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Les 3 must have pour développer son Modern Data Stack selon Fivetran

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Les 3 must have pour développer son Modern Data Stack selon Fivetran

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Ces deux dernières années ont été marquées par l’évolution des habitudes d’achats, obligeant de fait les retailers à revoir leur processus de distribution. Dans le même temps l’explosion des touchpoint digitaux, et les flux de données qui en découlent, obligent les retailers à faire évoluer leurs infrastructures en la matière.  Dans son ebook “Data Access, Transparency and Literacy: 3 Must-Haves for Your Modern Retail Data Stack” Fivetran donne les best practices pour optimiser son Modern Data Stack.

Retrouvez dès à présent l'ensemble des interventions du HUBDAY Future of Retail & E-Commerce 2022 en vidéo !

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Adopter les bonnes pratiques en matière de data

Les retailers ont connu de nombreux changements en raison de la pandémie, la fermeture des points de vente physique en étant le meilleur exemple. Une situation qui a poussé ces derniers à tester de nouveaux canaux digitaux, et en particulier l’e-commerce. Si la sortie de crise s'amorce peu à peu, ces nouveaux canaux et les habitudes de consommation qui y sont liés tendent à perdurer, installant de fait la transformation numérique et l’agilité omnicanale au cœur des facteurs de réussite.

Pour relever les défis du commerce moderne, le recours à la data s’annonce indispensable. Cependant, cette dernière pose également nombre de challenges : stockage, accès, mise à jour, transformation, activation… Une situation qui doit, selon Fivetran, pousser retailers et e-commerçants à faire évoluer leur infrastructure data dans le but d’adopter un Modern Data Stack à même de répondre aux nouveaux enjeux auxquels font face les entreprises. Dans son e-book, “Data Access, Transparency and Literacy : 3 Must-Haves for Your Modern Retail Data Stack” de Fivetran présente les 3 éléments fondamentaux à connaître pour maîtriser cet outil. 

#1 Accès aux données alimenté par les pipelines de données automatisés

Comme dans de nombreux secteurs, le retail doit faire face à une explosion des données disponibles (CRM, points de ventes, réseaux sociaux…) Si elles n’ont pas toutes la même valeur, ces données restent cependant de précieuse source d’informations afin de comprendre les attentes du clients.Cependant, cette multiplication des sources de données se traduit par un cloisonnement de ces dernières et empêche les retailers d’obtenir une vue d’ensemble de leur business en temps réel. Une situation d’autant plus accentuée par la récolte et l’utilisation de données non structurées telles que celles provenant des réseaux sociaux ou aux informations produits.

La première étape du Modern Data Stack consiste à mettre en place différents pipelines de données automatisées qui vont permettre un accès en temps réel à la donnée brut, et va permettre de faire transiter ces dernières en un point de stockage unique. Pour utiliser pleinement toutes les capacités des pipelines de données automatisées, il est nécessaire de réfléchir en amont aux objectifs que l’on souhaite atteindre avec ce type d’infrastructure. Les objectifs principaux doivent être les suivants : 

  • Assurer une uniformisation claire et complète de la donnée
  • Les données doivent être bien documentées 
  • Les données doivent être compréhensibles par tout le monde y compris les non familiarisés avec la technique 

#2 La transparence de la donnée dans le Data Cloud

Dans le but de garantir la totale transparence des données, et leur accessibilité par la même occasion,  il est nécessaire de tout mettre en œuvre pour éviter que cette dernière se retrouve cloisonnée. Dès lors, une architecture flexible permettra non seulement d’éviter le cloisonnement de la donnée mais également de s’adapter plus facilement aux variations et ainsi anticiper les problèmes éventuels. 

À lire également : "Alimenter la croissance phygitale grâce à la data : retour d'expérience de la marque Ultra Premium"

Il existe cependant des prérogatives à respecter : 

  • La gouvernance de la donnée pour la sécuriser et garantir sa qualité
  • Définir une valeur commerciale claire dans le but de mesurer le retour sur investissement dans les opérations commerciales
Avec Fivetran et la stratégie Modern Data Stack, nous sommes passés aux données centralisées depuis 2 sources à une quinzaine de sources de données. Le résultat ? Une analyse croisée et complète de nos performances digitales, du ROI publicitaire, et une vue 360° de notre parcours client Retail et E-commerce

- Laurent Berniolles, Data Marketing Manager (Ultra Premium Direct)

#3 Maîtriser les tableaux de bord analytiques 

Au-delà de l’aspect technique inhérent à ce type de projet, un focus particulier doit également être mis en place sur l’aspect humain. Si la construction d’interfaces de mesures et la définition de nouveaux indicateurs clés de performance sont une première étape, il est également nécessaire d’accompagner les équipes.

En mettant en place une véritable culture de la donnée, les retailers s’assurent de la bonne compréhension par leurs équipes des enjeux stratégiques gravitant autour de la data et lèvent également les potentiels freins au changement. La mise en place d’un mindset agile, avec des phases de test & learn par exemple, facilite également grandement l’adoption de nouveaux outils et process par les collaborateurs. Le but est, in fine, de faire monter en compétence les équipes et d’installer la donnée comme un outil quotidien d’aide à la décision.

Téléchargez l'ebook :  “Data Access, Transparency and Literacy: 3 Must-Haves for Your Modern Retail Data Stack

Un exemple d’application client : Asics 

Asics est un équipementier sportif japonais créé en 1949. La marque confectionne depuis son origine des chaussures de sport et à par la suite étendu ses activités. En 2016, ASICS a acquis la startup Runkeeper pour former ASICS Digital.

Le but de ce rachat était d’assurer la transformation digitale de la marque grâce aux équipes d’ingénieurs de la startup

Au moment de l'acquisition, ASICS Digital comptait environ 40 employés. Elle en compte désormais plus de 150, dont une équipe d'ingénieurs chargée de soutenir Runkeeper, ASICS Studio et la plateforme de commerce électronique d’ASICS.

L'équipe d'ingénierie s’occupe de faciliter l’accès à la donnée et s'assure qu'elles sont de la plus haute qualité avant de les présenter aux différentes parties prenantes de la BI aux data scientist

Néanmoins, l’intégration de la donnée fut difficile dans la mesure où ASICS a décidé de passer d'une pile SAP à Salesforce Marketing Cloud et l'intégration des données dans Snowflake a donné lieu à quelques incompatibilités.

Grâce aux pipelines de Fivetran, les équipes d’Asics ont pu gagner du temps et avoir une vision à 360 degrés de leurs besoins. De même, les équipes ont une meilleure vision des stocks et peuvent réagir instantanément en cas de problèmes d’approvisionnements. Ainsi, Asics a pu se consacrer à mettre en place des projets commerciaux complexes.

 

 

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