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Audit data interne et externe - Plumes paris

"Plume Paris" est une entreprise de prêt-à-porter féminin basée sur la pré-commande, créée en janvier 2020 par Céline Lescure Inquel et propulsée grâce à une communauté Instagram. Consciente de l’impact de l’industrie du textile sur l’environnement, la fondatrice a choisi la pré-commande pour palier à la surproduction de vêtements pour ne pas avoir à solder ni à détruire les invendus.


Présentation de l'offre :

  • La création d’une marque de pré-commande

    • Une alternative à la surproduction

    • Une alternative à la pollution liée à la production des matières premières et aux déchets générés.

  • Une qualité de produit permettant une meilleure durabilité des vêtements permettant de réduire l’empreinte carbone

    • Une sélection de matériaux certifié LWG

  • Une production localisée en Europe

    • Diminution de l’impact carbone lié au transport comparé à une fabrication en Asie

    • Diminution de la distance de transport

      • Permet d’être plus réactif pour le réassort

  • Un prix juste pour des produits qui souhaitent être éco-responsable

La problématique du client :

  • Taux de retours à optimiser (20 % à 25 %)

  • Manque de rentabilité

    • Coût d’acquisition important (60€)

    • Trop de quantités commandées non vendues car il y a des minimums requis chez les fournisseurs

      • Gérer les surplus des commandes = stock qui coûte cher si non vendu

      • Problématique de profondeur de collection (manque de pièces pour faire acheter plus en une commande)

  • Manque d’engagement de la communauté Instagram

    • Une communauté peu exploitée

    • Une stratégie de community management à optimiser

  • Gestion de la data à optimiser (à récupérer et à analyser)

  • Pas de stratégie de rettargeting

  • Stratégie omnicanale

  • 0 process d’automatisation

Pain Point :

Un manque de temps pour analyser la donnée qui est pourtant collectée de manière assez efficace.

  • Trois ans d’expérimentation efficace mais peu de leçons documentées pour en faire un process

  • De la croissance mais pas de scalabilité

Une stratégie omnicanale “Don’t look back” uniquement accès sur l’acquisition

  • Pas assez de temps pour comprendre et localiser les clients

  • Des efforts de communication qui ne sont pas toujours alignés aux attentes de la cible

    • Des efforts sur TikTok et une négligence de Pinterest

Recommandations :

Réduire le coût d’acquisition de manière organique tout en augmentant la communauté à travers de la rétention

Une stratégie social média en vue d’optimiser l’engagement de la communauté :

  • Community management

    • Augmenter le taux d’engagement et le share of voice

    • Améliorer le développement organique de la communauté

  • Opération crowdsourcing

    • Orienter le développement de collection dans le sens des attentes utilisateurs

      • Augmenter les chances d’avoir des collections qui seront adoptées par celle-ci

      • Augmentation de la liste d’acheteurs potentiels (récupération des coordonnées des personnes qui ont voté)

  • Développement d’un canal plus approprié :

    • Être sur un canal adapté pour la cible qu’on vise (Pinterest)

Augmenter le CA à travers l’augmentation de la life time value

Une stratégie de Customer Retargeting dans le but d’augmenter LTV des utilisateurs

  • Publicité google display (panier abandonné, produit vue, cross-selling, up-selling)

  • Récolte de Feedback

  • Développement de relation client

  • Parrainage : stratégie de rétention

Gagner en productivité et améliorer l’efficacité opérationnelle

Un audit de la data et mise en place d’automatisation pour gagner en productivité et améliorer votre efficacité opérationnelle :

  • Gain de temps grâce aux automatisations

  • Gestion de la donnée (récupérer la donnée, la structurer pour mieux l’automatiser)

  • Prise de décision éclairée grâce à la data

Actions mise en place :

Nous avons mis en place un audit de la data interne et externe de Plume Paris.

L'audit externe permet d'analyser le marché et la concurrence en profondeur tandis que l'audit data interne permet de comprendre comment la donnée est utilisée dans l'entreprise.

Membres

Expertises

Data EngineeringData vizualizationData analysis

De

Oct. 2023 à Déc. 2023