METRO: Migrer vers le cloud pour mieux répondre aux besoins de la clientèle
À propos METRO
Fondé en Allemagne en 1964, METRO est un grossiste du secteur B2B enregistrant un chiffre d'affaires annuel de 36,5 milliards d'euros. METRONOM et Hospitality Digital sont deux de ses filiales. METRONOM, le département technique de l'entreprise comptant plus de 2 000 employés répartis sur huit sites, met l'accent sur la modernisation de l'industrie alimentaire. Lancé en 2015, Hospitality Digital accélère la numérisation dans le secteur hôtelier.
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À propos freiheit.com technologies GmbH
Basé à Hambourg et Lisbonne, freiheit.com technologies GmbH est l'un des pionniers d'Internet en Allemagne. Depuis 1999, il crée des plates-formes logicielles numériques d'entreprise pour les plus grandes organisations et industries allemandes et européennes.
En migrant vers le cloud et en offrant des solutions numériques à ses clients, le grossiste allemand METRO est le chef de file de la transformation numérique dans le secteur de l'hôtellerie et de la restauration.
Résultats obtenus avec Google Cloud
- Réduction de l'instabilité de la plate-forme d'e-commerce dans une proportion pouvant atteindre 80 %
- Réduction de 30 à 50 % des coûts d'infrastructure grâce à une simple migration Lift and Shift
Réduction des coûts d'infrastructure de plus de 30 %
La diversité agrémente la vie
Basé à Düsseldorf, METRO est l'un des grossistes B2B les plus importants au monde. Il répond aux besoins de près de 16 millions de clients du secteur de l'hôtellerie et de la restauration, dans plus de 34 pays. METRO doit sa taille et son envergure à sa longue période de croissance organique. Comme toute entreprise en expansion, METRO a dû faire preuve d'agilité et de flexibilité pour élargir sa clientèle et développer de nouvelles capacités au fil de l'évolution du secteur.
Faire preuve de flexibilité est d'autant plus important dans le secteur de l'hôtellerie et de la restauration, que les besoins peuvent être complètement différents d'un établissement à l'autre. Par exemple, le menu d'un restaurant en bord de mer n'aura rien à voir avec celui d'une petite ville de campagne. De plus, une entreprise peut faire face à d'importants changements selon les demandes saisonnières. Les propositions d'un traiteur seront forcément différentes pour un mariage en janvier et pour un autre en juillet.
En collaborant avec des entreprises aussi variées, la direction de METRO a compris qu'elle devait adapter sa relation client en fonction des besoins de ces derniers, et donc développer une solution personnalisable. L'entreprise devait être en mesure de prédire les besoins de ses clients, non seulement à l'échelle du secteur et de la région, mais aussi de manière individuelle. Et pour cela, la collecte de données s'est révélée indispensable.
Alle diese Möglichkeiten hingen von der Skalierbarkeit und den komplexen Analysen von Google Cloud ab. Dr. Lange erklärt: „Unsere Migration zu Google Cloud fand zum richtigen Zeitpunkt statt. Jetzt können wir deutlich komplexere TensorFlow-basierte Modelle für unsere Produktempfehlungen nutzen. Mit den früheren Technologien wäre dies nicht möglich gewesen.“
"Au lieu de redémarrer 10 VM chaque semaine, c'est tout juste si nous en redémarrons une. Les interruptions et périodes d'instabilité ont baissé de 80 %, et nous n'avons enregistré aucun incident majeur depuis la migration."
—Werner Rath, directeur du département des opérations informatiques chez METRONOMUne évolutivité capable de gérer la complexité des données
Il n'est pas toujours facile d'obtenir des données sur les clients du secteur de l'hôtellerie et de la restauration. Selon Werner Rath, directeur du département des opérations informatiques chez METRONOM, la filiale technologique de METRO, "Les méthodes de travail des secteurs que nous fournissons sont souvent assez figées. Jusqu'à maintenant, les commandes étaient souvent passées par téléphone, voire par fax. Lorsque les choses ont commencé à changer, nous avons décidé d'adopter pleinement la numérisation en mettant l'accent sur les clients et leurs besoins." Grâce à son modèle économique basé sur les abonnements, METRO a pu collecter des données individualisées sur les achats de chacun des clients (produit, date d'achat et quantité). L'entreprise a également analysé d'autres sources de données, telles que les conditions climatiques locales, qui pourraient influencer les achats réalisés par la clientèle des clients de METRO.
