Docebo ajoute à sa plateforme des fonctions de collaboration autour des données et génère de nouvelles sources de revenus

Depuis 2005, Docebo développe une technologie SaaS de premier ordre pour aider les entreprises à relever leurs défis en matière d’apprentissage et à faire évoluer leur activité. Consistant initialement en une solution de gestion de l’apprentissage (Learning Management Solution, LMS), Docebo s’est développé pour offrir une suite complète d’outils permettant aux entreprises de créer, de gérer et d’optimiser leurs programmes d’apprentissage pour l’ensemble de leurs publics, à la fois internes et externes. 

Mais au fur et à mesure que les clients de Docebo ont gagné en complexité, ils ont commencé à attendre davantage de leurs solutions d’apprentissage ainsi que des analyses qu’elles offrent. Docebo avait donc besoin d’évoluer et d’étendre encore plus sa plateforme. « Nous avons toujours dû ingérer des données provenant de différentes sources pour alimenter les programmes d’apprentissage », explique Laurent Balagué, Product Line Manager chez Docebo. « Ce qui a changé, c’est le niveau de maturité des apprenants. Nos clients veulent désormais analyser leurs performances d’apprentissage et communiquer à ce sujet de manière plus détaillée. De plus, ils souhaitent intégrer les analyses d’apprentissage dans leur propre écosystème de données. »

Docebo utilisait déjà la plateforme de Snowflake pour alimenter ses analyses orientées client. Mais grâce au Data Cloud, Docebo a étendu ses capacités d’analyse pour répondre aux demandes croissantes de ses clients, tout en gardant le contrôle sur ses coûts dans un environnement hautement sécurisé et gouverné.

Par le passé, Docebo a été confronté à des problèmes de latence sur de larges ensembles de données. « Avec les précédents data lakes que nous utilisions, les temps d’actualisation pouvaient atteindre deux heures », explique Marco Gatto, Data Architect chez Docebo. « Et pour nos principaux clients et leurs vastes sources de données, cela pouvait prendre jusqu’à quatre heures. » Au-delà de la latence, les systèmes existants de Docebo l’empêchaient également de travailler sur des données autres que structurées. 

La société était confrontée à un autre obstacle : sa solution coûteuse de suivi des événements, qui rendait difficile et onéreuse l’obtention d’informations significatives sur l’utilisation des produits Docebo par ses clients. 

Le passage à Snowflake a permis à Docebo de résoudre tous ces problèmes simultanément. Snowflake offre en effet un environnement performant et flexible qui réduit les temps de latence, rationalise les pipelines de données, accélère le développement des produits et prend en charge une nouvelle solution de suivi personnalisée et rentable.

Docebo étant un client de longue date de Snowflake, il était logique pour la société de collaborer à nouveau avec Snowflake pour développer ses nouvelles fonctionnalités d’analyse. Docebo a depuis lancé un produit d’analyse administré à distance, Learn Data, et un outil d’analyse intégré basé sur AWS QuickSight, qui offre de puissants tableaux de bord directement dans la plateforme d’apprentissage de Docebo. Mais ce n’est pas seulement par habitude que l’équipe a continué à travailler avec Snowflake.

« Snowflake concorde parfaitement avec le profil de performance dont nous avions besoin pour nos analyses », explique Laurent Balagué. « Mais également avec les attentes des consommateurs. Snowflake répond à leurs besoins en matière de sécurité et de performance, et les clients font confiance à la marque Snowflake. »

Les équipes de Docebo comptent sur les ingénieurs Snowflake pour les aider à développer des fonctionnalités d’analyse innovantes. « Nous entretenons un excellent partenariat avec l’équipe Snowflake, en particulier avec les sales engineers », explique Marco Gatto. « Quelques ingénieurs sont même venus dans nos bureaux près de Milan pour nous aider à lever les obstacles à la mise en œuvre de notre data lake. Leur connaissance de l’intégration et du transport des données nous a permis d’identifier les goulots d’étranglement dans notre architecture et à les éliminer pour réduire la latence et nos coûts. »

Grâce à toute cette assistance, Docebo peut rapidement lancer de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux produits. Ses récentes fonctionnalités de partage de données ont été déployées comme démonstration de faisabilité pour les clients cibles en quatre semaines seulement.

Docebo a été en mesure de maintenir un contrôle strict de ses coûts tout au long du processus. « Nous pouvons voir tout ce que nous dépensons à un niveau granulaire », précise Marco Gatto. « Avec des fonctionnalités plus avancées de gouvernance des coûts à portée de main, nous pouvons surveiller le coût de service de chaque équipe. Cela permet de savoir qui est à l’origine de chaque dépense et de repérer facilement les tendances d’évolution des coûts pour l’ensemble de nos produits. »

Depuis que la société a commencé à utiliser le Data Cloud de Snowflake, Docebo a été en mesure d’offrir des analyses plus granulaires, autant à ses équipes internes qu’à ses clients.

