#2 - Pourquoi vous devez adopter une stratégie data moderne, opérationnelle et accessible pour votre réseau de distribution.

Dans cet épisode, mon deuxième invité, Yves Colinet, Managing Partner pour Databoost'R by Micropole, vous parle avec passion de son domaine de prédilection: la Retail Data ! Véritable addict, vous l'entendrez, j'en suis sûre, il savoure chaque étape de la transformation digitale qui s'opère en ce moment. En écoutant cet épisode, vous comprendrez pourquoi chaque entreprise doit saisir cette opportunité le plus rapidement possible.

Dans cet épisode, mon deuxième invité, Yves Colinet, Managing Partner pour Databoost’R by Micropole , vous parle avec passion de son domaine de prédilection: la Retail data !

Depuis ses débuts dans les années nonante, au sein de SAP Business Objects, jusqu’à aujourd’hui, chez Micropôle, Yves Colinet a connu les évolutions clés et je dirais même les révolutions du data management.

Véritable addict, vous l’entendrez j’en suis sûre, il savoure chaque étape de la transformation digitale qui s’opère en ce moment.

En écoutant cet épisode, vous comprendrez pourquoi chaque entreprise doit saisir cette opportunité le plus rapidement possible.

Lors de cet échange, nous avons répondu aux questions suivantes:

  • Qu’est-ce qu’une stratégie de data moderne ?
  • Comment cette stratégie va-t-elle se traduire en matière d’avantage(s) ?
  • Pourquoi la data représente un besoin vital pour votre entreprise ?
  • Yves Colinet vous dévoilera également les 3 axes de réflexion nécessaires pour faire évoluer votre business et vous donnera les clefs pour passer à la vitesse supérieure.

Un programme riche que je vous propose de découvrir dans ce nouvel épisode de dgenious, let’s talk retail.

Post Scriptum :

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Transcript:

