De l’expérience Big Data de Gilt Groupe

Gilt initialement ciblait les femmes mais a depuis ajouté un site d’habillement pour les hommes, Park & ​​Bond, ainsi que des offres quotidiennes à partir du site Gilt City. Pour attirer les clients, Gilt propose environ 30 différentes offres chaque jour. En suivant constamment la dynamique de ses ventes l'entreprise adapte ses assortiments très rapidement. Ainsi alors que la plupart des grands magasins revoient leur assortiment deux ou trois fois par an, Gilt revoit le sien de huit à 10 fois par an.

Créée il y six ans, Gilt Groupe n’avait au départ aucun système d’information décisionnel, pas d’entrepôt de données, ni de système de reporting, ses données étaient pour la plupart dans des bases opérationnelles fortement dé-normalisées et les données sur le parcours des clients sur les sites étaient dans des fichiers plats. Malgré la conservation de T0 de données (structurées ou non structurées), peu d’analyses étaient réalisées, les requêtes étaient lentes et le montage des opérations commerciales en était affecté. Au fil du temps la situation se dégradait d’autant plus que l’activité se développait et générait 2 millions de lignes supplémentaires chaque jour.

En outre, Gilt Groupe voulait progresser dans la personnalisation de ses offres, améliorer les expériences des clients sur les sites, augmenter les ventes croisées, mieux détecter les fraudes, disposer de statistiques pertinentes sur ses activités, sur ses campagnes marketing. Tout cela supposait de mieux intégrer les données clients, les analyser de façon approfondie de façon à comprendre le comportement des individus, et mettre en lumière des tendances du marché.

Pour être capable de s'adapter à des pointes de charges très importantes, et échapper à d'énormes investissements informatiques, Gilt Groupe s’est tournée vers des solutions Cloud Computing d’Amazon. Ainsi la société dispose d’un système de support client qui personnalise les site ou les offres sur la base de données historiques, et d’un système décisionnel d’une dizaine de nœuds Teradata Aster intégrant toutes ses données auparavant dispersées (achat, navigation, …), compléter de textes en provenance de sources comme twitter, facebook ou les emails entrants, dont les analyses des sentiments exprimés permettent d’affiner la personnalisation des offres.

Grâce à ses nouveaux moyens Gilt Groupe a gagné un million de nouveaux clients en un an, notamment du fait de la possibilité d’identifier plus facilement des petits segments de personnes qui partagent des intérêts communs pour lesquels des offres spécifiques peuvent être bâties ou mieux profiler les personnes susceptibles d’être fortement intéressées par certaines offres complémentaires. Pour tout cela les informations en provenance de twitter, facebook, etc. furent très intéressantes, en particulier pour toutes les actions de Marketing viral qui sont importante pour l’activité de Gilt Groupe.

En résumé, grâce la plate-forme Teradata Aster, Gilt Groupe relie l’ensemble des données de navigation de ses clients (bannières cliquées, parcours, etc.) avec ses données opérationnelles (vente, achat, etc.), les textes qu’elle peut collecter (web social, email, …), afin d'identifier ce qui se passe chez ses clients, d'optimiser ses assortiments, de définir ses offres promotionnelles et de personnaliser ses propositions. Tout cela permet à Gilt Groupe de suivre le pouls de ses clients et d'être extrêmement réactif.

Pour aller plus loin sur ce cas, vous pouvez utilement regarder l’interview de Geoffrey Guerdat, Director of Data Ingineering de Gilt Group : http://www.asterdata.com/gilt_groupe_video.php