TL,DR :

  • Pourquoi c'est important:Le cloisonnement de data est un frein coûteux : les dirigeants sont convaincus qu'il nuit aux décisions quotidiennes et que la fragmentation de data entraîne une hémorragie. US $3.1 trillion par an, tout comme commerce de détail-médias dépenser des courses vers $140 milliards d'euros d'ici 2026.La collaboration est le seul moyen de libérer cette valeur.
  • Ce qui fonctionne:Le succès de la collaboration data entre les détaillants et l'industrie repose sur deux piliers : intégration harmonieuse du système et forte data-règles de gouvernance (souvent mis en œuvre dans des salles blanches à l'abri des regards indiscrets). Sans cela, les outils déconnectés, le manque de confiance et le désordre data font que la collaboration reste bloquée en première vitesse.
  • Ce qu'il apporte:Les projets pilotes en situation réelle montrent déjà des résultats positifs : Cdiscount & Mattel ont gagné +600 % ROAS, Carrefour Links a conduit +18 % recettes pour Magnum, et ADEO produit coupé-data erreurs 35 %, L'IA promet d'augmenter ces gains à mesure que le marché de la vente au détail et de l'IA s'oriente vers la vente au détail. pour les États-Unis $40 milliards d'euros d'ici 2030.

Briser les silos : pourquoi le partage de data est le prochain avantage concurrentiel du commerce de détail

Le commerce de détail est en pleine mutation. les clients attendent plus, la concurrence s'accroît, et les entreprises cherchent à travailler plus intelligemment. Données est devenu l'épine dorsale qui aide les détaillants à comprendre ce que veulent les gens, à gérer les stocks, à améliorer les chaînes d'approvisionnement et à proposer les bons produits. Il est donc essentiel d'utiliser data et la technologie pour guider les décisions. Pour réussir, les détaillants doivent non seulement gérer leur propre data bien mais aussi travailler en étroite collaboration avec des partenaires tout au long de la chaîne de valeur. L'impact est clair:

  • Une planification plus précise de la demande et de l'offre: Le partage des ventes et des stocks data permet d'aligner l'offre sur la demande réelle, réduisant ainsi les surstocks et les ruptures de stock.
  • Rotation plus rapide des stocks: Grâce à la visibilité des performances des produits, les entreprises de produits de grande consommation peuvent optimiser l'assortiment et le réapprovisionnement, aidant ainsi les détaillants à maintenir les bons articles en rayon.
  • Un positionnement plus précis: La vision et l'analyse de la compétitivité des prix peuvent aider les équipes RGM des CPG à définir des stratégies ciblées, tout en renforçant le positionnement de la vente au détail.
  • Moins de ventes perdues: Les rayons vides frustrent les clients. Lorsque les fournisseurs voient ce qui manque en temps réel, ils peuvent réagir plus rapidement et assurer l'écoulement des stocks.
  • Moins de déchets, de meilleures marges: En évitant les stocks excédentaires, vous économisez sur le stockage et vous évitez d'immobiliser du capital. C'est aussi une victoire pour le développement durable.
  • Davantage d'innovation et de croissance des catégories axées sur les consommateurs: En comprenant les comportements des consommateurs chez les différents détaillants, les fabricants de produits de grande consommation peuvent adapter leurs stratégies de marketing et d'innovation, influençant ainsi la R&D et la gestion des catégories avec une plus grande précision.
  • Des décisions plus intelligentes à tous les niveaux: data fiable alimente des analyses avancées et des modèles d'IA qui peuvent automatiser les prévisions, personnaliser les offres et rationaliser les opérations.

Le problème ? La plupart de ces data sont encore enfermées dans des systèmes distincts. Une enquête de la Harvard Business Review a révélé que 84 % des cadres ressentent l'impact négatif des data silos sur les décisions quotidiennes, tandis que le rapport de Salesforce sur la connectivité en 2024 indique 81 % des responsables informatiques déclarent que ces cloisonnements ralentissent les efforts de transformation numérique.. Ajoutez à cela l'estimation d'IDC selon laquelle la fragmentation data draine chaque année $3,1 trillions de dollars américains de l'économie mondiale., L'urgence est évidente : tant que les détaillants ne pourront pas relier la fidélité, la chaîne d'approvisionnement, les médias et les ensembles data des fournisseurs en toute sécurité, ils continueront à laisser de côté les revenus et la confiance des clients.

Qu'est-ce que la collaboration Data si l'on considère le secteur de la vente au détail ?

De nombreuses organisations obtiennent leurs data clés du marché auprès de fournisseurs de data (par exemple, Neogrid et Nielsen) en utilisant des data. Accords de partage individuels data, Il s'agit de contrats formels entre entreprises qui définissent les termes, les raisons et les conditions de l'échange de data.

