Introduction
Dans une dynamique de simplification et d'uniformisation de ses outils BI, Decathlon a choisi Flowt pour restructurer ses tableaux de bord qualité. L'objectif était clair : passer de 20 dashboards fragmentés (QLIK et Looker) à seulement 3 dashboards centralisés et efficaces sur Tableau Cloud.
Grâce à une étroite collaboration avec les équipes produit et qualité, Flowt a également conçu un dashboard d'analyse des avis clients web ainsi qu’un système de monitoring automatisé des indicateurs clés, permettant d’identifier et d’alerter rapidement en cas d’anomalie.
Profil du client
- Client : Decathlon
- Secteur : Retail / Sport / E-commerce
- Taille : Multinationale (100 000+ collaborateurs)
- Contexte : Rationalisation des dashboards existants, fiabilisation des indicateurs qualité produit et valorisation de la voix du client.
Défis rencontrés par Decathlon
Multiplication des dashboards et perte d'efficacité
- Plus de 20 dashboards disparates, développés historiquement avec différents outils (QLIK, Looker).
- Manque d'uniformisation des indicateurs et des logiques métier, entraînant confusion et faible adoption par les utilisateurs finaux.
Suivi difficile de la fiabilité des indicateurs
- Incapacité à suivre en continu la qualité et la fiabilité des KPIs utilisés par les équipes produit et qualité.
- Risque accru d’erreurs et réactivité limitée face aux anomalies.
Solutions apportées par Flowt
Centralisation et simplification de la BI
- Réduction drastique du nombre de dashboards : de 20 à seulement 3 dashboards Tableau Cloud, organisés, intuitifs et alignés avec les standards Decathlon.
- Clarification du périmètre de reporting en étroite collaboration avec les Product Owners métier.
- Application rigoureuse des bonnes pratiques en termes d’UX/UI interne.
Dashboard dédié à l'analyse des reviews clients
- Conception d’un dashboard Tableau spécifique pour l’analyse des avis clients web.
- Facilitation de la prise de décision produit et design en s’appuyant sur des feedbacks réels des utilisateurs.
- Valorisation de la voix du client dans les processus métiers.
Monitoring automatisé des indicateurs qualité
- Mise en place d’un dashboard de contrôle qualité des données, intégrant :
- Des règles métier claires et validées par les data owners.
- Un indicateur composite de fiabilité des données.
- Des alertes automatiques conditionnelles et hebdomadaires (seuils définis, alertes booléennes).
- Automatisation complète des flux de données avec Databricks, AWS et Tableau.
Documentation et amélioration de l’adoption métier
- Rédaction précise des définitions des KPIs Tableau, enrichie d’infobulles explicatives.
- Organisation d’ateliers UX réguliers avec les utilisateurs finaux afin d’optimiser continuellement la prise en main.
Les équipes bénéficiaires
- Équipes Qualité Produit
- Chefs de Produit / Offer Managers
- UX Designers
Stack technologique utilisée
- Visualisation : Tableau Desktop, Tableau Cloud
- Data engineering : Databricks, AWS, Dbt
- Documentation : Confluence
- Méthodologie projet : Agile, collaboration étroite avec Product Owners et utilisateurs métier
Résultats concrets obtenus
- Réduction de 85 % du nombre de dashboards (de 20 à 3), améliorant la lisibilité et la pertinence du reporting métier.
- Migration réussie des dashboards QLIK et Looker vers Tableau Cloud.
- Augmentation notable de l’adoption des outils BI par les équipes métier grâce à une interface simplifiée et intuitive.
- Mise en place d’un suivi automatisé des anomalies qualité, permettant une réactivité accrue des équipes produit et qualité.
Conclusion
Votre entreprise utilise trop de dashboards ou vous souhaitez fiabiliser vos KPIs métiers ?
Flowt vous accompagne pour centraliser, automatiser et valoriser vos données, avec des solutions BI concrètes, adaptées à votre réalité métier.
