Le client
Fondé en 1983, le groupe J.Crew est un retailer omnicanal de renommée internationale qui propose des vêtements, des chaussures et des accessoires pour femmes, hommes et enfants. La société exploite 152 magasins J.Crew, 140 magasins Madewell, jcrew.com, jcrewfactory.com, madewell.com et 170 magasins d'usine, et emploie 9 400 personnes.
La situation
J.Crew souhaitait pouvoir réagir rapidement en fonction des informations sur les clients, tant en magasin qu'en ligne. Or les capacités limitées de son agence marketing ne lui permettaient pas de le faire. La société n'était donc pas suffisamment agile ce qui affectait sa capacité à maximiser la valeur-vie des clients pour l'ensemble de ses marques. J.Crew avait besoin d'une plateforme capable de fournir toutes les informations métier nécessaires, sans pour autant encombrer l'entreprise ni la ralentir.
Le défi
Comme beaucoup d'entreprises, J.Crew travaillait depuis de nombreuses années avec une agence marketing. Or au fil du temps, la solution qui avait autrefois fait ses preuves a fini par afficher des limitations évidentes. Au fur et à mesure de la croissance et de l'évolution de l'entreprise, J.Crew a dû faire face à plusieurs difficultés spécifiques avec son agence marketing :
- La synthèse des données client et transactionnelles des magasins physiques et en ligne était un processus fastidieux qui affectait la capacité de J.Crew à exécuter avec agilité des campagnes marketing ciblées.
- Des données non exploitables et incohérentes empêchaient J.Crew d'obtenir des informations sur les achats des clients, de calculer avec précision leur valeur-vie et d'offrir des expériences client parfaitement personnalisées.
- Les données les plus importantes restaient cloisonnées et l'équipe du service client ne disposait pas d'informations sur le parcours des clients, leur historique d'achat et leur valeur-vie.
- L'équipe marketing de J.Crew ne pouvait pas accéder facilement aux tableaux de bord ou aux rapports et devait faire appel à des analystes métier capables d'établir des listes et des requêtes personnalisées.
- L'entreprise ne pouvait pas adapter les remises en fonction du comportement réel des clients, ce qui avait un impact négatif sur ses marges.
La solution
Après avoir envisagé de nombreuses solutions, dont le développement d'une solution en interne, J.Crew a finalement opté pour Acquia CDP. Depuis, la société a obtenu de nombreux avantages, notamment :
- Meilleure actualisation des données : Chaque jour, Acquia CDP met à jour toutes les données liées aux transactions, aux clients, à l'engagement (e-mail, web), les calculs récapitulatifs associés et les scores des modèles de machine learning. Toutes ces informations sont disponibles dès la clôture du jour précédent, ce qui permet à J.Crew d'agir rapidement et efficacement face aux comportements de ses clients.
- Meilleure qualité des données : Au cours de la mise en œuvre, les équipes ont constaté des problèmes au niveau du dédoublonnage de nombreuses réponses et profils existants. Leur agence marketing avait introduit ces problèmes, aboutissant à une classification erronée du cycle de vie client et à des actions marketing incorrectes. J.Crew utilise désormais Acquia CDP pour alimenter son centre d'appels en données client. La société a apprécié la qualité des données fournies, considérée comme bien supérieure à celle fournie par leur précédent prestataire. A chaque divergence observée par les groupes métier de J.Crew, entre les données d'Acquia CDP et les données de l'agence marketing, J.Crew a constaté que le dédoublonnage, l'agrégation et les calculs d'Acquia CDP étaient corrects.
- Meilleure accessibilité des données : Désormais, les analystes de J.Crew ont accès à toutes les données d'Acquia. Ces données sont traitées, dédoublonnées, nettoyées, connectées et quotidiennement actualisées. Elles sont mises à disposition via Snowflake Data Sharing pour être utilisées en conjonction avec d'autres sources de données et outils de business intelligence et de machine learning.
- Démocratisation des données : Les équipes marketing de J.Crew peuvent désormais créer de manière autonome des audiences complexes (avec sous-segments optionnels et tests A/B). Elles peuvent déployer ces audiences dans différents systèmes d'exécution marketing. J.Crew est donc aujourd'hui infiniment plus agile. Les équipes peuvent par exemple avoir une idée et, en l'espace de 30 minutes, identifier et attirer le public. Le marketing est désormais autonome.
A titre d'exemple, en cas de fermeture d'un magasin, J.Crew souhaitait pouvoir rediriger ses clients vers un autre magasin de la région. Auparavant, la société devait s'adresser à son agence marketing pour obtenir une requête personnalisée. Aujourd'hui, ses marketeurs peuvent segmenter eux-mêmes l'audience - en quelques minutes.
