La gestion du référentiel article, pour simplifier la complexité, pour harmoniser la donnée !

« Master Data Management » (MDM [1]), sa version spécialisée, le « Product Information Management » (PIM), ou encore le « Product Catalog Management » (PCM) ; un nombre croissant d’outils informatiques et de méthodes sont proposées pour créer des référentiels d’entreprise structurants. Parallèlement, le Big Data, comparé à l’or noir du XXIème siècle [2], surtout au vu de résultats aussi lucratifs qu’une augmentation de 16% des ventes par caddie [3], oriente vers une déstructuration de la donnée. Alors, structuration versus destruction, quel équilibre choisir ? La stratégie d’accroitre la diversité du catalogue, décrite par Igor Ansoff [4], date des années 50 et se renforce avec le e-commerce et l’émergence de parcours omnicanal. Avec des offres et des marchés toujours plus vastes, les entreprises ont un besoin de confronter les résultats et les attentes du client par l’étude de critères pertinents à l’aide d’outils agiles et simples d’utilisation. Le rôle de la gestion du référentiel article est donc d’assurer l’unicité, la fiabilité, le partage et l’uniformisation de la donnée article.

 

 

 

 

Matrice stratégique des produits et du marché d’Igor Ansoff

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pour prendre en compte les changements d’habitudes, de mentalités et être capable d’impulser une transformation, le référentiel article apporte une base solide à une approche contemporaine d’analyse des données. Conjointement aux évolutions des tendances clients, le produit possède une vie propre avec des phases de développement, de maturité et de déclin, intrinsèques et à prendre en compte. Une stratégie de gestion de données efficace offre, dans ce contexte, une vision à 360° sur l’article dans le but d’informer et de gagner la confiance client.

 

 

Consolider la décision par un référentiel intelligent

Internet transforme et transcende les limites de localité et de volumétrie du modèle traditionnel des magasins. L’offre produit s’élargit, se diversifie, avec des exigences nouvelles d’information, [5] de livraisons et de tarifs d’un client devenu consommacteur. Ainsi, pour réagir en temps réel et répondre aux objectifs de chiffre d’affaire, les entreprises sont obligées de s’appuyer sur un système d’information où le décisionnel occupe une position centrale. Un décisionnel pertinent demande toutefois des fondations solides. Basé sur un historique des activités, lui-même alimenté par un référentiel article, il fournit des analyses fausses, dans le cas où le référentiel est mal géré, avec une marge d’erreur polynomiale au moindre écart. Conséquence de cette volonté de ne pas prendre des décisions stratégiques sur des convictions erronées, la mise en place d’une gestion de référentiel article adaptée répond à deux enjeux, des données de qualité et une information riche.

 

Statique versus construite ou non calculée versus calculée avec de la métadonnée divisée entre le transactionnel, l’analytique et le prospectif, la gestion et la centralisation de toutes ces informations produit impactent indirectement le prix et la marge, la disponibilité et les stocks, l’image et la promesse client. Pour lancer ce projet de gestion du référentiel article et aboutir à une transformation réussie, les conditions indispensables sont une inclusion de tous les acteurs, de la transversalité organisationnelle, une définition adaptée des règles de gestion natives, l’utilisation des données de base et la recherche de cohérence avec les systèmes satellites ; pour une finalité : des données pleines, entières et fiables.

 

Néanmoins, la mise en place d’une gestion du référentiel article demande un investissement et un soutien fort. Les freins d’ordre social, métier ou encore technique, impliquent une identification des données stratégiques, de l’organisation et de la coordination, un sponsor de haut niveau, un cadrage de projet et de la conduite du changement pour être relâchés.

 

 

Accompagner, informer, harmoniser pour des organisations renforcées

Dans un marché arrivé à maturité et où les intégrateurs sont expérimentés, les solutions robustes garantissent de simplifier la complexité technique et d’anticiper un univers multidimensionnel. La grande distribution est particulièrement concernée par cette multiplicité de l’offre avec des références articles entre 30 000 à plus de 1 million. Elle se positionne naturellement vers un meilleur pilotage des produits pour mieux capter ces informations et repense son organisation à l’aune du e-commerce.

 

Face à cet environnement éclectique, deux organismes GS1 et ECR France se positionnent comme des catalyseurs de bonnes pratiques dans la gouvernance de la donnée par la définition de normes, dont l’EAN13 initié par GS1, pour assurer la distribution de l’information, la compatibilité SI et les interactions inter et intra entreprises.

 

Le rôle de la gestion du référentiel article, comme défini précédemment, est aussi d’être le tremplin vers une compréhension augmentée des données liées aux produits. En effet, cette maîtrise conduit dans un deuxième temps à une analyse simplifiée – par définition, de données historiques – à l’aide de technologies distribuées, de solutions nouvelles d’optimisation, d’automatisation et des algorithmes prédictifs. Elle apporte une cohérence suffisante dans l’accélération de la mise à disposition de multicanaux tels que, sans être exhaustif, l’internet mobile, le click & collect ou les showrooms.

 

 

Tendre vers une harmonisation de la constellation de nœuds d’informations avec un réseau où cette information article transite grâce à des attributs pilotés par une gestion de référentiel intelligente et normés par des organismes reconnus, représente les enjeux immuables d’aujourd’hui. A l’heure où les entreprises ont un besoin vital de se projeter dans leurs activités, un outil central apporte une vision unique et complète des produits, une automatisation nécessaire tournée vers une plus grande intelligence dans les tâches quotidiennes et évite une saisie chronophage de données articles dans les référentiels e-commerce, par exemple. D’une interaction « human to software » couplée à du « software to software » pour bien redistribuer la donnée, une compréhension augmentée et non biaisée des attentes clients et des données facilitera la prédiction pour plus de cohérence, d’envie d’achat et de confiance dans le produit de l’entreprise ; du magasin à l’interface mobile ou encore, suivant une vision futuriste, à des outils de réalité augmentée.

 

Article réalisé à la suite de l’atelier du Cercle Supply Chain de la Distribution Spécialisée

 

Bartle Business Consulting – Rédigé par Stéphane Cayotte

 

 

Bibliographie :

[1] – Beaudin, L. & Brinda, M. : Your Data Isn’t Helping Your Marketers If They Can’t Access It, Harvard Business Review, 5, novembre 2015.[2] – De Jaegher, T., Les data sont le pétrole du XXIème siècle… Mais elles sont où les « majors » européennes ? l’usine digitale, 20 février 2015.[3] – Dyche, J. : Big Data « Eurekas ! » Don’t Just Happen, Harvard Business Review, 20 novembre 2012.[4] – Ansoff, I. : Strategies for Diversification, Harvard Business Review, Vol. 35 Issue 5, pp. 113-124, septembre-octobre 1957.[5] – La loi Hammon décrite en partie dans l’article Pour une reverse augmentée, pour un client satisfait ! Bartle Review, 10 juin 2016.

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