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Comment le Big Data a contribué au succès de Zalando

mars 21, 2019
mars 21, 2019
21 mars 2019

Pour la deuxième année consécutive, Zeenea a participé au Salon Big Data Paris en tant que sponsor pour présenter son data catalog

Durant ces deux jours, nous avons pu assister à de nombreuses conférences animées par des professionnels de la donnée : des chief data officers, des business analysts, des responsables data science, etc.

Parmi ces conférences, nous avons eu l’occasion de participer à celle de la marque Zalando présentée par Kshitij Kumar, VP Data Infrastructure.

 

Zalando, la plus grosse plateforme d’e-commerce en Europe

Avec plus de 2 000 marques référentes et 300 000 articles de disponibles, la plateforme de mode en ligne d’origine allemande a conquis 24 millions d’utilisateurs actifs dans 17 pays européens depuis sa création en 2008 [1].

En 2018, Zalando a réalisé un chiffre d’affaires de 5,4€ milliards : une augmentation de 20% par rapport à l’année 2017 [2] !

Avec ces résultats positifs, la marque a beaucoup d’espoir pour l’avenir. L’objectif de Zalando est de devenir la référence dans la mode :

“Nous voulons devenir un élément essentiel de la vie de nos consommateurs. Il n’y a qu’une poignée d’applications qui ont réussi à pénétrer notre vie quotidienne, comme les plateformes Netflix pour la télévision ou Spotify pour la musique. Zalando doit devenir le lieu de la mode par excellence où les consommateurs peuvent satisfaire tous leurs besoins vestimentaires [3]”

explique David Schneider, co-CEO de Zalando.

Mais comment est-ce que Zalando a fait pour devenir aussi important en aussi peu de temps ? Selon Kshitij Kumar, tout est une question de data.

 

Zalando et l’importance d’être une entreprise Data-Driven

Everything is based on data.” déclare Kshitij Kumar lors de sa conférence au Big Data Paris le 11 mars dernier. Durant 20 minutes, il explique que tout tourne autour de la data : le business intelligence et le machine learning sont construits selon les données de la marque.

Avec plus de 2000 employés techniques, Zalando revendique une infrastructure Big Data en plusieurs catégories :

 

Une gouvernance des données :

En réponse du RGPD, le VP Data Infrastructure nous explique l’importance de la mise en place d’une gouvernance de données à l’aide d’un data catalog : It is essential to an organization in order to have safe and secure data.

 

Une plateforme de Machine Learning :

C’est en explorant, travaillant, facilitant la curation et en observant les données d’une entreprise qu’une plateforme de Machine Learning sera efficace.

 

De la Business Intelligence

C’est avec des KPI visuels ainsi que des jeux de données de confiance que la BI d’une organisation peut être efficiente.

 

L’évolution du Machine Learning chez Zalando

Kshitij Kumar nous rappelle qu’avec le Machine Learning, il est possible de collecter ses données en temps réel. Dans la mode en ligne il y a plusieurs use-cases importants : la recommandation de la taille, l’expérience de la recherche d’un produit, les remises, le temps de livraison, etc.

Des questions intéressantes nous ont été posées : Comment connaître les goûts exacts des consommateurs ? Comment savoir exactement ce qu’ils pourraient vouloir rechercher ?

Le VP Data Infrastructure nous répond que c’est en testant répétitivement les données :

Data needs to be first explored, then trained, deployed and monitored in order for it to be qualified. The most important step is the monitoring process. If it is not successful, then you must start the machine learning process again until it is.

La politique de renvois en cent jours a également été bénéfique pour Zalando dans sa stratégie data. Les consommateurs ont cent jours pour renvoyer les articles qu’ils ont commandés. Grâce aux données de ses retours, ils peuvent cibler plus précisément les consommateurs.

 

L’avenir de Zalando

Kshitij Kumar nous explique qu’en 2020, il espère avoir une structure data évolutive.

In 2020, I envision Zalando to have a software or program that allows any user to be able to search, identify and understand data. The first step in being able to centralize your data is by having a data catalog for example. With this, our data community can grow through internal and external (vendors) communication.

 

 

Sources

[1] “L’allemand Zalando veut habiller l’Europe – JDD.” 18 oct.. 2018, https://www.lejdd.fr/Economie/lallemand-zalando-veuthabiller-leurope-3779498.

[2] “Zalando veut devenir la référence dans le domaine de la mode ….” 1 mars. 2019, http://www.gondola.be/fr/news/non-food/zalando-veut-devenir-la-reference-dans-le-domaine-de-la-mode.

[3] “Zalando’s Bid to Be the Netflix of Fashion | News & Analysis | BoF.” 1 mars. 2019, https://www.businessoffashion.com/articles/news-analysis/zalandos-bid-to-be-the-netflix-of-fashion.

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