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Comment Vivino est-il devenu si puissant grâce aux données ?

AB InBev réduit les coûts de fabrication et améliore la qualité de la bière en utilisant Google Cloud Platform, notamment l’apprentissage automatique. Vivino et Drizly rationalisent des ensembles de données et des mesures précises et actualisées pour obtenir des informations précieuses et améliorer le service client. Qu’est-ce que ces entreprises ont en commun ? Eh bien – même si je ne suis pas du tout un pro GAFAM – il faut dire que ces entreprises utilisent les solutions de Google pour le commerce de détail.

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Voici une série de 3 articles pour expliquer comment les leaders des industries du vin et de la bière sont devenus si puissants grâce aux données. Les articles seront publiés chaque lundi. Le premier article porte sur Vivino, la plus grande place de marché de vin en ligne. Le deuxième article portera sur le leader AB-InBev qui commercialise les marques de bière Budweiser, Corona et Stella Artois. Enfin, le troisième article portera sur le leader américain de la vente en ligne Drizly.

Vivino est la plus grande place de marché de vin en ligne et l’application de vin la plus téléchargée au monde, alimentée par une communauté de millions de personnes. L’expérience unique d’achat de vin de Vivino utilise les données de la communauté pour fournir des recommandations de vin personnalisées. Vivino connaît une croissance rapide d’une année sur l’autre grâce à l’utilisation des données pour affiner les stratégies de fidélisation, améliorer le service et la réponse à la clientèle, et fournir des applications partenaires riches en données pour les partenaires vignerons et marchands.

Une prolifération de feuilles de calcul

William Moor, aujourd’hui Directeur Business Intelligence, a rejoint Vivino en 2015. À l’époque, la majorité de la petite entreprise était basée à Copenhague tandis que William était l’un des rares employés à San Francisco. Pour répondre aux besoins en données de l’ensemble de l’organisation, William passait la plupart de son temps à exécuter une quantité massive de requêtes pour des utilisateurs non techniques et à essayer de donner du sens à une pléthore de feuilles de calcul appartenant à différentes parties prenantes – dont la plupart se trouvaient dans des fuseaux horaires différents.

En plus d’aider les utilisateurs non techniques, les utilisateurs techniques de Vivino qui exécutaient leurs propres requêtes de base de données avaient également besoin d’aide pour comprendre les résultats contradictoires des requêtes exécutées sans définition cohérente des données dans l’ensemble de l’entreprise.

Cette situation était particulièrement problématique dans le domaine du commerce électronique, où les données – qu’elles soient correctes ou non – étaient utilisées pour influencer la stratégie et la prise de décision à mesure que l’équipe de Vivino se développait au niveau mondial.

Un moyen d’accéder à une source unique de vérité

Lorsque William Moor s’est lancé dans la recherche d’une meilleure solution en 2018, son objectif était de trouver une solution flexible et évolutive qui permettrait à l’ensemble de l’organisation d’accéder à des mesures fiables à mesure que leur équipe mondiale (et le volume de données) commençait à se développer.

Après avoir évalué différentes solutions, Moor a choisi Looker pour sa capacité à fournir des métriques à travers l’organisation, ce qui, il le savait, aiderait chaque département à prendre de meilleures décisions pour leurs clients. Grâce à LookML, la couche de modélisation de Looker, il savait qu’il pouvait garantir la gouvernance des données et les définitions des métriques dans les ensembles de données et les requêtes.

En utilisant la connexion native de Looker avec Redshift d’Amazon Web Services (AWS) – l’entrepôt de données de Vivino – l’équipe chargée des données a pu tirer parti de la puissance de traitement de Redshift tout en garantissant une source unique de vérité pour toutes les requêtes qui s’y rapportent. En stockant toutes ses données dans AWS Redshift et en les analysant dans Looker, l’équipe de Vivino est désormais en mesure de visualiser les données générées par Mixpanel et Heap (outils d’analyse des produits et de suivi des événements) et Salesforce (application de gestion de la relation client) en un seul endroit, offrant ainsi une vue claire et fiable de l’ensemble de l’entreprise.

Optimiser les commandes pour garantir la satisfaction des clients

L’accès instantané à des données fiables a été particulièrement utile aux équipes chargées du commerce électronique et des opérations chez Vivino, ce qui a permis à Vivino de développer considérablement son activité de marché qui connaît une croissance rapide d’une année sur l’autre, avec plus de 12 millions de vins, 44 millions d’utilisateurs et 1 milliard de scans au début de 2020.

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Outre le suivi des commandes de vin et des expéditions aux clients, l’équipe de commerce électronique dispose également d’alertes personnalisées afin d’être avertie en cas de problème d’exécution des commandes, concernant la précision ou la livraison dans les délais de leurs partenaires viticoles. Ainsi, l’ensemble de l’équipe de Vivino peut identifier et répondre rapidement aux problèmes, puis découvrir et normaliser les processus qui fonctionnent le mieux.

