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De la valeur dans les données : Etam génère rapidement des informations exploitables à grande échelle grâce à Snowflake
D'une architecture on-premise à une solution simple et automatisée basée sur le cloud : la marque de prêt-à-porter française a entamé sa transformation data.
RÉSULTATS CLÉS :
8-15%
Amélioration de la précision des prévisions
50-100%
Moins de travail d'ingénierie pour les utilisateurs de données
Application des dernières tendances en matière de données
Depuis sa création en 1916, Etam a le même objectif : permettre aux femmes de se sentir libres d'être elles-mêmes. De la vente de ses premiers bas en soie synthétique pour les femmes arrivant sur le marché du travail à la commercialisation de ses dernières collections de lingerie, de maillots de bain et de prêt-à-porter, Etam accorde depuis toujours une place de choix au travail artisanal, aux matériaux de qualité et à l'innovation. En effet, la marque continue de répondre aux besoins des femmes modernes avec, entre autres, des pièces de défilés, des sous-vêtements en dentelle durable et une gamme pensée pour les femmes ayant subi une mastectomie.
En tant qu'entreprise au service d'un monde en constante évolution, Etam a dû revoir certains de ces processus, qu'il s'agisse de sa façon de concevoir ses produits ou d'orchestrer sa stratégie commerciale. À l'instar de ses concurrents, elle a réalisé que sa réussite était intimement liée aux données. Pour autant, l'entreprise ne disposait d'aucune stratégie data centrale permettant d'optimiser la génération de valeur. Sophie Buresi, directrice data et CRM chez Etam, a pour mission d'y remédier.
L’essentiel à retenir
- Une plateforme centralisée pour démocratiser l'accès aux données à travers tous les services de l'entreprise: Etam a rapidement transféré près de 70 % de ses données dans l'AI Data Cloud de Snowflake et utilise des connecteurs prédéfinis pour acheminer ces données vers l'ensemble de ses systèmes centraux.
- Une architecture simplifiée pour minimiser le temps consacré à la maintenance du système: compte tenu des ressources limitées d'Etam en matière d'ingénierie, l'entreprise a opté pour la simplicité du système Snowflake. Celui-ci permet aux utilisateurs d'obtenir les informations dont ils ont besoin en libre-service et aux analystes de se concentrer sur des projets à forte valeur ajoutée plutôt que sur la maintenance des données.
- L'application de cas d'usage divers et variés, des plus simples aux plus complexes: grâce aux données, Etam a pu améliorer les recommandations faites à ses clients, optimiser ses niveaux de stocks et fournir de nouvelles informations à ses utilisateurs par le biais d'outils alimentés par l'IA comme Cortex AI. Résultat : ses prévisions ont connu un gain de précision de l'ordre de 15 %.
« Le travail de chacune de nos équipes repose sur les données, explique-t-elle. Du design au commerce en passant par la vente et la logistique, tout le monde mise sur les données. Pourtant, nous n'avons jamais eu de stratégie véritablement unifiée auparavant. »
Les sources de données à disposition d'Etam étant plus nombreuses que jamais, Sophie Buresi s'est lancée dans la supervision de la transformation des données de l'entreprise. Pour ce faire, elle a notamment mis l'AI Data Cloud de Snowflake au centre de ses processus en 2023.
« Snowflake était une évidence. Nous étions très impressionnés par la feuille de route du produit et ses capacités en matière d'intelligence artificielle. De plus, tous les clients Snowflake avec qui nous avons échangé étaient unanimes quant à son efficacité. »
Sophie Buresi
directrice data et CRM chez Etam
Un guichet unique pour toutes les données pertinentes
Le projet de transformation data d'Etam répondait à deux grands objectifs : reprendre le contrôle et la gouvernance des données disparates et permettre la mise en place de nouveaux cas d'usage pour créer de la valeur à grande échelle. Pour y parvenir, Sophie Buresi savait que la charge de travail des data analysts devait être allégée, notamment en ce qui concerne la complexité et les responsabilités liées à la maintenance d'une infrastructure data on-premise.
« Nous savions que nous avions besoin de centraliser le stockage de nos données, avoue-t-elle. Mais comme nous disposons d'un nombre limité d'ingénieurs, nous devions simplifier au maximum nos processus de gestion des données. Snowflake est donc apparue comme une évidence. »
L'entreprise s'est ainsi lancée dans le transfert de l'intégralité de sa pile de données vers Snowflake. Si seulement 70 % de ces données sont pour l'instant disponibles dans l'AI Data Cloud, toutes peuvent déjà être consultées sur la plateforme Snowflake, qu'il s'agisse d'informations liées aux transactions, aux clients, aux produits ou aux stocks. Les projets d'ingénierie prennent ainsi 50 à 100 % moins de temps en fonction du cas d'usage. L'entreprise est désormais en mesure de partager facilement ses données stockées dans Snowflake avec différents outils, comme Salesforce, à des fins spécifiques, notamment la personnalisation et l'optimisation des opérations logistiques.
