Comment mettre les données au service de la stratégie et de la performance dans le retail ? Pas en multipliant les dashboards ou en accumulant des datas dans des entrepôts invisibles, mais en les rendant actionnables, stratégiques, visibles et souveraines. 

C’est tout l’enjeu de la conférence « Data Driven Retail – quels cas d’usage ? Comment s’y prendre ? », organisée par l’ESCP. Deux heures denses et éclairantes (que nous avons pris soins de décortiquer pour vous), durant laquelle plusieurs experts, dont Stéphane Jeannin, Responsable des études au sein de la DSI chez Optic 2000, Xavier Battaglini Senior Manager et Consultant chez BearingPoint, Mickaël Mas CEO et fondateur de Symaps et Christophe Bénavent, professeur à Paris Dauphine, décryptent la mise en œuvre concrète d’une stratégie data performante dans le retail. 

De la création d’un Datalab transverse à l’exploitation de la géodata pour optimiser l’implantation des points de vente, en passant par la qualité des données ou la souveraineté des first party data, cette conférence donne des clés immédiatement activables pour tout acteur du retail en quête de performance durable et différenciante. 

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Inspirations pour SNCF Retail & Connexions : 

• Prioriser les cas d’usage concrets à fort impact business. C’est le cas d’Optique 2000, qui a structuré ses analyses autour de cas d’usage très opérationnels : prédiction de stocks, performance des campagnes SMS, optimisation du merchandising. Ces analyses permettent des actions immédiates, avec un ROI mesurable : gains de marge, baisse des ruptures, augmentation de la rétention client. Des cas d’usages interessants aussi pour une foncière qui peut se positionner comme un véritable partenaire de ses clients B2B grâce à la data (passage de la vidéo :[12:00], [19:00 – 28:00], [38:00], [54:00])  

• Exploiter la géodata comme levier stratégique d’implantation et de performance. Optique 2000 par exemple identifie les zones sous-exploitées en analysant flux piétons, concurrence et données démographiques. Cette approche a permis de relocaliser certains magasins et d’anticiper les ouvertures là où le potentiel réel n’était pas encore exploité (passage de la vidéo :[24:00 – 34:00], [42:00 – 48:00])

• Casser les silos pour révéler toute la valeur des données à la manière d’Optique 2000 qui a créé un Datalab transverse réunissant data analysts, experts métiers et CRM pour croiser les données internes (encaissement, comptabilité, fidélité) avec des données externes comme les zones de chalandise ou les données INSEE. Cela permet une vision enrichie de chaque point de vente et d’identifier les zones sous-exploitées (passage de la vidéo : [14:00 – 16:00], [20:00])

• Ancrer la stratégie data dans une gouvernance et une infrastructure solide comme a pu le faire Optique 2000 en industrialisant sa collecte et sa mise à jour de données avec une base unique partagée par tous les magasins, mise à jour en continu. Cela a conduit à une analyse fiable et une équité de traitement entre magasins, indispensable pour benchmarker les performances ou prioriser les actions réseau (passage de la vidéo :[15:00 – 25:00], [53:00])

• Reprendre la main sur la donnée client grâce à une stratégie first party souveraine. Ce fût le souhait stratégique de Carrefour qui a misé sur un logging fort (création de compte, personnalisation) pour capter les données avant les GAFA et bâtir une plateforme data propriétaire pour la publicité programmatique. SNCF Gares & Connexions, en collaboration avec les transporteurs partenaires, et ses millions de flux quotidiens, a une position unique pour construire une stratégie first party data autonome (passage de la vidéo :[05:00 – 10:00])

• Miser sur la fraîcheur et la qualité des données comme prérequis à toute performance. Là encore, Optique 2000 nous montre l’exemple en ayant engagé un nettoyage de ses bases, pour améliorer la complétude, la cohérence et l’actualisation de ses données. Une donnée non fiable mène à de fausses décisions. À l’inverse, une donnée propre permet une segmentation plus fine, des benchmarks objectifs et des recommandations ciblées (passage de la vidéo :[11:00], [24:00], [46:00 – 53:00])