En bref :

  • Pourquoi c'est important: le cloisonnement data un frein coûteux : les dirigeants sont convaincus qu'il nuit aux décisions quotidiennes et que la fragmentation data 3 100 milliards de dollars par an, alors même que les dépensesen retail mediadevraient atteindre140 milliards de dollars d'ici 2026. La collaboration est le seul moyen de libérer cette valeur.
  • Pourquoi cela fonctionne: le succès de data entre les détaillants et l'industrie repose sur deux piliers :une intégration fluide des systèmesetdes règles strictes data(souvent appliquées dans des « clean rooms » garantissant la confidentialité). Sans ces éléments, des outils isolés, un manque de confiance et data désorganisées data la collaboration data passer à la vitesse supérieure.
  • Résultats concrets: des projets pilotes menés sur le terrain démontrent déjà les avantages : Cdiscount & Mattel ont enregistré un ROAS en hausse de 600 %, Carrefour Links a généré une augmentation de 18 % du chiffre d'affairespour Magnum, et ADEOa réduit de 35 %data , tandis que l'IA promet d'amplifier ces succès alors que le marché de l'IA dans le commerce de détail devraitatteindre 40 milliards de dollars d'ici 2030.

Briser les cloisonnements : pourquoi le partage data le prochain atout concurrentiel du commerce de détail

Le secteur de la vente au détail connaît actuellement une profonde mutation :les clients sont de plus en plus exigeants, la concurrence s'intensifie et les entreprises cherchent àoptimiser leurs processus. Data sont devenues indispensables pour aider les détaillants à comprendre les attentes des consommateurs, à gérer leurs stocks, à améliorer leurs chaînes d'approvisionnement et à proposer les bons produits ; il est donc essentiel de s'appuyer sur data la technologie pour prendre des décisions éclairées. Pour réussir, les détaillants doivent non seulement data gérer leurs propres data , mais aussitravailler en étroite collaboration avec leurs partenaires tout au long de la chaîne de valeur.L'impact est clair:

  • Une planification plus précise de l'offre et de la demande: le partage data relatives aux ventes et aux stocks data adapter l'offre à la demande réelle, ce qui réduit les excédents de stock et les ruptures de stock.
  • Une rotation des stocks plus rapide: grâce à une meilleure visibilité sur les performances des produits, les entreprises du secteur des biens de grande consommation peuvent optimiser leur assortiment et leur réapprovisionnement, ce qui aide les détaillants à maintenir les bons articles en rayon.
  • Un positionnement plus précis: une vision et des analyses approfondies de la compétitivité tarifaire peuvent aider les équipes RGM des fabricants de produits de grande consommation à définir des stratégies ciblées, tout en renforçant le positionnement des détaillants.
  • Moins de ventes perdues: les rayons vides découragent les clients. Lorsque les fournisseurs identifient en temps réel les articles manquants, ils peuvent réagir plus rapidement et assurer la continuité de l'approvisionnement.
  • Moins de gaspillage, de meilleures marges: en évitant les stocks excédentaires, on réduit les coûts de stockage et on évite d'immobiliser des capitaux. C'est également un atout pour le développement durable.
  • Une innovation davantage axée sur les consommateurs et une croissance des catégories: en analysant les comportements des consommateurs chez différents détaillants, les fabricants de produits de grande consommation peuvent adapter leurs stratégies marketing et d'innovation, et ainsi orienter avec plus de précision tant la R&D que la gestion des catégories.
  • Des décisions plus éclairées à tous les niveaux: data fiables data des analyses avancées et des modèles d'IA capables d'automatiser les prévisions, de personnaliser les offres et de rationaliser les opérations.

Le problème ? La plupart de ces data encore cloisonnées dans des systèmes distincts. Une enquête de la Harvard Business Review a révélé que 84 % des cadres ressentent l'impact négatif des data  sur leurs décisions quotidiennes, tandis que le rapport 2024 Connectivity Report de Salesforce montre que que 81 % des responsables informatiques affirment que ces silos ralentissent les efforts de transformation numérique. Ajoutez à cela l’estimation d’IDC selon laquelle la fragmentation data 3 100 milliards de dollars à l’économie mondiale chaque année, et l’urgence est évidente : tant que les détaillants ne pourront pas relier les ensembles de données relatifs à la fidélisation, à la chaîne d’approvisionnement, aux médias et aux fournisseurs dans le respect de la confidentialité, ils continueront de passer à côté de revenus et de la confiance des clients.