L’équipe utilise des tableaux de bord, des explorations et des alertes pour identifier rapidement les commandes qui sont dans la file d’attente depuis trop longtemps et prendre des mesures en conséquence. Cela permet de garantir une expérience client positive et opportune, d’aider l’équipe à rester efficace et d’avoir l’esprit tranquille : si des commandes sont retardées, l’équipe le saura et sera en mesure d’agir et de trouver une solution.

La visibilité fournie a été particulièrement utile pour identifier les clients mécontents et fournir des informations que l’équipe de Vivino peut utiliser pour améliorer et développer des stratégies de fidélisation, et finalement améliorer l’expérience globale du client. Auparavant, comme beaucoup d’entreprises de commerce électronique, l’équipe de Vivino n’avait pas beaucoup de visibilité sur les clients qui pouvaient avoir eu une expérience moins que positive. En général, les clients ne disent pas aux commerçants en ligne pourquoi ils ne sont pas satisfaits – ils s’en vont tout simplement et n’interagissent plus jamais avec eux.

Dans le passé, un client pouvait recevoir une livraison de vin qu’il n’aimait pas et ne plus jamais passer de commande. L’équipe peut désormais identifier les clients insatisfaits, les contacter rapidement pour répondre à leurs préoccupations et, au final, augmenter la fidélisation de la clientèle. À l’aide d’un seul tableau de bord, l’équipe de commerce électronique est en mesure de relier la façon dont les utilisateurs évaluent les vins après avoir passé une commande. Cela permet d’obtenir une image plus complète, en comprenant non seulement le processus de commande mais aussi l’expérience de la réception et de l’appréciation (ou non) d’un vin particulier.

Cette équipe a mis en place des alertes personnalisées à partir de ce tableau de bord pour l’avertir lorsqu’un client fournit une commande négative pour une bouteille de vin dans son envoi. Les équipes des opérations et du service clientèle sont alors averties et prennent immédiatement des mesures en assurant un suivi auprès du client. Cela a permis à Vivino d’augmenter de 20 % la fidélisation de sa clientèle.

Accès facile à l’analyse des sentiments

L’équipe du service clientèle recueille en permanence le maximum de commentaires des clients afin d’améliorer la qualité du service et des produits qu’elle leur propose. L’une des mesures utilisées à cette fin est le Net Promoter Score (NPS), une mesure de la fidélité des clients qui évalue dans quelle mesure un client recommanderait Vivino, ses produits ou ses services à ses amis et à sa famille.

Auparavant, les résultats des enquêtes clients de Vivino étaient répartis sur plusieurs plateformes tierces et outils régionaux, ce qui rendait difficile la collecte, la gestion et l’exploitation des commentaires des clients. En accédant à ces données, ainsi qu’aux scores NPS et aux analyses des commandes, Vivino a pu mieux comprendre l’expérience client après l’achat et après la livraison. Ces informations sont disponibles pour toutes les équipes, ce qui permet à chacun d’avoir une vue cohérente sur toutes les plateformes, régions et partenaires.

Un outil NLP basé sur l’apprentissage automatique

Avec des données centralisées dans Redshift, Vivino va un peu plus loin et utilise le traitement du langage naturel (NLP), qui prend des données non structurées sous forme de langage humain (texte) et les rend dans un format qu’un ordinateur peut comprendre pour permettre l’analyse des sentiments sur les enquêtes. Étant donné que Vivino opère sur un certain nombre de marchés différents avec des langues différentes, l’analyse NLP peut être particulièrement compliquée. Pour la faciliter, elle utilise un outil NLP basé sur l’apprentissage automatique qui lui permet de traduire le texte et d’en tirer des conclusions.

Une fois l’analyse des sentiments terminée, l’équipe applique les classifications internes du service client (telles que “expédition tardive” ou “commande incorrecte”) pour organiser les données en “buckets” dans Redshift. Lorsque l’équipe du service clientèle affiche ces données, elle est assurée qu’elles sont propres et précises. Elle peut exécuter un rapport et rechercher des termes clés, différentes entités de données et des analyses de sentiments pour comprendre ce que disent les clients.

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Pour quel résultat ? Une augmentation de 30 % du score NPS de Vivino (qui était déjà élevé). Cela a également permis à Vivino d’élargir son équipe pour qu’elle puisse consacrer plus de temps au suivi et à l’assistance des clients plutôt que de passer au crible de multiples feuilles de calcul contenant des données inexactes.