Cependant, un nouveau format est apparu : le partage du data entre l'industrie et les détaillants sans l'échanger ou le copier, mais en utilisant une technologie de salle blanche sécurisée, qui permet une interaction directe dans un environnement sécurisé.

Les salles blanches sont des environnements sécurisés et respectueux de la vie privée où deux parties ou plus peuvent analyser des ensembles data combinés sans exposer des données brutes ou personnellement identifiables data.. Ils agissent comme des espaces neutres et gouvernés qui permettent une planification, une mesure et une activation conjointes, favorisant ainsi la collaboration tout en préservant la confidentialité et la conformité.

Ce nouveau paradigme est plus avantageux pour les détaillants et les industries que les contrats data traditionnels de type "one-to-one", car il élimine la nécessité de gérer de multiples accords ponctuels, réduit les frictions, les frais juridiques et le temps de mise en place pour les partenaires de collaborer.

Exemple 1: Un détaillant et un fournisseur de produits de consommation courante Les producteurs combinent en toute sécurité leurs first-party data et leurs ventes data d'un côté et l'exposition à la campagne de l'autre. Sans partage brut data, ils trouver des idées comme les audience qui réagissent le mieux aux promotions en magasin par rapport aux promotions en ligne ou le moment où il convient de proposer des offres de vente croisée. Les deux parties y gagneraient: la marque augmente ses ventes et améliore sa précision targeting, considérant que le détaillant améliore son offre de médias et monétise ses connaissances.

Exemple 2: Un détaillant actions près du temps réel data sur les ruptures de stock et le chiffre d'affaires, en donnant au fournisseur une visibilité suffisante d'adapter rapidement sa production et sa logistique. Pas besoin de data brut, juste les bonnes mises à jour au bon moment. En conséquence, les clients trouvent ce qu'ils cherchent, le détaillant évite de perdre des ventes, et le le fournisseur fonctionne de manière plus efficace.

Data Provider for Retailer

Secure Data Environment for Retailer

Que se passe-t-il lorsque les détaillants et les partenaires partagent réellement data ?

Dans l'environnement actuel de la vente au détail, la collaboration data est passée du statut d'atout à celui de nécessité. incontournable, en particulier lorsqu'il s'agit de marketing. Le partage d'informations avec des partenaires de confiance, tels que les marques et les places de marché, permet aux détaillants de mieux comprendre les besoins de leurs clients. comportement des clients, délivrer expériences personnalisées, et débloquer de nouvelles opportunités de revenus. Avec l'essor des médias de détail, la collaboration data est devenue un puissant moteur d'efficacité et de monétisation.

Le marché mondial des médias de détail devrait atteindre $140 milliards d'euros d'ici 2026. Son efficacité découle de la combinaison des précieux first-party shopper data des détaillants avec des outils d'activation, permettant aux marques de cibler le audience idéal au moment optimal et sur la plateforme la plus adaptée. Mais rien de tout cela ne fonctionne sans collaboration : les détaillants et les marques doivent aligner leurs approches du partage, de l'activation et de la mesure des data pour obtenir des résultats. Voici quelques exemples de la manière dont les détaillants tirent profit de la collaboration data dans le domaine du marketing :

  • Cdiscount & Mattel: En partageant les signaux d'achat en temps réel par le biais de la technologie de la salle blanche (abordée plus loin), Cdiscount a permis à Mattel d'ajuster ses campagnes en fonction des stocks, du comportement audience et de la performance des publicités, ce qui a permis d'atteindre un taux de croissance de 1,5 %. 600% d'augmentation du retour sur investissement publicitaire et jusqu'à 10 euros de revenus par euro investi.
  • Carrefour Links: Grâce à la plateforme Carrefour Links, l'entreprise partage en toute sécurité des informations sur ses clients avec des partenaires tels qu'Unilever, ce qui, outre une meilleure compréhension de leur data, a abouti à une campagne data-driven réussie, avec +18% recettes pour la marque Magnum.

Ces exemples montrent comment un partage data bien mis en œuvre peut apporter de la valeur au-delà de la simple performance marketing. Il crée une collaboration plus étroite à travers l'écosystème, augmente la rapidité d'action et ouvre de nouvelles portes à la croissance. Cependant, malgré les avantages évidents, de nombreux détaillants ont encore du mal à étendre ces efforts à l'ensemble des équipes et des partenaires.

En effet, l'exploitation de la valeur totale de la data partagée dépend de deux ingrédients clés : interopérabilité et gouvernance. Les systèmes doivent s'intégrer de manière transparente les uns aux autres, et les data partagées doivent être propres, cohérentes et bien gérées. Sans cette base, même la stratégie la plus avancée en matière de médias de détail n'atteindra pas son plein potentiel.

