Fivetran satisfait les exigences de Nando’s en matière de data

Avantages clés

• Fivetran et Hightouch permettent à Nando’s de gagner 80 % de temps grâce à l’automatisation des flux de travail ELT et d’intégration de data
• Nando’s utilise Google BigQuery comme data warehouse afin d’orienter des décisions liées au programme de fidélité client, ce qui a un impact positif sur les bénéfices
• Fivetran et Hightouch permettent un meilleur accès aux data dans les outils marketing et une segmentation de campagne plus ciblée
• L’équipe data est libérée et peut travailler sur des tâches à forte valeur ajoutée
• L’intégration de sources de data fournit de nouvelles informations
  
  

Pile de data

• Pipeline : Fivetran, Serverless et Google Cloud Resources
• Source : Stripe, Zendesk, SQL Server, GitHub, SFTP
• Destination : Google BigQuery
• Business Intelligence : Looker
• Reverse ETL : Hightouch

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Connu grâce à sa recette de poulet grillé peri-peri, la chaîne de restauration à emporter Nando’s a connu une croissance mondiale et est désormais présente dans plus 1 200 points de vente répartis dans 30 pays. Le Royaume-Uni et l’Irlande comptent plus de 450 points de vente à eux deux et servent 12 millions de clients. L’objectif de l’entreprise est de continuer à se développer et de servir encore mieux ses clients en étant orientée data au Royaume-Uni et en Irlande.

Défi : infrastructure lente et non flexible

La réussite de Nando’s repose sur le fait de fournir aux clients une expérience culinaire exceptionnelle. L’entreprise souhaite continuer dans cette voie en exploitant les data afin de mieux communiquer avec ses clients. Miguel Puig, directeur technique de l’ingénierie data, et son équipe sont chargés de s’assurer que l’infrastructure puisse prendre en charge des stratégies marketing orientées data, en particulier en ce qui concerne la fidélité des clients et le programme de récompenses.

Miguel Puig a cependant fait face à un problème : l’infrastructure existante ne répondait pas aux besoins de l’entreprise.

« Le défi à relever était de taille, surtout sur le plan marketing. L’équipe avait besoin d’accéder rapidement aux rapports et aux tableaux de bord afin de pouvoir mener des campagnes réussies et exploiter les data, et nous n’avions tout simplement pas cette flexibilité », explique-t-il.

En plus de Miguel Puig, l’équipe data est composée de trois analystes, deux ingénieurs data, un responsable produit et un gestionnaire de plateforme. En suivant une approche ELT, les ingénieurs travaillaient manuellement sur les pipelines de data et les analystes prenaient des décisions commerciales en s’appuyant sur des data à l’étape d’ingestion. L’un des cas d’utilisation consistait à transformer les data de fin de journée des points de vente en informations utiles pour les programmes de fidélité et de récompenses.

« Des databases complètes devaient être répliquées chaque jour, et cela était très difficile à modéliser, explique Miguel Puig. Évidemment, cela était loin d’être optimal. L’équipe a passé beaucoup de temps sur la construction de l’un de ces pipelines et tout ne s’est pas passé comme prévu. »

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Solution : aperçu clair de data fiables

Il a été décidé de repartir de zéro et de transférer les data de l’entreprise de SQL Server vers Google Cloud Platform. BigQuery a été choisi comme data warehouse au cœur de la pile de data moderne ; Fivetran a été sélectionné comme connecteur de source de data avec Google Cloud Resources, Looker pour l’informatique décisionnelle et Hightouch comme solution de Reverse ETL et d’activation de data.

L’objectif était de disposer d’une infrastructure qui fournit de la flexibilité et de la visibilité, en permettant à l’entreprise d’obtenir un aperçu transparent de data fiables. L’équipe souhaitait normaliser et documenter le processus, mais aussi éviter de s’appuyer sur un seul ingénieur pour construire un pipeline dans la phase d’ingestion, tout en prenant simultanément des décisions commerciales.

« Nous souhaitions disposer des data situées dans le data warehouse et les outils de marketing le plus vite possible, notamment en temps réel. Il s’agissait du critère principal de notre réussite d’un point de vue technique. », ajoute Miguel Puig.

La plateforme Fivetran a été sélectionnée pour l’intégration de data plutôt que Stitch en raison de sa flexibilité, de sa facilité d’utilisation et de sa rapidité.

