La qualité des données produit est l’un des enjeux les plus complexes pour les distributeurs et pour les marques, qui ont des volumes de données en croissance constante et exponentielle, notamment depuis l’essor de l’e-commerce et l’évolution des attentes des consommateurs.
Selon des données recueillies par Salsify, le nombre de fournisseurs augmente de 16 % par an, contribuant à une croissance annuelle du nombre de produits de 30 % et du nombre d'attributs produit de 20 %. Soit une progression de 56 % du volume de données produit par an.
Dans ce contexte, le contrôle de la donnée produit devient plus complexe et rend les différentes parties prenantes, fournisseurs comme distributeurs, responsables de sa qualité tout au long du cycle de vie du produit.
Ce que coûte la mauvaise qualité des données produit
Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte chaque année 15 millions de dollars en moyenne aux entreprises. Près de 60 % des entreprises interrogées déclarent ne pas mesurer le coût financier annuel de la mauvaise qualité des données. D’après un rapport du MIT Sloan, la négligence sur la qualité des données peut coûter de 15 à 25 % du chiffre d’affaires.
Une mauvaise qualité de données engendre de nombreux coûts et conséquences, au sein de l’organisation et auprès des clients, et met en cause la crédibilité de l’entreprise.
Si les fournisseurs sont les premiers experts de la donnée des produits qu’ils fabriquent, les distributeurs sont également responsables en tant que diffuseurs. Ainsi, ce sont eux qui sont sanctionnés par des amendes et des pénalités en cas de non-conformité. Les pénalités dues à des étiquetages non-conformes peuvent rapidement grignoter les marges : 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.
Ce sont également les distributeurs qui sont sanctionnés par le consommateur qui abandonne son panier si l’information produit n’est pas complète. Si elle est fausse, l’acheteur, non satisfait, renvoit 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.
La responsabilité de la qualité de la donnée produit est donc l’affaire de tous, des fournisseurs comme des distributeurs.
Les équipes impliquées dans la qualité des données produit
Chez les fabricants, l’un des enjeux de la donnée produit est en premier lieu la digitalisation des données. À l’heure du commerce digital, les données produit commencent par une phase de numérisation et ce, quel que soit le canal de vente.
La qualité de la donnée produit dépend en grande partie de cette étape. Un fournisseur déjà avancé en matière de transformation digitale peut accélérer son référencement grâce à des fonctionnalités automatisées disponibles sur un outil de gestion de données produit, et il est plus au fait des standards attendus.
Un petit fournisseur local, peu digitalisé, peut au contraire transmettre des informations incomplètes ou erronées du fait de leur manipulation manuelle. Le contrôle de la qualité de la donnée produit en est d’autant plus fastidieux, notamment chez les équipes distributeurs.
Au sein de grandes entreprises comme des ETI (entreprises de taille intermédiaires), différents métiers gravitent autour de la donnée : les équipes ventes, logistique, marketing et finances, ainsi que les Key Account Managers. Tous n’ont pas la même implication mais doivent viser l’objectif de fournir une donnée exacte aux distributeurs. Dans l’optique du commerce D2C (vente directe au consommateur), les équipes du digital sont également impliquées pour délivrer aux consommateurs finaux des données produit exactes et complètes.
Chez les distributeurs, de nombreuses équipes ont affaire aux données produit : category managers, logistique, achats, supply chain, e-commerce, marketing, qualité… La question de la gouvernance de la donnée dépend alors de l'organisation, centralisée ou décentralisée, du distributeur. Selon le cas, le contrôle de la qualité ne s’effectue pas de la même manière et pas par les mêmes équipes.
Le distributeur se doit donc d’être en relation étroite avec son fournisseur pour lui assurer un échange de données fluide et évolutif, au fur et à mesure du durcissement et de l’évolution des réglementations, des demandes de précisions émises par les différents métiers ou encore lors de l’enrichissement des pages produit.
La gouvernance de la donnée, clé de la qualité des données produit
La qualité des données produit implique de nombreuses parties prenantes. C’est pour cette raison que cette problématique doit être définie puis insufflée au sein de toute l’organisation. Une stratégie efficace en matière de gouvernance est nécessaire pour donner une ligne directrice claire.
Déterminer un processus de gouvernance des données solide et précis fournit des cadres de travail exploitables pour l’ensemble des équipes. Voici comment TechTarget définit la gouvernance des données : c’est « le processus de gestion de la disponibilité, de la facilité d'utilisation, de l'intégrité et de la sécurité des données dans les systèmes d'entreprise, sur la base de normes et de politiques de données internes qui contrôlent également l'utilisation des données ».
La définition de la gouvernance des données repose sur :
- Les personnes qui collectent, utilisent et consomment les données : les utilisateurs (supply chain, achats, logistique, e-commerce, marketing), les responsables informatiques, les master data managers, les directeurs des systèmes d'information (CIO), les directeurs des technologies (CTO), les chief data officers (CDO). ll est essentiel que les employés et les dirigeants soient pleinement impliqués avant de déployer une initiative de gouvernance des données.
- Les processus : une bonne gouvernance de données nécessite des politiques claires en matière de collecte, d'utilisation, d'accès et de partage des données. Ces politiques doivent s'appliquer à l'ensemble de l'organisation et être facilement compréhensibles.
- La technologie : il faut une technologie capable de soutenir les cadres de gouvernance des données, des fonctionnalités de gestion des données aux fonctionnalités d’analyse et d’aide à la décision.
La qualité des données et l’implication des différentes équipes doivent être continues : chacun a, selon l’étape du cycle de vie du produit, la tâche de compléter, corriger ou mettre à jour un attribut ou une donnée produit, chez les marques comme chez les distributeurs.
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