Case Study

Pimcore optimise la gestion des informations produit dans l’automobile.

Automobile et véhicules PIM/MDM DAM Centralisation des données EMEA France

Délai de mise sur le marché

Attributs produit

Gain de temps en maintenance des données

Overview

Avatacar est un groupe français de premier plan. Il propose une gamme complète de produits et services d’entretien automobile. La société détient 860 000 références en stock. Elle constitue une filiale du groupe Massa. La marque propose une large gamme de pneus et d’accessoires. Enjeu Le modèle de données existant est rigide. Il génère du désordre et nuit à la satisfaction client. Ni la maintenance, ni la mise à jour des informations ne sont rapides. La migration vers une nouvelle plateforme est complexe car les volumes de données sont considérables.

Customer Key Facts

1

Locations

860 000

Products

Défi Modèle de données inefficace et informations produit inexactes Modèle de données : - Adopter un modèle flexible. - Éviter un schéma rigide. Données volumineuses : - Migrer les données en lot. - Vérifier la cohérence avant transfert. Informations produit : - Centraliser les données. - Supprimer les doublons. Migration : - Planifier des phases courtes. - Tester chaque phase. Exemples : - Source : données dispersées → Cible : fiche produit unique. - Source : plusieurs référentiels → Cible : PIM/MDM unifié.

Pimcore optimise la gestion des informations produit dans l’automobile.

« Syncrasy a fait du bon travail sur notre projet. Ils ont une bonne connaissance de Pimcore et sont très clairs dans toutes leurs communications. Je les recommande vivement ! » Yannick BELLISSENS Chef de projet, Avatacar

Solution PIM amélioré et modèle de données structuré Modèle de données Syncrasy Tech propose un nouveau modèle de données dans Pimcore. Il répond aux besoins spécifiques des offres de pneus et d’accessoires. Ce modèle fournit un cadre structuré et organisé pour les informations produit. Validation La solution rationalise le processus de validation. Elle garantit l’exactitude et la cohérence des données avant leur publication. Référentiel central Le PIM Pimcore sert de référentiel central pour toutes les données produit. L’équipe a écrit des scripts personnalisés pour transférer les données de l’ancien système vers Pimcore. Résultat : pas de temps d’arrêt ni de perte d’informations. Contrôles qualité - Vérifier chaque champ avant la publication. - Corriger les valeurs manquantes ou erronées. - Valider les formats (par exemple, prix en euros, dates au format JJ/MM/AAAA). Champs calculés - Prix de vente → prix remisé. - Largeur, hauteur, diamètre → indice de charge. Règles de validation - Obliger la saisie du numéro de référence. - Vérifier que le code EAN est unique. - Bloquer la publication si le stock est nul.

Résultats Impact commercial - Données plus précises et recherche optimisée. - Expérience client nettement améliorée. L’automatisation des processus réduit les tâches manuelles et libère des ressources. Un référentiel centralisé limite les erreurs et accélère les opérations. Une meilleure visibilité des données produit augmente les ventes et le chiffre d’affaires. Des informations précises et détaillées renforcent les performances commerciales. Règles de validation des données - Vérifier que chaque produit possède un SKU unique. - Contrôler la cohérence des prix entre les devises. - Valider la présence d’au moins une image par produit. - Supprimer les caractères spéciaux dans les noms de fichier. - Actualiser les stocks en temps réel. Exemples de migration - Source : fichier Excel → Cible : Pimcore PIM. - Source : base SQL legacy → Cible : modèle objet Pimcore.