Qu'entend-on exactement par « Data » dans le secteur de la vente au détail ?

De nombreuses organisations obtiennent leurs data de marché essentielles data data (tels que Neogrid et Nielsen) dans le cadred'accords data bilatéraux, qui sont des contrats formels entre entreprises définissant les modalités, les motifs et les conditions de data .

Cependant, un nouveau format a vu le jour :le data entre l'industrie et les détaillants, non pas par échange ou copie, mais grâce à une technologie sécurisée de type « clean room », qui permet une interaction directe au sein d'un environnement sécurisé.

Les salles blanches sont des environnements sécurisés et respectueux de la confidentialité, au sein desquels deux parties ou plus peuvent analyser des ensembles de données combinés sans exposer aucune data brute ni aucune data à caractère personnel. Elles constituent des espaces neutres et réglementés qui permettent la planification, l'évaluation et la mise en œuvre conjointes, favorisant ainsi la collaboration tout en préservant la confidentialité et la conformité.

Ce nouveau modèle présente davantage d'avantages tant pour les détaillants que pour les industries que data bilatéraux traditionnels, car ilévite d'avoir à gérer de multiples accords ponctuels, réduit les frictions, les frais juridiques et le temps nécessaire à la mise en placede la collaboration entre les partenaires.

Exemple 1:Un détaillant et unfabricantde snacks du secteur des biens de grande consommation (CPG)combinent en toute sécurité leursdata first-party data data de vente data part, et les données d'exposition aux campagnes, d'autre part.Sans partager data brutes, ilsidentifient des informations stratégiques, telles que les publics qui réagissent le mieux aux promotions en magasin par rapport à celles en ligne, ou le moment opportun pour proposer des offres de vente croisée.Les deux parties y trouvent leur compte:la marque stimule ses ventes et améliore la précision de son ciblage, tandis quele détaillant enrichit son offre média et monétise ces informations stratégiques.

Exemple 2:un détaillantpartage data en temps quasi réelsur les ruptures de stock et le taux de rotation,offrant ainsi au fournisseurune visibilité suffisantepour adapter rapidement sa production et sa logistique. Pas data brutes, juste les bonnes informations au bon moment. Ainsi,les clients trouvent ce qu’ils cherchent,le détaillant évite de perdre des ventes et lefournisseur fonctionne plus efficacement.

Data pour les détaillants

Data sécurisé pour les commerçants

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

Dans le secteur de la distribution d'aujourd'hui, data n'est plus un simple atout, mais unenécessité, en particulier dans le domainedu marketing. Le partage d'informations avec des partenaires de confiance, tels que les marques et les places de marché, permet aux distributeurs de mieux comprendrele comportement des clients, d'offrirdes expériences personnalisées et de dégagerde nouvellesopportunités de revenus. Avec l'essor des médias de distribution, data est devenue un puissant moteur tant pour l'efficacité que pour la monétisation.

Le marché mondial du retail mediadevrait atteindre140 milliards de dollars américains d’ici 2026. Son efficacité repose sur la combinaison data précieuses data first-party détenues par les détaillants data outils de mise en œuvre, ce qui permet aux marques de cibler le public idéal au moment opportun et sur la plateforme la plus appropriée. Mais rien de tout cela ne fonctionne sans collaboration : les détaillants et les marques doivent harmoniser leurs approches en matière de data , de mise en œuvre et de mesure pour obtenir des résultats. Voici quelques exemples illustrant comment les détaillants tirent parti de data dans le domaine du marketing :

Ces exemples montrent comment un data bien mis en œuvre peut apporter une valeur ajoutée qui va bien au-delà des simples performances marketing. Il renforce la collaboration au sein de l'écosystème, accélère la prise de décision et ouvre de nouvelles perspectives de croissance. Mais malgré ces avantages évidents, de nombreux détaillants peinent encore à étendre ces initiatives à l'ensemble de leurs équipes et de leurs partenaires.

En effet, pour exploiter pleinement la valeur des data partagées, deux éléments essentiels data :l'interopérabilité et la gouvernance. Les systèmes doivent s'intégrer parfaitement les uns aux autres, et les data doivent être fiables, cohérentes et bien gérées. Sans ces fondements, même la stratégie de retail media la plus avancée ne pourra pas atteindre son plein potentiel.

