HCLTech a développé une plateforme de données clients pour une organisation de médias numériques de premier plan basée au Royaume-Uni et ses filiales sur Snowflake. Cette plateforme visait à optimiser le revenu par utilisateur en intégrant les interactions des utilisateurs à travers les systèmes web, marketing et publicitaires. Elle a permis de déterminer efficacement le comportement des utilisateurs finaux, d’améliorer la rétention et la prédiction de l’attrition. Snowflake a facilité un délai de commercialisation plus rapide et une consommation des données en temps réel, consolidant des sources de données fiables pour les moteurs de recommandation. Cela a mené à des parcours utilisateurs personnalisés, une prise de décision plus rapide et un meilleur ciblage du contenu. Les marges bénéficiaires de notre client se sont améliorées grâce à une réduction du coût d’acquisition client (CAC) et à une diminution de la dépendance aux services tiers et outils de création de rapports.

Les défis comprenaient des sources de données non consolidées et non fiables, une architecture de plateforme complexe fonctionnant en silos et l’incapacité de la plateforme existante à prendre en charge de façon centralisée divers modes de ciblage et à personnaliser les parcours utilisateurs. Notre client s’appuyait sur des analystes de données spécialisés et des spécialistes en science des données pour traiter des tâches analytiques complexes, notamment l’analyse comportementale. Les autres défis comprenaient :

Notre client visait à développer une plateforme puissante et adaptable pour propulser des produits, des services et des analyses axés sur les données. Il cherchait à augmenter les revenus d'abonnement, à améliorer la fidélisation des utilisateurs finaux grâce à la publicité ciblée, à élargir l'audience et les niveaux d'engagement, et à pénétrer à la fois des marchés existants et nouveaux. Nous avons collaboré étroitement avec lui et Snowflake pour mettre en œuvre des stratégies alignées sur la feuille de route de leur plateforme afin d'atteindre les objectifs ci-dessous :

Nous avons utilisé Snowflake pour bâtir une plateforme de données client, établissant une source unique de vérité à travers les diverses lignes d’affaires de notre client. Notre client a choisi Snowflake comme plateforme de données en raison de sa capacité à agréger les données de différentes sources telles que PIANO, Facebook Meta, Salesforce, YouTube, Google Ad Manager (GAM), Google API (GAM API) ainsi que le contenu d’actualités et les articles du site web de notre client. L’architecture épurée de Snowflake a facilité l’optimisation des revenus tout au long du cycle de vie client en intégrant les modifications effectuées via les systèmes web, marketing et publicitaires à l’aide de stratégies comme le ciblage et la personnalisation du parcours utilisateur.

La plateforme a servi de source unique de vérité, en agrégeant des données segmentées (par exemple, emplacement, démographie, groupes d’âge, affinité de genre) à des fins analytiques. Les équipes internes pouvaient s’appuyer sur cette source de données fiable (équipes de presse, équipes de science des données) pour développer des cas d’utilisation (comme un moteur de recommandation) sans gérer les aspects opérationnels de la plateforme de données, puisque Snowflake gérait dynamiquement les tâches de gestion des données (stockage, taille des fichiers, structure, compression, statistiques, etc.) en arrière-plan avec une dépendance minimale à l’utilisateur. Snowflake permettait aussi la création de métadonnées de contenu, ce qui ajoutait de la valeur. La plateforme a facilité des acquisitions efficaces, amélioré les stratégies d’activation ciblées, renforcé la rétention grâce à la prédiction du désabonnement, augmenté les CPM (coût pour mille - 1000 impressions) grâce à des données enrichies et de meilleures capacités de ciblage.

Les économies de coûts significatives quantifiées sont :