Pour exploiter ces données, METRO a initialement investi dans un centre de données sur site doté de matériel et de logiciels spécialement conçus pour le machine learning (ML). Malheureusement, l'entreprise a rencontré des difficultés. "Avec l'adoption de techniques de ML plus avancées, nous avons rapidement atteint les limites d'un environnement peu évolutif", déclare Ehler Lange, responsable de la science des données chez METRONOM. Pour augmenter ses capacités d'évolutivité, METRO a migré son lac de données vers le cloud. Google Cloud s'est imposé comme la solution idéale en raison de ses services gérés et de ses solutions de ML bien conçues.
"Nous avons réduit les coûts d'infrastructure de l'ordre de 30 à 50 % grâce à une migration Lift and Shift", révèle Werner Rath. "Au lieu de redémarrer 10 VM chaque semaine, c'est tout juste si nous en redémarrons une. Les interruptions et périodes d'instabilité ont baissé de 80 %, et nous n'avons enregistré aucun incident majeur depuis la migration."
Grâce au partenaire Google Cloud freiheit.com technologies GmbH, l'équipe de METRO a migré sa plate-forme d'e-commerce vers des instances Compute Engine sur Google Cloud à l'aide de Virtual Private Cloud pour faciliter l'intégration avec les systèmes backend de l'entreprise. Une fois la migration vers Google Cloud effectuée, l'équipe s'est retrouvée en mesure d'optimiser des processus de manière auparavant inimaginable avec l'environnement sur site. "Pour optimiser les coûts et les performances, nous avons pu basculer des charges de travail vers des types d'instances plus économiques, y compris entre des processeurs, rapidement et à grande échelle. Cela n'aurait pas été possible avec notre propre centre de données en raison du long cycle de vie du matériel", explique Werner Rath.
Une feuille de route basée sur les données
Ayant transféré les données de ses clients dans le cloud, METRO a pu chercher un moyen de rendre ces informations plus facilement accessibles, et ainsi renforcer son modèle d'engagement client basé sur les données. "Nous avons organisé des ateliers approfondis avec des employés issus de divers départements pour identifier les secteurs où l'IA apporterait le plus de valeur ajoutée", explique Ehler Lange. "Nous avons ainsi pu isoler des thématiques essentielles, comme le perfectionnement des analyses client, l'optimisation des prix, la révision de nos systèmes de classement, ou encore l'amélioration de notre chaîne logistique. Ce n'est pas un domaine abstrait pour nous. Nous avons établi une feuille de route claire pour tirer profit du machine learning."
Par le passé, l'informatique décisionnelle chez METRO reposait principalement sur un système reconnu, fortement utilisé et intuitif pour générer des rapports sur l'entrepôt de données d'entreprise. Cette infrastructure a été renforcée par la mise en œuvre d'un vaste lac de données et de solutions d'analyse avancées. Grâce à sa migration vers le cloud, METRO a pu atteindre l'un des principaux objectifs de sa feuille de route : démocratiser son analyse de données. METRO espérait collecter plus de données semi-structurées et détaillées à partir de systèmes de point de vente, de base de données client et de campagnes marketing, et rendre ces données accessibles au sein de l'entreprise.
Pour ce faire, METRO a créé un lac de données et une solution d'analyse, principalement basés sur BigQuery et d'autres services d'informatique décisionnelle de Google. "Le principal avantage des services gérés est qu'ils nous permettent d'effectuer un scaling à la hausse et à la baisse", affirme Marko Schwob, directeur du département d'ingénierie de la plate-forme d'analyse chez METRONOM. "En plus de profiter de l'espace de stockage, le scaling nous permet de compter sur une puissance d'analyse à la demande. Le calcul des recommandations d'articles pour les clients nécessite de nombreuses ressources processeur. Avec Dataproc, nous pouvons créer un cluster lié au calcul, obtenir les résultats, puis fermer le cluster, ce qui nous fait gagner en efficacité."
