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Cheerz met l'exploration de données à la portée de tous ses collaborateurs

Cheerz met l'exploration de données à la portée de tous ses collaborateurs
Julien Chaudenson (Data Engineer chez Cheerz) : « Looker nous a permis de croiser les données afin de suivre notre net Promoter Score sur tous les axes possibles ».

Spécialiste du tirage photos, Cheerz utilise la plateforme Looker pour permettre à tous ses collaborateurs d'exploiter les données de l'entreprise de façon autonome. À la clef, un service client amélioré et une prise de décision accélérée à tous les niveaux de l'entreprise.

PublicitéJeune entreprise créée en 2012, Cheerz compte aujourd'hui plus de 2,5 millions de clients. Pour mieux répondre aux attentes de ces derniers, les différents départements de la société collectent et traitent des volumes de données très importants. Au départ, ces données étaient gérées dans une solution conçue en interne, basée sur un modèle OLAP. Avec la croissance de l'entreprise, celle-ci s'est avérée difficile à maintenir et ne permettait plus de répondre aux besoins. Par ailleurs, il n'existait pas de culture de la donnée en interne, chaque service gérant ses données à sa façon. Cette hétérogénéité se traduisait par un faible degré de confiance dans la qualité des données.

Désireuse d'y remédier, l'entreprise s'est d'abord tournée vers un outil intégré, combinant des fonctionnalités de datawarehouse, d'intégration de données et de Business Intelligence. Trop générique, celui-ci n'était pas en mesure de traiter les données de façon fiable, ce qui faussait les analyses. Dans un second temps, Cheerz a donc choisi d'évaluer la plateforme d'analyse de Looker, acquise par Google mi-2019. Cette solution ELT (extraction, chargement puis traitement au moment de la requête) multi-cloud est capable de se greffer sur n'importe quelle base SQL. « De manière générale, nous préférons nous appuyer sur un écosystème de composants spécialisés qui s'interfacent et interagissent entre eux, plutôt qu'une solution trop couteau suisse, peu pertinente sur certains besoins très spécifiques. Nous préférons assembler des briques qui font les choses bien, potentiellement interchangeables avec d'autres si un jour notre besoin évolue », souligne Damien Monier, Responsable data performance chez Cheerz.

Un outil faisant l'unanimité

Lors d'une phase de test, la solution a convaincu les équipes, séduites par son interface, ses fonctionnalités de versioning et la facilité de création des requêtes à travers l'environnement Explore. « Nous recherchions une solution fiable et évolutive, qui réponde à nos besoins en offrant à l'ensemble de nos collaborateurs la possibilité de l'utiliser de manière autonome », explique Damien Monier. Cheerz a donc décidé de déployer Looker auprès de l'ensemble de ses collaborateurs. Les spécialistes des données de Cheerz ont commencé par décrire leurs données dans le langage de modélisation de la solution, « LookML », afin d'indiquer à la solution comment interroger chaque source. Cette étape préalable a permis ensuite aux collaborateurs d'accéder aux données de façon transparente, sans avoir besoin de connaissances techniques.

Désormais, l'ensemble des départements s'appuient sur Looker, les utilisateurs appréciant de ne pas dépendre de l'IT pour explorer les données. L'équipe Produits s'en sert par exemple pour suivre la performance des offres et ajuster ces dernières si nécessaire, en particulier lors du lancement d'un nouveau produit. Le Service Client mesure quant à lui l'impact de ses actions sur la fidélité des clients, la solution l'aidant également à identifier les critères les plus déterminants en matière de performance. De son côté, l'équipe Revenue, qui gère l'acquisition, les partenariats, l'influence et le CRM, recourt fortement aux outils d'exploration pour mesurer l'efficacité des campagnes emailing, effectuer un suivi des clients dans le temps ou comprendre quels sont les partenariats qui fonctionnent le mieux et génèrent le plus de leads. Enfin, la solution permet aussi de suivre le chiffre d'affaires et les dépenses par rapport au business plan.

PublicitéAmélioration du service pour les clients

Au niveau de l'entreprise, les bénéfices sont également au rendez-vous. Le mode collaboratif de la solution ainsi que ses capacités de partage des résultats d'analyse ont permis d'optimiser la prise de décision en interne. « Grâce aux données consolidées et analysées, nous arrivons à réfléchir à une stratégie à long et moyen terme, en sélectionnant les projets les plus profitables pour l'entreprise », témoigne Damien Monier.

La plateforme a aussi contribué à l'amélioration du service pour les clients. Looker aide notamment à suivre de façon efficace le « dispatch-on-time », indicateur sur le respect des délais de production, et le « deliver-on-time » pour le respect des délais de livraison. « En agrégeant les données sur la plateforme, nous pouvons savoir où nous en sommes de la préparation et de la livraison des commandes et détecter les éventuels problèmes conduisant à des retards de livraison », explique Julien Chaudenson, ingénieur Data chez Cheerz. Ce suivi quotidien contribue à réduire les points de friction dans les processus. Les équipes Happiness et Opérations peuvent facilement identifier les incidents et les analyser grâce à la modélisation. Celle-ci aide à déterminer si un problème concerne un produit en particulier, un canal de commande, l'impression ou encore la livraison. Une fois les causes d'insatisfactions identifiées, l'entreprise peut alors mettre en place les mesures opérationnelles nécessaires pour les résoudre.

Les bases d'une entreprise data-driven

Cheerz a également réduit ses délais de livraison grâce à une meilleure visibilité logistique, les données analysées par Looker permettant aux équipes Opérations d'anticiper les pics de commandes, comme Noël ou les périodes de vacances. Enfin, la solution permet de mieux comprendre les attentes des clients et de leur proposer des offres spécifiques et personnalisées, grâce à une meilleure connaissance de leurs habitudes d'achat. « Looker nous a permis de croiser les données de vente, de production, de livraison, de satisfaction client afin de suivre notre NPS (NDLR : Net Promoter Score - indicateur de satisfaction client) sur tous les axes possibles (géographie, produit, lieu d'impression, plateforme d'achat, mode de livraison...) Nous savons aujourd'hui mesurer notre qualité de service avec une très fine granularité et mettre en place des mesures correctives en cas de problème », ajoute Julien Chaudenson.

Avec ce projet, l'entreprise a mis en place les fondations d'une vraie culture de la donnée. « Instaurer une culture de la data dans une entreprise n'est pas simple, mais nous constatons que les équipes cherchent à exploiter le maximum de la plateforme afin de piloter leur périmètre », observe Damien Monier, qui souligne un facteur clef de succès essentiel dans ce type de démarche. « La vision d'une entreprise data driven doit être portée par le top management, afin que les équipes acquièrent des réflexes et aillent dans la même direction. Nous ne devons plus penser Big Data mais data constructive et qualitative. Il est aussi important de prendre son temps et de procéder par étape, pour que chacun ait confiance et adhère à cette vision ».

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