Des silos à la synergie : comment les détaillants transforment les data partagées en croissance partagée

Malgré les avantages évidents du partage de data, de nombreux détaillants ont encore du mal à faire fonctionner ensemble leurs systèmes et data. Interopérabilité, La capacité des systèmes à échanger et à utiliser des data partagées est souvent le chaînon manquant qui laisse l'information piégée dans des silos.

Mais la connexion des systèmes n'est qu'une partie de l'équation. Pour les partagé data pour être vraiment utile, il doit être propre, cohérent et digne de confiance. C'est là que data governance entre en jeu. Considérez la gouvernance comme le règlement du partage de data. Elle définit la manière dont data est structurée, qui en est propriétaire, comment on peut y accéder et comment elle est sécurisée. Lorsque cette base est solide, les informations sont générées plus rapidement et de manière plus fiable.

La gouvernance permet également de définir une propriété claire, qui est essentielle pour développer la collaboration au sein d'écosystèmes croissants de fournisseurs, de partenaires techniques et de places de marché. Mais lorsqu'il s'agit de données sensibles sur les clients ou les campagnes, la confidentialité et la sécurité ne sont pas négociables. C'est là que chambres propres entrent en jeu. Il garantit la protection de data tout en permettant la planification conjointe, l'activation de la campagne et l'évaluation.

Simplified Clean Room Architecture

Un marque mondiale de sport a utilisé cette configuration pour résoudre un problème courant : comprendre ce qui stimule réellement les conversions à travers les canaux médiatiques. Les méthodes traditionnelles de suivi n'étaient pas suffisantes. En tirant parti d'un chambre propre à combinez en toute sécurité la campagne et la conversion data, Grâce à ce système, ils ont découvert ce qui fonctionnait vraiment et ont optimisé leurs dépenses dans les différentes régions. C'est un exemple frappant de la manière dont l'interopérabilité, la gouvernance et la protection de la vie privée peuvent fonctionner ensemble pour améliorer les résultats de l'entreprise. Mais il n'est pas toujours facile de mettre ces principes en pratique. Comment les entreprises peuvent-elles mettre ces principes en pratique ?

Construire des ponts : Faire fonctionner la collaboration Data

L'extension de la collaboration data semble très intéressante sur le papier, mais sa mise en œuvre présente des défis importants pour les détaillants. Voici comment les entreprises peuvent commencer à les relever :

  • Des opérations, des systèmes et des équipes déconnectés : Le marketing, la chaîne d'approvisionnement et les ventes travaillent souvent chacun de leur côté, ce qui rend difficile l'obtention d'une vue d'ensemble des opérations. Lorsque des partenaires externes proposent des outils et des formats différents, cette complexité s'accroît encore. Pour y remédier, les entreprises devraient investir dans modèles data partagés, les équipes interfonctionnelles, et outils d'intégration qui parlent un langage commun afin de combler les lacunes et d'aligner les objectifs.
  • Manque de confiance dans un environnement concurrentiel : Les entreprises sont naturellement prudentes lorsqu'il s'agit de partager data, même lorsque la collaboration peut conduire à de meilleurs résultats. Les réglementations relatives à la protection de la vie privée, telles que le GDPR, imposent cette prudence, mais elles ajoutent également des obstacles juridiques et techniques qui ralentissent le processus. Environnements sécurisés comme les salles blanches data et des politiques de gouvernance claires aider les partenaires à collaborer sans divulguer d'informations sensibles.
  • Qualité médiocre data et normes incohérentes : Les formats incohérents, les informations obsolètes et l'absence de normes claires sont sources de confusion et d'inefficacité. Lorsque les équipes ne peuvent pas faire confiance à leur data, la prise de décision devient plus lente ou, pire encore, mal informée. Les détaillants devraient commencer par définir normes internes et nettoyer leur data à la source. Les catégories data partagées et les schémas convenus rendent l'analyse combinée plus fluide et beaucoup plus fiable.
  • Pression pour obtenir des résultats rapides : Avec la diffusion data et la complexité croissante, de nombreuses initiatives perdent de leur force avant une adoption plus large. En commençant par Produits les plus viables (MVP) qui résolvent des questions commerciales réelles, les équipes peuvent prouver leur valeur rapidement et créer un élan dans l'ensemble de l'organisation.

En établissant une base solide, alimentée par gouvernance et des environnements de partage sécurisés, Les détaillants peuvent en tirer des avantages tangibles et mesurables. Et l'impact de ces efforts croît de façon exponentielle lorsqu'ils sont intégrés à la stratégie de communication de l technologies avancées.

