Une vision 360° du client et la gouvernance des données dans le retail

Une vision 360° du client et la gouvernance des données dans le retail

 

Sephora, filiale du groupe LVMH, a migré toute sa plateforme data on premise ainsi que tous les cas d’usages associés dans Google Cloud Platform en un temps record, réduisant par 4 le coût de ses infrastructures. Un excellent cas d’usage de vision 360° du client et de gouvernance des données dans le retail.

 

Gouvernance des données dans le retail avec Sephora et JEMS

 


Résultats :

  • Migration complète d’Hadoop vers Google Cloud Platform en moins de 14 mois
  • Réduction par 4 des coûts d’infrastructure et des licences en passant sur Google Cloud Platform

 

A l’origine de la migration vers Google Cloud Platform

Sephora est une filiale du groupe Moët Hennessy Louis Vuitton (LVMH), le plus grand groupe de luxe au monde. L’enseigne de parfums et de produits cosmétiques compte environ 330 magasins sur 2500 au total, avec plus de 4,4 millions de visiteurs par mois sur le site web sephora.fr. Distributeur de grandes marques comme Guerlain, Givenchy, Dior ainsi qu’une marque à son nom – Sephora Collection – la filiale a développé un modèle inspiré du self-service, rendant la beauté ainsi accessible à tous. En 2018, leur chiffre d’affaires était de 1 626 millions d’euros.

En 2019, se heurtant à la fin de vie de ses licences pour son datalake, déjà mis en place par JEMS et souhaitant accélérer sa transformation digitale avec des technologies innovantes Sephora prend la décision de migrer tout son système d’information, toutes ses données (clients, CRM, achat, logistiques, etc.) ainsi que ses cas d’usages sur Google Cloud Platform.

 

Les enjeux pour Sephora

La migration pour Sephora était de taille car leur data platform existait depuis plus de 3 ans avec 12 ETP pour la maintenir. On parle donc de centaines de jobs à migrer. Outre la volumétrie, il était également vital pour Sephora :

  • De migrer l’ensemble des cas d’usages créé autour du datalake (personnalisation, vision 360° ; moteur de recommandation) ainsi que leurs données sans interruption de service
  • D’achever la migration avant l’expiration des licences MapR
  • De minimiser la dette technique et les coûts de migration

 

Pourquoi JEMS ?

JEMS était à l’origine de la première plateforme Big Data et Analytics de Sephora. Les objectifs étaient alors de dé-siloter les données clients et les centraliser dans un entrepôt unique. Nous connaissions donc très bien l’existant technique et fonctionnel mais également l’architecture cible choisie par l’équipe IT de Sephora, Google Cloud Platform.

Nous avons également proposé à Sephora d’utiliser une technique de « jobs génériques » qui traitent des sources de données différentes hors cas d’usages afin d’accélérer le déploiement. Sans cela il aurait été impossible de tenir le planning demandé.

 

En résumé

  1. Dé-siloter les données client et les centraliser dans un entrepôt unique
  2. Gérer en mode agile les évolutions de chacune des couches de données
  3. Mettre en œuvre un socle technique robuste et scalable pour les Data Scientists et Dataminers de Sephora
  4. Installer une démarche forte de qualité, traçabilité et gouvernance des données dans le retail

 

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