Comment Market Maker a optimisé le pilotage de son activité ecommerce grâce à la business intelligence.
Un peu de contexte
Entreprise familiale lyonnaise axée sur le commerce et le marketing, vise à stimuler les ventes de marques internationales en créant de la valeur ajoutée, combinant distribution traditionnelle et digitale.
Client
À propos
employés
Défis relevés
Problématiques
Comprendre les spécificités du projet.
- Un système d'information hybride et complexe, partiellement automatisé ;
- Des plateformes ecommerce multiples agrégeants des flux vers des marketplaces ;
- Une analyse des performances par fichiers Excel chronophage pour les équipes Market Maker ;
- Une mauvaise qualité de donnée ne permettant pas la remontée des indicateurs clés de performance ;
- Un historique de la donnée faible ne permettant pas de prendre des décisions stratégiques et d'anticiper les changements.
Data input
La phase de cadrage.
Kickoff projet
- Définition de l'équipe projet.
- Validation de la méthodologie.
- Revue des parcours client.
- Revue des processus existants.
- Revue du planning.
Audit & conception technique
- Audit du système d'information Market Maker.
- Conception du diagramme de base de données.
- Conception du modèle de données et tableau de correspondance des données.
Audit & conception fonctionnelle
- Audit des cas d'usage fonctionnels.
- Ateliers sur les indicateurs clés de performances et données calculées.
- Conception des visualisations de données.
- Conception des filtres et tri des données.
Value output
La phase de développement.
Mise en place de l'architecture technique
- Mise en place et configuration serveur
- Installation et configuration des librairies de développement ETL.
- Mise en place et configuration de Google Big Query.
- Mise en place et configuration de Looker Studio (Ex Google Data Studio).
Fonctionnalités d'extraction des données
- Développement d'un module PrestaShop d'extension de l'API.
- Développement d'un connecteur Laravel d'extraction de données PrestaShop par API.
- Mise en place d'un plugin PrestaShop de génération de webhook.
Fonctionnalités de transformation des données
- Mise en place de l'outil de visualisation de la transformation à des fins de validations.
- Calcul des commissions en fonction des paramètres de la plateforme.
- Développement de logique métier autour de la transformation.
- Jointure des data provenant des différents API.
Fonctionnalités de chargement des données
- Insertions des données dans Google Big Query.
- Mise en place d'un connecteur de type UPSERT pour les données temps réel.
- Optimisation de la data quality par des requêtes de dédoublonnage.
Tableaux de bord Looker Studio
- Création d'un tableau de bord avec fonctionnalités de filtres des données en temps réel.
- Fonctionnalité sur mesure de visualisation des données avec comparaison de la période précédente.
- Pages par catégorie, par marketplace, par sous-catégories, par produits, etc.
- Déclinaison des tableaux de bord et ajout de permission d'affichage par rôle.
Déploiement
- Formation à l'utilisation des tableaux de bord.
- Mise en production des tableaux de bord.
Diagramme de flux des données échangées.
Value output
La phase d'accompagnement.
Tierce maintenance applicative
- Monitoring et remontée des log d'erreurs du flux de données.
- Mise à disposition d'une interface de ticketing pour les remontées d'erreurs manuelles.
- Corrections et validation en fonction de la criticité des dysfonctionnements rencontrés (niveaux 1 à 4).
En chiffres
Les résultats obtenus.
6
plateformes ecommerce
connectées et analysées
100k
actions
traitées par jour
4
tableaux de bord
permettant la prise de décision
Témoignage.
< Piloter >
« Nous avons été accompagné pour la mise en place et l'évolution d'un tableau de bord pour notre activité E-commerce. Nous sommes très satisfaits de la gestion et de la réalisation du projet. Les équipes Kaffein sont à l'écoute, toujours disponibles et apportent une vraie force de proposition. »
Gaël Seguillon
Parlez-nous de votre défi.
* les champs avec une astérisque sont obligatoires (et oui, une donnée de qualité c'est important!)