Principaux points à retenir des événements Accelerate de Snowflake pour le retail et la grande distribution et pour la publicité, les médias et le divertissement

Des entreprises de tous les secteurs atteignent une efficacité et une évolutivité sans précédent ainsi qu’une conformité fiable grâce aux données et à l’IA. Lors des derniers événements virtuels de Snowflake pour ces secteurs, Accelerate Retail & Consumer Goods, en partenariat avec Microsoft, et Accelerate Advertising, Media & Entertainment, les participants ont découvert comment les leaders du secteur accélèrent l’innovation, l’accès à des informations stratégiques, améliorent l’expérience client et plus encore grâce à des stratégies data et IA efficaces. 

Les experts, clients, partenaires et leaders de Snowflake ont fourni des informations stratégiques, des conseils pratiques, les meilleures pratiques et des démos pour des cas d’usage clés de chaque secteur. Voici quelques points clés des deux événements.

Accelerate Retail & Consumer Goods

1. Les entreprises du secteur du retail et de la grande distribution sont de plus en plus créatives dans l’utilisation des données pour comprendre les préférences des consommateurs grâce aux réseaux sociaux, à la collaboration autour des données et à l’utilisation de data marketplaces tierces pour créer une vue à 360 degrés des clients. « Quand on y pense, la personne qui achète ses courses et des jeans est la même personne qui conduit une voiture ou qui utilise un téléphone portable ou qui consomme des médias en continu », explique Shanthi Rajagopalan, Global Head of Strategy, RCG, chez Microsoft. « Exploiter l’interconnectivité de toutes ces données sur le comportement des consommateurs est une réelle opportunité pour les marques de mieux comprendre les besoins et les motivations de leurs consommateurs. »

2. Une mise en œuvre à 360 degrés efficace des données clients repose principalement sur trois éléments : un socle data fiable, la qualité et la gouvernance des données et l’activation de l’IA pour personnaliser les expériences en temps réel. « Se concentrer sur un socle data fiable, puis construire l’IA sur cette base, en utilisant les données de fidélité et d’achat [pour créer] des offres », explique Vinay Banari, Managing Director, Digital, Data and AI Consulting, chez EY. « Le niveau de préparation aux données, c’est-à-dire une plateforme efficace, des données propres et l’IA, est ce qui a un impact réel. »

3. L’IA représente une énorme opportunité pour les spécialistes du marketing de transférer le travail manuel de personnalisation vers l’IA. « La plupart des programmes marketing sont encore basés sur des méthodes obsolètes, telles que des approches basées sur des règles ou des calendriers marketing, ne parvenant pas à exploiter la richesse des données disponibles sur chaque client », explique Alec Haase, Product Go-to-Market Leader chez Hightouch. « Ces programmes reposent sur des règles rigides qui ignorent les comportements des clients et aboutissent à des expériences uniques qui ne fidélisent pas les clients. De plus, le lancement de campagnes personnalisées est épuisant. Cela prend plusieurs personnes, équipes, outils et des dizaines d’heures, et laisse les spécialistes du marketing coincés dans des systèmes manuels et des prises de décision silotées. Nous considérons l’IA comme un meilleur moyen pour les spécialistes du marketing d’aborder la personnalisation et de travailler plus intelligemment, pas plus durement. » 

4. L’IA peut permettre aux équipes marketing de passer d’un modèle d’exécution pure à un modèle basé sur les données, conduisant à des résultats quantifiables. « Nous avons observé une hausse de 10 % du taux de conversion [depuis l’IA] », explique Aoife O'Driscoll, Director, Lifecycle Marketing, chez Whoop. « La puissance de ce modèle est qu’il peut faire bien plus que ce que nous pouvons humainement faire en quelques semaines, ce qui est phénoménal. Et cette augmentation de 10 % du taux de conversion des boutiques devrait se traduire par une augmentation d’environ 20 % du chiffre d’affaires en 2025. »

Accelerate Advertising, Media & Entertainment

1. La mise en place d’un data warehouse sécurisé, organisé et respectueux de la confidentialité est essentielle à une collaboration fructueuse autour des données grâce aux clean rooms. « En entreposant vos données dans un endroit sûr respectueux de la confidentialité et en établissant une très bonne taxonomie de ce que signifient ces données, vous pouvez développer de meilleures fonctionnalités et intégrer les données avec n’importe quelle partie côté audience », explique Jenny Yurko, VP, Data Product Strategy, chez Warner Bros. Discovery.

2. Pour une intégration et une analyse fructueuses des données, une solution de clean room doit unifier avec précision les informations d’identité disparates. « Les mondes des jeux de données hors ligne et en ligne se rapprochent de plus en plus. Il vous faut une solution de clean room qui a la résolution d’identité comme composant clé », explique Jon Regan, VP chez Dentsu. « Plus votre clean room est performante pour rassembler les mondes fragmentés des noms, des e-mails, des numéros de téléphone et des ID d’appareil IP dans un graphique d’identité cohérent, plus votre mise en œuvre sera un succès. » 

3. Une utilisation réussie des data clean rooms à des fins de collaboration nécessite des objectifs clairement définis, une compréhension claire des droits et des limites en matière de données, ainsi qu’un engagement en matière de conformité et de confidentialité. « La compréhension du cas d’usage, des données que vous souhaitez utiliser et des résultats souhaités, y compris la façon dont vous allez utiliser ces données, soulève une série de questions », explique Reese Solberg, Managing Director et US Data Privacy Leader chez EY. « Quels droits avez-vous sur ces données ? Quelles obligations sont attachées à ces données et, de la même manière, pour les autres entreprises ou entités avec lesquelles vous pourriez collaborer ? Une fois que vous avez compris ces aspects, vous pouvez commencer à définir les exigences de l'outil ou de la solution. Ensuite, vous pourrez évaluer si vous pouvez utiliser cette clean room. En fin de compte, il s'agit de définir vos principales exigences stratégiques et de conformité pour guider votre sélection d'outils. » 

4. Les data clean rooms Snowflake favorisent l’analyse collaborative et transparente des données. « L'un des avantages des data clean rooms de Snowflake est qu'elles sont transparentes et flexibles », explique Joe Zucker, Senior Manager, Marketing Analytics, chez Indeed.com. « Vous pouvez écrire une requête en SQL et tous ceux qui travaillent sur un projet peuvent la voir. En tant qu’annonceur, nous rédigeons parfois la requête, et parfois l’éditeur rédige la requête. Mais dans les deux cas, nous pouvons toujours voir quels sont les postulats, les règles et la syntaxe, de sorte qu’il y a un accord sur la façon dont nous allons analyser cette campagne. »  

Les intervenants ont également échangé des informations sur les grandes lignes d’une architecture de données d’entreprise, la façon dont les clients utilisent l’IA et le ML pour améliorer leur efficacité et la façon dont les entreprises accélèrent leurs flux de travail stratégiques.

Vous avez raté ces événements ? Vous pouvez toujours les regarder à la demande : Accelerate Retail & Consumer Goods et Accelerate Advertising, Media & Entertainment.