« Nous utilisons désormais Snowflake pour notre entrepôt de données et notre data lake », ajoute Marco Gatto. « Mais nous pouvons facilement déplacer des données dans Snowpipe vers et depuis notre système de suivi des événements personnalisé. Nous nous en servons pour mieux comprendre les performances de chaque équipe produit, les fonctionnalités les plus utilisées (et les moins utilisées) par nos clients et les produits qui ne sont pas efficaces pour eux. »

Cela offre un large éventail de possibilités d’analyse pour les équipes internes et externes. Les équipes Docebo peuvent facilement envoyer des données depuis Snowflake vers Tableau pour visualiser l’inscription aux cours, offrant ainsi aux responsables produit une vision claire des performances de ces derniers. Les équipes peuvent également suivre les données dans Jira pour voir si le nombre de problèmes suivis affiche une tendance à la hausse ou à la baisse, ce qui constitue de précieux renseignements sur la manière dont les problèmes sont résolus.

« Nous prévoyons également de déployer de nouvelles fonctionnalités d’analyse pour nos clients », révèle Marco Gatto. « Actuellement, nous leur proposons des données brutes sur les performances des cours. Bientôt, ils auront accès à de nouveaux data marts ainsi qu’à de nouvelles structures et tables de faits, qui leur permettront d’obtenir des informations et des données préagrégées pouvant leur être plus utiles. »

Et avant même que ces fonctionnalités ne soient mises en service, les clients auront toujours accès aux analyses intégrées dans la plateforme d’apprentissage de Docebo. « Nos clients profitent de cette synergie », souligne Marco Gatto. « Ils disposent de données lisibles intégrées à la plateforme grâce à notre intégration avec AWS QuickSight, mais également du partage de données grâce à Snowflake. De cette manière, ils peuvent incorporer les données à leurs propres outils d’analyse. Le fait qu’AWS S3 et Snowflake utilisent des structures de données similaires facilite l’utilisation conjointe des deux plateformes. »

Alors que Docebo continue à développer sa gamme complète de produits d’analyse, la société reçoit déjà des commentaires positifs de la part de clients satisfaits de certaines de ses récentes innovations. « Nous avons déjà reçu des commentaires élogieux sur nos produits d’analyse administrés à distance », indique Laurent Balagué. « Ils répondent parfaitement aux attentes de nos clients, et comme la technologie de Snowflake nous permet de réagir vite, nous pouvons apporter des améliorations rapidement en fonction des demandes de nos clients et assurer ainsi leur satisfaction. »

La possibilité de partager les données d’analyse avec nos clients de manière transparente contribue également à l’objectif global de Docebo : faire de la gestion de l’apprentissage un outil stratégique pour ses clients. « Tous nos clients souhaitent intégrer les données de Docebo à leurs propres systèmes de données », explique Laurent Balagué. « De cette façon, l’apprentissage devient partie intégrante de toute autre analyse de données, s’inscrivant ainsi dans une vision stratégique plus vaste. »

Avec d’autres plateformes, le déploiement de nouvelles fonctionnalités entraîne un surplus de travail pour les équipes chargées de l’intégration des clients. Mais Laurent Balagué a constaté le contraire avec Snowflake : « Cela a en fait réduit la nécessité pour nos équipes de données d’intervenir. Avec une intégration plus aisée, les projets ont des calendriers plus courts et nous passons moins de temps à nous assurer que nos clients sont opérationnels. »

L’équipe de Docebo a déjà répondu à la demande de ses clients en matière d’analyse et a contribué à mettre l’apprentissage à l’ordre du jour des questions stratégiques. Mais ce n’est qu’un début.

Docebo prévoit de proposer davantage de produits d’analyse aux responsables de projets et de produits internes, tout en ajoutant des détails sur le comportement des utilisateurs, afin de conférer davantage de granularité à sa solution de suivi des produits. Enfin, la société veut élargir les capacités et la couverture de ses produits d’analyse administrés à distance. 

« Nous prévoyons d’améliorer la gouvernance des données dans l’ensemble de Docebo », souligne Marco Gatto. « Nous sommes encore en train de réfléchir à la forme que prendra ce projet, mais je suis sûr d’une chose : Snowflake y jouera un rôle crucial. »

Docebo sait que ses produits d’analyse sont entre de bonnes mains. « Notre ambition pour les mois et les années à venir est de fournir des outils d’analyse de grande qualité », confie Laurent Balagué. « Et avec Snowflake à nos côtés, nous sommes convaincus de pouvoir répondre aux attentes de nos clients dans ce domaine, de les dépasser et de consolider notre position de leader sur le marché. »