Maggy London est une maison de mode familiale fondée il y a 46 ans, spécialisée dans les robes de cérémonie. Créée par Larry Lefkowitz, elle s'est développée en un portefeuille multi-marques regroupant six labels : Maggy London, Donna Morgan, London Times, Muse, The Good Journey et Luxely. Les collections sont aujourd'hui distribuées via des partenaires wholesale, dont Macy's, Nordstrom, Bloomingdale's, Stitch Fix, Belk, Kohl's et JCPenney.
Dans le cadre de sa stratégie de vente directe (DTC), la présidente Sara Bako et son équipe e-commerce de quatre personnes ont fait de Sidekick, l'assistant IA de Shopify, un outil indispensable à leurs opérations. Il les aide à analyser les performances, auditer les opérations et prendre des décisions stratégiques pour l'ensemble des six marques.
Avec Sidekick, l'équipe e-commerce de Maggy London :
- a utilisé Sidekick 21 jours sur 30, soit une adoption quasi quotidienne au sein d'une équipe de quatre personnes ;
- a audité et rationalisé 199 collections de produits réparties sur six marques ;
- a détecté une attaque de bots avant qu'aucun autre système ne la signale ;
- a construit un plan d'achat pour le 3e trimestre fondé sur les données, qui a orienté les décisions d'achat du département wholesale ;
- a créé des automatisations Shopify Flow pour taguer dynamiquement les produits en vogue selon les ventes hebdomadaires ;
- a réduit le temps consacré au reporting hebdomadaire de plus de 80 %, passant de 3 à 4 heures à seulement 20 à 30 minutes.
Le défi : une maison wholesale historique prête à construire sa propre présence DTC
Pendant 46 ans, Maggy London a construit son activité via la distribution wholesale. Les partenaires comme Macy's et Nordstrom représentant environ 90 % du chiffre d'affaires, le canal de vente directe (DTC) était secondaire. Lorsque la pandémie a frappé et que la demande en robes de bureau s'est effondrée, l'équipe a pris la décision difficile de suspendre les investissements DTC pour préserver la santé du canal wholesale.
Avec la reprise, l'entreprise a pu recentrer ses efforts sur la vente directe. Sara a rejoint Maggy London en avril 2022, en pleine phase de reconstruction post-Covid, et approche aujourd'hui de son quatrième anniversaire à la présidence de London Times, Muse et du pôle Direct-To-Consumer. Elle a compris très tôt que le DTC n'était pas simplement un canal de revenus supplémentaire. C'était le seul endroit où la marque pouvait pleinement maîtriser son discours.
Les partenaires wholesale vendent des robes, mais ils ne peuvent pas incarner un héritage de 46 ans. Ils ne peuvent pas raconter l'histoire de la marque, le récit derrière chaque style, ni l'intention derrière un nouveau label comme Muse. Seul le site de Maggy London peut le faire.
Le défi était d'abord une question d'échelle. L'équipe e-commerce de Sara, quatre personnes pour six marques distinctes, devait opérer à un niveau que la plupart des entreprises gèrent avec des départements bien plus étoffés. Transversalement, le design, le wholesale, le développement produit et les partenaires fabricants restent alignés grâce à un écosystème Airtable profondément intégré, avec Airpower qui pilote les flux clés Shopify et e-commerce. L'infrastructure est solide.
Mais côté DTC, l'exécution reposait entièrement sur Sara et ses quatre collaborateurs directs. Les opérations du site, le merchandising, l'analytique et le marketing transitaient tous par cette même équipe resserrée, donc tout reposait sur la priorisation et la direction choisies.
« Shopify est une plateforme excellente pour des organisations comme la nôtre, car elle propose des systèmes et des produits intuitifs qui ne nécessitent pas de développeur en interne », explique Sara. « Mais nous avions besoin d'un outil capable de nous aider à réfléchir, pas seulement à exécuter. »
Cet outil, c'était Sidekick.