Il poursuit : "En plus de bénéficier d'un scaling flexible, ce qui constitue l'un des principaux avantages de l'analyse cloud, cette solution nous donne accès à une grande variété d'outils d'analyse pour différents cas d'utilisation. Nous pouvons utiliser des outils de gestion des données et des pipelines, en passant par le machine learning et l'IA, et fournir ces solutions à nos utilisateurs et partenaires. Il serait presque impossible de provisionner tous ces outils avec une infrastructure sur site."
Stefan Richter, fondateur et responsable de l'ingénierie chez freiheit.com, ajoute : "Lors du développement de notre nouvelle plate-forme d'e-commerce avec METRO, nos ingénieurs logiciel ont intégré dès le premier jour la collection des données comportementales. Nous diffusons les données dans BigQuery, et nous utilisons l'infrastructure Datalab pour générer des insights client et développer des modèles de machine learning avec TensorFlow. Nous avons formé les propriétaires des produits à BigQuery (SQL). Ainsi, ils peuvent explorer les données eux-mêmes."
Grâce à deux API qui gèrent l'ingestion de données et l'intégration d'autres produits, la solution fournit des rapports en temps réel sur les données diffusées à partir des magasins et applications. Les données sont analysées pour identifier les tendances et prédire les besoins des clients. Ces insights peuvent être utilisés pour élaborer des plans d'action concrets afin d'aider les clients à optimiser leurs processus (en réduisant par exemple le temps passé sur des tâches complexes) ou de renforcer leurs offres de produits.
"Avec le lac de données, nous pouvons bien mieux aider nos clients", déclare Sven Lipowski, directeur du département des solutions client chez METRONOM. "En connectant des points de données, nous pouvons les conseiller, par exemple, sur la législation en matière d'hygiène applicable à certains aliments, ou leur fournir des informations sur leur provenance. Nous pouvons même intégrer des prévisions météorologiques locales pour éviter qu'un magasin ne se trouve à court de glaces un jour ensoleillé."
En interne, le lac de données permet de réaliser de nombreux projets. "Les tableaux de bord Google Data Studio, qui extraient des données de notre lac dans Google Cloud, sont présents dans toute l'organisation", indique Sven Lipowski. "Ils mettent l'accent sur une gestion de produits axée sur les résultats. Au lieu de nous fier aux opinions, nous utilisons d'un commun accord des KPI issus des tableaux de bord pour définir nos priorités."
Pour aider nos équipes produit internes à utiliser le lac de données, METRO a créé plus de 100 ateliers d'analyse de données. Selon Marko Schwob, "Les ateliers sont comme une aire de jeu pour les données. Ils sont tous conçus pour une certaine fonction et permettent à nos équipes d'accéder facilement aux services sur BigQuery, Cloud Dataproc et d'autres outils. Les utilisateurs peuvent également y tester les applications de machine learning, en découvrant TensorFlow et les possibilités futures."
Pour METRO, le machine learning montre déjà des résultats. En récupérant des données sur le comportement de la clientèle dans divers secteurs, une nouvelle application mesure et prédit le niveau de satisfaction des clients. Les équipes commerciales savent ainsi quels clients contacter, quand et pourquoi. Les dirigeants de petites entreprises peuvent également prédire les demandes des clients à l'aide de la technologie, ce qui leur permet de prendre des décisions plus pertinentes en termes d'achat, de faire des économies et de réduire le gaspillage.
"Nous espérons pouvoir nous intégrer avec les systèmes d'ERP et de point de vente de nos clients au cours des deux prochaines années", annonce Sven Lipowski. "Le but est de réapprovisionner, prévoir les ruptures de stock et répondre aux besoins saisonniers des clients en termes de produits de manière automatique. Autrement dit, soulager la clientèle du stress lié à la planification."
Ce sont l'évolutivité et les analyses complexes offertes par Google Cloud qui ont rendu tout cela possible. "Nous avons choisi le bon moment pour migrer vers Google Cloud. Nous pouvons ainsi exploiter des modèles bien plus performants, basés sur TensorFlow, qui nous permettent de formuler des recommandations de produits à notre clientèle. Nous n'aurions pas été en mesure de le faire avec la pile technologique précédente."
