Use Case : Comment une agence web a explosé ses performances avec Airbyte, Snowflake, DBT, Metabase et Census

Contexte :
Une agence web luttait pour centraliser les données clients éparpillées (CRM, Google Ads, Meta Ads, TikTok, Google Sheets, APIs), freinant l’analyse en temps réel et l’optimisation des campagnes.

Solution :
Nous avons déployé une architecture data moderne :

  • Airbyte pour une ingestion en temps réel des données brutes (Extract & Load vers le STAGE RAW de Snowflake, agissant comme Data Lake).

  • Snowflake comme Data Warehouse centralisé, transformant les données via DBT pour des modèles optimisés, et permettant un data sharing sécurisé entre l’agence et ses clients.

  • Metabase pour des dashboards interactifs en temps réel, accessibles aux clients.

  • Census pour un Reverse ETL, réinjectant les données segmentées dans les outils marketing (emailing, audiences).

Les données sont extraites et chargées par lots (Batch) depuis les sources (Google Ads, Meta, CRM, Sheets, etc.) dans le STAGE RAW de Snowflake (Data Lake), puis transformées pour alimenter le Data Warehouse. Les Data Models issus de DBT soutiennent des Analytics via Metabase, offrant une vue unifiée et actionnable.

Bénéfices :

  • Data Sharing sécurisé : L’agence partage instantanément des datasets avec ses clients via Snowflake, renforçant la collaboration et la transparence, tout en réduisant les coûts de duplication.

  • Dashboards en temps réel avec Metabase, basés sur des données centralisées et fiables.

  • Optimisation de la LTV (valeur à vie des clients) grâce à une analyse approfondie.

  • Réduction du CAC (coût d’acquisition client) en ciblant les segments les plus rentables.

  • Augmentation du ROAS (retour sur investissement publicitaire) via des audiences optimisées par Census.

  • Gain de temps massif pour l’agence : jusqu’à 20 heures par semaine grâce à l’automatisation des pipelines data.

  • Hausse des honoraires grâce à des services data-driven à forte valeur ajoutée.

  • Segmentation email et audiences optimisées via Reverse ETL, boostant l’efficacité marketing.

  • Satisfaction accrue des clients grâce à des insights clairs et à une collaboration renforcée via le data sharing.

Impact global : Une agence agile et collaborative, des clients ravis et performants grâce au data sharing de Snowflake, et une visibilité accrue pour prioriser les efforts stratégiques.

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Use Case : Comment un SaaS B2B a optimisé sa croissance avec Fivetran, Snowflake, DBT, Airflow et Tableau

Contexte :
Un SaaS B2B avec une trentaine de clients luttait pour centraliser ses données opérationnelles (usage des fonctionnalités, suivi des tickets support, métriques d’onboarding) éparpillées dans des fichiers internes, bases locales et APIs, limitant sa capacité à scaler efficacement.

Solution :
Nous avons déployé une architecture data moderne en deux mois, inspirée des meilleures pratiques :

  • Fivetran et Airflow avec Python pour une ingestion hybride : Fivetran extrait les données de PostgreSQL (facturation/usage), Zendesk (support) et Google BigQuery (rapports agrégés), tandis qu’Airflow avec scripts Python gère une API Intercom personnalisée (engagement client) vers le STAGE RAW de Snowflake (Data Lake).

  • Snowflake comme Data Warehouse centralisé, combinant Dynamic Tables pour des mises à jour automatiques et DBT pour des transformations structurées et gouvernées.

  • Airflow pour une orchestration automatisée des pipelines, intégrant les jobs Fivetran et les scripts Python.

  • Tableau pour des visualisations interactives, offrant des insights exploitables aux équipes.

Les données sont ingérées via Fivetran (pour PostgreSQL, Zendesk, BigQuery) et Airflow avec Python (pour l’API Intercom) dans le STAGE RAW de Snowflake (Data Lake), puis transformées avec un mix de Dynamic Tables (pour des mises à jour en temps réel) et DBT (pour des modèles robustes). Airflow orchestre les flux, tandis que Tableau livre des analyses claires et dynamiques.

Bénéfices de Snowflake (avec Dynamic Tables et DBT en évidence) :

  • Transformations optimisées : Le duo Dynamic Tables et DBT automatise les mises à jour et enrichit les données avec une gouvernance solide, réduisant les coûts d’entretien.

  • MRR (Monthly Recurring Revenue) boosté de 15 % grâce à des insights sur l’usage pour des stratégies d’upselling.

  • Churn Rate réduit de 10 % en identifiant les clients à risque via des analyses proactives.

  • Customer Lifetime Value (CLV) accru grâce à une meilleure compréhension de l’engagement client.

  • Time to Value diminué avec des dashboards Tableau déployés en une semaine, accélérant les décisions.

  • Gain de temps massif : jusqu’à 20 heures par semaine pour les équipes grâce à l’automatisation via Airflow.

  • Optimisation des coûts avec une infrastructure scalable, inspirée de cas comme Treatwell et Washclub.

  • Satisfaction accrue des clients grâce à des rapports personnalisés et une collaboration renforcée.

Impact global : Un SaaS B2B agile et scalable, profitant des transformations dynamiques de Snowflake et DBT, avec une orchestration fluide par Airflow, pour maximiser ses KPIs et fidéliser ses clients.

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