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Marks & Spencer déploie Hadoop pour créer de nouvelles fonctionnalités analytiques

Après avoir retiré son site web d’AWS, le distributeur britannique a créé « un hub de données » pour mieux analyser les retombées marketing et mieux comprendre les comportements clients dans un contexte multi-canal. Au cœur de ce projet Big Data : la distribution Hadoop de Cloudera.

Marks & Spencer, comme de nombreux noms de la grande distribution, aime le Big Data et l’analytique. Ou en tout cas, aime les dashboards et l’analytique qui permettent de prendre des décisions. La phase de mise en place et d’exploitation des outils BI n’étant jamais simple.

Dernier exemple en date avec Hadoop, le framework de plus en plus populaire… mais toujours aussi complexe a déployé. Pour simplifier le projet, la chaîne britannique a jeté son dévolu sur une distribution clef en main (si tant est que cela soit possible dans un univers Hadoop) avec Cloudera.

Le but : avoir une vue client à 360°, améliorer son modèle d’attribution (en clair : comprendre l’influence réelle des opérations marketing sur les ventes ou la fréquentation d’un site du groupe) et développer de nouvelles capacités analytiques à l’aide du hub de données.

Plus précisément, Marks & Spencer a mis en œuvre Cloudera Enterprise Data Hub Edition en juin 2015. La plate-forme de Cloudera doit aider le retailer à analyser toute sorte de données issues de multiples sources, afin d’implémenter une véritable stratégie orientée donnée à l’échelle de l’entreprise. Un point central de la stratégie de l’entreprise, comme en témoigne la nomination d’un Chief Digital Officer, qui cherche – aussi bien avec Hadoop qu’avec son CDO – à obtenir une meilleure compréhension des comportements des clients dans un environnement multicanal.

« L’une des priorités de Marks & Spencer est d’utiliser intelligemment et efficacement ses données, afin d’obtenir au final une meilleure connaissance client, un meilleur engagement et des niveaux supérieurs de fidélité. Nous avions besoin d’un partenaire stratégique solide et à long terme », explique Jagpal Jheeta, head of Business Information and Customer Insight chez Marks & Spencer.

Pour sélectionner ce partenaire « spécialiste du Big Data », l’enseigne a réuni une équipe inter-fonctionnelle composée de spécialistes du marketing, des finances, du e-commerce et des technologies de l’information.

Cette équipe a eu pour mission d’évaluer quatre grandes familles de critères. A savoir : la capacité d’exécution (déterminée par les références clients, le développement collaboratif de projets pilotes la qualité des solutions techniques, des formations, du support et des services professionnels), la réputation du prestataire dans l’écosystème (leadership, présence à l’international - particulièrement en Europe - et ouverture aux développements en collaboration), l’approche technologique (plate-forme ouverte et personnalisable, suite intégrée d’outils analytiques et de collecte de données, et capable de s’intégrer les solutions tierces existantes), l’administration et la sécurité (fourniture d’un moyen efficace et sécurisé pour faire monter en puissance la solution Big Data pour supporter de nombreuses activités dans un environnement analytique centralisé).

Au final c’est donc Cloudera qui a été choisi. « Nous avons utilisé Cloudera University et Cloudera Professional Services pour accélérer la création de fonctionnalités analytiques performantes », ajoute Jason Foster, business solutions manager for Big Data, Analytics and Marketing chez la chaîne britannique.

Aujourd’hui, le principal cas d’usage Big Data / Hadoop chez Marks & Spencer consiste donc à mieux comprendre les tendances et les comportements d’achat à travers tous les canaux pour améliorer l’expérience client. Mais les cas d’usages devraient rapidement se diversifier. Il devrait par exemple s’étendre à la gestion des campagnes, à celle de la fidélité client, et aux données issues des canaux numériques (dont un site web totalement ré-internalisé, après avoir été hébergé un temps sur AWS) – données qui permettront en 2016 de créer des campagnes de communication plus ciblées et plus personnalisées.

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Ce contenu a été publié pour la première fois en février 2016

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