Etam’ın küresel veri ve müşteri BT direktörü Sophie Gallay, 2023’ün başında Fransız perakendeciye katıldığından beri meşgul. Gallay, veri odaklı değişimin temellerini oluşturmaktan yapay zekanın (AI) potansiyelini araştırmaya kadar bu fırsatı yakaladı. bilgi ve içgörü araştıran bir işletmeye katılmak.
“Yapılacak hemen hemen her şey vardı” diyor. “Bir perakendeciden bekleyebileceğinize kıyasla oldukça düşük bir noktadan başlıyorduk. Ekipler ve yönetim kurulu bir dönüşüm bekliyordu. Bu yüzden bunun ideal bir kurulum olduğunu hissettim.
Gallay’ın Accenture dahil büyük şirketlerde danışmanlık deneyimi bulunuyor ve daha önce Louis Vuitton, Bulgari ve Dior gibi dünyaca ünlü markaların sahibi olan lüks perakende grubu LVMH’de dijital ve veri bölümü lideri olarak görev yapıyordu. Veri liderliği becerilerini Etam gibi başka bir perakende kuruluşunda geliştirmek istiyordu. “LVMH’de ve danışmanlık sektöründe öğrendiklerimi daha küçük bir Fransız aileye ait gruba nasıl uygulayabileceğimi sevdim” diyor.
Ayrıca Gallay, verilerden en iyi şekilde yararlanmaya istekli bir işletmeye katıldığını biliyordu. “Güçlü bir yön var” diyor. “En tepedeki insanlar bu dönüşümü hızlandırmak istiyor ve takımlar da değişim arıyor. İşleri daha iyi hale getirmek için yapacak çok şeyiniz, inşa edecek çok şeyiniz ve düşünecek çok şeyiniz var.”
Aşama kaydetmek
Gallay, Etam’daki görevinin getirdiği fırsatlardan keyif alıyor ancak bu pozisyonun zorlukları da beraberinde getirdiğinin farkında. Endüstri sorunları ve daha geniş makroekonomik kaygılar, şirketin başarılı kalabilmek için çok çalışması gerektiği anlamına geliyor.
“Bu bir zorluk çünkü şu anda pazar kolay değil” diyor. “Enflasyon yüksek ve tüm hazır giyim markaları için zor. Aynı kısıtlamalara sahip olmayan ve düşük fiyatlar sunabilen uluslararası oyuncular bize meydan okuyor.”
Gallay ve yönetici meslektaşlarının yeni pazar fırsatlarını ortaya çıkarması gerekiyor; veriler de burada devreye giriyor. Şubat 2023’te Etam’a katıldıktan sonra veri stratejisinin ilk 18 aylık aşamasına başladı. Bu ilk aşama 2024’ün sonuna kadar sürecek ve Snowflake veri platformunun uygulamaya konulmasına odaklanacak. Gallay’ın ekibi şimdiden büyük adımlar atıyor.
“RFP’yi, Snowflake’in seçimini ve uygulama sürecini bir yıldan kısa bir sürede hallettiğimizi düşündüğünüzde büyük ilerleme kaydettik”
Sophie Gallay, Etham
“Bu bir başarı çünkü bir yıldan az bir sürede önemli ilerleme kaydettik” diyor. “Bir veri stratejisi ve yol haritası yazdık. Veri temellerini hazırladık. RFP’yi hallettiğimizi düşündüğünüzde büyük ilerleme kaydettik [request for proposal]Snowflake’in seçimi ve uygulama süreci bir yıldan kısa sürede tamamlandı.”
Veri temelleri hazır olduğunda Gallay ve ekibi iş zekasından (BI) yararlanacak, performansı optimize edecek ve yapay zekayı keşfedecek. Gelişen teknolojiyle ilgili heyecan, veri şeflerinin dijital dönüşümü benimseme baskısıyla karşı karşıya olduğu anlamına geliyor. Ancak dijital liderlerin gereğinden fazla söz vermemesinin ve gereğinden az yerine getirmemesinin önemli olduğunun farkında.
“Halihazırda planlanmış birkaç projemiz var, dolayısıyla bu yıldan itibaren değer sunabiliriz” diyor. “Daha fazla kaynağa sahip olabilirdik ve daha hızlı gidebilirdik. Ancak şu an sahip olduklarımızı daha önce sahip olduklarımızla karşılaştırırsak, herkes heyecanlanıyor ve yaratacağımız değeri sabırsızlıkla bekliyor.”
