La data collaboration, ou collaboration en matière de données, peut se résumer ainsi : c’est l’ensemble des processus consistant à rassembler des données issues de diverses sources, internes et externes, dans le but d’obtenir des informations pertinentes par le croisement de ces données.
La data collaboration n’est néanmoins pas la même chose que l’échange de données. La notion de collaboration autour des données sous-entend pour les parties prenantes d’interagir, de manière simultanée ou non, afin d’avancer sur un objectif commun. À noter que certains aspects de la data collaboration sont encadrés par des réglementations, à l’instar du RGPD (règlement général sur la protection des données) qui s’applique en Europe.
La notion de data collaboration est apparue avec l’essor des données numériques. Considérées à juste titre comme un bien à forte valeur ajoutée par les entreprises, les données, internes ou externes, ne sont rien si elles ne sont pas d’une qualité optimisée, accessibles et désilotées. D’où la nécessité de collaborer autour des données pour guider les performances de l’organisation.
Les grands principes de la data collaboration
La data collaboration implique différentes parties prenantes qui ne vont pas interagir de la même façon avec les données. Dans le commerce, les équipes sont nombreuses, du côté des marques comme des distributeurs. Elle implique d’abord une collaboration interne, c’est-à-dire au sein d’une même organisation, puis externe, soit entre équipes appartenant à des organisations différentes. La data collaboration fait donc intervenir des données first-party (soit directement collectées par les entreprises auprès de leurs audiences, leurs clients et leurs prospects), second-party (data d'un partenaire qui accepte de partager ses données) et enfin données tierces (ou third-party), soit les données d’une entité sans relation directe avec l’utilisateur dont les données sont collectées.
Dans la grande distribution, et plus précisément au sujet des données produit, les équipes qui gravitent autour de la gestion des données produit sont diverses, et ce dès l’étape de la collecte : équipes référencement, équipes supply, e-commerce, marketing, achats et RSE. Ces équipes, qui se trouvent soit chez les fournisseurs soit chez les distributeurs, ont tout intérêt à collaborer : l’essor de l’omnicanalité, l’exigence de transparence observée chez les consommateurs et enfin l’évolution continue des données produits (comme l’évolution du calcul du Nutri-score), liée notamment aux nouvelles réglementations, doivent les engager vers un partage optimisé des données produit.
Voici les grands principes de la data collaboration :
- elle s’organise autour d’un projet commun ;
- les données concernées ont préalablement été définies comme pertinentes dans le cadre de ce projet ;
- elle permet de prendre des décisions éclairées reposant sur le croisement de ces données ;
- elle est soumise à un contrôle rigoureux et continu en matière de qualité des données ;
- elle s’appuie sur une tech stack dotée de capacités évolutives et flexibles, intégrant les fonctionnalités d'analytique pertinentes ;
- elle s’appuie également sur des fonctionnalités d'intelligence artificielle afin de fournir des recommandations en matière d’actions à mener.
Les différents objectifs de la data collaboration
La data collaboration dans le retail concerne de nombreux types de données, des données produit aux données client en passant par les données transactionnelles. Toutes ces données sont complémentaires et permettent aux distributeurs et aux marques d’avoir une vision précise de leurs performances.
Dans le commerce, la data collaboration vise plusieurs objectifs :
- mesurer des performances en matière de ventes ou de campagnes publicitaires ;
- améliorer la qualité des données ;
- créer de nouveaux produits et services ;
- enrichir l'expérience client ;
- améliorer le travail en équipe ou les relations avec les partenaires externes ;
- améliorer les performances de l'entreprise.
Ainsi, le retail media est l’un des phénomènes qui accentuent le besoin de collaboration entre fournisseurs et distributeurs. Ensemble de procédés publicitaires qui permet d’exploiter des données collectées auprès des consommateurs, le retail media permet aux marques d’affiner leurs stratégies marketing et aux distributeurs de valoriser et de monétiser leurs données.
Autre exemple, la collaboration des marques ou des distributeurs avec les marketplaces : en croisant les données de différents canaux (navigation, achats, consultation de fiches produit, taux d'abandon de panier, etc), les professionnels du commerce peuvent prendre des décisions éclairées sur des campagnes ou des activations particulières à mener. Le croisement des données client aux sein des bases CRM (customer relationship management) permettent également d’affiner ses connaissances, voire de réduire ses coûts d’acquisition en excluant les clients d’une marque qui achètent déjà sur une marketplace, ou en leur proposant des offres ciblées grâce à des préférences enregistrées au sein de cette place de marché.
Les défis de la data collaboration
De nombreuses organisations ont encore du mal à partager les données, que ce soit en interne entre les équipes et en externe avec les partenaires, les fournisseurs et les clients, comme l’a relevé Salsify dans son rapport consacré aux grands obstacles qui existent dans le commerce. Le maintien de silos opérationnels nuit à différentes actions, comme l’identification des experts de la donnée et des sources de données, mais aussi l’identification de synergies rentables et enfin la bonne compréhension des objectifs de l'entreprise.
