Combien de systèmes différents utilisez-vous pour analyser ce qui se passe dans vos magasins ? Et parmi les données qu’ils collectent, quelle part parvient réellement aux personnes susceptibles d’agir en conséquence : vos collaborateurs en magasin, vos responsables de secteur, votre équipe opérationnelle au siège ?
Si aucune de ces réponses ne vous convient, vous vous trouvez dans la même situation que la plupart des enseignes de grande distribution. L'architecture s'est développée décision après décision : une solution ponctuelle pour le comptage des entrées, un outil de planification des effectifs utilisant ses propres prévisions de fréquentation, un système de vidéosurveillance hérité dont Asset Protection est toujours propriétaire, et des systèmes hérités d'une acquisition que personne n'a eu le temps de migrer. Aujourd'hui, les données ne sont pas interconnectées, la charge de maintenance est bien réelle et personne ne dispose d'une vue d'ensemble des performances des magasins.
Il ne s’agit pas seulement d’un problème informatique propre au secteur de la grande distribution. Selon ADAPT Research, plus des deux tiers des responsables informatiques prévoient de regrouper leurs outils d’ici 2025, la plupart visant une réduction de 20 % du nombre de fournisseurs. Et l’objectif n’est pas simplement de réduire le nombre de fournisseurs, mais de s’appuyer sur des plateformes qui répondent aux exigences de l’entreprise, comme la conformité SOC 2. Vous vivez cette dynamique depuis des années.
Les projets de consolidation ont un coût réel, mais leur report en a un également : certains coûts apparaissent dans le budget informatique, d'autres se traduisent par une perte de productivité et des décisions moins éclairées.
Les coûts directs viennent en premier lieu : les licences, la maintenance de l'intégration, la gestion des fournisseurs et le temps de travail des ingénieurs nécessaire pour assurer la communication entre des systèmes disparates.
McKinsey qualifie ce type de fragmentation de « dette technique » et, à l’instar de la dette financière, celle-ci implique le remboursement du capital et le paiement d’intérêts. Le capital correspond aux travaux de modernisation en suspens : les refontes, l’harmonisation des données, les intégrations qui auraient dû être supprimées. L’enquête de McKinsey auprès des DSI estime que cela représente 20 à 40 % de la valeur totale d’un parc technologique type. Les intérêts correspondent à ce que chaque nouveau projet doit payer en solutions de contournement et en intégrations point à point fragiles pour permettre aux systèmes hérités de continuer à fonctionner — soit 10 à 20 % des budgets consacrés aux nouveaux produits, plus des deux tiers des DSI déclarant payer plus de 10 %. De plus, 60 % d’entre eux affirment que ce fardeau ne cesse de s’alourdir, et non de s’alléger.
Pour un grand distributeur, il s'agit là de capitaux qui ne sont pas consacrés à l'innovation.
Le coût le moins visible réside dans la qualité des décisions prises à partir de données fragmentées. Forrester a constaté que les collaborateurs perdent 12 heures par semaine à rechercher des informations enfermées dans des silos. Gartner estime que la mauvaise qualité des données coûte chaque année des millions aux grandes entreprises. Dans le secteur de la distribution, ces heures sont celles des analystes et des opérateurs qui devraient se consacrer à l'amélioration des performances, et non à la mise en concordance des rapports.
Les responsables de magasin ne s’intéressent pas aux chiffres d’affluence ou aux temps de séjour en tant que tels. Ils veulent savoir si la nouvelle vitrine a attiré davantage de clients à l’intérieur, si le réaménagement de la surface de vente a amélioré le taux de transformation et si leur équipe disposait d’effectifs suffisants pour faire face à l’affluence du samedi. Lorsque les données relatives aux clients sont harmonisées, il suffit de générer un rapport pour obtenir les réponses à ces questions — et non plus de passer du temps à rapprocher les données de plusieurs systèmes. Les magasins deviennent véritablement comparables au sein d’un même portefeuille, et les anomalies apparaissent en temps réel plutôt que dans le rapport de la semaine suivante.
Tout aussi important, une plateforme unique sert toutes les parties prenantes en s’appuyant sur une source unique et fiable d’informations. Les collaborateurs et les responsables de magasin peuvent suivre leur progression par rapport à leur objectif de conversion suffisamment tôt pour agir, plutôt que de découvrir un écart dans le rapport du lendemain. Les responsables de district et régionaux comparent les points de vente côte à côte sans avoir à assembler des feuilles de calcul. Le siège dispose d’une vue d’ensemble consolidée de l’ensemble du portefeuille sans avoir à solliciter plusieurs fournisseurs pour obtenir des informations. Et cette même base de données alimente les fonctionnalités RetailNext d’Insights, qui analysent l’intégralité des parcours d’achat ainsi que les interactions entre le personnel et les clients — le type d’analyse comportementale qui est structurellement impossible lorsque vos données sont dispersées dans plusieurs systèmes.
