L’Oréal | Amélioration de la qualité d’un catalogue de produits EMEA

L’Oréal | Amélioration de la qualité d’un catalogue de produits EMEA

L’Oréal est un groupe industriel français spécialisé dans les cosmétiques, fondé en 1909, et est devenu le premier groupe international de cosmétiques au monde.

L’Oréal dispose d’un catalogue de produits comprenant plusieurs centaines de milliers de références provenant de diverses sources de données en France et à l’international, y compris des descriptions de produits, des liens URL vers des photos, des codes-barres, etc. L’entreprise collecte également une quantité croissante de données clients, notamment les comportements d’achat, les préférences de consommation et les interactions avec les produits.

Objectifs 

Déployez la solution d’IA de qualité des données de Novencia pour garantir l’exactitude et l’intégrité du catalogue de produits commercialisé par L’Oréal EMEA sous toutes ses marques. Détectez les problèmes de qualité des données clients collectées lors des parcours clients et de leurs interactions avec le catalogue de produits tout au long du processus d’achat.

Travaux réalisés

  • Déploiement et configuration de la solution en un mois.
  • Exemples (non exhaustifs) d’anomalies détectées :
    • Incohérences dans les informations produit (ex. : langue de la description du produit et zone de commercialisation, problèmes de catégorisation entre la marque et la sous-marque, etc.).
    • Valeurs aberrantes et inhabituelles dans les descriptions des produits et des clients.
    • Lien URL du produit vers les photos manquant ou incorrect.
    • Vérification de la validité du code-barres International Article Number (EAN, également connu sous le nom de European Article Number).
    • Produits dupliqués répertoriés sous différentes étiquettes.
    • Clients en double dans le programme de fidélité.
    • Saisies incorrectes par les utilisateurs lors de leur parcours client.
    • Valeurs manquantes.

 

Résultats et bénéfices pour les clients :

  • Déploiement réussi dans l’environnement de production.
  • Autonomisation des équipes métier pour la gestion de la qualité des données.

 

30%Réduction attendue des coûts de gestion et de maintenance du catalogue
-80%Réduction attendue de la dépendance à l’IT pour la gestion des erreurs
  • Suppression attendue des processus parallèles de validation des données produit.

 

 

 

En savoir plus sur le projet

Olivier Berbille
Olivier
Berbille
Directeur R&D
Thomas
Sebastiao
Data Scientist & Formateur
Hicham
Haichour
Directeur Data & IA
Great Place To Work numéro 1 Novencia

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