Le secret d’un prix de détail compétitif réside dans les données. Découvrez comment Daltix y parvient avec le cloud de données de Snowflake

Le secret d’un prix de détail compétitif réside dans les données. Découvrez comment Daltix y parvient avec le cloud de données de Snowflake


Là où les données de référence sur les produits de détail étaient autrefois collectées manuellement dans les magasins physiques, la plate-forme d’agrégation de données produit de Daltix combine plusieurs ensembles de données pour donner à ses clients des informations régionales et concurrentielles actualisées via un tableau de bord unique. Simon Esprit, Partner, CTO chez Daltix, nous a expliqué comment cela fonctionne avec le Data Cloud de Snowflake.

Dans le monde de la vente au détail hautement concurrentiel où les marques se battent constamment pour fidéliser leurs clients, la qualité des produits, du prix et des promotions à la taille de l’unité et aux informations nutritionnelles, peut être essentielle au succès. Et ce ne sont pas seulement les détaillants qui doivent garder un œil attentif sur les données de l’industrie. De plus en plus, les fabricants de biens de consommation à rotation rapide (FMCG) et même les agences d’études de marché ont besoin de données de référence sur les produits à jour à portée de main pour s’assurer que les clients obtiennent exactement ce qu’ils veulent.

C’est là que Daltix entre en jeu. Ses technologies récupèrent activement un large éventail de données produit sur les sites Web de toutes les marques. Ces informations sont ensuite combinées avec des données tierces de confiance – et même des données de terrain – pour aider ses clients à élaborer avec plus de précision une stratégie de tarification et de positionnement des produits par rapport à leurs concurrents et au marché plus large sur plusieurs sites.

« Des données de tarification aux promotions, les clients ont besoin de données de qualité pour suivre le marché de la vente au détail », a déclaré Simon Esprit, associé, CTO chez Daltix. « Historiquement, ces données étaient collectées manuellement par les équipes visitant les magasins et enregistrant les données de prix. C’est coûteux, lent et risque l’erreur humaine, ce qui le rend imprécis. Nous voulions offrir des données de vente au détail en ligne de haute qualité, mises à jour quotidiennement, sans risque d’erreur humaine. »

Désireux de perturber et de diriger le marché des prix du commerce électronique au Benelux, Daltix a commencé avec une simple base de données PostgreSQL. Mais comme la plate-forme de l’entreprise récupérait chaque jour une quantité croissante de données, Esprit et son équipe ont eu du mal à accéder aux données des différents détaillants. En outre, Daltix a eu du mal à faire évoluer ses charges de travail de manière rentable, à accéder aux données pour de nouveaux cas d’utilisation, à modifier la façon dont il stockait les données et à maintenir des performances d’analyse de données suffisantes.

« Après avoir discuté avec divers consultants, nous avons construit un lac de données sur AWS, mais cela s’est avéré coûteux et beaucoup trop complexe pour nos équipes d’ingénierie non spécialisées dans les données », a expliqué Esprit. « Nous avons également essayé Amazon Redshift, mais encore une fois, nous avions besoin de quelque chose de plus facile à utiliser. Heureusement, l’un de nos ingénieurs de données a suggéré le Data Cloud de Snowflake. Dès le premier jour, il était beaucoup plus facile à mettre à l’échelle et à utiliser, et offrait de meilleures capacités de partage de données tout en étant sécurisé. Et contrairement à Redshift, la plate-forme de Snowflake prend en charge les données JSON, ce qui facilite grandement l’exécution des requêtes.

Une source de vérité unique élastique pour les données

Avec près de 60 To de données stockées sur la plateforme de Snowflake, traitant plus de 10 Go chaque jour, les ingénieurs de données et les data scientists de Daltix ont remarqué des améliorations significatives en termes de performances et d’efficacité. En particulier, l’équipe d’analyse de l’entreprise n’a plus besoin de nettoyer manuellement ses données ingérées, mais utilise les capacités de nettoyage automatisé des données de Snowflake pour conserver des données de haute qualité plus rapidement que jamais.

