BMW choisit Elastic pour élaborer ses nouvelles stratégies marketing et commerciales

Suite à son relooking numérique avec Elastic, le groupe BMW a pu optimiser l'expérience d'achat de ses clients, ce qui lui a permis de générer davantage de revenus dans le monde entier. Désormais, peu importe où se trouvent les représentants commerciaux, ils sont en mesure de conseiller les clients et de leur vendre des véhicules. Grâce à un écran virtuel partagé, ils peuvent configurer le véhicule avec le client selon ce que ce dernier souhaite. Les représentants commerciaux peuvent également présenter aux clients les véhicules qu'ils ont en stock par l'intermédiaire d'une visite guidée virtuelle. Le constructeur automobile a aussi migré une grande partie du processus commercial en ligne pour les partenaires détaillants via des sites web à fort trafic dans des marchés clés.

Avant d'utiliser Elastic, le groupe appliquait une politique traditionnelle de conservation des stocks et de gestion des pipelines de production, et employait des systèmes de gestion des biens qui surveillaient les données brutes concernant les stocks de véhicules. Il disposait également de systèmes de gestion des informations marketing et produit.

Le défi technique qui s'offrait à lui était de taille : réussir à combiner les données de tous ces systèmes pour créer un référentiel centralisé, auquel adosser un moteur de recherche pour établir une véritable stratégie de distribution multicanale. Sans référentiel centralisé, une grande partie des tâches manuelles était réalisée par les concessionnaires et les équipes commerciales, afin de publier les véhicules en stock sur des portails tiers étant en concurrence directe avec les propres canaux de ventes du groupe.

Pour relever ce défi, l'équipe informatique du groupe BMW a créé un référentiel centralisé des véhicules en stock en se servant d'Elasticsearch comme base. Le service de recherche de véhicules indexe tous les véhicules en stock disponibles à la vente en ligne, ce qui facilite les choses aussi bien pour les clients que pour les représentants commerciaux.

Elastic est l'un des rares produits à proposer des recherches pondérées qui favorisent une véritable recherche de similarités.

Aussi, lorsqu'une personne fait une recherche sur une configuration de véhicule spécifique, des véhicules similaires avec des options de configuration similaires lui sont présentés dans les résultats de recherche. Par exemple, si le client recherche un véhicule noir, les résultats renvoyés n'afficheront pas seulement les véhicules ayant un code couleur appartenant au cluster "noir", ils afficheront également un véhicule blanc si sa configuration est similaire aux paramètres recherchés. Évidemment, le véhicule blanc n'apparaîtra pas en premier dans les résultats de recherche car son score sera inférieur.

Les scores attribués aux résultats dépendent des paramètres spécifiques définis dans la requête de recherche. Cette attribution de scores est très utile dans les cas où il est nécessaire de hiérarchiser les résultats pour différents canaux de vente, marchés ou publics.

Une autre fonctionnalité intéressante est la recherche géographique. Grâce à cette fonctionnalité, le constructeur automobile peut non seulement trouver le véhicule qui convient au client, mais en plus le trouver près de chez lui s'il connaît sa localisation. Étant donné que de plus en plus de personnes utilisent leur téléphone comme un GPS, l'endroit où elles se trouvent est souvent une évidence.

Par ailleurs, Elasticsearch scale facilement. Avec une entreprise de la taille du groupe BMW, ce sont forcément des millions de véhicules qui sont indexés dans le référentiel centralisé qu'elle utilise, c.-à-d. Elasticsearch. Il est toutefois possible de stocker les véhicules dans des index distincts par pays, afin de limiter la charge en vue d'une réplication ultérieure.

Pour garantir l'excellence des performances, les points de terminaison doivent être relativement proches des clients finaux, ce qui signifie que la recherche doit être possible sur différents sites géographiques tout autour du globe. C'est là qu'intervient la fonctionnalité de réplication inter-clusters d'Elastic.

Les clusters distants peuvent s'abonner à des index dédiés d'un autre cluster et obtenir facilement les données dont il dispose. Dans la configuration du groupe BMW, un cluster central assure toutes les tâches de traitement et d'enrichissement des données. Lorsque de nouvelles données sont disponibles, les clusters distants en obtiennent une copie en temps quasi-réel et peuvent ainsi servir les clients localement.

Kibana est utilisé en tant qu'outil front-end puissant pour parcourir les données, exécuter les requêtes, gérer l'environnement, extraire les rapports et réaliser une multitude d'autres tâches. Il est même possible d'entraîner un modèle de Machine Learning pour détecter les anomalies lors du traitement des données.

Aujourd'hui, Elastic sert à monitorer la qualité des données qui se trouvent dans les documents relatifs aux véhicules en stock. Le groupe BMW peut avoir rapidement un aperçu de la qualité des données dans chaque marché. Il peut aussi consulter les indicateurs concernant les données manquantes ou corrompues qui empêchent certains véhicules d'être affichés sur les sites web et d'autres interfaces.

Ce tableau de bord s'appuie sur les mêmes requêtes et les mêmes agrégations que l'application d'achat. Grâce aux performances d'Elasticsearch, le tableau de bord peut exécuter les requêtes à la volée. Son contenu est synchronisé avec la vue du client.

En plus de toutes ces fonctionnalités précieuses, Elastic fournit un support technique professionnel au groupe BMW. Grâce à l'utilisation démocratisée d'Elastic dans les environnements stratégiques, dès qu'il y a une défaillance critique, celle-ci est rapidement réparée.