Description des produits:
Depuis des années, Pandora est une référence de la création joaillière et du savoir-faire artisanal. Ses boutiques physiques et en ligne reçoivent plus de 670 millions de visites chaque année, dans plus de 100 pays. Pandora l’a très bien compris : pour répondre aux besoins de ses clients et intensifier l’engagement en ligne, l’entreprise devait proposer des expériences d’achat tout aussi personnalisables que ses produits. Pour y parvenir, il fallait une vue unifiée de l’ensemble des données, que l’entreprise pourrait facilement segmenter, catégoriser et analyser afin de diffuser des messages personnalisés aux consommateurs. Pandora a développé son tableau de bord Master Consumer View (vue globale des clients, ou MCV) sur la Databricks Data Intelligence Platform. Grâce à ce tableau de bord, Pandora dispose désormais des insights nécessaires pour diffuser des messages hautement ciblés, ce qui se traduit par un meilleur engagement des consommateurs dans tous les aspects de la relation : ouverture des e-mails marketing, maximisation des conversions de paniers d’achat et génération de revenus sur le site web.
Les données client au service de la personnalisation
Dans une vie, rares sont les achats qui revêtent autant d’importance qu’un bijou offert à une personne qui nous est chère. Qu’il s’agisse d’une bague de fiançailles ou d’un cadeau d’anniversaire, chaque bijou rend hommage à un lien intime et unique. Pandora s’est donné pour mission est d’aider chacune et chacun à donner une voix à son affection. Pour être à la hauteur de cette ambition, elle crée des bijoux abordables et finis à la main pour le plus grand nombre plutôt que pour quelques privilégiés. Certaines pièces peuvent être personnalisées pour être des supports d’expression et refléter toutes les facettes de la personne qui les choisissent, afin de susciter des moments inoubliables.
C’est ce qui a poussé Pandora à personnaliser l’expérience tout au long du parcours client. Cette stratégie a pour fondement la possibilité d’exploiter les données collectées lors des interactions avec les clients. Pandora acquiert trois types de données différents : les profils client qui contiennent des informations au niveau des produits, les commandes en ligne et hors ligne, et l’activité sur les pages web. La solution de données de l’entreprise peinait à gérer efficacement le volume considérable des données, mais aussi leur complexité. Aucune collaboration entre les équipes n’était réellement possible : chaque équipe utilisait des langages de programmation différents et disposait de niveaux d’accès spécifiques. Impossible, dans ces conditions, d’aborder les problèmes sous le même angle. Leur système existant mobilisait en outre de lourds processus manuels pour la création et l’entraînement des modèles de machine learning (ML) complexes, et ralentissait de ce fait les équipes de data science. Numan Ali, architecte de solutions au Centre d’excellence des données et de l’analytique chez Pandora, nous l’explique : « Il était bien trop difficile pour nos équipes de données d’explorer les données, de collaborer et d’effectuer des analyses à l’échelle qui était la nôtre. Sans un accès fiable aux données, nos équipes ne pouvaient pas compter sur l’analytique pour innover. »
Désireuse de prendre en charge des cas d’usage d’analytique et de ML, l’entreprise avait également des difficultés à créer des pipelines de données fiables et performants sur son infrastructure héritée. Ce n’était pas seulement un frein considérable aux objectifs de mise sur le marché de Pandora, et donc à sa compétitivité, c’était aussi un obstacle majeur à la personnalisation du parcours client. « Il fallait plus d’une journée pour que les données passent de la source au point de terminaison, » explique Numan Ali. « Pour offrir une expérience d’achat personnalisée et ciblée, nous avions besoin d’une approche simple et unifiée, conçue pour nous aider à tirer parti de nos précieuses données. »
Décupler les moyens des équipes de données grâce à un lakehouse unifié
Pandora a choisi la Databricks Data Intelligence Platform pour moderniser son approche des données. L’intégration a été simple et la collaboration, particulièrement fluide. L’adoption s’est donc rapidement généralisée au sein des équipes data de Pandora. Pour la première fois, les utilisateurs métier comme les analystes BI ont pu collaborer sur une plateforme centralisée. Numan Ali est enthousiaste : « Toutes ces personnes issues aux cas d’usage divers, qui utilisent traditionnellement des technologies différentes, se sont vraiment rassemblées autour de Databricks. Elles se comprennent mieux, découvrent facilement les données et partagent des insights en toute simplicité. La collaboration est devenue extrêmement fluide. » Même les spécialistes du marketing ont désormais un accès direct aux données. Avec quelques rudiments de SQL, ils peuvent effectuer des requêtes ad hoc sans avoir à solliciter les équipes data et visualiser les insights directement dans Power BI.
Grâce à la vue unifiée des données offerte par le lakehouse, les équipes de données créent les pipelines nécessaires pour fournir aux différentes parties prenantes les données utiles à leurs cas d’usage, à commencer par la personnalisation. Les développeurs BI de Pandora ont créé leur tableau de bord MCV dans Power BI et acheminent désormais les données directement depuis Databricks pour donner aux responsables marketing une image plus précise des consommateurs sur 11 segments différents. Ils peuvent ensuite s’appuyer sur ces informations pour développer des campagnes plus ciblées.
La personnalisation client, un atout pour toute l’entreprise
Depuis que Pandora utilise la Databricks Data Intelligence Platform, l’entreprise a beaucoup amélioré l’efficacité de ses opérations et peut ainsi mettre les bonnes données à la disposition des équipes data en quelques heures seulement, et non plus en plusieurs jours. Pandora a ainsi pu déployer de nouvelles expériences personnalisées sur tous les canaux de distribution, et transformer ses interactions avec les consommateurs tout au long du parcours d’achat. Depuis, l’entreprise a étendu ses efforts de personnalisation à huit marchés clés : États-Unis, Australie, France, Allemagne, Italie, Royaume-Uni, Pays-Bas et Pologne. En faisant des données l’ingrédient clé de ses efforts de personnalisation, elle a constaté une augmentation de 50 % des taux de réactivité par rapport à ses newsletters standardisées, et envoie maintenant 65 millions d’e-mails par an avec des recommandations de produits individualisées.
À l’avenir, Pandora compte poursuivre les développements sur Databricks afin de capitaliser sur ses progrès en matière de personnalisation et les appliquer à d’autres opportunités client, aussi bien en ligne qu’en boutique. « La grande opportunité qui s’offre à nous est celle d’une véritable personnalisation omnicanale. Nous voudrions interpréter le parcours des consommateurs sur notre site web pour fournir un service client inégalé et ainsi stimuler les ventes en magasin, » conclut N. Ali. « Cette initiative mobilisera les efforts de toutes nos équipes data, et la Databricks Data Intelligence Platform sera le socle qui nous permettra de la concrétiser. »