LVMH obtient des informations en temps réel et parvient à une excellence opérationnelle

« Fivetran a été un accélérateur clé dans le déploiement de nos opérations de data et l'unification des data pour créer une vue à 360° du client, améliorer notre délai de mise sur le marché, et en définitive améliorer l'expérience client »
— Aurélien Gascon, Chief Enterprise Architect chez LVMH

LVMH Moët Hennessy Louis Vuitton SE, connu sous le nom de LVMH, est le leader mondial du luxe et le propriétaire de marques emblématiques telles que Louis Vuitton, Moët Hennessy et Dior. Connu pour son savoir-faire et son expérience client exceptionnels, LVMH souhaitait atteindre le même niveau d'excellence dans l’exploitation des data. Au fur et à mesure que l'entreprise s'est développée, la complexité de son paysage de data s'est accrue. Chacune de ses 75 marques, ou « Maisons », gérait ses data différemment, donnant lieu à des systèmes fragmentés, des informations éparses et des inefficacités opérationnelles.

LVMH a dû relever un défi monumental : unifier ses data. La société s'appuyait sur des pipelines de data faits en interne qui prenaient beaucoup de temps et de ressources, obligeant les équipes data à passer des heures à assurer leur gestion et leur maintenance. Chaque Maison fonctionnait avec des outils et des systèmes différents, ce qui se traduisait par des data disjointes, cloisonnées et incohérentes. Cette absence de normalisation a rendu difficile l'obtention d'une vue unifiée du comportement des clients, l'optimisation efficace des opérations et l'adaptation rapide aux tendances du marché pour répondre aux besoins des clients.

LVMH recherchait une solution capable de rationaliser l'intégration des data afin de permettre à chaque Maison de disposer d'informations commerciales essentielles. En commençant par une démonstration de faisabilité impliquant ses marques phares - Louis Vuitton, Moët Hennessy et Dior - LVMH a rapidement réalisé que Fivetran était la clé de la modernisation de sa stratégie data. Les capacités d’automatisation du mouvement de data de Fivetran se sont avérées être exactement ce dont la société avait besoin pour rationaliser et simplifier son complexe d'infrastructures.

Un écosystème de data unifié pour optimiser les expériences de luxe

Grâce à Fivetran, LVMH a pu automatiser l'intégration des data dans des dizaines de Maisons, des systèmes SAP aux plateformes de médias sociaux (y compris Facebook, TikTok et Kakao), créant ainsi une source unique de vérité. Ce qui était auparavant un paysage de data fragmenté s'est transformé en un système fluide et efficace, permettant à l'entreprise de se concentrer sur ce qu'elle fait le mieux : offrir des expériences de luxe exceptionnelles.

« Nous avons atteint un stade où toutes nos marques sont vraiment satisfaites de la facilité d'utilisation et du mode « plug-and-play » que Fivetran fournit », déclare Aurélien Gascon, Chief Enterprise Architect chez LVMH.

Grâce à Fivetran, LVMH est parvenu à :

• Une intégration de data normalisées : La plateforme Fivetran répond aux divers besoins de toutes les Maisons de LVMH, en unifiant et en automatisant le mouvement de data depuis SAP, le marketing et d'autres systèmes et applications cloud et locaux, pour centraliser les data sur BigQuery. Cela a permis de réduire les coûts d’exploitation et de prendre plus rapidement des décisions orientées data dans l'ensemble de l'entreprise.
• Des informations SAP en temps réel : L'un des changements les plus importants a été la capacité de LVMH à intégrer les data SAP de manière fluide. Moët Hennessy, par exemple, peut désormais accéder en temps réel aux data essentielles des finances et de la chaîne d’approvisionnement, ce qui améliore la livraison des produits et l'efficacité opérationnelle.
• Une vue à 360 degrés du client : Fivetran a permis à LVMH de créer un profil client complet, permettant aux consultants de fournir des interactions personnalisées et à forte valeur ajoutée qui renforcent la fidélité des clients et augmentent leur valeur à vie.
• Une optimisation du marketing et des opérations : Grâce à un meilleur accès aux data, LVMH peut ajuster ses stratégies marketing et optimiser ses campagnes en temps réel. En Corée, par exemple, l'équipe a transféré des ressources de Facebook à TikTok après avoir découvert que ce dernier générait un engagement et un ROI plus élevés dans la région.

Exploiter la puissance des data SAP : L'histoire de Moët Hennessy

L'une des plus grandes réussites de LVMH avec Fivetran a été la possibilité d’exploiter et d’intégrer les data SAP, ce qui constituait un obstacle majeur pour Moët Hennessy. Auparavant, la gestion des descriptions de produits, des transactions de vente et des rapports financiers à partir de SAP était un processus lent et fastidieux. Mais grâce aux capacités de réplication à faible latence et à haut volume de Fivetran, Moët Hennessy intègre désormais de manière fluide les data SAP et les enrichit avec des data provenant d'autres sources, garantissant ainsi un accès en temps réel à des informations cruciales.

« Nous avons besoin de data SAP en temps réel et Fivetran nous permet de prendre des décisions en temps réel. Fivetran nous permet d'éliminer toutes les complexités, de mieux comprendre nos clients et d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement »
— Naim Yalaoui, Head of Data Delivery and Operations chez Möet Hennessy

Fivetran au service de la croissance et de l'innovation futures de LVMH

Grâce à Fivetran, LVMH se tourne vers l'avenir, en appliquant l'analyse avancée et l'IA pour améliorer encore davantage l'expérience client et optimiser les opérations commerciales. L'entreprise explore également l'utilisation de l'IA générative pour améliorer les interactions entre les consultants et les clients.

« Nous sommes motivés par l'excellence de l'expérience et des produits que nous offrons à nos clients », ajoute M. Gascon. « Nous appliquons la même excellence à notre travail et nous attendons la même chose de nos partenaires. C'est ce que nous avons trouvé chez Fivetran ».

À l'avenir, LVMH prévoit d'intégrer davantage de Maisons à sa plateforme unifiée, optimisant ainsi sa capacité à tirer profit des data pour personnaliser l'expérience client et améliorer l'efficacité opérationnelle de l'ensemble de son portefeuille.

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