Nous avons d’abord travaillé à améliorer la visibilité de la direction sur la performance du programme. Grâce à des outils d’analyse et de visualisation avancés, nous avons fourni des données exploitables jusqu’alors difficiles à obtenir.
Notre équipe a conçu des modèles internes flexibles qui ont grandement amélioré l’efficacité de l’attribution des rabais et des recommandations de produits. Ces modèles ont permis une transition fluide de l’ancienne plateforme vers notre solution plus agile.
Mais notre intervention ne s’est pas arrêtée là.
Conscients du besoin d’une plateforme robuste et adaptable à l’évolution rapide du marché, nous avons évalué méticuleusement les fournisseurs potentiels pour en sélectionner un capable non seulement d’égaler, mais de surpasser les fonctionnalités du système précédent.
Cela a inclus l’intégration de technologies de pointe comme Azure, Databricks, ainsi que des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour maximiser l’engagement et la personnalisation client.
Un élément clé de notre approche a été la mise en place d’une équipe scrum expérimentale. Cette équipe interfonctionnelle a exploité les capacités de la nouvelle plateforme pour mener des expérimentations contrôlées, nourrissant une feuille de route complète pour les innovations futures.
Dès moment où les anciens systèmes du fournisseur ont été complètement retirés et que nous sommes passés à 100 % à notre version interne était vraiment génial, l’aboutissement de plusieurs années de travail. Ce qui est encore plus impressionnant, c’est que l’expérience client est restée parfaitement fluide — si vous utilisiez l’application, vous n’auriez jamais su que toute l’infrastructure avait changé.
— Membre de l’équipe