Les technologies de l'IA façonnent l'avenir de la collaboration Data

Au sein du artificial intelligence dans le marché mondial de la vente au détail On s'attend à ce que la croissance soit de l'ordre de un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 23,0% de 2025 à 2030, atteignant $ 40,74 milliards de dollars US d'ici 2030. L'IA, l'IA générative (GenAI) et l'IA agentique ne sont plus de simples mots à la mode, mais de puissants outils permettant une collaboration plus intelligente, plus rapide et plus sûre. Pour les détaillants, ces technologies offrent de nouvelles façons de rationaliser les opérations, de débloquer des connaissances au sein des équipes et de favoriser des partenariats efficaces. De l'automatisation des tâches répétitives à la génération de contenu et à la prise de décisions en temps réel, les outils d'IA avancés aident les organisations à surmonter les obstacles historiques au partage data.

Un bon exemple de la manière dont on peut tirer parti de l'IA est le cas de Groupe ADEO, société mère de Leroy Merlin. Confrontée à des produits data désordonnés et incohérents provenant de multiples fournisseurs, ADEO a utilisé l'IA pour s'attaquer à ces problèmes et a obtenu des résultats impressionnants :

  • Plus de 96% de précision pour 63% de produits, En effet, l'IA permet de classer et d'enrichir le produit data à travers 3 600 catégories et 85 000 attributs, transformant ainsi des informations éparses sur les fournisseurs en une source fiable de vérité.
  • 35% moins d'erreurs dans les informations sur les produits, Le système de gestion de l'information de l'entreprise permet de réduire les corrections manuelles et d'accélérer la coordination entre les fournisseurs, les équipes centrales et les canaux numériques.
  • Adoption accélérée en interne, Grâce à une approche MVP intelligente, les équipes ont pu s'approprier les nouveaux outils et se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  • Valeur commerciale tangible, Vous pouvez ainsi améliorer la collaboration, renforcer l'alignement des fournisseurs et prendre des décisions plus rapides et plus judicieuses grâce à la fiabilité de data.

Un autre exemple nous vient du Brésil, où Nestlé a développé un système de gestion des déchets. une plateforme alimentée par l'IA appelée SISO (Sell-In Sell-Out) pour soutenir collaboration avec les principaux détaillants alimentaires. En connectant le sell-in et le sell-out data par le biais de l'IA et de la science data, Nestlé a permis à ses clients d'avoir accès à des produits de qualité et à des services de qualité. une meilleure prévision de la demande, optimisation de la logistique, et réduction des ruptures de stock jusqu'à 35%. Cela montre comment l'IA peut débloquer une collaboration plus rapide, plus sûre et plus efficace à grande échelle.

Ce qui rend ce modèle particulièrement puissant, c'est son évolutivité. Une fois que les fondations sont en place, avec de bonnes gouvernance, systèmes interopérables et digne de confiance data, Les technologies de l'IA peuvent renforcer la collaboration entre les partenaires en l'automatisation des flux de travail, suivi de la campagne, ou recommandations de produits en utilisant le data partagé.

Les détaillants qui intègrent l'IA dans leurs stratégies de collaboration obtiendront des opérations plus fluides, des réponses plus rapides, et des décisions plus intelligentes, en faisant data partage un moteur de croissance collective.

Au-delà du One-to-One : construire l'écosystème Data du commerce de détail du futur

En fin de compte, s'appuyer sur des échanges individuels de data entre les détaillants et les fournisseurs, par le biais de contrats isolés ou d'un partage manuel, est un modèle limité qui conduit souvent à des inefficacités et à des opportunités manquées pour les deux parties. La véritable valeur réside dans la construction d'écosystèmes connectés où data de haute qualité circule en toute sécurité et à grande échelle par le biais de plateformes de collaboration telles que les salles blanches. Ce modèle apporte une série d'avantages :

  • Le partage de la vie privée d'abord: Veille à la protection des informations sensibles, avec une gouvernance et un contrôle clairs.
  • Scalabilité: Une seule connexion permet de collaborer avec plusieurs partenaires, au lieu de répéter les intégrations une à une.
  • Des décisions plus rapides et plus intelligentes: Des informations partagées permettent d'améliorer la précision des targeting, de mieux gérer les stocks et d'établir des prix dynamiques.
  • L'essor commercial: Les détaillants peuvent monétiser le data de manière responsable, en créant de nouvelles sources de revenus grâce aux médias et à l'analyse.
  • Des partenariats plus solides: Les détaillants et les fournisseurs passent d'une relation transactionnelle à une relation stratégique, construisant ensemble une valeur à long terme.

Il ne s'agit pas seulement d'améliorer data: il s'agit de façonner l'avenir de la façon dont l'écosystème du commerce de détail fonctionne et se développe. Les détaillants qui considèrent la collaboration data comme une capacité essentielle - et non comme un simple projet - seront les mieux placés pour s'imposer dans un paysage de plus en plus dominé par l'IA et centré sur le client.

Références