Newsroom

Cdiscount : la data science chez le leader français du e-commerce

Guillaume MOHR, ancien élève du Mastère Spécialisé Big Data (promotion 2015-2016) et désormais chef d’activité Data chez Cdiscount, est venu présenter à l’occasion du séminaire du MS Big Data du 7 février 2019 les différentes activités du pôle data science de l’entreprise.

Fondé en 1998, Cdiscount est aujourd’hui le leader français de l’e-commerce. Initialement spécialisé dans la vente de produits culturels, le site propose maintenant à ses clients (9 millions en 2018) une large gamme de produits (40 millions) dans les univers du high-tech, de la maison, de la mode et de l’alimentation à des prix attractifs et avec des solutions innovantes de paiement et de livraison.

Comme pour de nombreuses entreprises aujourd’hui, le big data joue un rôle prépondérant dans la vision stratégique de Cdiscount. L’équipe Data Science ne cesse de s’agrandir (36 personnes aujourd’hui contre une seule en 2015) pour faire face à ces nouvelles problématiques et tenter d’améliorer le fonctionnement de la plateforme de e-commerce.

Le premier défi de l’équipe data science de Cdiscount a consisté à améliorer les performances du moteur de recherche de la plateforme de e-commerce : l’idée étant de rendre les plus pertinents possibles les résultats des requêtes (marque, modèle, produit…) afin qu’ils répondent mieux aux attentes des visiteurs. De façon analogue, les data scientists de Cdiscount se sont penchés sur la mise en place d’un système de recommandation permettant de proposer aux acheteurs des produits similaires ou complémentaires aux articles de leurs paniers afin d’améliorer le service fourni aux clients.

La data science intervient aussi dans la qualité du catalogue de produits proposés par Cdiscount, notamment au travers d’algorithmes permettant la détection de contrefaçons et de produits interdits, la catégorisation automatique des produits et l’extraction des fiches de caractéristiques.

Mais de plus en plus d’applications comme l’acquisition de trafic, le pricing dynamique (comprendre l’élasticité du prix des produits), le scoring de crédit, la détection de bots et la prédiction de ventes font aussi partie des nouvelles problématiques auxquelles s’intéresse le pôle Data Science de Cdiscount.

Compte-rendu rédigé par Anatoli De Bradké et Mohammed Ouedrhiri, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data promotion 2019-2020.