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Quelques aperçus sur l’expérience Big Data de Barnes & Noble


Rédigé par le 6 Mai 2013

Barnes & Noble fait partie des 500 plus grosses sociétés au monde. Elle gère 1350 librairies (730 magasins de ville et 630 dans des campus), ainsi que la plus grande librairie en ligne sur internet, elle a globalement 10 millions de clients, vend 300 millions de livres par an, et propose un catalogue de 6 millions de références.



Michel Bruley, Directeur Marketing EMEA de Teradata Aster
Michel Bruley, Directeur Marketing EMEA de Teradata Aster
Les objectifs de l’entreprise sont de faire mieux que la concurrence (en particulier mieux qu’Amazon) et de dominer le marché de l’eBook. Pour cela l’entreprise vise de bien analyser et maîtriser ses activités à travers ses différents canaux de vente et de développer une approche personnalisée des clients grâce à des segmentations plus élaborées, des programmes marketing adaptés, une meilleure coordination des expériences des clients à travers les canaux, avec des sites web plus réactifs, des moteurs de recommandations en ligne plus optimisés, et un service en magasin plus pertinent.

Barnes & Noble a dû relever plusieurs défis techniques, comme consolider 9 silos de données indépendants, intégrer les données des différents canaux, gérer des données multi-structurées, faire face à l’accroissement de la volumétrie (en particulier celle liée au web), et aussi développer des capacités d’analyse au-delà d’une BI centrée sur le reporting. Pour cela la société a choisi la solution Teradata Aster nCluster pour gérer sa plateforme analytique, pour supporter son nouveau moteur de recommandation, pour traiter ses web logs (20 fois plus rapidement), pour analyser toutes ses données (Coremetrics, SAP, ventes en librairie, vente en ligne, plus 13 autres sources) beaucoup plus facilement (le modèle de churn tourne en 20’ au lieu de 5 heures), pour améliorer considérablement la productivité des analystes et enfin pour traquer comment les clients utilisent leur Nook (la liseuse commercialisée par Barnes & Noble aux États-Unis depuis 2009).

Le nouveau moteur de recommandation par exemple permet un scoring dynamique des clients et des affinités produits. Pour cela concrètement il s’agit d’identifier tous les visiteurs (les fidèles et les nouveaux clients), de tirer parti d’une analyse de 186 millions de paires de produits, de tenir à jour des modèles d'évaluation ou des segmentations en fonction des changements des client, de divers facteurs d’environnement, et de mettre en œuvre ces modèles pour toutes les communications clients quelques soient les canaux ou les événements (initiatives des clients ou de Barnes & Noble).

La solution Aster a aussi permis d’améliorer le traitement des données de navigation des visiteurs du site web, notamment en matière d’identification des sessions, d’analyse textuelles et d’étude des parcours. Les marketers sont maintenant mieux armés pour gérer leurs problématiques (panier abandonné, tarification, optimisation des contenus, personnalisation des bannières, …). Par exemple le responsable de la gamme de produits liée à la liseuse Nook, limitait ses analyses en matière d’attrition car il fallait 6 heures avec l’ancien système pour traiter les 240 millions de lignes et toutes les requêtes imbriquées nécessaires. Maintenant que cette même analyse se fait en 20 minutes, il ne se freine plus.

Marc Parrish, Vice President Customer Loyalty and Retention de Barnes & Noble, résume bien la situation en disant « Quand je suis arrivé à B & N nous ne permettrions pas à beaucoup de personnes d’accéder librement aux données parce que le système de l’époque n’aurait pas eu la capacité à supporter la charge. Maintenant c'est totalement changé. Nous avons démocratisé les données ».

Pour aller plus loin sur ce cas, vous pouvez utilement écouter l’interview filmée de Marc Parrish, via le lien suivant (vidéo 4’) : http://www.asterdata.com/barnes-and-noble-video.php




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