Bir platformun uygulanması
Gallay, Snowflake’in Etam’a mimari, araç ve yönetişime yönelik grup çapında bir veri stratejisi için temeller sağladığını söylüyor. Bulut tabanlı platformu işletmenin dönüşüm planlarını desteklediği için özel bir sistem oluşturmak yerine Snowflake’i uygulamayı tercih etti.
“Bir grup veri platformuna sahip olmanın gerekliliği konusunda gerçek bir soru yoktu. Analitiği ölçeklendirmek için tasarlanmamış eski bir platformumuz vardı. Bu platformun gerekliliği konusunda üst düzeyde herhangi bir soru ortaya çıkmadı. Asıl soru ‘Hangi yönü takip edeceğiz?’ idi” diyor.
“Özel bir platform oluşturup doğrudan bir bulut sağlayıcısından mı yararlanmamız gerektiğini, yoksa paket bir yaklaşım ve ihtiyacımız olan hemen hemen her şeyi sağlayan ve bulut yeteneklerinden yararlanan tek bir platform mu seçmemiz gerektiğini düşündük. Yani bu, Snowflake’in başka bir aktörle olan davası değildi. Değerlendirdiğimiz iki seçenek vardı ve bu çok açıktı çünkü Snowflake, paketlenmiş veri platformu yaklaşımının tek temsilcisiydi.”
Etam, platform kullanımını geliştirmeye devam ediyor. Gallay, şirketin uzun vadeli hedefinin, işletme genelinde veri akışını basitleştirmek için Snowflake’i bir merkez olarak kullanmak olabileceğini söylüyor. Şimdilik teknolojiden en iyi şekilde yararlanmaya odaklandı.
“Gelecekle ilgili birkaç düşüncemiz var” diyor. “Kar tanesinin gelecek pek çok şeyi var. Yol haritasına bağlı olarak CRM’imiz için teknolojilerinden daha da fazla yararlanabiliriz [customer relationship management] ve işlem verileri. Ancak Snowflake, veri organizasyonumuzun ve teknoloji yığınımızın merkezinde yer alıyor. Kapsamı genişletebileceğimize eminim.”
İstihbarat sağlamak
Gallay, Etam’ın veri kaynaklarından yararlanma konusunda istekli olduğunun farkında. İlk yılı yerinde temellere odaklanmış olsa da, veri stratejisinin en önemli parçası olarak adlandırdığı ve ilki BI olmak üzere üç alt akışı içeren bir sonraki aşamaya geçme konusunda istekli.
BI, yapay zeka ve üretken yapay zekadan daha az seksi ama esastır
Sophie Gallay, Etham
Gelişen teknolojiye dair heyecanı dile getiren Gallay, “Yapay zeka ve üretken yapay zekadan daha az seksi ama önemli” diyor. “Veri konusunda başarının anahtarı, iş kolu ekiplerine işi doğru şekilde izleme yeteneği kazandırmaktır. İnsanlar bu iki şeyi karıştırmaya eğilimlidirler. Çok fazla veriye sahip olmanız, işletmenizi mutlaka doğru bir şekilde izlediğiniz anlamına gelmez.”
Gallay’ın ekibi entegre bir veri yığını oluşturuyor. Etam, Snowflake’i Amazon Web Services üzerinde çalıştırıyor. Şirketin portföyünde Oracle CRM, SAP kurumsal kaynak planlama (ERP), Salesforce’un çeşitli bulut tabanlı araçları ve Tableau’nun BI teknolojisi yer alıyor. Ekibi, müşteri eğilimlerinin 360 derecelik bir görünümü için şirket çapında bir BI kontrol paneli de dahil olmak üzere veri yığınının değerini kanıtlamak için projeler yürütüyor.
“Son sekiz aydır yaptığımız şey – ve önümüzde iki yıllık bir yol haritamız var – izlemeleri gereken temel performans göstergelerini anlamak ve bu doğrultuda bir platform oluşturmak için iş ekipleriyle birlikte çalışmak. BI aracımızla ölçeklendirin” diyor.
“Tüm bölümlerle, tüm işlevlerle ve tüm markalarla çalışıyoruz, dolayısıyla bunun çok fazla iş olduğunu hayal edebilirsiniz. Tableau bulutundaki yeni bir kontrol panelinde yeniden başlayacağız ve ardından tüm eski altyapıyı ve araçları aşamalı olarak kaldıracağız. Veri dönüşümümüzün bir parçası olarak BI’ya yeni bir başlangıç yapıyoruz. Bu çok büyük bir iş.”
Performansı optimize etme
Gallay’ın uzun vadeli veri stratejisinin ikinci alt akışı performans optimizasyonuna odaklanıyor. “Bu iki ila üç yıllık bir yol haritası ve birçok kullanım örneğimiz var” diyor.