Ils peuvent en outre suivre les performances des campagnes grâce à l'analyse des cohortes. Plus précisément, ils peuvent enregistrer toutes les audiences envoyées aux systèmes d'exécution marketing. Ils peuvent ensuite suivre les performances de chacune de ces audiences dans les jours qui suivent l'action marketing (ce qui inclut le suivi des groupes témoin). De plus, ils peuvent voir quels produits ces clients achètent, avec quelle marque et/ou quel canal.
Autre domaine dans lequel J.Crew exploite Acquia CDP, celui des fils d'information. J.Crew utilise Acquia CDP comme un hub de données pour distribuer des fils d'information à ses différents partenaires (agences digitales, fournisseurs de machine learning, de Data Appending, d'évaluation de produits, de cartes de crédit de marque, centre d'appels, etc.). La CDP permet de transmettre des « données directes » (les données client collectées directement par l'entreprise) au fournisseur de messagerie de la marque, aux comptes de médias sociaux, à la plateforme de personnalisation web et aux outils de business intelligence, améliorant ainsi l'assurance et l'autonomie de l'équipe marketing. J.Crew utilise également Acquia CDP dans le cadre de ses activités de publipostage, de ses listes de traitement et du suivi des performances de ses campagnes de publipostage.
Les modèles de machine learning d'Acquia CDP fournissent à J.Crew des scores client quotidiens pour de nombreux modèles, dont la « probabilité d'achat » et la « probabilité de payer le prix fort ». J.Crew utilise en outre les données propres et dédoublonnées d'Acquia CDP pour alimenter et former ses modèles de machine learning. Ses marketeurs peuvent ainsi créer des audiences ciblées et les activer dans des campagnes. Par ailleurs, avec les tableaux de bord d'Acquia CDP, ils peuvent facilement créer et partager des rapports mensuels.
Les résultats
L'utilisation d'Acquia CDP a conduit à des améliorations mesurables des performances pour les campagnes marketing. A titre d'exemple, J.Crew utilise Acquia CDP pour obtenir des listes de segmentation d'e-mails basées sur le comportement des clients sur le site. Grâce à cette approche, un contenu pertinent arrive dans leur boîte de réception. Cette segmentation a augmenté les taux d'ouverture et de clics dans les e-mails.
Dans une campagne, J.Crew a adressé un e-mail personnalisé aux clients ayant acheté ou consulté des articles en cachemire au cours des 365 derniers jours, soit un public différent de son public habituel. Cette audience « cachemire » a enregistré des hausses à deux chiffres par rapport au public habituel, en termes de valeur moyenne des commandes (AOV), de taux de conversion, de taux d'ouverture et de taux de clics. L'audience « cachemire » a représenté 10 % de la diffusion totale et généré près de 50 % de la demande totale.
Voici quelques-uns des gains d'efficacité et des nouvelles capacités obtenus par J.Crew grâce au passage à Acquia CDP :
Tâche/Capacité | Avant Acquia CDP | Avec Acquia CDP |
Données transactionnelles et d'engagement des clients actualisées et disponibles pour les campagnes et les rapports. | Une fois par mois, 3 semaines après la fin du mois précédent. | Actualisation quotidienne avec les données de la clôture du jour précédent. |
Les agents du centre d'appels ont accès à des données détaillées sur les clients. | Données fournies non optimales et inexactes. | Précision accrue des données fournies au centre d'appels. |
Création de listes d'audience spécifiques pour des actions de marketing ciblées par e-mail et sur les réseaux sociaux. | Préavis de quelques jours à quelques semaines pour l'agence marketing, ou développement en interne d'une requête SQL spécialisée par les analystes de données de J.Crew. | Création de listes indépendantes et envoi vers des plateformes de messagerie et de médias sociaux par l'équipe marketing en l'espace de quelques minutes. |
Création de rapports et de tableaux de bord spécifiques à l'aide de données actualisées, nettoyées et dédoublonnées. | Pas de démocratisation. Tous les rapports sont établis par une seule équipe du fait de la complexité du modèle de données client. | ~1 heure en utilisant l'interface de reporting par glisser-déposer proposant des centaines d'attributs. |
Accès à des requêtes SQL pour les analystes métier à partir de données nettoyées et dédoublonnées. | Interface de recherche disponible avec un décalage de deux semaines pour les données de clôture du mois précédent. | Interface de recherche disponible avec les données de clôture du jour précédent. |
Suivre le comportement transactionnel d'une cohorte de clients définie. | Processus manuel limité avec forte dépendance à l'égard de l'équipe chargée des informations client et longs délais pour obtenir les tendances comportementales en raison d'un goulet d'étranglement au niveau de la disponibilité des données. | Les marketeurs peuvent exécuter des requêtes et obtenir un résultat en moins de 20 minutes.
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