HelloFresh facilite la planification des repas grâce à l’AI Data Cloud de Snowflake

HelloFresh a pour mission de changer durablement nos habitudes alimentaires. Depuis plus de 14 ans, cette entreprise répond à la sempiternelle question « Qu’est-ce qu’on mange » en livrant directement à domicile des repas à préparer facilement chez soi. 

Pour ce faire, elle a mis en place un modèle de vente directe au consommateur, qui minimise le gaspillage alimentaire et réduit les émissions de carbone, afin de livrer près d’un milliard de repas chaque année dans 18 pays. Au cœur de ce service, la volonté de prendre des décisions à l’aide de technologies joue un rôle majeur. 

« Les données sont à la base de chaque décision que prend HelloFresh », confie David Castro-Gavino, Global VP of Data chez HelloFresh. « Nous les utilisons pour éclairer notre stratégie (de l’élaboration de menus aux tarifs et promotions), gagner en efficacité opérationnelle, obtenir des informations sur les besoins de nos clients et permettre notre amélioration continue. » 

Aujourd’hui, l’entreprise a adopté l’AI Data Cloud de Snowflake pour offrir à chacun de ses collaborateurs (de la direction aux unités commerciales, ainsi que les équipes opérationnelles et les groupes d’analyse) la possibilité d’exploiter des données pour assurer le succès de HelloFresh.

Plus HelloFresh se développait, plus ses besoins en données augmentaient, notamment pendant la pandémie, qui a fait exploser la demande tout en compliquant les opérations. L’entreprise a alors cherché à réduire ses coûts, centraliser ses données et renforcer son évolutivité en vue de sa croissance future.

« La fragmentation de nos sources de données et la lenteur de la génération d’informations étaient problématiques », explique David Castro-Gavino. « La solution de data warehousing entièrement gérée de Snowflake nous a apporté l’agilité, la fiabilité et l’évolutivité dont nous avions besoin pour relever ces défis. »

Quand HelloFresh a commencé à chercher une nouvelle plateforme data, Snowflake a su se démarquer de ses concurrents. En effet, HelloFresh a compris qu’elle pourrait simplifier ses opérations sur les données avec un service entièrement géré, des efforts de maintenance réduits et une disponibilité du système atteignant 99,9 %. De plus, l’évolutivité nécessaire pour traiter à la fois des charges de travail opérationnelles à volumes élevés et des analyses descriptives détaillées pouvait l’aider à s’adapter de manière fluide à la demande. En outre, les analyses en temps quasi réel pouvaient se révéler cruciales pour réagir rapidement aux évolutions du marché. 

Enfin, Snowflake est compatible avec d’autres plateformes, ce qui garantit une utilisation optimale avec des interruptions minimales.

Snowflake est aujourd’hui au cœur de l’architecture de données de HelloFresh. Ainsi, l’entreprise l’utilise comme un data warehouse centralisé, qui lui fournit une source unique de vérité avec des données structurées de qualité. 

Les équipes data intègrent des données brutes dans Snowflake à partir d’un data lake Amazon S3 sur AWS, avant de les préparer à l’analyse à l’aide d’outils tels que dbt Core. Ensuite, Airflow facilite l’automatisation et la gestion des pipelines pour garantir que les données sont à jour et disponibles en temps réel. 

« Nous utilisons Snowflake principalement pour deux types de charges de travail », confie David Castro-Gavino. « Premièrement, les analyses descriptives pour générer des rapports, suivre les KPI et obtenir des informations stratégiques sur la croissance, les abonnés et les revenus. Et deuxièmement, les analyses opérationnelles, qui nous aident à surveiller nos processus en temps réel, notamment les opérations en entrepôt, l’efficience de la production et la gestion de la supply chain. » 

Ces informations sur les opérations en entrepôt sont présentées dans des tableaux de bord alimentés en temps réel par Snowflake, qui permettent de suivre les indicateurs opérationnels stratégiques comme le rendement et les délais de production. HelloFresh peut ainsi corriger les problèmes d’efficacité et apporter rapidement des ajustements pour un meilleur suivi des stocks et de la supply chain. Résultat : des stocks, des livraisons et des expériences clients optimisés.

L’un des principaux objectifs de HelloFresh était de mieux comprendre les besoins de ses clients. L’entreprise s’est donc tournée vers une solution combinant Snowflake et Snowplow pour ne plus dépendre d’outils d’analyse tiers. Ce choix stratégique a porté ses fruits. 

« Snowplow capture des données directement à partir des interactions avec nos clients », explique David Castro-Gavino. « En privilégiant ainsi les données internes, nous avons non seulement amélioré la précision de nos informations, mais également renforcé notre conformité aux réglementations sur la confidentialité, car nous maîtrisons totalement la façon dont les données sont recueillies et gérées. » 

La transition vers cette solution basée sur Snowflake et Snowplow a permis à l’entreprise de réaliser 30 % d’économies grâce à des processus data plus efficaces. En outre, HelloFresh a pu approfondir son analyse du comportement de ses clients avec des capacités de suivi granulaire.

Grâce à la source unique de vérité que lui a fournie Snowflake, HelloFresh a pu démocratiser l’accès à ses données à l’échelle de l’entreprise, et ainsi gagner en agilité, soutenir l’innovation et faciliter l’expérimentation de nouveaux modèles et de processus optimisés. 

En raison de sa simplicité, le modèle de Snowflake a également permis aux équipes data de HelloFresh de réduire considérablement leurs efforts manuels.

« L’adoption d’un modèle automatisé en libre-service a libéré des ressources pour les déployer sur des initiatives plus stratégiques, plutôt que sur une maintenance de routine », se réjouit David Castro-Gavino.

Grâce à ces avantages, l’entreprise peut exploiter des données en temps réel et adapter les propositions de repas aux goûts de chacun. Par ailleurs, la gestion plus précise des stocks et le suivi en temps réel contribuent à garantir la fraîcheur et la livraison rapide des ingrédients. Enfin, l’analyse régulière des avis des clients facilite l’ajustement des offres, afin d’optimiser le parcours client. 

« L’un des principaux avantages est notre capacité à résoudre les problèmes de manière proactive », ajoute David Castro-Gavino. « En obtenant plus rapidement des informations, nous pouvons résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent le service, afin que toutes nos interactions offrent la même fiabilité et la même qualité. »

À l’avenir, HelloFresh prévoit de tirer partir d’encore plus de fonctionnalités de Snowflake pour continuer à envisager des cas d’usage d’analytique avancée. De fait, l’entreprise explore déjà des intégrations avec des outils d’IA et de machine learning, tels que Cortex AI, et intègre des requêtes en langage naturel ainsi que des analyses automatiques des avis clients.

« Nos investissements continus dans l’ensemble de fonctionnalités évolutives de Snowflake nous aideront à identifier de nouveaux cas d’usage, à renforcer la démocratisation des données et à soutenir la prise de décisions stratégiques », conclut David Castro-Gavino. « Nous prévoyons d’améliorer encore nos analyses opérationnelles, afin de capturer des informations plus granulaires, de simplifier nos pipelines de données et de réduire les interventions manuelles pour rester agiles et rentables. »

Cette feuille de route illustre la volonté de l’entreprise de soutenir une innovation durable et une prise de décision basée sur les données. HelloFresh dispose désormais du socle data nécessaire pour atteindre son objectif ultime : s’imposer comme le leader mondial des biens de grande consommation digital-first.