Enedis distribue l’éléctricité consommée et produite par les particuliers et professionels en France. L’entreprise opère plus d’un million de kilomètres de lignes électriques raccordant 43 millions de points de distribution dans les foyers et entreprises françaises.

Enedis réalise chaque année des centaines de milliers d’inteventions sur le terrain de natures très diverses (raccordement électrique, pose de compteur Linky, relevé de consommation, intervention d’urgence, …). Par ailleurs, ses services clients reçoivent des millions d’appels.

Le Pole Client d’Enedis a besoin de mesurer la satisfaction de ses clients dans les 48h suivant la réalisation de l’intervention / le contact avec le client, par l’envoi d’un email et/ou SMS contenant un questionnaire.

Mise en place et maintenance d’un dispositif d’enquêtes de satisfaction à chaud pour contacter quotidiennement des dizaines de milliers de clients via email/SMS, collecter leurs retours (note de 1-4 et commentaire), et restituer les indicateurs de satisfaction. Pour ce faire, un pipeline de données a été mis en place :

Ingestion quotidienne d'une douzaine de sources dans un entrepôt de données pour récupérer les affaires réalisées ayant eu lieu la veille.

Filtrage des affaires à enquêter et enrichissement avec les coordonnées clients pour constituer les bases de contacts.

Interfaçage avec NP6, une solution de routage d’emails/SMS et récupérer les retours clients dans l'entrepôt de données.

Maintien à jour d'un ensemble de tableaux de bords restituant les indicateurs de satisfaction aux différentes parties prenantes.

Production d'un tableau de bord pour suivre l'indicateur de satisfaction global devant être communiqué chaque trimestre à la Commission de Régulation de l’Energie.

Présentation de l'indicateurs de satisfaction par métier, segment client et direction régionale permettant aux différentes entités d'Enedis d'améliorer leurs processus.

Développement d’un outil d’analyse du texte pour extraire les thématiques et la polarité des commentaires clients pour améliorer les processus opérationnels.

Base de données : Oracle
Orchestration : Airflow
Ingestion : Python
Transformations : SQL