Sophie Gallay, directora global de TI de clientes y datos de Etam, ha estado ocupada desde que se unió al minorista francés a principios de 2023. Desde establecer las bases para el cambio basado en datos hasta investigar el potencial de la inteligencia artificial (IA), Gallay aprovechó la oportunidad. para unirse a una empresa que explora información y conocimientos.
“Había prácticamente de todo por hacer”, dice. “Partíamos de un punto bastante bajo en comparación con lo que se podría esperar de un minorista. Los equipos y el comité ejecutivo esperaban una transformación. Entonces sentí que esta era una configuración ideal”.
Gallay tiene experiencia en consultoría con empresas de renombre, incluida Accenture, y anteriormente fue líder de la división digital y de datos del conglomerado minorista de lujo LVMH, propietario de marcas mundialmente famosas como Louis Vuitton, Bulgari y Dior. Quería perfeccionar sus habilidades de liderazgo de datos en otra organización minorista como Etam. “Me encantó cómo pude aplicar lo que aprendí en LVMH y en la industria de la consultoría a un grupo familiar francés más pequeño”, dice.
Además, Gallay sabía que se estaba uniendo a una empresa ansiosa por aprovechar al máximo los datos. “Hay una dirección fuerte”, dice. “La gente en la cima quiere impulsar esta transformación y los equipos también buscan cambios. Tienes todo por hacer, todo por construir y mucho en qué pensar para mejorar las cosas”.
Haciendo progreso
Gallay disfruta de las oportunidades que brinda su puesto en Etam, pero reconoce que el puesto conlleva desafíos. Los problemas de la industria y las preocupaciones macroeconómicas más amplias significan que la empresa tiene que trabajar duro para seguir teniendo éxito.
“Es un desafío porque el mercado no es fácil en estos momentos”, afirma. “Hay una inflación alta y es difícil para todas las marcas de prêt-à-porter. Nos enfrentan jugadores internacionales que no tienen las mismas limitaciones y pueden ofrecer precios bajos”.
Gallay y sus colegas ejecutivos deben exponer nuevas oportunidades de mercado, y ahí es donde entran los datos. Después de unirse a Etam en febrero de 2023, comenzó la primera fase de 18 meses de su estrategia de datos. Esta primera fase se extenderá hasta finales de 2024 y se centra en implementar una plataforma de datos Snowflake. El equipo de Gallay ya está dando grandes pasos.
“Hemos logrado un gran progreso si se considera que hemos abordado la RFP, la selección de Snowflake y el proceso de implementación en menos de un año”.
Sophie Gallay, Etam
“Es un éxito porque hemos logrado avances significativos en menos de un año”, afirma. “Hemos escrito una estrategia de datos y una hoja de ruta. Tenemos las bases de datos preparadas. Hemos logrado un gran progreso si consideramos que hemos abordado la RFP. [request for proposal]la selección de Snowflake y el proceso de implementación en menos de un año “.
Una vez que las bases de datos estén listas, Gallay y su equipo explotarán la inteligencia empresarial (BI), optimizarán el rendimiento y explorarán la IA. El revuelo en torno a la tecnología emergente significa que los jefes de datos enfrentan presión para adoptar la transformación digital. Sin embargo, reconoce que es importante que los líderes digitales no prometan demasiado y no cumplan lo suficiente.
“Ya tenemos algunos proyectos trazados, por lo que podemos ofrecer valor a partir de este año”, afirma. “Podríamos tener más recursos y podríamos ir más rápido. Pero si comparamos lo que tenemos ahora con lo que teníamos antes, todos están emocionados y esperando el valor que crearemos”.
Gallay dice que Snowflake brinda a Etam las bases para una estrategia de datos para todo el grupo para arquitectura, herramientas y gobernanza. Eligió implementar Snowflake en lugar de crear un sistema personalizado porque su plataforma basada en la nube respalda los planes de transformación de la empresa.
“No había ninguna duda real sobre la necesidad de tener una plataforma de datos grupal. Teníamos una plataforma heredada que no estaba diseñada para escalar análisis. No hubo dudas a nivel superior sobre la necesidad de esta plataforma. La verdadera pregunta era: ‘¿Qué dirección vamos a seguir?’”, afirma.
“Consideramos si deberíamos crear una plataforma personalizada y aprovechar un proveedor de nube directamente, o elegir un enfoque empaquetado y una plataforma que proporcione prácticamente todo lo que necesitamos y que aproveche las capacidades de la nube. Entonces, no fue un caso de Snowflake contra otro actor. Consideramos dos opciones, y estaba muy claro porque Snowflake era el único representante del enfoque de plataforma de datos empaquetados”.
Etam continúa perfeccionando su uso de la plataforma. Gallay dice que el objetivo a largo plazo podría ser que la empresa utilice Snowflake como centro para simplificar los flujos de datos en toda la empresa. Por ahora, se centra en aprovechar al máximo la tecnología.
“Tenemos algunas consideraciones para el futuro”, dice. “Snowflake tiene muchas cosas por venir. Dependiendo de la hoja de ruta, podríamos aprovechar aún más su tecnología para nuestro CRM. [customer relationship management] y datos transaccionales. Pero Snowflake está en el centro de nuestra organización de datos y tecnología. Estoy seguro de que podemos aumentar el alcance”.
Gallay reconoce que Etam está ansioso por explotar sus recursos de datos. Si bien su primer año in situ se centró en las fundaciones, está ansiosa por pasar a la siguiente etapa, a la que se refiere como la parte más importante de la estrategia de datos y que incluye tres subflujos, el primero de los cuales es BI.
