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RetailMeNot accélère son infrastructure analytique

Guillaume Coquio, business et data analyst chez RetailMeNot, se réjouit de la performance et du coût de la solution adoptée.

Détenteur de deux marques en France, RetailMeNot, spécialiste de la promotion digitale, était à la recherche d'une solution plus performante pour son équipe d'analystes des données. Cette dernière a choisi le service de datawarehourse en mode cloud de Snowflake.

PublicitéSi la marque RetailMeNot ne parle pas à tout le monde, les sites comme Maréduc et Poulpeo sont plus connus. Ils gravitent autour de l'environnement de la promotion digitale, bon de réduction ou système de cashback (rémunération des clients lors d'un achat). Le groupe RetailMeNot se considère donc comme un apporteur d'affaires avec 45 millions de visites sur le site à l'année et 4 millions d'abonnés aux newsletters. « Dans ce contexte, la donnée est essentielle pour nous et notre équipe Business Analytics travaille sur des algorithmes pour apporter de la valeur ajoutée sur le parcours consommateur », explique Guillaume Coquio, business et data analyst chez RetailMeNot. « Ce parcours client s'enrichit à travers les cookies et le volume de données progresse fortement » constate-t-il. L'analyse des données va servir à plusieurs divisions métiers et pour différents usages (prévisions de marché, détection de fraude, vision 360,...).

Pour gérer ces données, RetailMeNot utilisait Vertica de HPE. La filiale française était néanmoins à la recherche d'une solution capable à la fois d'apporter des performances élevées et une flexibilité maximale afin de s'adapter aux différents types de requêtes et à une volumétrie en constante augmentation. Après une recherche, il a été décidé de mener un PoC en testant plusieurs solutions, « huit tests ont été réalisés sur des copies commandes sur des petits et des gros volumes, des grands datasets, des requêtes plus ou moins simples, etc. », explique le dataanalyst. Le résultat des tests a montré qu'« en matière de performance, Snowflake était mieux positionné par rapport à Amazon. On gagne 10% du coût et 22% de performance sur AWS », constate-t-il.

Une interopérabilité et une porte sur le traitement en temps réel

Un autre point important résidait dans l'interopérabilité de la solution. « Avec le rachat de Maréduc et Poulpeo, différentes bases de données ont été intégrées. Nous n'avons pas eu à modifier notre ETL, nos outils de reporting et nos scripts de machine », souligne Guillaume Coquio. Sur le plan technique, l'équipe analytique peut rapidement dimensionner ses clusters et créer des serveurs à la volée pour assurer des performances optimales. « Avant, le serveur Vertica était branché en continu, aujourd'hui, nous utilisons Snowflake de 3h du matin à 5h du matin », rapporte le spécialiste. Il est capable ainsi de mieux répondre aux besoins métiers avec des tableaux dédiés pour la finance, le marketing, les commerciaux, etc.

Les bénéfices sont nombreux. « En dehors de la performance apportée par Snowflake, nous avons divisé nos coûts par 8 » reconnait Guillaume Coquio. Il insiste également sur la rétention de données, « il y a de temps en temps des jobs qui ne fonctionnent pas, pour éviter cela on fait du backup avec des données de la veille et le process n'est pas bloqué ». Un point utile dans le cadre de la mise en conformité RGPD, ajoute le spécialiste. Le temps d'ingestion des données a été réduit « par 3 par rapport à l'époque de Vertica/Tableau ». Sur ce point-là, Guillaume Coquio et son équipe expérimentent Snowpipe pour « proposer du temps réel ou semi-réel à nos utilisateurs et à nos clients. Par exempe, avec l'envoi semi-automatisé de mail toutes les trois heures ou quatre heures avec les meilleures promotions ».

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