La solution : Sidekick, un collaborateur IA à part entière
De la curiosité à la maîtrise
Sara a commencé à utiliser Sidekick en octobre, lorsque le DTC a été ajouté à son périmètre et qu'elle a commencé à travailler plus directement dans l'interface Shopify. Sans background technique, elle a abordé Sidekick comme elle l'aurait fait avec un nouveau collègue : en posant des questions.
« J'ai commencé par des demandes simples, comme extraire des données sur notre Black Friday ou récupérer des informations sur notre thème actuel pour construire une proposition à présenter à l'équipe », raconte Sara. « Je traitais ça comme une formation. Je formulais mes requêtes sous forme de problèmes à résoudre ou de tendances à valider dans notre activité. »
Sara a entraîné Sidekick à produire des synthèses hebdomadaires de performance, consolidant les analyses en glissement annuel en un seul tableau de bord qu'elle pouvait consulter, puis approfondir. Elle a pris l'habitude de soumettre ses idées à Sidekick avant de les présenter à son équipe.
« Je vois Sidekick presque comme un membre supplémentaire de l'équipe, parce que je peux maintenir des conversations continues et conserver le contexte historique », dit Sara. « Je pose une question, j'obtiens la réponse, puis j'explore trois niveaux plus profonds en fonction de ce que je vois. »
Intelligence multi-marques
Sidekick s'est avéré particulièrement précieux pour aider l'équipe e-commerce de Sara à produire des insights qui ont bénéficié à l'ensemble de l'entreprise, bien au-delà des seules opérations DTC.
Sara a rapidement appliqué Sidekick à un large éventail de décisions opérationnelles et stratégiques. Quelques exemples :
L'audit des 199 collections. Lorsque Sara a suspecté que Maggy London avait accumulé trop de collections de produits sur ses six marques, elle a demandé à Sidekick de les auditer. Sidekick a analysé l'ensemble des 199 collections, fourni des informations sur leur structure et les bonnes pratiques, et généré un fichier CSV permettant à l'équipe de nettoyer systématiquement les pages sous-performantes. Ce nettoyage est toujours en cours et impacte directement la façon dont les clients découvrent les produits sur le site.
Comportement d'achat cross-marques. Sara a utilisé Sidekick pour analyser les comportements d'achat sur les six marques et a mis au jour un insight clé : les clients n'étaient pas fidèles à une seule marque. Ils achetaient indifféremment chez Maggy London, Donna Morgan, London Times et les autres labels. Cette découverte a profondément transformé la façon dont l'équipe e-commerce pense le merchandising et le marketing cross-marques.
Le plan d'achat Q3. L'une des applications les plus stratégiques a été la construction d'un plan d'achat pour la saison à venir. Sara a demandé à Sidekick d'extraire les données historiques par style, de recommander des quantités en fonction du plan financier et d'identifier les styles phares. Cette analyse a nourri le plan d'achat final et appuyé les équipes de développement produit.
Validation des renouvellements wholesale. Dans de nombreux cas, l'équipe e-com extrait d'abord les données historiques et les transmet au département wholesale, afin que lors de la présentation d'une nouvelle collection, les styles clés en ligne aient déjà été pris en compte. Cela a permis au département wholesale de tester des styles sur lesquels l'équipe e-com avait confiance. Lorsque le département wholesale a envisagé de reconduire des styles de la saison précédente, l'équipe de Sara a utilisé Sidekick pour vérifier le volume total vendu et les données de vente par taille avant de finaliser ces décisions.
Analyse nouveaux clients vs clients récurrents. Sara utilise régulièrement Sidekick pour comparer d'une année sur l'autre le comportement des nouveaux clients et des clients récurrents : chiffre d'affaires, commandes, panier moyen. Elle suit également quels styles sont les plus populaires auprès des nouveaux clients par rapport aux clients fidèles, offrant à l'équipe une vision claire de ce qui génère l'acquisition versus la rétention.
Sidekick a transformé notre équipe e-com en un véritable centre d'intelligence stratégique pour toute l'entreprise. Les insights que nous produisons ne servent pas uniquement à améliorer notre site. Ils éclairent les décisions de design et de développement produit.
