[Webinar] Ne vous laissez pas distancer : découvrez les secrets du shift left | Inscrivez-vous dès maintenant
Révolutionnez le commerce de détail et l'e-commerce pour…
|Découvrez pourquoi les magasins physiques et les distributeurs en ligne ont adopté la plateforme de streaming de données Confluent pour transformer leurs opérations et les expériences de leurs clients en temps réel.
Dernières tendances
À la une
Comment L’Oréal tire parti de Confluent pour optimiser ses opérations haut de gamme et sensibles au facteur temps
Confluent Cloud permet à L'Oréal de suivre la cadence des entreprises modernes, et de piloter des cas d’usage illimités et à fort impact – aujourd'hui et à l'avenir. Découvrez pourquoi le groupe a investi dans Confluent.
Plus d’informations à découvrir
L’IA générative et le retail : une union bénie par la data en temps réel
Lire maintenant
Streaming de données en temps réel pour les entrepôts intelligents
Lire l'article
Commerce unifié avec Apache Kafka® et Flink pour une vue client à 360° en temps réel
En savoir plusPourquoi se tourner vers le streaming de données ?
Édition 2024 du Data Streaming Report
En 2024, 83 % des leaders du commerce de détail considèrent le streaming de données comme une priorité stratégique dans le domaine de l'investissement informatique. Lisez le rapport pour en savoir plus sur cette tendance et en découvrir d'autres sur le thème des données.
Le renouvellement perpétuel du commerce de détail
Chaque interaction d'un client avec votre entreprise représente une occasion de réagir en temps réel. L'avenir de votre organisation dépend de sa capacité à transformer les données en temps réel en expériences client dynamiques, et en opérations back-end rationalisées. Lisez notre e-book pour en savoir davantage.
Les bonnes équipes s'épuisent à gérer Kafka – les équipes performantes utilisent Confluent
Découvrez pourquoi les commerces de détail font confiance à la plateforme de streaming de données cloud native et entièrement gérée de Confluent pour réduire les coûts de développement et d'exploitation, les dépenses d'infrastructure et les risques liés aux périodes d'indisponibilité.
Mettez de l'ordre dans vos données grâce aux produits de données universels
En optant pour les produits de données universels, les commerces de détail peuvent rationaliser l'intégration des données sur diverses plateformes, améliorer la cohérence et l'accessibilité des données, et favoriser une prise de décision plus agile.
Témoignages de clients
Inventaire et réapprovisionnement en temps réel chez Walmart : le point de vue d'un professionnel
Dans ce webinaire, Suman Pattnaik, Director of Engineering de l'entreprise de distribution Walmart, explique comment il utilise Confluent pour alimenter les systèmes d'inventaire et de réapprovisionnement en temps réel. Découvrez comment ces applications utilisent Kafka pour traiter près de 500 millions d'événements par jour et un million de transactions en ligne pour éviter les ruptures de stock en magasin.
Comment Sainsbury's révolutionne sa chaîne logistique avec Confluent
Grâce à Confluent sur AWS, la chaîne de supermarchés britannique Sainsbury's a pu développer des solutions axées sur la prise de décision en temps réel et une infrastructure automatisée. Regardez le webinar pour découvrir comment Confluent a permis à Sainsbury's d'accélérer le travail d'ingénierie, l'innovation et la transformation numérique.
Comment Dollar General tire parti des pipelines de streaming pour des cas d'usage en temps réel
Avec plus de 20 000 magasins, Dollar General est l'une des principales entreprises de grande distribution aux États-Unis. Elle s'est tournée vers la plateforme de streaming de données complète de Confluent pour faire évoluer sa stratégie de données. Découvrez comment Dollar General exploite le streaming de données pour améliorer et accélérer la prise de décision en adoptant une stratégie multicloud pour ses cas d'usage en matière de réapprovisionnement, d'inventaire et de merchandising.
