storia di successo

Proteggere l'inestimabile qualità dei dati per Groupe Chantelle

Chantelle è un'azienda parigina a conduzione familiare che disegna lingerie di alta qualità dal 1876. I seguenti marchi e reti fanno parte del Groupe Chantelle: Chantelle, Darjeeling, Orcanta, Femilet, Chantal Thomass e Livera.

L'azienda ha webshop in Francia, Germania, Italia, Belgio, Paesi Bassi, Danimarca, Spagna, Svezia e Stati Uniti, 3.425 dipendenti, 10.000 punti vendita in 79 Paesi e un fatturato annuo di oltre 340 milioni di euro.

Sfida: garantire dati accurati e affidabili su più negozi web

Gli errori di misurazione e le discrepanze tra i dati di vendita di back-end e i report analitici sono un problema ricorrente per qualsiasi azienda online. Come ogni azienda moderna, Groupe Chantelle si affida a dati analitici accurati per ottimizzare il percorso del cliente e massimizzare l'impatto della pubblicità online.

La gestione dell'accuratezza dei dati è una sfida complessa e dispendiosa in termini di tempo per Chantelle, con diversi webshop che operano in nove paesi e altrettanti dataLayer diversi. Per il suo successo, il reparto marketing dipende da questi diversi dataLayer per funzionare bene.

Ogni modifica allo sviluppo influisce potenzialmente sul dataLayer e la possibilità di spiegare le discrepanze porta spesso a discussioni tra marketing e sviluppatori. Trovare la radice di un errore richiede una lunga indagine manuale di tutti i domini, un processo inefficiente e tedioso che può portare a ulteriori errori.

Soluzione: Monitoraggio proattivo per dati precisi e affidabili

Per mantenere la qualità dei dati e la tranquillità, Groupe Chantelle aveva bisogno di una soluzione che aiutasse a minimizzare le discrepanze, a ridurre il tempo dedicato al rilevamento degli errori e a snellire la configurazione del tracciamento dei dati. L'obiettivo era chiaro: migliorare l'efficienza, eliminare il lavoro manuale non necessario e garantire dati affidabili per decisioni aziendali più intelligenti.

Groupe Chantelle ha implementato il monitoraggio proattivo in tempo reale di Code Cube, assicurando che gli errori vengano rilevati immediatamente prima che possano avere un impatto sulla qualità dei dati. In caso di malfunzionamento di un tag o di un componente di tracciamento, viene inviato un avviso entro pochi minuti, consentendo un'azione rapida.

Impatto

Il team di marketing di Chantell non perde più preziose informazioni quando le implementazioni di DataLayer sono incomplete o errate.

Le modifiche allo sviluppo che hanno un impatto sul tracciamento attivano un avviso agli stakeholder prima che si verifichino danni reali. Con gli errori risolti in poche ore, Chantelle è riuscita a ridurre significativamente le discrepanze dei dati e ad aumentarne la qualità.

Grazie al monitoraggio automatico di Code Cube, non è più necessario un complesso monitoraggio manuale degli ambienti multidominio. I team di marketing e sviluppo di Chantelle sono ora tranquilli, sapendo che la loro configurazione di tracciamento e la qualità dei dati rimangono accurate e affidabili.

storia di successo

Proteggere l'inestimabile qualità dei dati per Groupe Chantelle

Chantelle è un'azienda parigina a conduzione familiare che disegna lingerie di alta qualità dal 1876.

I seguenti marchi e reti fanno parte del Groupe Chantelle: Chantelle, Darjeeling, Orcanta, Femilet, Chantal Thomass e Livera.

L'azienda ha webshop in Francia, Germania, Italia, Belgio, Paesi Bassi, Danimarca, Spagna, Svezia e Stati Uniti, 3.425 dipendenti, 10.000 punti vendita in 79 Paesi e un fatturato annuo di oltre 340 milioni di euro.

Sfida: garantire dati accurati e affidabili su più negozi web

Gli errori di misurazione e le discrepanze tra i dati di vendita di back-end e i report analitici sono un problema ricorrente per qualsiasi azienda online. Come ogni azienda moderna, Groupe Chantelle si affida a dati analitici accurati per ottimizzare il percorso del cliente e massimizzare l'impatto della pubblicità online.

La gestione dell'accuratezza dei dati è una sfida complessa e dispendiosa in termini di tempo per Chantelle, con diversi webshop che operano in nove paesi e altrettanti dataLayer diversi. Per il suo successo, il reparto marketing dipende da questi diversi dataLayer per funzionare bene.

Ogni modifica allo sviluppo influisce potenzialmente sul dataLayer e la possibilità di spiegare le discrepanze porta spesso a discussioni tra marketing e sviluppatori. Trovare la radice di un errore richiede una lunga indagine manuale di tutti i domini, un processo inefficiente e tedioso che può portare a ulteriori errori.

Soluzione: Monitoraggio proattivo per dati precisi e affidabili

Per mantenere la qualità dei dati e la tranquillità, Groupe Chantelle aveva bisogno di una soluzione che aiutasse a minimizzare le discrepanze, a ridurre il tempo dedicato al rilevamento degli errori e a snellire la configurazione del tracciamento dei dati. L'obiettivo era chiaro: migliorare l'efficienza, eliminare il lavoro manuale non necessario e garantire dati affidabili per decisioni aziendali più intelligenti.

Groupe Chantelle ha implementato il monitoraggio proattivo in tempo reale di Code Cube, assicurando che gli errori vengano rilevati immediatamente prima che possano avere un impatto sulla qualità dei dati. In caso di malfunzionamento di un tag o di un componente di tracciamento, viene inviato un avviso entro pochi minuti, consentendo un'azione rapida.

Impatto

Il team di marketing di Chantelle non perde più preziose informazioni quando le implementazioni di DataLayer sono incomplete o errate.

Le modifiche allo sviluppo che hanno un impatto sul tracciamento attivano un avviso agli stakeholder prima che si verifichino danni reali. Con gli errori risolti in poche ore, Chantelle è riuscita a ridurre significativamente le discrepanze dei dati e ad aumentarne la qualità.

Grazie al monitoraggio automatico di Code Cube, non è più necessario un complesso monitoraggio manuale degli ambienti multidominio. I team di marketing e sviluppo di Chantelle sono ora tranquilli, sapendo che la loro configurazione di tracciamento e la qualità dei dati rimangono accurate e affidabili.

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