	{"id":60115,"date":"2022-08-06T12:51:26","date_gmt":"2022-08-06T11:51:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&#038;p=60115"},"modified":"2024-09-20T17:39:22","modified_gmt":"2024-09-20T16:39:22","slug":"tech-for-precision-marketing-how-sanofi-chc-industrialised-the-deployment-of-data-driven-campaigns","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/cases\/tech-for-precision-marketing-how-sanofi-chc-industrialised-the-deployment-of-data-driven-campaigns\/","title":{"rendered":"<span class=\"highlight\">SANOFI CHC<\/span> Precisiemarketing - De inzet van data-driven-campagnes industrialiseren"},"content":{"rendered":"<article class=\"fusion-fullwidth fullwidth-box fusion-builder-row-1 fusion-flex-container nonhundred-percent-fullwidth non-hundred-percent-height-scrolling case-content\" style=\"--awb-border-radius-top-left:0px;--awb-border-radius-top-right:0px;--awb-border-radius-bottom-right:0px;--awb-border-radius-bottom-left:0px;--awb-padding-right-medium:5%;--awb-padding-left-medium:5%;--awb-background-color:#ffffff;--awb-flex-wrap:wrap;\" ><div class=\"fusion-builder-row fusion-row fusion-flex-align-items-flex-start fusion-flex-justify-content-space-between fusion-flex-content-wrap\" style=\"max-width:calc( 1440px + 20px );margin-left: calc(-20px \/ 2 );margin-right: calc(-20px \/ 2 );\"><div class=\"fusion-layout-column fusion_builder_column fusion-builder-column-0 fusion_builder_column_1_1 1_1 fusion-flex-column text-image-block-video-content1\" style=\"--awb-bg-size:cover;--awb-width-large:100%;--awb-margin-top-large:0px;--awb-spacing-right-large:10px;--awb-margin-bottom-large:0px;--awb-spacing-left-large:10px;--awb-width-medium:100%;--awb-order-medium:0;--awb-spacing-right-medium:10px;--awb-spacing-left-medium:10px;--awb-width-small:100%;--awb-order-small:0;--awb-spacing-right-small:10px;--awb-spacing-left-small:10px;\"><div class=\"fusion-column-wrapper fusion-column-has-shadow fusion-flex-justify-content-flex-start fusion-content-layout-column\"><div class=\"fusion-title title fusion-title-1 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:#ff0066;--awb-margin-top:40px;--awb-margin-bottom:20px;--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.33;\">Uitdaging: schalen van geavanceerde Precisiemarketing over 30+ markten<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-1\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Sanofi is een van de wereldleiders in de farmaceutische industrie. In de afgelopen 3 jaar, <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/cases\/sanofi-driving-digital-transformation-with-precision-marketing\/\">Artefact heeft geholpen<\/a> de business unit CHC (Consumer Health Care) van Sanofi brengt zijn receptvrije geneesmiddelen op de markt via <strong>digital-first tactieken en enablers om de juiste consumenten op het juiste moment met de juiste boodschap te bereiken, in meer dan 30 markten<\/strong>.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-2\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p><strong>Voor de categorie seizoensgebonden producten heeft Sanofi CHC een op prognoses gebaseerde aanpak ontwikkeld om digitale mediabestedingen aan te passen aan voorspelde pieken in de vraag. <\/strong>Door middel van meerdere proefcampagnes kon het Global Digital Transformation-team de toegevoegde waarde van deze aanpak bewijzen met <strong>een ROAS vermenigvuldigd met 2 tot 4 afhankelijk van de regio's<\/strong>.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-3\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Echter, <strong>het opzetten van een nieuwe campagne bleef tijdrovend<\/strong>: data wetenschappers moesten een reeks handmatige, repetitieve en foutgevoelige taken uitvoeren, waardoor ze zich niet konden concentreren op andere innovatieve projecten. Om hun innovatieve ML-pijplijnen op te schalen, definieerde het Sanofi data wetenschapsteam hun behoeften om de use case te industrialiseren en riep de hulp in van Artefact om samen een robuuste oplossing te ontwerpen en te implementeren.<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-title title fusion-title-2 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:#ff0066;--awb-margin-top:40px;--awb-margin-bottom:20px;--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.33;\">Oplossing: een gezamenlijk ontworpen industrialisatieproces op basis van 6 belangrijke oplossingen<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-4\"><blockquote>\n<p>\u201c<strong>De sleutel tot het succes van het project was de nauwe samenwerking tussen de bedrijfsexperts van Sanofi en de Sanofi data wetenschappers met het Artefact team.<\/strong>\u201d<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-5 quote-baseline\"><p>- Albert Pla Planas, Data Wetenschapsteamleider, Sanofi<\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-6\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Door een nauwe samenwerking tussen Artefact en Sanofi's data en bedrijfsteams is een uitgebreid industrialisatieproces opgestart dat gebruik maakt van de verenigde 1TP-technologie. <a href=\"https:\/\/databricks.