Esprit et son équipe tirent également parti des capacités de traitement de données nuancées de la plate-forme de Snowflake pour réduire le risque d’erreurs et leur permettre d’expérimenter davantage leurs ensembles de données, ce qui profite en fin de compte à leurs clients. « Nous utilisons Time Travel pour éviter de faire des erreurs indétectables, ce qui nous permet d’être plus flexibles, d’expérimenter davantage et d’aller plus vite », a expliqué Esprit. « Nous utilisons également le clonage sans copie pour effectuer des tests rapides sans manipuler les bases de données en direct. Cela nous donne un accès facile aux tables de nos bases de données et nous permet de partager des données avec nos clients pour une preuve de concept. »

Traitement intelligent des données pour des informations plus rapides à grande échelle

Une grande partie du travail de Daltix consiste à utiliser l’apprentissage automatique à grande échelle. Grâce aux intégrations de Snowflake Data Cloud avec d’autres fournisseurs tiers, Daltix peut désormais augmenter ses ensembles de données avec des algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués. Cela signifie que ses équipes n’ont plus à parcourir manuellement le lac de données de l’entreprise pour former des modèles.

« Le Data Cloud de Snowflake facilite l’envoi de données entre des environnements à des fins d’apprentissage automatique », a déclaré Esprit. « Cela signifie que nos données sont de meilleure qualité et plus comparables entre les détaillants. La plate-forme réduit également considérablement la manipulation manuelle des données requise pour normaliser les catégories et les EAN entre les produits. Cela nous permet même de vérifier la qualité des données et de garder un contrôle total sur celles-ci.

De plus, Daltix a également intégré son environnement Data Cloud à Looker pour correspondre à ses tableaux de bord et à son application Web.

Rentabilité et performance dans une seule solution

Depuis qu’ils utilisent le Data Cloud de Snowflake, les analystes de Daltix ont doublé leur productivité, ce qui a remonté le moral de l’équipe. Et sans infrastructure à gérer, l’entreprise a également évité d’embaucher des ingénieurs de données supplémentaires inutiles.

La façon dont Daltix stocke et traite les données de ses clients est quelque peu unique sur le marché, utilisant l’échelle de la plate-forme de Snowflake comme un avantage par rapport aux autres acteurs du secteur. Esprit a expliqué : « Chacun de nos clients bénéficie de son propre entrepôt de données isolé dans Snowflake. Cela nous donne la flexibilité de dimensionner les environnements de clients individuels et d’en créer de nouveaux avec une seule commande SQL. Le résultat est que nous pouvons individualiser les coûts par client avec une bien plus grande surveillance. Et grâce à la suspension automatique, nous ne payons pas pour les entrepôts inactifs, ce qui réduit les coûts de moitié par client par rapport à une solution permanente. Il n’y a pas non plus de maintenance de notre côté, ce qui permet d’économiser des ressources importantes.

Les clients de Daltix ressentent déjà les avantages en termes de performances avec des temps de réponse plus rapides et une plus grande productivité de l’équipe d’analyse, ce qui se traduit par des informations de meilleure qualité.

Par exemple, le travail de l’entreprise avec le géant des produits de grande consommation Unilever a aidé le conglomérat à réaliser une analyse plus rapide de ses stratégies de mise sur le marché. Grâce à la plate-forme de Daltix, Unilever peut désormais suivre plusieurs champs de données, tels que les noms de produits et les EAN, pour combler l’écart entre le lancement d’un nouveau produit en magasin et la réception par Unilever d’informations critiques sur les performances.

Des plans de croissance ambitieux soutenus par une évolutivité quasi illimitée

Fort du succès que ses clients ont déjà obtenu en utilisant les données de sa plateforme, Daltix étend sa portée dans toute l’Allemagne, dans l’optique de pénétrer d’autres marchés européens à l’avenir. La société envisage également de donner à tous ses clients l’accès à leurs données dans le Data Cloud de Snowflake, en utilisant une API pour fournir des données plus à jour, plus rapidement.

« Nous étendons nos opérations à de nouveaux marchés en sachant que Snowflake possède l’écosystème pour une expansion future », a déclaré Esprit. « Et même si Snowflake était nouveau pour la plupart de nos ingénieurs de données, ils adorent tous l’utiliser. Cela a supprimé de nombreuses requêtes manuelles de données de leurs rôles et tout le monde est content. Nous pouvons certainement oublier de regarder d’autres options de cloud de données – Snowflake a tout couvert.

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