur usage personnel. En cas de besoin, un service de réparation est disponible sous 48 heures pour réparer ou échanger directement le vélo sans frais supplémentaires. Pour les abonnés, dont beaucoup sont jeunes et citadins, cela évite d’avoir à acheter et entretenir un vélo. Les tarifs vont de 19,90 € à 79,90 € par mois.

Pour Swapfiets, il est essentiel de comprendre sa cible démographique et la meilleure façon d’assurer un support local. L’entreprise doit cibler soigneusement son marketing et éviter le surstockage.

« Il est important de comprendre les comportements de nos clients, des vélos et les différences entre les localités », déclare Willem Baesjou, Senior Data Engineer chez Swapfiets. « Notre équipe de data science a besoin de ces données rapidement et de manière cohérente. »

À l’origine, l’équipe d’ingénierie des données de Swapfiets avait développé des scripts Python personnalisés pour extraire les données vers son instance Redshift centrale. Cette approche était gérable lorsqu’il ne s’agissait de puiser que dans quelques sources de données, mais elle s’est révélée peu pratique à mesure que l’entreprise a commencé à se développer rapidement. Pour donner du sens à des données d’abonnement et d’utilisation critiques, Swapfiets avait besoin d’une approche plus rationalisée de l’ingestion des données.

Dresser un portrait précis des abonnés et des opérations 

Fivetran permet à Swapfiets de rassembler des données provenant de multiples sources dans un entrepôt de données centralisé unique. Cet entrepôt de données constitue une source unique de vérité sur les opérations, les clients et l’utilisation des vélos. Des données standardisées et en temps réel permettent ensuite aux équipes marketing, service et opérations de Swapfiets de prendre des décisions éclairées.  

« Nous avons identifié Fivetran comme le principal outil d’intégration de données. Nous avons réalisé un test et avons été très, très satisfaits des résultats », déclare Joris van Raaij, data engineer chez Swapfiets. « Ce qui aurait nécessité une énorme quantité de ressources internes, Fivetran l’a géré automatiquement. L’outil était opérationnel en une journée. Une fois configuré, nous ne sommes jamais revenus en arrière. »

Au-delà de la solution à court terme, cette collaboration garantit que Swapfiets peut faire évoluer ses sources de données. De nouvelles sources peuvent être intégrées rapidement ; le pipeline de données est plus stable ; les équipes de data science disposent d’un accès constant aux données dont elles ont le plus besoin.

« Il nous aurait fallu un employé travaillant deux ou trois jours par semaine pour tester et maintenir des scripts personnalisés », ajoute Willem Baesjou. « Ce travail est désormais géré automatiquement par Fivetran. Nous avons accès à d’excellents modèles de données dbt prédéfinis de Fivetran. »

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L’hyper-personnalisation pour transformer le transport urbain

Alors que les villes européennes élaborent des plans pour lutter contre la congestion et les émissions de carbone, les solutions de micromobilité occupent une place de plus en plus importante dans leurs stratégies de transport. La richesse des données utilisateurs de Swapfiets est inestimable pour aider l’entreprise à collaborer avec les urbanistes. 

Swapfiets est en mesure de combiner l’analytique des utilisateurs avec le terrain, la météo et les infrastructures cyclables pour améliorer l’expérience utilisateur. Cela est utile pour concevoir les tarifs et les services permettant de conquérir de nouveaux abonnés, et pour affiner la longévité des vélos Swapfiets, la réactivité des équipes de service et la gestion des stocks. Swapfiets vise à mettre en place un concept d’utilisation des vélos entièrement circulaire, avec toutes les pièces réutilisées ou recyclées, d’ici 2025.

Parallèlement, la prochaine étape est l’hyper-personnalisation. Swapfiets souhaite aller plus loin dans la compréhension de chaque utilisateur et créer des micro-segments. Cela permet à Swapfiets d’offrir un service personnalisé encore meilleur à ses clients, afin qu’ils puissent bénéficier d’offres spéciales et d’avantages. Naturellement, cela impliquera l’intégration de nouvelles sources de données à mesure que l’entreprise dresse un portrait plus détaillé de ses utilisateurs.

« À l’avenir, nous ferons beaucoup plus de reverse ETL depuis notre entrepôt de données vers nos applications », déclare Willem Baesjou. « C’est quelque chose pour lequel nous n’avions pas le temps avant Fivetran. Nous allons également migrer vers Fivetran Snowflake, ce qui permet de développer plus rapidement dans un environnement plus stable. Fivetran a changé la raison d’être et l’ambition de l’équipe d’ingénierie des données. »