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Un outil, une entreprise

Comment Adidas utilise Databricks

60%

“Latency dropped by 60%, cutting average response time from 15.5 seconds to six.”

Tel que publié sur databricks.com. Capturé par usedby le 2 oct. 2026.

Ce qui s’est passé

adidas built a RAG chatbot on Databricks that analyzes sentiment across more than 2 million customer product reviews. It lets product, design, marketing and customer service teams, including nontechnical users, get insights from customer feedback.

Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Databricks et de Adidas, pas les nôtres.

  • 98.5%“More efficient prompt engineering and smaller context windows reduced token input size by 98.5%, from 200,000 to just 3,000 tokens per query.”
  • 30–40%“Through GenAI, adidas improved review analysis efficiency by up to 30–40%, cutting down extensive manual workloads across global teams.”
  • 91.67%“91.67% cost savings”

Latency dropped by 60%, cutting average response time from 15.5 seconds to six. More efficient prompt engineering and smaller context windows reduced token input size by 98.5%, from 200,000 to just 3,000 tokens per query.

Extrait de la page. databricks.com, capturée le 2 oct. 2026

The GenAI infrastructure we built is already enabling use cases beyond product reviews,

Rahul Pandey, Senior Solutions Architect, Adidas. Source, capturée le 2 oct. 2026

Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié

Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 3 oct. 2026.

  • Le chiffre : 60%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Adidas.
  • L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Adidas.
  • Les nombres de notre résuméVérifiéChacun est imprimé sur la page.
  • Adidas utilise DatabricksVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 2 oct. 2026.
  • Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.

Même entreprise, même outil ou même secteur.

259%“How Adidas increased AOV by 259% and revenue per user by 18.5% in one month with Insider One”Adidas utilise Insider One. Un autre outil chez Adidas2,000“supporting the decision-making of over 2,000 data users across the company”Barilla utilise Databricks. Un autre client de Databricks70%“achieving a 70% reduction in ETL pipeline creation time”Columbia utilise Databricks. Un autre client de Databricks