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C&A revêt les habits du data driven avec une architecture en cloud

Dans sa stratégie pour doper entre autres e-commerce et marketplaces, C&A a opté pour le data driven et une architecture de données en cloud.

Pour se démarquer dans un secteur de la distribution textile malmené, C&A mène une stratégie data driven depuis 2020. Celle-ci s'appuie entre autres sur une architecture data homogène et agile basée sur la solution Saas de Snowflake.

PublicitéDans un monde de la distribution textile moyen de gamme malmené par la conjoncture économique et une concurrence low cost féroce, C&A a décidé en 2020 d'une stratégie data driven tournée, sans surprise, vers ses clients. Le néerlandais compte plus de 1 300 magasins et 27 000 employés dans 17 pays en Europe, pour un chiffre d'affaires estimé à 5,5 Md$ (5,12 Md€)

Comme le rappelle Snowflake que C&A a choisi pour cette démarche, l'enseigne a entrepris une transformation importante ces dernières années en s'engageant davantage dans le e-commerce, mais aussi en montant en puissance sur des marketplaces comme celle d'Amazon. Elle a aussi développé un programme exclusif de fidélité et digitalisé sa supply chain. Cette stratégie a nécessité de réfléchir à une véritable politique data. « La transformation digitale crée de la donnée qui conduit elle-même à encore davantage de digitalisation, rappelle Mark Stevens, chief technology officer de C&A. Et nous commençons déjà à observer concrètement cet effet boule de neige. »

Avant 2020, l'infrastructure de gestion de données du distributeur reposait sur une base Teradata qui - selon Snowflake - ne permettait pas à l'entreprise de disposer de reportings conformes aux SLA (service level agreement) qu'elle se fixait en particulier pendant les pics de ventes. Cela limitait à la fois sa productivité et l'identification d'insights. « Le coût de la solution était très élevé et la solution, uniquement disponible on-premise, n'était ni flexible ni extensible, rappelle Rembert Schuster, responsable data et analytics de C&A. Sans compter qu'elle exigeait beaucoup de travail en maintenance et en mises à jour. »

Des reportings en temps et en heure

Teradata n'a réalisé une transition vers le cloud, sous la pression de concurrents comme Snowflake justement, qu'avec son offre Vantage Cloud en 2022, bien après le lancement du projet C&A en 2020. Le Néerlandais a décidé à l'époque de réaliser un POC pour comparer différentes plates-formes de données. Des solutions sélectionnées pour leur positionnement favorable dans le magic quadrant du cabinet Gartner.

L'entreprise justifie le choix de Snowflake par sa capacité à répondre en particulier à ses besoins en reporting et analytics. Elle a donc migré l'ensemble de son datawarehouse et plusieurs milliers de lignes de code en 10 mois, avec l'aide de Snowflake et de son partenaire italien Target Reply. C&A en a fait son outil d'exploitation des données issues de son ERP, son PLM, son CRM et sa gestion financière et comptable pour tous ses besoins en analytics.

Des utilisateurs autonomes sur les tests de données

« Nous réalisons plusieurs milliers de reportings chaque jour, précise Lutz Bauer, architecte data et analytics. Et désormais, nous les finalisons tous avant 9h chaque matin, alors que nous avions toujours plusieurs heures de retard avec le système précédent. Nous disposons aussi des insights dont nous avons besoin, exactement quand nous en avons besoin. » Autre avantage, comme le précise de son côté Rembert Schuster, la capacité d'augmenter et de réduire la taille du système réduit drastiquement son coût global.

PublicitéLes utilisateurs réalisent aussi désormais en quelques heures, contre plusieurs jours auparavant, des contrôles qualité et des tests sur des sélections de données qu'ils peuvent adapter à ces démarches. « Nous pouvons maintenant tester de nouveaux développements dans des environnements basés sur des données produits à jour, insiste Lutz Bauer. Dans un marché aussi mouvant que le nôtre, c'est essentiel. » Le nouveau programme de fidélité de l'enseigne est le résultat de ce type d'expérimentation. « Nous avons récolté toutes les données nécessaires à ce dernier en un temps record, continue l'architecte données et analytics. Snowflake Professional Services nous a aidés à ingérer la donnée brute, à dispenser une formation rapide aux utilisateurs avant de simplement les laisser travailler sur les données. »