Des silos à la synergie : comment les détaillants transforment le partage data croissance commune

Malgré les avantages évidents du data , de nombreux commerçants ont encore du mal à faire data leurs systèmes et data de manière coordonnée.L'interopérabilité, c'est-à-dire la capacité des systèmes à échanger et à utiliser data partagées, est souvent le chaînon manquant qui empêche les informations de circuler librement.

Mais l'interconnexion des systèmes n'est qu'une partie de l'équation. Pour que data partagéessoient réellement utiles, ellesdoivent être propres, cohérentes et fiables. C'est là qu'intervientdata . Considérez la gouvernance comme le règlement régissant data partagées. Elle définit la manière dont data structurées, qui en est propriétaire, comment y accéder et comment en assurer la sécurité. Lorsque ces fondements sont solides, les informations exploitables sont générées plus rapidement et de manière plus fiable.

La gouvernance permet également de définirclairement les responsabilités, ce qui est essentiel pour étendre la collaboration au sein d'écosystèmes en pleine expansion regroupant fournisseurs, partenaires technologiques et places de marché. Mais lorsque data sensibles relatives aux clients ou aux campagnes data en jeu, la confidentialité et la sécurité ne sont pas négociables. C'est là qu'interviennent les « clean rooms » entrent en jeu. Elles garantissent data tout en permettant la planification conjointe, le lancement de campagnes et leur évaluation.

Architecture simplifiée des salles blanches

Une marque sportive mondiale a utilisé cette configuration pour relever un défi courant :comprendre ce qui stimule réellement les conversions sur l’ensemble des canaux médiatiques. Les méthodes de suivi traditionnelles ne suffisaient pas. En exploitant une« clean room »pourcombiner en toute sécurité data de campagne et de conversion, l’entreprise a découvert ce qui fonctionnait réellement et a optimisé ses dépenses dans toutes les régions. C’est un exemple éloquent de la manière dont l’interopérabilité, la gouvernance et la confidentialité peuvent se conjuguer pour générer de meilleurs résultats commerciaux. Mais mettre cela en pratique n’est pas toujours facile. Alors, comment les entreprises peuvent-elles mettre ces principes en pratique ?

Tisser des liens : faire fonctionner Data

Si l'idée d'étendre data semble séduisante sur le papier, sa mise en œuvre pose toutefois des défis de taille aux détaillants. Voici comment les entreprises peuvent commencer à les relever :

  • Des opérations, des systèmes et des équipes cloisonnés : le marketing, la chaîne logistique et les ventes travaillent souvent en vase clos, ce qui rend difficile d'avoir une vue d'ensemble des opérations. Lorsque des partenaires externes proposent des outils et des formats différents, cette complexité s'accentue encore davantage. Pour y remédier, les entreprises devraient investir dans data partagés,des équipes interfonctionnelles etdes outils d'intégrationqui parlent un langage commun afin de combler les lacunes et d'aligner les objectifs.
  • Manque de confiance dans un environnement concurrentiel : les entreprisesse montrent naturellement réticentes à partager data, même lorsque la collaboration pourrait déboucher sur de meilleurs résultats. Les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD, justifient cette prudence, mais elles imposent également des obstacles juridiques et techniques qui ralentissent le processus.Des environnements sécurisés, tels que les « data rooms », ainsi quedes politiques de gouvernance clairespermettent aux partenaires de collaborer sans divulguer d'informations sensibles.
  • Mauvaise data et manque d'uniformité des normes :les formats hétérogènes, les informations obsolètes et l'absence de normes claires sont sources de confusion et d'inefficacité. Lorsque les équipes ne peuvent pas se fier à leurs data, la prise de décision s'en trouve ralentie, voire, pire encore, faussée. Les détaillants devraient commencer par définirdes normes internesetnettoyer leurs data la source. data communes et des schémas convenus facilitent l'analyse combinée et la rendent bien plus fiable.
  • La pression pour obtenir des résultats rapides : face àla multiplication data àla complexité croissante, de nombreuses initiatives s'essoufflent avant d'avoir pu être largement adoptées. En commençant pardes produits minimums viables (MVP)qui répondent à des enjeux commerciaux concrets, les équipes peuvent démontrer rapidement leur valeur ajoutée et créer une dynamique au sein de l'organisation.

En mettant en place des bases solides, soutenues pardes mécanismes de gouvernanceetdes environnements de partage sécurisés, les détaillants peuvent tirer parti d'avantages concrets et mesurables. Et l'impact de ces efforts s'amplifie de manière exponentielle lorsqu'ils sont associés àdes technologies de pointe.