« Nous avons comparé les connecteurs Stripe de Stitch et de Fivetran. Nous avons décidé d’opter pour Fivetran car la tarification basée sur le volume était plus transparente et l’outil nous permet d’être proches de notre pile de data dans GCP », explique Miguel Puig Garcia.

Stripe et Zendesk faisaient partie des premières applications à être connectées pour l’intégration de data transactionnelles et d’interactions client, respectivement, suivies par les data tierces transmises via SFTP. L’intégration étroite avec Google Cloud Platform était une autre fonctionnalité de Fivetran importante pour Nando’s.

Hightouch a été choisie comme solution de Reverse ETL en raison de son expérience utilisateur claire, qui est adaptée à la fois aux services marketing et à ceux de traitement des data. Hightouch envoie des data provenant du warehouse pour alimenter les outils commerciaux et les flux de travail. Hightouch disposait de nombreuses intégrations avec la pile marketing de Nando’s, ce qui lui permet d’envoyer une vue à 360° des clients à l’outil de campagne et aux réseaux publicitaires, tels que Facebook et Google Ads, afin de créer des campagnes personnalisées. L’équipe a également bénéficié des fonctionnalités de data avancées de Hightouch, capables de gérer de gros volumes de data, par exemple en réintégrant automatiquement des lignes de data lorsque des erreurs ou des limites d’API surviennent.

Résultats : informations granulaires pour un marketing plus ciblé  

Le plus gros avantage de la pile de data moderne est de pouvoir voir comment l’entreprise fonctionne à un niveau granulaire, depuis les restaurants les plus rentables jusqu’aux commandes client. Fivetran extrait des data de paiement de Stripe pour remplir les tableaux de bord Looker, fournissant ainsi à l’entreprise un accès rapide à l’ensemble des informations, des offres promotionnelles sur le menu aux potentiels incidents de fraude. Une fois les data transférées dans le warehouse et modélisées, Nando’s utilise Hightouch pour envoyer des data modélisées sur les utilisateurs, par exemple leurs dernières commandes et leur statut de fidélité, à ses outils de campagne et de segmentation. L’équipe marketing peut ensuite utiliser ces data pour élaborer des campagnes beaucoup plus rapidement qu’auparavant, tout en atteignant les clients platinum avec des offres spéciales pendant les fêtes ou en ciblant les clients gold avec des e-mails personnalisés. Cela a également permis à Nando’s d’envoyer des actualités aux clients pendant le confinement dû au Covid-19. Le data warehouse a permis à l’entreprise de cibler les clients par code postal pour les informer de la réouverture d’un point de vente dans leur région.

En plus de renforcer l’efficacité du marketing, la nouvelle pile a permis à l’équipe data de gagner du temps sur les tâches chronophages.

« Nous passions 80 % de notre temps à déplacer des data pour construire des campagnes. Ce chiffre est désormais passé à 20 %. Cela signifie que nous pouvons davantage nous concentrer sur l’écriture des e-mails d’engagement et nous assurer que nous disposons des data appropriées pour les campagnes et les analyses », affirme Miguel Puig.

L’intégration de plusieurs sources de data a permis l’exécution de types d’analyse plus sophistiqués. En mettant en corrélation les data transactionnelles des caisses aux achats des clients platinum et gold, l’équipe fidélité peut analyser l’efficacité de ses programmes et les modifier en conséquence. « Nous souhaitons également savoir à quel endroit les clients commandent, explique Miguel Puig. Cela peut être dans l’un de nos points de vente ou par l’intermédiaire d’un partenaire de livraison. »

À l’avenir, l’entreprise a prévu de ne plus envoyer d’e-mails et d’explorer d’autres canaux numériques, par exemple la messagerie instantanée. Selon Miguel Puig, tout cela fait partie d’un parcours rendu possible par la pile de data moderne. Nous rassemblons toutes les pièces du puzzle pour y parvenir.

« Je ne dirais pas encore tout à fait que nous sommes parvenus à une entreprise orientée data, mais nous nous en rapprochons. Nous souhaitons être plus démocratiques avec nos data », ajoute-t-il. « Chaque année, nous prévoyons d’utiliser davantage de data au sein de différentes équipes produit afin de prendre des décisions concernant ce que nous souhaitons proposer à notre clientèle. L’infrastructure est là, nos équipes doivent maintenant s’occuper de construire ces pipelines. »