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Databricks<\/a> platform ontworpen. Onze gezamenlijke doelstellingen waren<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-1 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>Vereenvoudig het van begin tot eind opzetten van een nieuwe seizoensgebonden campagne<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>data opname en verwerkingstaken automatiseren<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>De oplossing robuuster maken om fouten en handmatig onderhoud te voorkomen<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p>De onderhoudbaarheid en schaalbaarheid van projecten verbeteren<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-7\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Na een snelle audit van 1 week om het huidige proces en de technische pijnpunten in kaart te brengen, richtte het team zich op de implementatie van een toekomstbestendige infrastructuur op basis van 6 belangrijke oplossingen:<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-2 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Scheiding van zorgen<\/strong>:<\/p>\n<p>Door een aparte ETL-pijplijn te hebben voor het prognosemodelproces, is het gemakkelijker te onderhouden en op te schalen. Hierdoor konden we geautomatiseerde controles implementeren naast een monitoringsysteem dat gedetailleerde reports naar de relevante teams stuurt over de ingestiestatus.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Gebruik van <a href=\"https:\/\/databricks.com\/product\/delta-lake-on-databricks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Deltameer<\/a> als een data gouden bron<\/strong>:<\/p>\n<p>In DS-teams waar infrastructuur een pijnpunt kan zijn om te verkrijgen\/onderhouden, combineert Delta Lake de belangrijkste kenmerken van data warehouse en data lakes oplossingen, waardoor de complexiteit van SQL database admin wegvalt. Het heeft ook versiebeheer mogelijkheden - belangrijk voor ML reproduceerbaarheid - en zal dienen als de unieke bron van waarheid voor data.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Zoveel mogelijk code verpakken in een Python-bibliotheek om processen te vereenvoudigen<\/strong>:<\/p>\n<p>Een deel van de oorspronkelijke code was verspreid over verschillende notebooks binnen Databricks, waardoor het beheer van afhankelijkheden en de herbruikbaarheid van code ingewikkelder werd. Notebookgebaseerde ontwikkeling is relevant voor prototyping, maar kan uitdagingen cre\u00ebren voor de industrialisatie van ML-projecten. Door duidelijk gedefinieerde Python-bibliotheken op de notebook te implementeren en alleen Databricks als toegangspunt voor Compute te houden, werd het eenvoudiger om notebooks te veralgemenen en binnenkomende campagnes te organiseren.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Spark en Databricks gebruiken<\/strong>:<\/p>\n<p>Het trainen van het model met behulp van hyperparameterzoekmethoden kan tijdrovend en veeleisend zijn. Dit is waar de autoscaling infrastructuur van Databricks en de beheerde ML runtime met Spark en HyperOpt van pas komen. Door geheugenberekeningen gedistribueerd over een aantal werkers te gebruiken, worden de prestaties versneld en wordt de trainingstijd aanzienlijk verbeterd.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Gebruik van ML Stroomtracering<\/strong>:<\/p>\n<p>Met <a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/applications\/mlflow\/tracking.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ML Volgen van stromen<\/a> ge\u00efnstalleerd, heeft Sanofi nu een gebruikersinterface waar Data wetenschappers modelruns kunnen vergelijken en alle gebruikte parameters (Data versie en modelparameters) en verkregen resultaten kunnen bijhouden.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Vereenvoudigd testen en implementeren van nieuwe ML-modellen<\/strong>:<\/p>\n<p>Er werd een generiek model factory framework opgezet, waardoor het eenvoudiger werd om nieuwe machine-learning modellen te implementeren en deze met weinig moeite uit te proberen tijdens een Precision Marketing campagne.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-title title fusion-title-3 fusion-sep-none fusion-title-text fusion-title-size-two\" style=\"--awb-text-color:#ff0066;--awb-margin-top:40px;--awb-margin-bottom:20px;--awb-margin-bottom-small:8px;--awb-font-size:30px;\"><h2 class=\"fusion-title-heading title-heading-left fusion-responsive-typography-calculated\" style=\"font-family:&quot;PT Serif&quot;;font-style:normal;font-weight:700;margin:0;font-size:1em;--fontSize:30;line-height:1.33;\">Resultaten en bevindingen: een insteltijd gedeeld door vier voor data opname en configuratie<\/h2><\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-8\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p>Dankzij dit project kon Sanofi CHC zijn data pijplijn sterk vereenvoudigen en de schaalvergroting van zijn op voorspellingen gebaseerde Precision Marketing use case versnellen.