Les technologies d'IA qui façonnent l'avenir de Data

Le marché mondial de l'intelligence artificielle dans le secteur de la vente au détaildevrait connaître un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 23,0 % entre 2025 et 2030, pour atteindre 40,74 milliards de dollars américains d'ici 2030. L'IA, l'IA générative (GenAI) et l'IA agentique ne sont plus seulement des mots à la mode, ce sont de puissants catalyseurs d'data plus intelligente, plus rapide et plus sécurisée data . Pour les détaillants, ces technologies offrent de nouvelles façons de rationaliser les opérations, de partager des informations entre les 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 data .

Le cas d' groupe ADEO, la société mère de Leroy Merlin. Confronté à data produits désordonnées et incohérentes data de multiples fournisseurs, ADEO a utilisé l'IA pour y remédier, obtenant des résultats impressionnants :

  • Une précision supérieure à 96 % pour 63 % des produits, grâce à l'utilisation de l'IA pour classer et enrichir data produits data 3 600 catégories et 85 000 attributs, transformant ainsi les informations dispersées fournies par les fournisseurs en une source fiable de référence.
  • 35 % d'erreurs en moins dans les informations sur les produits, ce qui réduit les corrections manuelles et permet une coordination plus rapide entre les fournisseurs, les équipes centrales et les canaux numériques.
  • Une adoption interne accélérée, grâce à une approche MVP judicieuse, qui a permis aux équipes d'adopter les nouveaux outils et de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  • Une valeur ajoutée concrète pour l'entreprise, grâce à une meilleure collaboration, une coordination renforcée avec les fournisseurs et data plus fiables data des décisions plus rapides et plus éclairées.

Un autre exemple nous vient du Brésil, où Nestlé a développé une plateforme basée sur l'IA appelée SISO (Sell-In Sell-Out) pour faciliterla collaboration avec les principaux distributeurs alimentaires. En reliant data de vente aux distributeurs et de vente au détail data l’IA et data , Nestlé a permisd’améliorer les prévisions de la demande,d’optimiser la logistique etde réduire les ruptures de stock jusqu’à 35 %. Cela montre comment l’IA peut permettre une collaboration plus rapide, plus sûre et plus efficace à grande échelle.

Ce qui rend ce modèle particulièrement performant, c'est son évolutivité. Une fois les bases mises en place –une bonnegouvernance,des systèmes interopérableset data fiables –, les technologies d'IA permettent d'étendre la collaboration entre les partenaires enautomatisant les flux de travail,le suivi des campagnes oules recommandations de produits à partir de data partagées.

Les détaillants qui intègrent l'IA dans leurs stratégies collaboratives bénéficierontd'un fonctionnement plus fluide, deréactions plus rapides et dedécisions plus éclairées, faisant ainsidata un moteur de croissance collective.

Au-delà du « one-to-one » : construire Data du commerce de détail de demain

En fin de compte, s'appuyer sur data bilatéraux entre détaillants et fournisseurs, par le biais de contrats isolés ou de partages manuels, constitue un modèle limité qui entraîne souvent des inefficacités et fait passer à côté d'opportunités pour les deux parties. La véritable valeur réside dans la mise en place d'écosystèmes connectés où data de haute qualité data en toute sécurité et à grande échelle grâce à des plateformes de collaboration telles que les « clean rooms ». Ce modèle offre toute une série d'avantages :

  • Partage axé sur la confidentialité: garantit la protection des informations sensibles, grâce à une gouvernance et à des contrôles clairs.
  • Évolutivité: une seule connexion permet de collaborer avec plusieurs partenaires, sans avoir à multiplier les intégrations.
  • Des décisions plus rapides et plus éclairées: le partage des informations permet un ciblage plus précis, une meilleure gestion des stocks et une tarification dynamique.
  • Avantages commerciaux: les détaillants peuvent monétiser data , ce qui leur ouvre de nouvelles sources de revenus grâce aux médias et à l'analyse de données.
  • Des partenariats plus solides: les détaillants et les fournisseurs passent de relations purement transactionnelles à des relations stratégiques, créant ainsi ensemble de la valeur à long terme.

Il ne s'agit pas seulement data : il s'agit defaçonner l'avenirdu fonctionnement et de la croissance de l'écosystème du commerce de détail. Les détaillants qui considèrent data comme une compétence fondamentale – et non comme un simple projet – seront les mieux placés pour jouer un rôle de premier plan dans un environnement de plus en plus axé sur l'intelligence artificielle et centré sur le client.

Références