Témoignage client
Chiffres clés de Fender
Secteur d'activité : Production et fabrication
Département : Analytique
Région : États-Unis
Data stack : AWS, Alteryx (Designer, Server et Intelligence Suite) et Tableau
Fender Musical Instruments Corporation (Fender) conçoit et crée des guitares emblématiques, utilisées par des artistes tels que Jimi Hendrix, Nancy Wilson, Kurt Cobain ou H.E.R. Les guitares, amplis et pédales de marque Fender ont été utilisés sur plus de scènes que toutes les autres marques du secteur.
En plus de produire des instruments pour les artistes les plus légendaires, Fender accompagne les passionnés de musique à chaque étape de leur parcours. Pourtant, même les propriétaires de guitares les plus enthousiastes reconnaissent qu'il n'est pas facile d'apprendre à jouer.
C'est pourquoi Fender donne aux guitaristes les moyens de relever leurs défis et de surmonter les obstacles, en proposant un environnement favorisant les aspirations musicales et l'innovation. Dans cette optique, Fender utilise l'analytique pour optimiser le parcours client.
Meghan Gohil, responsable de l'automatisation et de la visualisation des données chez Fender, travaille avec une équipe d'analystes chevronnés pour aider les équipes transversales, comme le marketing et les finances, à prendre des décisions éclairées. En combinant Alteryx avec AWS et Tableau, et en s'appuyant sur diverses sources de données, l'équipe de Meghan a maximisé les résultats sur de nombreux aspects, des campagnes marketing à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, en passant par les revenus générés par les abonnements.
Comprendre les guitaristes d'aujourd'hui : une data stack optimisée pour des insights clients enrichis
Les musiciens d'aujourd'hui constituent un groupe démographique diversifié qui évolue rapidement (les études menées par Fender révèlent que 50 % des achats de guitares sont effectués par des joueuses débutantes). Pour mieux comprendre ses clients, Fender a mis en place un processus analytique qui fournit une vue enrichie du marché.
L'équipe de Fender s'appuie sur des données provenant de sources multiples : Microsoft SQL Server, feuilles de calcul Excel, Google Sheets, fichiers CSV, etc. Elle accède également aux données de TomTom et d'Experian par le biais des packages de données d'Alteryx, ce qui lui permet d'enrichir ses jeux de données avec des informations démographiques.
L'équipe utilise principalement Amazon Redshift, un puissant entrepôt de données pour le stockage et le calcul, et recherchait un moyen d'optimiser le reporting et la visualisation avec Tableau. Avant Alteryx, l'équipe envoyait les données Redshift directement dans Tableau, et la génération des rapports prenait beaucoup de temps. Avec des millions d'enregistrements et des données non agrégées, le processus était lent.
Avec l'adoption d'Alteryx, l'équipe a pu considérablement accélérer l'exécution. Une requête classique qui pouvait prendre trois minutes s'exécutait désormais en quelques secondes à peine. Effectué directement depuis Redshifft, le chargement d'un rapport Tableau prenait près d'une minute et demie. Venkat Ravikumar, analyste dans l'équipe, a créé un workflow dans Alteryx qui a agrégé les données, réduisant ainsi le temps de chargement à moins de 10 secondes.
Le gain de temps permet à l'équipe de générer des insights approfondis. « Si vous savez coder en Python et SQL passez à Alteryx, vous pouvez gagner en efficacité et en productivité », explique Meghan Gohil. « Cela nous permet également d'effectuer des analyses plus détaillées.
Nous pouvons nous focaliser sur le plus important, car nous n'avons plus à gérer des lignes et des lignes de code. Cela nous permet de véritablement mieux comprendre nos clients et leurs besoins.
Meghan Gohil
Responsable de l'automatisation et de la visualisation des données chez Fender
Aujourd'hui, l'équipe utilise Alteryx Designer et Server pour créer et automatiser des workflows, déployés dans un environnement AWS. Meghan Gohil dispose de plus de 100 workflows créés avec Alteryx Designer, avec un éventail de cas d'usage au sein des équipes métier.
Prédire la demande à l'aide d'un modèle de machine learning
Lorsque Fender crée une nouvelle guitare, comme un modèle de la série Fender Artist Signature, l'équipe doit pouvoir anticiper le nombre d'exemplaires à fabriquer.
C'est une décision importante à prendre : un trop grand nombre d'exemplaires produits peut entraîner un excédent de stock. L'entreposage des guitares est coûteux, en partie à cause des conditions de climatisation nécessaires pour protéger les instruments délicats. Et si le nombre de guitares produites est insuffisant, l'entreprise passe à côté de revenus potentiels lorsque la demande atteint un pic.
