Comment Corail Analytics a permis à Cartier d'avoir un pilotage unifié des coûts et ROI Marketing par pays sur dbt et Looker
- Modélisation
- 13 mai
- 3 min de lecture
Dernière mise à jour : il y a 6 jours
Dans le cadre de leur projet de transformation, la maison Cartier a lancé une modernisation ambitieuse de sa Business Intelligence (BI), notamment au sein de l’équipe Communication qui regroupe l'ensemble des services Marketing. Corail Analytics a eu l’opportunité d’intervenir pour structurer les données budgétaires, automatiser les flux, et créer des dashboards intuitifs sur Looker — dans une logique de Self-Service Analytics au service des équipes métiers.
🎯 Objectifs : fournir au Métier une vue fiable, actionnable, et harmonisée entre pays de l'ensemble de leurs budgets et ROI Marketing
Le principal objectif de la mission était de fournir à l’équipe Budget de Cartier une vision unifiée, fiable et exploitable des données budgétaires, couvrant plusieurs dimensions : géographies, projets et touchpoints marketing. Il s’agissait aussi de rendre ces données directement actionnables par les équipes métiers — sans dépendance constante à la data.
Pour cela, Corail Analytics a mobilisé un Analytics Engineer à temps plein, chargé de :
Développer des pipelines de données robustes sur GCP
Créer un modèle LookML performant et pérenne
Construire des dashboards Looker lisibles et actionnables
Mettre en place une logique d’Explore sécurisés pour les différents types d’utilisateurs
🛠️ Stack technique : Looker, dbt et GCP
L’intervention s’est appuyée sur une stack moderne :
Looker, pour la data visualisation et l’accès aux insights via des dashboards dynamiques et des Explores métiers personnalisés
dbt, pour la transformation des données en SQL et la documentation des modèles
GCP / BigQuery, pour l’hébergement et la scalabilité des flux de données (incluant les exports Anaplan)
Cette stack permet de séparer clairement la modélisation, la transformation et la visualisation, tout en garantissant des performances optimales sur de gros volumes de données.
🚧 Déroulé de la mission en 3 phases clés
Industrialisation des flux avec dbt et GCP
Intégration des données Anaplan et historiques FY22
Automatisation des refreshs et création de tables analytiques
Documentation technique via dbt data catalog
Création des dashboards opérationnels dans Looker
Market ID Cards, Region ID Cards, BU Round 0
Définition des accès via row-level security
Formation des utilisateurs au Self-Service Analytics
Contribution à la roadmap analytique 2025
Identification des futures priorités : Fragrance, Media, reporting global
Mise en place d’un modèle de gouvernance data durable
Design d’Explores distincts : partage sécurisé & espace de développement
📊 Résultats obtenus
✅ Plus de 4 dashboards livrés et utilisés par les équipes monde
✅ Réduction significative du temps d’analyse grâce à une donnée centralisée et fiable
✅ Déploiement de self-service analytics grâce à Looker & LookML
✅ Amélioration de la gouvernance : documentation, sécurisation, partage ciblé
✅ Adoption forte de la plateforme BI en interne (communication, budget, marchés)
🧠 Notre valeur ajoutée
En combinant notre maîtrise des outils modernes (Looker, dbt, GCP) et notre compréhension fine des enjeux métiers, nous avons permis à Cartier de poser les bases d’une BI moderne, scalable et durable.
Notre modèle d’accompagnement en régie-agence a également permis d’assurer la continuité du projet, tout en donnant à nos interlocuteurs un accès constant à une expertise pointue — que ce soit en modélisation LookML, en transformation dbt ou en gouvernance data.
L’accompagnement de Corail a vraiment fait la différence. Leur consultant s’est intégré très naturellement à nos équipes, avec une grande réactivité et une flexibilité précieuse tout au long du projet. Leur expertise sur dbt et Looker nous a permis de structurer une base solide, avec des livrables pérennes sur lesquels nous nous appuyons encore aujourd’hui. Une collaboration fluide et efficace qui nous a réellement aidés à franchir un cap.
