Les entreprises payent le prix fort lorsque leur données produit sont de mauvaise qualité et les conséquences sont multiples. Selon Gartner, elles coûtent chaque année 15 millions de dollars en moyenne aux entreprises. Le MIT Sloan indique de son côté que négliger la qualité des données peut coûter de 15 à 25 % du chiffre d’affaires total.
La qualité des données produit est l’un des enjeux actuels dans de nombreux secteurs et le retail, par le volume et la diversité des données qu’il brasse, est particulièrement concerné. Selon des chiffres internes de Salsify, on observe une croissance de 56 % du volume de données produit par an.
Dans ce contexte, le contrôle de la qualité de la donnée produit devient plus complexe. Les KPI utilisés pour mesurer la qualité des données produit, ou indicateurs clé de performance, dépendent des objectifs fixés : l’amélioration de la conformité réglementaire, de l’efficacité opérationnelle ou de l’expérience client. Il faut d’abord préciser l’objectif puis dresser la liste des indicateurs pertinents.
Les KPI de mesure de la qualité des données produit pour garantir la conformité réglementaire
Les distributeurs sont considérés comme responsables des données produit en tant que diffuseurs et ils sont sanctionnés par des amendes et des pénalités en cas de non-conformité. Les pénalités dues à des étiquetages non conformes peuvent rapidement représenter un coût non négligeable pour l’enseigne : à titre d’exemple, le règlement INCO intègre des sanctions pénales et des amendes de plusieurs centaines d’euros par point de vente pour chaque étiquette non conforme.
Autres réglementations en vigueur en Europe : le règlement CLP (Classification, Labelling, Packaging) pour les produits d’entretien, le règlement REACH qui sécurise la fabrication et l’utilisation des substances chimiques ou encore le règlement (UE) n° 1007/2011 relatif aux dénominations des fibres, à l'étiquetage correspondant et au marquage de la composition fibreuse des produits textiles.
Du fait des risques que fait peser la non-conformité, le taux de conformité réglementaire doit être proche ou égal à 100 %.
Les KPI à utiliser pour améliorer la conformité réglementaire dépendent de différents facteurs selon le secteur ou la catégorie de produit. Une fois que votre standard de qualité est défini, il est essentiel de savoir comment et quand mesurer cette qualité.
Voici les KPI qui peuvent mesurer la qualité en matière de conformité réglementaire et favoriser la prise de décision :
- Le taux de conformité réglementaire ;
- La comparaison du taux conformité réglementaire avant la mise en place d’une mesure avec le taux de conformité réglementaire après la mise en place de cette mesure, par exemple une règle dans la gestion des données produit ;
- Le taux d’erreurs constatées par catégorie de produit ;
- La fréquence de ces erreurs ;
- Le suivi du nombre de rapports et de notifications d’erreurs ;
- Le suivi du nombre de modifications effectuées.
Les KPI de mesure de la qualité des données produit pour améliorer l’efficacité opérationnelle
Les données produit peuvent concerner différents aspects : les caractéristiques techniques (poids, dimensions, composition), les caractéristiques marketing (descriptions produit, bénéfices), les contenus numériques (photos, pictogrammes, vidéos), les caractéristiques commerciales (code barre, EAN, tarif unitaire, prix TTC), des informations logistiques (substances, fabrication, gestion des stocks, logistique et transport), des données RSE (scores) et plus largement les caractéristiques du cycle de vie du produit (vente, recyclage, réparabilité).
Logiquement, le contrôle de la qualité de la donnée couvre ces aspects et, par la même occasion, implique les équipes utilisatrices et consommatrices de cette donnée.
L’augmentation du nombre de données par an est, selon des données Salsify, de l'ordre de 56 %. Cette croissance concerne directement l’ensemble des nombreuses équipes impliquées dans la gestion des données produit. Celles-ci passent un temps considérable à vérifier les données et à les corriger.
Voici les KPI qui peuvent mesurer la qualité des données améliorant l’efficacité opérationnelle des équipes :
- Le nombre de corrections par type de données produit ;
- Le temps passé sur la correction des données produit ;
- Le temps de réponse des fournisseurs ;
- Le temps de traitement de la demande ;
- Le nombre d’interactions entre deux équipes ;
- La vitesse de création d’une page article ;
- La vitesse de validation d’une page article.
Les KPI de mesure de la qualité des données produit pour favoriser l’expérience client
Bien que les fabricants soient les experts de la donnée des produits qu’ils proposent, ce sont les distributeurs qui sont sanctionnés par le consommateur mécontent. En effet, si l’information produit n’est pas complète ou fausse, l’acheteur, non satisfait, renvoie le produit, tandis que le fournisseur perd la vente sur ce canal de distribution, au profit, peut-être, d’un produit concurrent.
La qualité de la donnée produit peut faire ou défaire une vente. 46 % des consommateurs français abandonnent leur panier s’ils ne trouvent pas l’information produit pertinente selon l’Étude Consommateurs 2022 de Salsify.
Voici les KPI qui peuvent mesurer la qualité de la donnée produit et favoriser une meilleure expérience client :
- La vitesse de validation d’une page article ;
- La vitesse de mise sur le marché d’un produit ;
- Les informations les plus consultées sur une page produit ;
- La comparaison entre les informations disponibles et les questions les plus fréquentes dans les FAQ (Foire aux questions) ;
- Le suivi des mots clés utilisés par les clients lors de leurs recherches d'information.
Avant toute mise en place des indicateurs, l’organisation doit définir son modèle de gouvernance, que TechTarget définit comme « le processus de gestion de la mise à disposition, de la facilité d'utilisation, de l'intégrité et de la sécurité des données dans les systèmes des entreprises, sur la base de normes et de politiques de données internes qui contrôlent également l'utilisation des données ».
La gouvernance des données repose sur trois éléments : les personnes qui collectent, utilisent et consomment les données ; les processus, qui doivent s'appliquer à l'ensemble de l'organisation et être facilement compréhensibles ; et enfin la technologie, qui dit être doté de fonctionnalités d’analyse et d’aide à la décision.
Pour en savoir plus sur les processus d’amélioration de la qualité des données produit, téléchargez notre nouveau guide « La qualité des données produit au service de votre performance ».