"Outre ses avantages techniques, Google Cloud offre la possibilité d'optimiser la collaboration au sein des différentes équipes. De plus, nous pouvons maintenant adapter notre système aux demandes des clients en temps réel."
—Timo Salzsieder, responsable des technologies de l'information et de la sécurité, METROSaisir l'occasion pour développer ses services
METRO est allé encore plus loin en facilitant la transformation numérique de ses clients. L'équipe de direction de METRO et Hospitality Digital, une filiale de METRO, se sont associés pour développer la plate-forme DISH. Grâce à la plate-forme, les petites entreprises clientes de METRO peuvent bénéficier plus facilement d'une présence en ligne et d'une gamme de solutions numériques qui les aident au quotidien. Les restaurateurs bénéficient de leur propre site Web. Ils ont accès à un outil de réservation, une solution de suivi pour restaurants, et apparaissent sur des services comme Google My Business et Réserver avec Google. MenuKit, un autre outil fourni via DISH, numérise leurs menus et calcule la marge de profit sur tous les plats à l'aide du coût des ingrédients. Grâce à leur site Web déjà intégré à d'autres services, les clients de METRO bénéficient d'une meilleure visibilité en ligne, ce qui stimule leur activité.
En parallèle, METRO est de plus en plus connecté au lac de données. Pendant la phase de déploiement du lac de données fin 2018, l'entreprise a recueilli 45 fois plus d'événements quotidiens, passant de 1,2 million en octobre 2018 à 54 millions en janvier 2019. Désormais, l'entreprise optimise ses outils d'analyse dans le but de mettre en œuvre une analyse omnicanale : suivre le client tout au long de son interaction avec METRO. "Nous travaillons en ce sens", affirme Marko Schwob. "Toutes nos applications destinées aux clients seront bientôt mesurées par Google Analytics 360. Ensuite, ces données seront également ajoutées au lac de données que nous avons créé sur Google Cloud."
La nouvelle plate-forme d'e-commerce est désormais opérationnelle dans 18 pays. "De 2017 à 2019, le nombre de commandes passées via la plate-forme a triplé", informe Sven Lipowski. "Cela se traduit par un impact positif sur les ventes globales et sur les commandes des clients."
L'équipe ayant réussi à connecter la plate-forme d'e-commerce à un ancien backend, METRO migre actuellement ses systèmes financiers SAP S/4HANA vers Google Cloud. Timo Salzsieder, responsable des technologies de l'information et de la sécurité chez METRO, a récemment annoncé la transition : "Outre ses avantages techniques, Google Cloud offre la possibilité d'optimiser la collaboration au sein des différentes équipes. De plus, nous pouvons maintenant adapter notre système aux demandes des clients en temps réel."
L'engagement de METRO en matière de transformation numérique, aussi bien en interne qu'en collaboration avec ses clients, est bénéfique à l'entreprise. Son approche centrée sur les clients permet de maintenir les entreprises à flot dans un secteur réputé pour son instabilité. Cette vision collaborative des relations client est d'autant plus importante au vu des répercussions de la pandémie de COVID-19 sur l'hôtellerie et la restauration. La mise en œuvre d'une infrastructure cloud évolutive et stable, associée à la démocratisation de l'informatique décisionnelle, a favorisé la réussite de METRO et des établissements hôteliers et de restauration faisant partie de sa clientèle.
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Fondé en Allemagne en 1964, METRO est un grossiste du secteur B2B enregistrant un chiffre d'affaires annuel de 36,5 milliards d'euros. METRONOM et Hospitality Digital sont deux de ses filiales. METRONOM, le département technique de l'entreprise comptant plus de 2 000 employés répartis sur huit sites, met l'accent sur la modernisation de l'industrie alimentaire. Lancé en 2015, Hospitality Digital accélère la numérisation dans le secteur hôtelier.
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Basé à Hambourg et Lisbonne, freiheit.com technologies GmbH est l'un des pionniers d'Internet en Allemagne. Depuis 1999, il crée des plates-formes logicielles numériques d'entreprise pour les plus grandes organisations et industries allemandes et européennes.