Pour prédire la demande, l'équipe data utilise Alteryx Designer Intelligence Suite afin de créer un modèle de machine learning. Elle a tiré parti des données des médias sociaux comme YouTube et Spotify pour générer des insights approfondis sur la popularité de chaque artiste. Le modèle inclut également des facteurs tels que la durée de présence de l'artiste sur le marché et le prix de la guitare. Les prévisions améliorent la prise de décision grâce à une approche data-driven intelligente.
Avant de passer à Alteryx, nos décisions étaient basées sur l'intuition. Aujourd'hui, nous sommes en mesure d'adopter une approche plus scientifique.
Meghan Gohil
Responsable de l'automatisation et de la visualisation des données chez Fender
Analyse de la valeur à vie d'un client : fidéliser les joueurs pour en faire des clients à vie
Quel que soit le produit, le parcours du client n'est pas sans frictions. Et quand le parcours client est étroitement lié à la maîtrise de l'instrument ? C'est encore plus difficile. La guitare est un instrument difficile à maîtriser, et les débutants abandonnent souvent au cours des 90 premiers jours, avant même d'avoir atteint un niveau suffisant pour acheter davantage de leçons et de matériel.
L'objectif de Fender est d'encourager l'adoption de la guitare afin que les joueurs satisfaits deviennent des clients fidèles. Fender Play, la plateforme d'abonnement en ligne de Fender pour la guitare, la basse et le ukulélé, propose des cours vidéo soigneusement sélectionnés, et favorise le parcours d'apprentissage.
Pour savoir quelles vidéos stimulent l'engagement des spectateurs et favorisent une conversion, Misho Galbo, analyste dans l'équipe de Meghan, a créé un workflow dans Alteryx Designer qui agrège des millions d'enregistrements.
L'équipe peut ensuite explorer, étudier et interroger les données de différentes manières. Combien de vidéos les internautes regardent-ils avant de s'abonner ? Quels types de vidéos attirent le plus ou le moins les spectateurs ? « Comme il s'agit d'un workflow dans Alteryx, il est facile d'examiner les données de différentes manières », explique Meghan Gohil.
En 2021, PreSonus a rejoint le portefeuille de marques de FMIC, avec son produit logiciel phare de station de travail audio numérique (DAW), utilisé pour l'enregistrement de musique. Cette offre par abonnement peut également faire l'objet d'une optimisation. Jon Driscoll, analyste, utilise Alteryx Designer pour évaluer l'attrition et calculer la valeur vie client, et plusieurs services utilisent aujourd'hui ce calcul. L'analyse permet aux équipes de comprendre les performances de PreSonus, ou encore déterminer la tarification adéquate.
Un instrument polyvalent également facile à prendre en main
Comme une guitare, Alteryx a plus d'une corde à son manche. Sa flexibilité facilite la créativité et l'expérimentation, avec un large éventail de cas d'usage.
« C'est un véritable couteau suisse. Il ne s'agit pas simplement d'un outil ETL. C'est aussi un outil de machine learning. Vous pouvez exécuter une analyse prédictive directement dans Designer. Vous pouvez utiliser toutes sortes de connecteurs pour accéder à une grande variété de sources. Vous pouvez tout combiner », se réjouit Meghan Gohil. « Les autres solutions ne proposent pas le même degré d'exhaustivité qu'Alteryx. »
C'est un véritable couteau suisse. Il ne s'agit pas simplement d'un outil ETL. C'est aussi un outil de machine learning.
Meghan Gohil
Responsable de l'automatisation et de la visualisation des données chez Fender
Et comme une guitare, un outil d'analytique est généralement difficile à prendre en main. Mais avec Alteryx, l'équipe Fender s'est rapidement mise au diapason.
Ayant déjà utilisé le SQL, Meghan Gohil apprécie le fait qu'Alteryx soit conçu pour la simplicité et la facilité d'utilisation. « Alteryx est une solution beaucoup plus conviviale, il n'est pas nécessaire de perdre du temps à réfléchir aux lignes de code à écrire », se réjouit-elle. « Nous avons pu simplifier des centaines de lignes de code SQL en quatre nœuds Alteryx. »
Fender et Alteryx s'engagent à accompagner les débutants pour les aider à obtenir rapidement des résultats. Alteryx permet de débuter plus rapidement et plus facilement sur les cas d'usage, et Fender s'appuie sur les insights pour aider les joueurs sur leur premier morceau.
Après tout, Fender Play est véritablement le moyen le plus simple d'apprendre à jouer.
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3 raisons pour lesquelles Fender utilise Alteryx + AWS + Tableau
Workflows plus rapides
Alteryx accélère considérablement l'exécution et optimise la data stack AWS + Tableau.
Cas d'usage polyvalents
Fender utilise Designer pour toutes les opérations, de l'automatisation du reporting dans Tableau à la création d'un modèle prédictif.
Analyses plus approfondies
Alteryx accélère la création de workflows, ce qui permet à l'équipe de poser des questions plus approfondies et maximiser les résultats métier.
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