D’autres départements de Vivino profitent également de cette puissance combinée. L’équipe de gestion de la relation client, par exemple, utilise les données marketing de plusieurs sources qui résident dans Redshift et sont visualisées dans Looker pour identifier les activités marketing qui augmentent le bonheur des clients. À partir de là, ils peuvent déterminer ce qui fonctionne le mieux à travers les régions pour augmenter l’acquisition de clients.

Les membres de l’équipe d’analytique sont de fervents utilisateurs de l’interface de programmation d’application (API) Looker, facile à utiliser. Plutôt que de gérer des carnets de notes avec des requêtes, ils utilisent l’API pour construire les ensembles de données qu’ils souhaitent, exécuter des requêtes, programmer des rapports, etc.

Des silos de données à la culture des données

Désormais, Vivino est en mesure de fournir à l’ensemble de l’entreprise un accès à des informations fiables et précises qui aident chacun à prendre les meilleures décisions pour ses clients. Grâce au temps gagné sur l’exécution de requêtes manuelles et la vérification de l’exactitude des données, Moor et son équipe ont pu aller au-delà des tableaux de bord et intégrer les informations dans les flux de travail des employés, notamment en créant des alertes personnalisées par e-mail et en utilisant le Slackbot pour intégrer les données dans les conversations.

Analyse intégrée pour les commerçants partenaires

L’équipe de William Moor s’appuie également sur Powered by Looker pour intégrer des analyses dans des produits externes destinés à ses partenaires vignerons et négociants, ce qui permet à ces derniers de tirer parti de la veille économique sans avoir à mettre en place leur propre pile de données ou leurs propres processus.

Depuis des années, l’équipe de vente de Vivino utilise Looker pour suivre les indicateurs de ses partenaires, notamment la comparaison de leurs prix avec ceux d’autres marchands ou l’évaluation de leur vin par les clients par rapport à d’autres établissements vinicoles. Il est devenu évident que les établissements vinicoles et les négociants avaient besoin de données pour mieux comprendre et élaborer leurs plans d’affaires, car ils revenaient sans cesse vers l’équipe de Vivino avec de plus en plus de questions, ils voulaient interagir avec les données eux-mêmes.

Nous avons constaté que les établissements vinicoles souhaitaient être en mesure de répondre à leurs propres questions : Comment les utilisateurs évaluent-ils mon vin ? Comment se vend-il ? Que demandent et disent les gens à son sujet ? Quelles sont les performances des pages de ma marque ?

De toute évidence, il s’agissait d’une excellente occasion pour Vivino de créer une application, en particulier pour ses partenaires. L’équipe produit de Vivino a commencé à réfléchir au type de produit qu’elle devait développer et s’est demandé si elle devait construire ou acheter la partie analytique.

Plutôt que d’allouer des ressources d’ingénierie coûteuses pour construire l’application à partir de zéro, ils ont décidé qu’utiliser à nouveau Looker serait la meilleure solution, car ils pourraient exploiter le modèle de données qu’ils avaient déjà construit pour leurs analyses internes.

Vivino et ses partenaires se démarquent de la concurrence

L’équipe produit a récemment lancé une nouvelle fonctionnalité de l’application destinée aux partenaires viticoles, qui leur permet de bénéficier de l’énorme base de données de Vivino, notamment des données provenant des avis des utilisateurs sur les établissements vinicoles et les vins. Auparavant, le profil de Vivino pour chaque établissement vinicole était rédigé par l’équipe interne. Avant de lancer l’application, l’équipe produit de Vivino a demandé aux établissements vinicoles s’ils étaient intéressés par un produit qui leur permettrait d’ajouter des informations personnalisées à leurs profils, notamment des vidéos. Les établissements vinicoles ont été extrêmement réceptifs à cette idée, et plusieurs d’entre eux ont déjà adhéré à la première version du produit.

Par exemple, si un établissement vinicole produit un cabernet de la Napa Valley et le vend à un certain prix, il peut déterminer si ce prix est conforme à ce que le marché supporte pour ce type de produit.

L’équipe de Vivino évalue également un produit de données pour ses partenaires négociants en vins, qui utilisent l’application Vivino pour vendre leurs produits. Cela aura un impact positif sur leurs activités car ils pourront utiliser les tableaux de bord Looker intégrés à Vivino pour analyser et repérer les fluctuations et les tendances du marché. Les négociants seront en mesure de vérifier leurs prix par rapport à leurs concurrents, de comparer leur stock à celui de leurs concurrents pour évaluer l’unicité de leur offre et de repérer rapidement les tendances dans leur région pour les aider à adapter leur stock en conséquence.

Grâce à l’accès aux données à l’échelle de l’entreprise, Vivino est en mesure de fournir les meilleures informations et offres sur le vin, tout en offrant la meilleure expérience client possible. En développant l’utilisation des données pour fournir des informations à ses partenaires vignerons et négociants, Vivino apportera au secteur une visibilité mondiale jamais vue auparavant sur le vin.