La BI es menos atractiva que la IA y la IA generativa, pero esencial
Sophie Gallay, Etam
“Es menos atractivo que la IA y la IA generativa, pero es esencial”, dice Gallay, reflexionando sobre el revuelo en torno a la tecnología emergente. “La clave del éxito con los datos es brindar a los equipos de línea de negocio la capacidad de monitorear el negocio correctamente. La gente tiende a mezclar las dos cosas. El hecho de que tenga muchos datos no significa necesariamente que supervise su negocio correctamente”.
El equipo de Gallay está construyendo una pila de datos integrada. Etam ejecuta Snowflake en Amazon Web Services. La pila de la compañía incluye Oracle CRM, planificación de recursos empresariales (ERP) de SAP, una gama de herramientas basadas en la nube de Salesforce y tecnología de BI de Tableau. Su equipo está ejecutando proyectos para demostrar el valor de su pila de datos, incluido un panel de BI para toda la empresa para una vista de 360 grados de las tendencias de los clientes.
“Lo que hemos estado haciendo durante los últimos ocho meses (y tenemos una hoja de ruta de dos años por delante) es trabajar con los equipos de negocios para comprender los indicadores clave de desempeño que necesitan monitorear y construir una plataforma en escalar dentro de nuestra herramienta de BI”, afirma.
“Estamos trabajando con todas las divisiones, todas las funciones y todas las marcas, así que puedes imaginar que es mucho trabajo. Comenzaremos de nuevo con un nuevo panel en la nube de Tableau y luego eliminaremos progresivamente toda la infraestructura y las herramientas heredadas. Estamos comenzando de nuevo con BI como parte de nuestra transformación de datos. Es un trabajo enorme”.
Optimización del rendimiento
La segunda subcorriente de la estrategia de datos a largo plazo de Gallay se centra en la optimización del rendimiento. “Se trata de una hoja de ruta de dos a tres años y tenemos muchos casos de uso”, afirma.
Gallay está analizando proyectos para optimizar cada paso de la cadena de suministro. Además de utilizar la ciencia de datos para mejorar los pronósticos de reabastecimiento de las tiendas, su equipo está analizando proyectos de pronósticos de ventas, pronósticos de demanda y nuevas formas de ayudar a los compradores de Etam a obtener las cantidades adecuadas de productos que satisfagan los requisitos de los clientes.
“Tengo esta larga lista de casos de uso. Podría enumerar una docena de casos de uso en el lado de las operaciones y tenemos lo mismo en el lado del marketing. Entonces, reconstruir nuestras segmentaciones, puntuación de clientes y recomendaciones de productos: todas estas cosas no se estaban haciendo internamente”, dice, explicando cómo su equipo abordará los desafíos de optimización del rendimiento.
“La elección que tendremos que hacer durante los próximos tres años es qué partes desarrollar internamente y qué partes externalizar a los socios. Nunca tendré suficientes recursos para construir e internalizar todo, así que tengo que considerar la lógica de qué partes necesito mantener internamente y qué partes puedo externalizar”.
Gallay adoptará un enfoque similar para las exploraciones de la IA, la tercera subcorriente de su estrategia de datos. Si bien todavía es temprano para la IA y la IA generativa (GenAI), ella dice que Etam debe desarrollar una hoja de ruta para la tecnología emergente, y Gallay está siguiendo cuidadosamente algunos casos de uso.
“Lo que estoy tratando de hacer internamente es evitar el entusiasmo de los equipos de negocios que podrían pensar, con bastante facilidad, que la IA generativa hace que todo sea muy fácil y que ya no necesitamos BI ni ciencia de datos”, afirma. “Obviamente, ese no es el caso. Entonces, lo que estoy tratando de hacer en esta hoja de ruta es volver a lo básico y mostrar dónde la IA generativa podría tener un impacto”.
Impulsar la productividad
Gallay enfrenta un desafío similar al de otros líderes digitales y de datos: cómo avanzar al ritmo correcto hacia la IA y hacerlo sin que la empresa sienta que sus demandas están siendo ignoradas. Tiene la intención de avanzar con cautela.
“No vamos a reescribir nuestra hoja de ruta para la IA generativa. Pero estoy seguro de que tenemos mucho valor que encontrar, específicamente en casos de uso para servicio al cliente y soporte de TI. Probaremos algunas cosas en el próximo año entre el verano de 2024 y el verano de 2025. Luego tal vez escalaremos algunos proyectos. Pero no nos presionamos demasiado ni nos fijamos objetivos, como en el caso de las dos primeras sublíneas de la estrategia”.
Gallay explica cómo podrían resultar esas exploraciones en IA. Si bien podría haber casos de uso sólidos para los equipos de marketing y comercio electrónico, espera que los primeros casos de uso se centren en aumentar la productividad y la eficiencia de los equipos de soporte al cliente y de TI. Explica cómo GenAI podría ayudar a respaldar a los profesionales de tecnología de Etam.
“Un desafío para nosotros es que a menudo tenemos las mismas personas que se ocupan de las transformaciones de TI, administran sistemas heredados y apoyan a los equipos comerciales. Cuando tienes una sola persona haciendo todo ese trabajo, el tiempo que podemos dedicar a la transformación se reduce”, afirma.
“Quiero reducir las partes de soporte de su calendario, que pueden ser hasta el 30% de su semana, y reemplazarlas con tiempo dedicado a construir nuevos proyectos. Estoy bastante seguro de que alimentar un agente conversacional de IA generativo con nuestra documentación podría, con una interfaz de usuario básica, significar que podríamos ahorrar horas dentro de los equipos de TI”.