Santé du site
L'équipe de Sara utilise également Sidekick pour investiguer l'infrastructure du site et identifier des opportunités d'optimisation qui nécessiteraient normalement une équipe d'analyse dédiée ou des outils tiers coûteux. Voici quelques-unes des questions auxquelles l'équipe répond désormais avec Sidekick :
Intelligence de recherche. Sara a utilisé Sidekick pour analyser les termes de recherche les plus fréquemment saisis par les clients sur le site sur une période de trois mois, puis les a recoupés avec les données de trafic et de conversion générées par ces recherches. Il en a résulté une image claire de ce que les clients cherchent, par rapport à ce que Maggy London met en avant sur le site. Cet écart nourrit désormais directement la stratégie de merchandising et de collections.
Optimisation des landing pages. L'équipe a analysé quelles landing pages avaient généré le plus de sessions sur des périodes définies, identifiant les points d'entrée les plus engageants. Combinées aux données sur le jour de la semaine affichant le meilleur taux de conversion, ces analyses indiquent à l'équipe e-com où concentrer ses efforts marketing.
Merchandising automatisé avec Shopify Flow. Grâce à Sidekick, l'équipe de Sara a créé un Shopify Flow qui identifie chaque semaine les 20 produits les plus vendus, leur attribue automatiquement le tag « en vogue », puis le retire au bout de sept jours. Le site de Maggy London met désormais toujours en avant ce qui se vend, sans que personne dans l'équipe n'ait à mettre à jour manuellement les collections ou les pages de merchandising.
Analyse avis clients et conversion. L'équipe de Sara a utilisé Sidekick pour évaluer si les avis clients influençaient les conversions. En comparant les produits avec et sans avis, elle a pu prendre des décisions fondées sur les données concernant les investissements en collecte d'avis.
Analyse des retours produits. Lorsque certains styles affichaient des taux de retour supérieurs aux attentes, Sara a utilisé Sidekick pour signaler le problème au niveau du produit. Pour en comprendre les raisons, l'équipe a extrait les motifs de retour détaillés directement depuis Loop, fournissant à l'équipe de design un retour terrain précis sur les problèmes de coupe, de matière et de taille qui n'apparaissent pas dans les rapports globaux.
Suivi sur la marketplace Faire. Sara a également utilisé Sidekick pour suivre les vues et clics sur la page wholesale de Maggy London hébergée sur Faire, donnant à l'équipe une visibilité sur les performances de la marketplace au-delà de la boutique Shopify.
Préparation à la découverte par l'IA. L'équipe de Sara a aussi utilisé Sidekick pour localiser et mettre à jour des redirections d'URL et mettre en place un fichier LLMs.txt, préparant la boutique Maggy London à être découverte par les agents shopping IA et les outils de recherche. La plupart des marques n'ont pas encore envisagé cette étape.
Les résultats : d'une adoption quasi quotidienne à une intelligence à l'échelle de l'entreprise
Une adoption quasi quotidienne au sein de l'équipe
Les chiffres montrent à quel point Sidekick est ancré dans les opérations quotidiennes de Maggy London. Sur un mois type, l'équipe de Sara l'utilise 21 jours sur 30. Environ 75 % de ces interactions sont pilotées par l'analytique : extraction de données de ventes, comparaisons en glissement annuel, analyse des tendances produits jusqu'aux styles et couleurs spécifiques. Le reste soutient les opérations du site et les flux de merchandising.
Sara a rapporté un impact mesurable sur tous les fronts :
- Temps gagné. Sidekick libère au moins une journée complète de travail par semaine.
- Décisions plus rapides. Des analyses qui prenaient auparavant plusieurs jours, ou plusieurs allers-retours, se réalisent désormais en quelques minutes.
- Efficacité des coûts. L'équipe a évité de recruter un analyste supplémentaire ou d'investir dans des outils d'analyse distincts.
- Rapidité de reporting. Le temps de reporting a été divisé par environ 10 (amélioration de 1 000 %). Ce qui demandait auparavant plusieurs jours de préparation pour les réunions d'achat prend désormais quelques heures, avec des plans d'achat complets finalisés dans la même fenêtre.
