Kelkoo Group est une plateforme marketing de premier plan qui utilise des technologies basées sur l'apprentissage automatique pour aider les détaillants à augmenter leurs ventes. Opérant avec un réseau de 1 000 partenaires sur 39 marchés, l'équipe avait besoin de moderniser la façon dont elle traitait et livrait de vastes volumes d'images de produits à la vitesse et à l'échelle.
"L'externalisation du service de traitement d'images nous a permis de réduire notre infrastructure, de limiter le support et de bénéficier de fonctionnalités supplémentaires"

Kelkoo Group s'appuyait auparavant sur un service interne d'Optimisation des Médias . Au fur et à mesure que leur marketplace se développait, ils se sont heurtés à des difficultés opérationnelles : maintenir une infrastructure importante, redimensionner plus de 300 millions d'images provenant de 20 000 marchands, et assurer une livraison rapide dans le monde entier via un CDN. Le service interne exigeait une assistance et des coûts continus, tandis que le volume et la variété des entrées rendaient difficile la garantie d'une performance constante.
Kelkoo Group a adopté la solution de web performance et multi-CDN de Scaleflexpour remplacer son service interne. Le traitement automatisé des images a permis de produire à la volée des images WebP plus légères, tandis que la livraison a été assurée par une configuration multi-CDN. Des tableaux de bord personnalisés ont donné à l'équipe une visibilité sur les modèles et les paramètres des URL, leur permettant de suivre les performances et d'optimiser là où c'est le plus important.
En confiant le traitement des images à Scaleflex, Kelkoo Group a réduit ses frais d'infrastructure et ses besoins de support, ce qui lui a permis de réaliser des économies. L'optimisation automatisée a permis d'obtenir des images WebP 30 % plus rapides et plus légères, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur et Core Web Vitals. Grâce à des tableaux de bord personnalisés, l'équipe a surveillé les indicateurs clés de performance, tels que les modèles d'URL et les paramètres de demande, afin de guider les ajustements continus et les décisions basées sur les données. L'ensemble de ces changements a permis une diffusion fiable à grande échelle sur l'ensemble des marchés.