<\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-3 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Verkorting van de insteltijd voor nieuwe campagnes<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>De insteltijd voor opname en configuratie van de data is met een vierde verminderd.<\/li>\n<li aria-level=\"2\">Het aantal taken dat data wetenschappers moeten uitvoeren om een nieuwe campagne op te zetten, is met een derde verminderd.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Vereenvoudiging van het maken van nieuwe prognosemodellen<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>Toegankelijk platform om modellen eenvoudig te testen, beheren en visualiseren.<\/li>\n<li>Generiek proces om nieuwe data bronnen op te nemen.<\/li>\n<li>Geautomatiseerde data pijpleiding.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-9\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p><img decoding=\"async\" class=\"lazyload aligncenter wp-image-60133 size-fusion-600\" src=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27266%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20266%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27266%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/SANOFI_Case_Key_Achievements-600x266-1.png\" alt=\"Sanofi Client Case - Key Achievements \" width=\"600\" height=\"266\" \/><\/p>\n<\/div><div class=\"fusion-text fusion-text-10\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><p><span style=\"font-weight: 400;\">Het project stelde de teams ook in staat om 4 belangrijke lessen te genereren voor toekomstige ML-gestuurde projecten:<\/span><\/p>\n<\/div><ul style=\"--awb-line-height:27.2px;--awb-icon-width:27.2px;--awb-icon-height:27.2px;--awb-icon-margin:11.2px;--awb-content-margin:38.4px;\" class=\"fusion-checklist fusion-checklist-4 fusion-checklist-default type-icons\"><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon fa-arrow-alt-circle-right fas\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>data engineering integreren in ML projecten<\/strong>:<\/p>\n<p>Betrek Data Engineer's vanaf het begin bij een project om de industrialisatie van de pijplijn te versnellen, en ontkoppel de verschillende stadia van de pijplijn duidelijk van elkaar (alle data behandeling, transformatie en curatie moet gebeuren voordat er naar de ML stadia gesprongen wordt).<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Gebruik voorverpakte tools<\/strong>:<\/p>\n<p>Het gebruik van Databricks met Delta Lake en ML Flow was cruciaal voor het succes van de industrialisatie en zorgde voor een eenvoudige self-service infrastructuur zonder dat DevOps nodig was.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Nauwe samenwerking tussen bedrijfs- en Data-teams<\/strong>:<\/p>\n<p>Misschien wel de belangrijkste succesfactor was de nauwe samenwerking tussen de bedrijfsexperts van Sanofi en de data wetenschappers, die het project bedachten en aanstuurden, en het Artefact team, dat extra industrialisatie-ervaring en knowhow inbracht.<\/p>\n<\/div><\/li><li class=\"fusion-li-item\" style=\"\"><span class=\"icon-wrapper circle-no\"><i class=\"fusion-li-icon awb-icon-check\" aria-hidden=\"true\"><\/i><\/span><div class=\"fusion-li-item-content\">\n<p><strong>Agile methodologie\u00ebn gebruiken om te industrialiseren<\/strong>:<\/p>\n<p>De agile methodologie (sprints, en snelle iteraties gevolgd door feedback &amp; afstemmingsweken) was zeer effici\u00ebnt om alle pijnpunten van Sanofi te identificeren en aan te pakken en ervoor te zorgen dat de teams van Sanofi waarde konden leveren.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><div class=\"fusion-text fusion-text-11\" style=\"--awb-font-size:20px;--awb-line-height:32px;--awb-text-color:#0a1128;--awb-text-font-family:&quot;PT Serif&quot;;--awb-text-font-style:normal;--awb-text-font-weight:400;\"><hr \/>\n<p><span style=\"color: #808080;\">Artefact wil graag Ayaka Yanagisawa, Albert Pla Planas, Antoine Tran-Quan-Nam, Laurent Gautier en Sergio Villordo van Sanofi bedanken voor hun vertrouwen en medewerking aan dit project, evenals het Databricks team voor hun reactieve ondersteuning. Dit artikel is geproduceerd door de teams van Sanofi CHC en Databricks, samen met Tristan Silhol, Maui Bar, Louise Morin en Eva Le Saux van de kantoren van Artefact in de VS en Frankrijk.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"featured_media":60881,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"categories":[3007],"class_list":["post-60115","cases","type-cases","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-healthcare"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/cases\/60115","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/cases"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cases"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/60881"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=60115"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=60115"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}