Sidekick a changé la donne pour des équipes comme la nôtre. Il agit comme une extension polyvalente de l'équipe, qui compense les limites en termes de compétences ou de temps de recherche.
Décisions plus rapides, moins de dépendances
Avec une équipe de quatre personnes gérant six marques, Sidekick a en pratique éliminé le besoin d'un analyste data dédié. L'équipe e-com peut produire des rapports de performance, construire des segments clients, auditer des collections, valider des décisions wholesale et analyser des tendances de merchandising, sans avoir à attendre un autre département ni à embaucher des ressources supplémentaires.
Sidekick a également accéléré la prise de décision. Au lieu de formuler des demandes de données et d'attendre les réponses, Sara obtient des réponses en temps réel et peut suivre les fils d'analyse immédiatement.
Une revue hebdomadaire qui aurait pu nécessiter des heures d'extraction manuelle de données prend désormais quelques minutes, libérant l'équipe pour se concentrer sur la stratégie plutôt que sur le reporting. Lorsque Sara avait besoin d'une nouvelle application de merchandising, Sidekick lui a recommandé Sorted Merchandiser ainsi que deux alternatives, et l'équipe a utilisé ces recommandations comme point de départ pour son évaluation.
Adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise
Le résultat le plus significatif est peut-être ce qui s'est passé au-delà de l'équipe e-com. L'adoption de Sidekick par Sara a coïncidé avec un mandat IA à l'échelle de l'entreprise lancé par Lefkowitz, qui a réuni l'ensemble des 60 collaborateurs il y a environ un an pour faire passer un message clair : l'IA est là, et comme l'a été internet, tout le monde doit apprendre à s'en servir.
Plutôt que d'émettre un mandat en laissant les équipes se débrouiller seules, il a construit l'infrastructure pour les accompagner. L'entreprise a créé un programme de champions IA avec un canal Slack dédié, et un second canal à l'échelle de l'entreprise où les collaborateurs partagent leurs usages de l'IA. Ce qui a commencé comme des sessions de partage mensuelles s'est rapidement transformé en une série de présentations hebdomadaires le vendredi, où n'importe qui peut montrer un flux de travail IA qu'il a construit.
« Ce que nous avons appris, c'est que les gens ont besoin de voir l'outil en action pour pouvoir l'utiliser », dit Sara. « Les démonstrations sont ce qui déclenche l'adoption. »
Les quatre membres de l'équipe e-commerce utilisent désormais Sidekick quotidiennement ou plusieurs fois par semaine. Un membre de l'équipe, Chandrel, croise les résultats de Sidekick avec ChatGPT et Gemini pour évaluer les bonnes pratiques. L'ensemble de l'organisation, du design à la coordination avec les fabricants, partage également des techniques IA entre les départements.
« Sidekick est le point de départ, parce qu'il connaît notre activité », dit Sara. « On le croise avec d'autres outils IA, mais Sidekick a le contexte de notre boutique, de nos produits, de nos clients. C'est ce qui le rend différent. »
L'enthousiasme de Sara est lui-même devenu un facteur démultiplicateur. « Je suis la plus grande fan et ambassadrice de Sidekick », dit-elle. « Ce serait insensé de ne pas l'utiliser. Il peut faire énormément pour rationaliser vos méthodes de travail. »
Et après : styling piloté par l'IA et boutique modernisée
La prochaine priorité stratégique de Maggy London est de transformer l'expérience d'achat client grâce à l'IA. Sara envisage un avenir où les clients n'ont plus à faire défiler des pages infinies de robes, mais interagissent avec le site comme ils le feraient avec une styliste personnelle.
« Je veux qu'une cliente puisse dire : “J'ai besoin d'une robe pour le mariage de ma fille” ou “J'ai des courbes, qu'est-ce qui m'irait bien ?” et obtenir des recommandations personnalisées », dit Sara. « C'est là que nous allons. »
Pour Sara, Sidekick a déjà prouvé ce qui est possible lorsqu'une petite équipe dispose des bons outils IA. La question maintenant est de savoir jusqu'où elle peut aller.