« Il n'y a rien de plus rassurant que de savoir que tous les principaux acteurs d'un même écosystème ont accès au même outil, affirme Sophie Buresi. La taille de notre équipe ne nous permet pas de créer des connecteurs pour chaque nouvel outil. Il est donc bon de savoir que ces connecteurs sont intégrés et mis à jour dès que nécessaire. »
« Avant, nos recommandations faisaient rarement mouche. Grâce à Snowflake, nos clients devraient désormais constater une nette amélioration des produits qui leur sont proposés. »
Sophie Buresi
directrice data et CRM chez Etam
Entre données révélées et nouvelles opportunités
Avec Snowflake comme entrepôt central de données, Etam s'est penchée sur un éventail de nouveaux cas d'usage pour dégager encore plus de valeur de ses données. Ainsi, l'entreprise a pour projet d'utiliser une application basée sur Streamlit afin de collecter les données non structurées de ses systèmes.
« Nos e-mails et feuilles de calcul regorgent de données que nous avons du mal à traiter, explique Sophie Buresi. Nous voulions donc les collecter et les exploiter dans d'autres contextes, comme nos objectifs commerciaux ou le suivi de nos dépenses marketing. »
L'entreprise cherche également à tirer parti de la business intelligence en reproduisant et en centralisant ses principaux tableaux de bord sur Tableau, une plateforme de visualisation qui s'intègre facilement avec l'AI Data Cloud de Snowflake, pour offrir plus rapidement des informations détaillées.
« Nous discutons actuellement avec nos équipes commerciales pour comprendre leurs besoins et avons prévu de développer une vingtaine de tableaux de bord sur mesure pour y répondre. Nous avons également l'intention de former nos équipes à Tableau pour qu'elles puissent créer leurs propres tableaux de bord et extraire les données nécessaires directement depuis Snowflake. »
5-7M€
ROI prévisionnel
Premiers pas dans un monde gouverné par l'IA
La centralisation des données permet également à Etam de tester plusieurs cas d'usage de l'IA prédictive et générative. Si certains sont basés sur la suite Cortex AI de Snowflake, d'autres sont élaborés avec des partenaires externes à l'aide de données provenant directement de l'AI Data Cloud.
Les six cas d'usage lancés au cours de la première année d'exploitation de Snowflake englobent des applications marketing, des recommandations en magasin, des capacités de personnalisation basées sur Dynamic Yield et d'autres solutions visant à optimiser la supply chain et les stocks.
« Il est essentiel pour nous de réduire le nombre de produits que nous devons gérer, explique Sophie Buresi au sujet de ce dernier point. Avec Snowflake, nous pouvons anticiper la demande jusqu'à 18 mois à l'avance afin d'acquérir les quantités nécessaires. »
Une première démonstration de faisabilité pour ce cas d'usage a permis de constater une amélioration de 8 à 15 % de la précision des prévisions. Etam utilise également l'IA pour identifier les produits dont la marge est la plus élevée et optimiser ses efforts de promotion afin d'obtenir un meilleur retour sur investissement au niveau de sa stratégie de recommandation, qui était jusqu'alors assurée manuellement par les équipes internes.
Des avantages immédiats
Bien qu'Etam n'utilise Snowflake que depuis peu, la centralisation des données dans l'AI Data Cloud porte déjà ses fruits, notamment en ce qui concerne la possibilité d'analyser rapidement un très grand nombre de données.
« Avant, nous collections les données des consommateurs qui parcouraient nos sites Web sans pouvoir les exploiter, car il y en avait trop. Désormais, nous pouvons tirer de nombreux avantages de ces informations. Ainsi, il nous est aujourd'hui possible de concevoir, de développer et de déployer un projet de données en deux ou trois mois, contre six mois minimum par le passé. »
Résultat : les objectifs de l'entreprise en matière de données se sont développés parallèlement à ses capacités. En effet, sa feuille de route de données pour 2024 était deux fois plus ambitieuse que celle de 2023, et celle de 2025 devrait l'être encore davantage.
« Cela s'explique en grande partie par le fait que nous avons réussi à réduire le nombre d'obstacles que nous rencontrions on-premise, affirme Sophie Buresi. Avec un environnement automatisé et entièrement géré dans le cloud, il est possible d'éradiquer une grande partie de ces problèmes et donc de consacrer davantage de temps à des tâches plus gratifiantes. »
En outre, grâce au modèle « as a service » de Snowflake, Etam peut désormais calculer les coûts et les retours sur investissement de chaque projet et ainsi se faire une meilleure idée de leurs retombées. La plus-value de deux cas d'usage mis en œuvre devrait à elle seule rapporter entre 5 et 7 millions d'euros à l'entreprise.
« Avant, nous collections des données, mais impossible de les exploiter. Grâce à Snowflake, nous pouvons maximiser la valeur de ces informations et obtenir un véritable retour sur investissement. »
Sophie Buresi
directrice data et CRM chez Etam
Cap sur la démocratisation des données
Etam entend continuer à utiliser Snowflake pour d'autres cas d'usage en matière de business intelligence, de data science et de collecte de données. Les tests de la marque en matière d'IA générative aideront également ses responsables à accéder plus rapidement aux données stratégiques en remplaçant les rapports interminables par un chatbot basé sur l'IA capable de comprendre les requêtes qui lui sont adressées en langage naturel.
Après avoir pris conscience du potentiel des données dont elle dispose, l'entreprise a décidé de déployer un data analyst formé à Snowflake au sein de chaque équipe commerciale. Elle ouvre ainsi la voie à une nouvelle ère de démocratisation des données et veille à ce que chaque service puisse en profiter.
« Snowflake est une plateforme data ultra-flexible et très performante qui nous permet de mener à bien nos missions actuelles et futures, poursuit Sophie Buresi. Elle nous a permis de tirer parti de la valeur de nos données à grande échelle, et c'est loin d'être terminé. »
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