Tous les commerçants disposent déjà de caméras. Asset Protection en est équipé depuis des années, mais lorsque les vidéos sont hébergées sur la même plateforme que les outils d’analyse, ces enregistrements deviennent un atout pour les opérations, le merchandising et le siège social également. Pourquoi le taux de transformation par heure baisse-t-il à la même heure chaque semaine ? Les analyses détaillées vous indiquent où porter votre attention : la file d’attente qui s’est formée pendant l’affluence de midi, la cabine d’essayage restée inoccupée faute de personnel, la vitrine qui a attiré une foule. Cela ne remplacera pas une visite en magasin, mais lorsque les budgets de déplacement sont serrés, c’est un atout inestimable.
La consolidation ne signifie pas se contenter de la solution proposée par un seul fournisseur pour chaque catégorie. Les meilleurs systèmes de point de vente, de gestion du personnel, d’intelligence d’affaires et de merchandising que vous avez déjà choisis ne disparaîtront pas. La question est de savoir si leurs données sont regroupées sur une plateforme que les opérateurs peuvent réellement utiliser. Une couche orientée utilisateur qui rassemble ces résultats permet de prendre des décisions plus pertinentes que n'importe quel nombre de systèmes déconnectés les uns des autres — quelle que soit la qualité de chacun d'entre eux pris isolément.
Pour les DSI et les directeurs techniques, la question à se poser en matière d'architecture est de savoir si votre infrastructure actuelle génère une valeur croissante au fil du temps, ou une complexité croissante.
L'IA est le tout dernier enjeu incontournable qui se dispute les budgets informatiques et l'attention du secteur de la grande distribution — et celui qui dépend le plus de la question de la consolidation. Les distributeurs constatent des avantages concrets au-delà du battage médiatique, mais de nombreux facteurs déterminent le véritable retour sur investissement : payez-vous trop cher pour une IA complexe afin de compenser des données dispersées et peu fiables, et comment pouvez-vous réellement savoir si elle améliore les performances des magasins et l'expérience client ?
Des données de mauvaise qualité alourdissent la facture liée à l’IA. Des données d’entrée dupliquées ou incohérentes obligent les services d’IA à fournir davantage d’efforts — et les détaillants paient plus cher pour obtenir une réponse pertinente. Une base de données consolidée fournit à chaque initiative d’IA des données d’entrée plus fiables — et réduit les coûts. Gartner a averti que d’ici 2026, les entreprises abandonneront 60 % des projets d’IA qui ne s’appuient pas sur des données adaptées à l’IA.
Cette base permet également de répondre à la question qui se pose après le déploiement : cette IA fonctionne-t-elle réellement ? Chaque fournisseur propose une démonstration et une étude de cas. Peu de détaillants disposent de données indépendantes et objectives permettant de vérifier les gains réels : le modèle de prévision a-t-il réduit les ruptures de stock, le moteur de recommandation a-t-il augmenté la taille du panier, l’offre personnalisée a-t-elle favorisé la fidélisation ? Les données opérationnelles connectées apportent des réponses honnêtes à ces questions, magasin par magasin, par rapport à une base de référence réelle. Les détaillants qui mettent aujourd’hui en place des opérations basées sur l’IA ont commencé par s’assurer de la qualité des données sous-jacentes.
RetailNext a été conçue pour constituer ce socle. La plateforme regroupe les données d’analyse du trafic, les informations sur le parcours client et les indicateurs de performance des magasins au sein d’un environnement unique, grâce à des intégrations natives avec les systèmes déjà utilisés par les détaillants. Elle s'adapte aussi bien aux chaînes mondiales comptant des milliers de magasins qu'aux marques ouvrant leur premier point de vente, et elle permet de résoudre les cas où les projets de consolidation achoppent généralement : des portefeuilles multirégionaux reposant sur des infrastructures différentes, des enseignes rachetées dotées de leurs propres systèmes hérités, ou encore des équipes centrales chargées de mettre en place une norme mondiale unique pour l'ensemble de ces éléments.
Les clients qui migrent vers RetailNext constatent généralement que la simplification de l'architecture justifie à elle seule cette transition. La charge de maintenance diminue. La gouvernance devient plus facile à gérer. Et l'éventail des analyses sur lesquelles les opérateurs et les dirigeants peuvent réellement s'appuyer — des tests de merchandising évalués en quelques jours plutôt qu'en trimestres, des modèles de gestion des effectifs déployés à l'échelle mondiale à partir d'une seule source — s'élargit, car les données sont enfin interconnectées.
Pour les enseignes de grande distribution américaines, RetailNext propose également des options de remplacement du matériel qui permettent de réduire les coûts d'investissement liés à l'abandon des infrastructures de comptage existantes.
Les détaillants les plus avancés sur le plan analytique ne sont pas ceux qui utilisent le plus grand nombre d'outils. Ce sont ceux qui utilisent les bons outils, interconnectés, sur une plateforme conçue pour s'adapter à la croissance.
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