Exemple de mise en place de moyens décisionnels

La remarque ci-dessus peut être illustrée par l’exemple d’un client de Teradata du monde de la Grande Distribution. Cette enseigne a près de 300 magasins (un magasin peut proposer jusqu’à 60 000 références), 20 000 collaborateurs et un chiffre d’affaires consolidé (normes IFRS) de 3 575 millions d’Euros HT. Fin 2002, elle se dote d’un Entrepôt de Données dans le but de pouvoir analyser et piloter ses activités. Pour cela il lui a fallu dans un premier temps consolider les systèmes décisionnels existants en trois étapes centrées sur l’analyse des comportements clients, l’analyse de l’offre (produits, promotions, assortiments), et la constitution d’un référentiel unique incluant les indicateurs de pilotage. Puis dans un deuxième temps développer et mettre en place successivement plusieurs applications métier.

Technologiquement, l’enseigne a recherché en priorité une valeur ajoutée pour les Métiers, et pour cela a retenue la solution Teradata, car elle comprenait le modèle de données TD rLDM, la Suite analytique TD Retail Decisions s’appuyant techniquement sur Microstrategy, la base de données et un système massivement parallèle Teradata doté d’une surface disques de 2,4 T0 pour gérer l’ensemble des détails tickets de l’enseigne. Elle a en outre choisi Informatica, pour interfacer ses 300 magasins avec son système central, et consolider des données permettant de réaliser des analyses en rapprochant les informations relatives aux achats, à l’approvisionnement, au suivi des stocks, au traitement des inventaires, aux systèmes d’encaissement et aux opérations promotionnelles.

A ce stade le nouveau système a permis de répondre aux besoins de différentes directions. D’abord à ceux des Directions du Marketing et des Ventes du Siège, en exploitant les données ventes issues des remontées des tickets de caisse des magasins, complétées peu après des données des porteurs de la carte fidélité (~1 million de clients encartés), afin de faciliter l’analyse des ventes et du comportement des clients en magasins, pour mieux cibler l’offre produits par type de magasins et améliorer la performance opérationnelle ; diminuer les temps de réalisation des tableaux de bord pour se concentrer d’avantage sur l’analyse ; permettre l’homogénéité ; favoriser la transversalité ; et enfin globalement faciliter un langage commun.


L’Entrepôt de Données a été ensuite enrichi d’autres données, pour répondre aux besoins de pilotage d’autres directions du siège, comme par exemple : pour le Bureau d’Achat analyser les vente par produit ; pour les Magasins et le Siège publier sur l’intranet l’analyse de la fréquentation et du CA de la veille ; pour la Direction de la Supply Chain détecter les « non ventes », mesurer le chiffre d'affaire perdu magasin par magasin en raison des produits identifiés en rupture de stock la veille (par jour, par tranches de journée), centraliser l'information sur les entrepôts dont dépendent les magasins et créer des alertes pour les approvisionneurs afin de corriger ces ruptures par des réassorts plus réactifs ; pour la Direction Marchandises des analyses des ventes, de la performance des produits, et l’envoi des ventes vers le système opérationnel pour le calcul d’une partie du réassort automatique ; et enfin pour la Direction Financière / Contrôle de Gestion la publication d’indicateurs de pilotage du CA des magasins. Au final le système publie quotidiennement différents tableaux de bord et indicateurs pour suivre l’activité des enseignes, et permet de répondre aux demandes d'indicateurs de toutes les directions fonctionnelles.

L’enseigne a aussi placé le client au centre de ses préoccupations, grâce à la mise en place d’une solution SAS de data mining. La principale motivation était de mieux connaître les clients et de partager ce savoir dans toute l’entreprise depuis la direction générale, les responsables marketing, le service commercial, jusqu’aux chefs de rayon, vendeuses ou hôtesses de caisse dans les magasins. Plus précisément, il s’agissait de mieux cerner les besoins et motivations d’achat des consommateurs, et comprendre leurs comportements (et leurs évolutions). Objectif : adapter l’offre produits afin d’optimiser et maximiser les ventes. Les applications décisionnelles permettent ainsi de confirmer ou d’affiner des "ressentis" ou des "intuitions".

En 2007 le système comprenait 13 T0 de disques et était utilisé par environ 1500 personnes en magasin et 300 personnes au siège, qui exploitaient des données, des indicateurs ou des tableaux de bord (statiques ou dynamiques), issus de l’Entrepôt de Données d’Entreprise et publiés sur intranet, ou reçus directement dans les messageries. Mais attention, à ce stade de nombreux besoins restaient encore à traiter comme le suivi des marges, ou en matière de performance celles relatives à la logistique, aux fournisseurs, et à l’animation commerciale. Il a été lancé alors un schéma directeur décisionnel, qui a permis de confirmer et compléter les choix technologiques, fixer des évolutions de la gouvernance pour un meilleur support à la stratégie du groupe, définir un nouveau plan d’actions sur cinq ans pour prendre en charge de nouveaux besoins fonctionnels, et enfin lancer différents chantiers d’urbanisation.

Aujourd’hui, grâce à tous les moyens décisionnels mis en place, les collaborateurs de cette enseigne disposent et partagent des informations de qualité pour analyser, décider et conduire les actions qui lui permettent d’être un leader emblématique, apportant régulièrement des idées nouvelles à la profession, réalisant des performances financières remarquables, notamment en portant le nombre de magasins à 330 et en maintenant une rentabilité élevée, sans parler des résultats des enquêtes de satisfaction clients, ni de la qualité de l’image de marque de cette enseigne dans le grand public.

Pour aller plus loin, vous pouvez utilement consulter les liens ci-dessous :
http://www.decideo.fr/bruley/Activer-l-Intelligence-de-l-Entreprise_a4.html
http://www.decideo.fr/bruley/Du-Pilotage-Strategique-a-l-Intelligence-Economique_a9.html