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Tape à l'oeil fluidifie ses flux de données pour mieux piloter ses activités

Tape à l'oeil fluidifie ses flux de données pour mieux piloter ses activités
Guillaume Porquier, DSI de Tape à l’œil : « Moins de dix minutes suffisent aujourd’hui pour établir nos statistiques de vente. »

L'enseigne de mode Tape à l'oeil s'appuie sur les solutions de Talend et Snowflake pour s'adapter aux nouveaux comportements d'achat, piloter ses ventes et ses approvisionnements.

PublicitéEnseigne de mode française créée en 1993, Tape à l'oeil (TAO) propose des vêtements aux enfants de 0 à 16 ans. Si l'entreprise est présente en ligne depuis une dizaine d'années, la crise sanitaire a accéléré sa transition digitale. « Nous avons très tôt proposé des parcours d'achat web-to-store », indique Guillaume Porquier, DSI de Tape à l'oeil. Avec la pandémie, le recours à ce service s'est considérablement amplifié, près de 80% des achats effectués en ligne étant aujourd'hui retirés en magasin. Pour soutenir cette stratégie omnicanale et répondre aux évolutions dans les comportements d'achats, l'enseigne s'est appuyée sur une infrastructure de données dans le cloud et sur les solutions de collecte et d'orchestration de Talend.

Jusqu'en 2018, l'entreprise recourait à de nombreux traitements de données en mode batch. Afin que ses magasins comme ses clients disposent d'informations à jour, TAO a décidé de refondre ses systèmes, de façon à permettre une circulation en temps réel des données. Dans ce but, une équipe projet de 25 personnes a été mise en place pour repenser une grande partie des applications métiers et de la plateforme de données. L'entreprise a notamment remplacé son système ERP vieillissant par SAP S/4Hana, déployé la solution Winddle pour sa supply chain et mis en place un entrepôt de données dans le cloud basé sur Snowflake.

Des données en libre accès pour favoriser leur valorisation

Pour orchestrer les flux de données entre les différentes briques, TAO a opté pour la plateforme Talend Data Fabric, mise en oeuvre avec l'appui de Synergy et CGI. L'enseigne a également retenu la solution Stitch afin de pouvoir collecter les données issues de Google, Facebook et Instagram et les intégrer dans son datawarehouse. « Nous utilisions déjà Talend Open Studio et disposions de compétences en interne. Les deux solutions combinées nous permettaient d'orchestrer l'ensemble de nos flux de données », explique Guillaume Porquier. Dans une volonté de faciliter encore davantage l'accès aux données, l'entreprise a également mis ses données en self-service pour les analystes et ingénieurs data. « Nous avons développé près d'une centaine de flux en moins de six mois, profitant également de l'occasion pour améliorer la qualité de nos données », poursuit le DSI.

Grâce à cette infrastructure, les données sont aujourd'hui exploitées à tous les niveaux de l'entreprise. En amont, des données sur le marché alimentent ainsi les équipes chargées du développement des offres et produits. L'entreprise suit également de près ses stocks et approvisionnements, pour adapter sa supply chain dès qu'il le faut. « Si un produit n'est pas disponible à un instant T, la vente est perdue. À cela s'ajoute un double risque, celui de perdre le client et celui de se retrouver avec des stocks qu'il faudra vendre à prix réduit en fin de saison », pointe Guillaume Porquier. « Avec la Covid-19, certains fournisseurs ont dû suspendre leurs activités, et la gestion en temps réel de notre supply chain nous a permis de faire les changements nécessaires très rapidement. » Enfin, l'entreprise peut suivre en temps réel les tendances de vente, en analysant les données clients au fil de l'eau. Là où il fallait auparavant une journée pour établir ces statistiques, moins de dix minutes suffisent aujourd'hui selon le DSI. Avec Stitch, l'enseigne peut également enrichir ses analyses avec des données provenant de nombreuses sources en ligne : données de trafic provenant des sites marchands, réponses à des enquêtes clients ou résultats de campagnes sur les réseaux sociaux. Ces données internes et externes permettent à TAO de mieux comprendre les comportements d'achat des clients. Elles servent également à alimenter des analyses prédictives.

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