« Nous avons beaucoup réfléchi à certains enjeux, comme la fraude. Nous souhaitons notamment intégrer à notre produit des fonctionnalités de détection pour nous prémunir contre la fraude. Autre exemple : nos algorithmes de disponibilité. Comment savoir si un article est disponible dans un magasin particulier ? Les opportunités d'amélioration sont nombreuses à l'échelle de l'entreprise, et reposent en grande partie sur le passage de nos systèmes de traitement par lots vers le streaming en continu. »
« Notre approche hyper-personnalisée donne des résultats quantifiables. Dans le cadre de nos tests A/B, nous avons observé une hausse considérable des taux de conversion client. C'est la preuve que notre décision d'adopter une approche axée sur le streaming d'événements en temps réel était la bonne. Et les bénéfices devraient être encore plus importants au fur et à mesure que nous continuerons à développer nos capacités. »
« Grâce à Kafka et à Confluent, Walmart a entamé sa transition numérique et a lancé une expérience omnicanal moderne qui permet à ses clients d'utiliser facilement son site web (Walmart.com), de commander des produits en ligne ou sur l'application mobile, et de les récupérer en magasin ou de se faire livrer. L'investissement de Walmart dans le streaming d'événements avec Confluent a contribué à l'innovation commerciale ainsi qu'à la croissance de l'entreprise sur le marché public. »
« Pour mettre en œuvre le streaming de données à l'échelle de L'Oréal, nous avions besoin d'une plateforme fiable, capable de s'adapter automatiquement à nos besoins et à notre rythme de croissance, et offrant un support optimal. C'est pourquoi nous avons investi dans Confluent. »
« Dans le commerce de détail, tout est désormais axé sur les données. Celles-ci ne constituent plus un simple aspect de l'informatique : elles sont désormais essentielles au fonctionnement de l'entreprise. Kafka est devenu un système nerveux pour l'ensemble de notre organisation, et Confluent a réellement développé ses capacités. »
Une infinité de cas d'usage dans le
commerce de détail et l'e-commerce
À l'heure actuelle, les distributeurs les plus compétitifs utilisent les données en temps réel de milliers de façons pour répondre aux attentes des consommateurs. Qu'elles souhaitent accroître la fidélité et la rétention des clients ou affiner les prévisions de la demande pour une gestion plus efficace de la chaîne logistique, les entreprises de commerce de détail et d'e-commerce ont besoin d'informations rapides et fiables. Explorez les architectures de streaming évolutives qui sous-tendent les cas d'usage de streaming et rendent possibles toutes ces améliorations.
Prochains événements liés au streaming de données
Current Bengaluru | 19 mars 2025
Le Kafka Summit devient Current, et nous sommes de retour à Bengaluru pour notre première escale en 2025. Participez à cet événement de streaming de données, qui comprendra une journée complète de présentations et de sessions en petits groupes, ainsi qu'un formidable hall d'exposition à Current Bengaluru.
Intégration de Stream Processing avec Flink dans les clouds sur site et privés
Le traitement des flux est essentiel pour alimenter les applications en temps réel qui transforment le commerce de détail et l'e-commerce. Rejoignez ce webinar pour découvrir comment intégrer le traitement des flux dans les clouds sur site et privés avec la dernière version de Confluent Platform.
N'attendez pas pour prendre la parole à Current, Londres
Et si vous faisiez une présentation à Current London en 2025 ? Ne manquez pas cette incroyable opportunité d'établir des liens avec vos pairs, de présenter vos dernières innovations et de contribuer à façonner l'avenir du streaming de données. La date limite de dépôt des candidatures est le 17 février.
Accélérez votre parcours avec Confluent et ses partenaires
Nous collaborons avec nos partenaires pour optimiser la valeur des produits de données fiables sur l'ensemble de votre infrastructure en temps réel. Bénéficiez d'un accès exclusif aux ressources de notre écosystème de partenaires et aux offres de migration afin de répondre à vos besoins professionnels et à vos exigences techniques.