Gallay, tedarik zincirinin her adımını optimize edecek projelere bakıyor. Ekibi, mağaza yenileme tahminlerini artırmak için veri bilimini kullanmanın yanı sıra, satış tahminleri, talep tahminleri ve Etam alıcılarının müşteri gereksinimlerini karşılayan doğru miktarda ürün almasına yardımcı olacak yeni yollar için projeler arıyor.
“Elimde uzun bir kullanım senaryosu listesi var. Operasyon tarafında bir düzine kullanım örneği listeleyebilirim ve aynı durum pazarlama tarafında da mevcut. Dolayısıyla segmentasyonlarımızı, müşteri puanlamamızı ve ürün önerilerimizi yeniden oluşturmak; tüm bunlar şirket içinde yapılmıyordu” diyor ve ekibinin performans optimizasyonu zorluklarıyla nasıl başa çıkacağını açıklıyor.
“Önümüzdeki üç yıl boyunca yapmamız gereken seçim, hangi parçaları şirket içinde geliştireceğimiz ve hangi parçaları ortaklarımıza dışarıdan sunacağımızdır. Her şeyi inşa etmek ve içselleştirmek için hiçbir zaman yeterli kaynağa sahip olamayacağım, bu nedenle hangi parçaları şirket içinde tutmam gerektiğinin ve hangi parçaları dışsallaştırabileceğimin mantığını düşünmem gerekiyor.”
Gallay, veri stratejisinin üçüncü alt akışı olan yapay zekaya yönelik araştırmalarda da benzer şekilde değerlendirilen bir yaklaşımı benimseyecek. Yapay zeka ve üretken yapay zeka (GenAI) için henüz erken olsa da, Etam’ın gelişen teknoloji için bir yol haritası geliştirmesi gerektiğini ve Gallay’ın birkaç kullanım örneğini dikkatle takip ettiğini söylüyor.
“Şirket içinde yapmaya çalıştığım şey, üretken yapay zekanın her şeyi son derece kolay hale getirdiğini ve artık iş zekasına ve veri bilimine ihtiyacımız olmadığını kolayca düşünebilen iş ekiplerinin heyecanını önlemek” diyor. “Açıkçası durum böyle değil. Dolayısıyla bu yol haritasında yapmaya çalıştığım şey, temellere geri dönmek ve üretken yapay zekanın nerede etki yaratabileceğini göstermek.”
Üretkenliği artırma
Gallay, diğer veri ve dijital liderlerle benzer bir zorlukla karşı karşıya: Yapay zekaya doğru hızda nasıl geçileceği ve bunu, işletmenin taleplerinin göz ardı edildiği hissine kapılmadan nasıl yapılacağı. Dikkatli bir şekilde ilerlemeyi planlıyor.
“Üretken yapay zeka için yol haritamızı yeniden yazmayacağız. Ancak eminim ki, özellikle müşteri hizmetleri ve BT desteğine yönelik kullanım senaryoları konusunda bulmamız gereken birçok değer vardır. Önümüzdeki yıl 2024 yazı ile 2025 yazı arasında birkaç şeyi test edeceğiz. Daha sonra belki birkaç projeyi ölçeklendirebiliriz. Ancak stratejinin ilk iki alt akışında olduğu gibi kendimizi çok fazla baskı altına almıyoruz ve kendimize hedefler vermiyoruz.”
Gallay, yapay zekaya yönelik bu araştırmaların nasıl sonuç verebileceğini açıklıyor. E-ticaret ve pazarlama ekipleri için güçlü kullanım senaryoları olsa da ilk kullanım senaryolarının müşteri ve BT destek ekiplerinin verimliliğini ve etkinliğini artırmaya odaklanmasını bekliyor. GenAI’nin Etam’ın teknoloji profesyonellerini desteklemeye nasıl yardımcı olabileceğini açıklıyor.
“Bizim için bir zorluk, BT dönüşümleriyle ilgilenen, eski sistemleri yöneten ve iş ekiplerini destekleyen kişilerin genellikle aynı kişilerden oluşmasıdır. Tüm bu işi tek bir kişi yaptığında dönüşüme ayırabileceğimiz zaman azalıyor” diyor.
“Takvimlerindeki destek bölümlerini azaltmak istiyorum ki bu haftanın %30’una kadar olabilir ve bunun yerine yeni projeler oluşturmak için harcanan zamanı koymak istiyorum. Temel bir kullanıcı arayüzüyle, üretken bir yapay zeka sohbet aracısını belgelerimizle desteklemenin, BT ekiplerimizde saatlerden tasarruf edebileceğimiz anlamına gelebileceğinden oldukça eminim.”