00:00:09 Gaëlle Helsmoortel: Bienvenue dans Dgenious Let's Talk Retail, le podcast qui partage avec vous les astuces, les best practices d'acteurs clés du rituel et de la franchise. Chaque épisode est une conversation avec une personne inspirante ou avec un expert dans un des domaines clés du retail moderne. Je m'appelle Gaëlle Helsmoortel, je suis La CEO de Dgenious et je travaille tous les jours avec mes équipes pour permettre aux retailers de booster leur business grâce à un accès facile et simple à leur data. Si vous n'avez pas peur des nouvelles idées et vous souhaitez passer un chouette moment, ce podcast est pour vous. 00:00:38 Gaëlle Helsmoortel: Bonjour et bienvenue dans ce nouvel épisode du podcast Dgenious, Let's Talk Retail. L'invité du jour est un homme qui baigne depuis plus de 20 ans dans la data et la business intelligence, Yves Collinet. Bonjour. Comment vas-tu? 00:01:00 Yves Collinet: Bonjour Gaëlle. Écoute, je vais, je vais très bien. En fait, je dois dire que l'on vit une époque passionnante, donc tout se passe bien pour nous. 00:01:08 Gaëlle Helsmoortel: Tant mieux. Il faut savoir que tu es depuis quelques années le Managing Director de Micropole Belgique. Alors, Micropole, c'est un très grand groupe français, un très grand groupe IT français, 1300 employés, 800 clients en Europe et en Asie. J'espère que je ne me trompe pas. Mais, Yves, ce qui m'intéresse vraiment aujourd'hui, et la raison pour laquelle j'ai tenu à t'avoir avec moi aujourd'hui sur ce podcast, c'est que depuis tes débuts chez Business Objects, dans les années 90, jusqu'à Micropole aujourd'hui, tu es vraiment quelqu'un qui a connu toutes les évolutions, les révolutions, même dans la façon dont les entreprises peuvent gérer ce que moi, j'appelle jouer avec leur data. Alors, comme tu le sais, nos auditeurs sont des retailers, des gestionnaires de franchisées, des franchiseurs. Et donc, ma première question est : aujourd'hui pour nos auditeurs, c'est quoi la stratégie des data modernes implémentées? 00:02:15 Yves Collinet: C'était une question évidemment particulièrement importante. Dans ces temps de transformation digitale globale, je dirais qu'il s'accélère évidemment depuis quelques mois encore avec les événements que nous vivons tous. Je dirais qu'aujourd'hui, on ose maintenant parler vraiment et afficher haut et fort dans tous les business, dans tous les secteurs d'activité, que les entreprises du futur sont les entreprises que l'on appellera data driven, qui sont pilotées au travers de la data et la transformation en cours de tous les processus d'interaction de l'entreprise en mode digital ne fait que générer de plus en plus de data. Pour en venir à ta question "c'est quoi une stratégie data moderne?", pour moi, avant tout, c'est une entreprise, mais je parlerais d'une entreprise moderne, c'est une entreprise qui considère que la donnée est au cœur de ces assets ou de son patrimoine, le plus stratégique et donc, par définition, utilise le mot stratégique. C'est une entreprise dont la data est pilotée au niveau du board, voire même des actionnaires, dans certains cas. C'est une entreprise dont la stratégie data alimente les différentes populations de l'entreprise, c'est-à-dire les populations. C'est quoi? C'est évidemment, on va en parler plus en détails tout à l'heure, mais les opérationnels, qui sont des gens qui, jusqu'à présent, ont été essentiellement des consommateurs, mais leur consommation n'était pas la même que la production qu'ils faisaient (j'y reviendrai tout à l'heure) les fameux analystes business et data qu'on a, depuis des années maintenant, mis en place. Et moi, je suis arrivé à cette époque où les analystes prenaient le pouvoir sur la data fin des années 90. Et alors, évidemment, les stakeholders beaucoup plus stratégiques, qui sont les C-Level, le board, les partenaires extérieurs (à qui on ose maintenant envisager de donner accès ou de faire contribuer à la data) et les clients (les clients étant potentiellement le B2B d'une entreprise, voire le B2B2C), on peut aller jusqu'au consommateur aujourd'hui. Une stratégie data moderne, c'est également une stratégie qui travaille à la vitesse du business et non plus à la vitesse des capacités des systèmes d'information, et qui délivre donc un mode très itératif, très en mode sprint, comme on dit dans notre jargon, sur base des cas d'usage qui sont nécessaires pour supporter la stratégie et les opérations de l'entreprise. Alors, ça signifie quoi? Ça signifie que la data, dès qu'on parle de l'opérationnel ; je pense que, Dgenious, vous êtes un cas tout à fait remarquable dans ce sens-là ; c'est qu'en fait, aujourd'hui, on a tous les environnements à la fois technologiques d'un point de vue software et infrastructure, à des coûts vraiment ... qu'on a jamais eu dans l'histoire de systèmes d'information et de l'IT, où on peut même payer à l'usage, on ne paye que ce qu'on utilise réellement, et si on arrête de l'utiliser, on ne paie plus exactement comme un robinet, on l'ouvre, on le ferme. C'est exactement devenu de l'IT as a service globalement. Et ça veut dire qu'on est capable aujourd'hui de capter de la data au plus près de l'évènement où elle est générée. Alors un événement, si on parle du secteur qui vous concerne, chez nous Dgenious, c'est un achat d'un client dans la distribution. Un événement, c'est un camion qui arrive dans un magasin et qui livre dans le stock. Un autre évènement, sera un client qui est venu, qui a acheté ou qui est venu et qui n'a pas acheté. Différents types d'événement et au moment où il se passe, on est capable aujourd'hui, puisqu'on est dans un monde digital ; je pars de ce principe-là, évidemment ; de capter la donnée à ce moment-là, de la stocker et de la rendre directement à disposition de l'opérationnel sur place, en mode tout à fait, je dirais convivial pour lui ou pour elle dans les systèmes habituels, ce qu'on appelle les devices du portable, ça peut être un PC, ça peut être même potentiellement l'écran de chaque pièce un peu partout. On sait maintenant lui afficher la donnée à ce moment-là. Donc sur le real time, moi, j'appelle ça plutôt ... enfin, on appelle ça dans notre jargon, nous, plutôt du monitoring, donc on monitore en permanence l'activité et sur base de ce monitoring, on peut prendre des décisions au bon moment. Tiens, il est là dans le magasin, ça fait deux jours qu'il n'est pas venu alors qu'il vient tous les jours. Qu'est-ce que je lui dis? De quoi je parle? Et je suis averti par mon système. Qu'en fait, il n'était plus venu depuis 2 jours ou qu'il achète autre chose que ce qu'il a acheté les autres fois. Donc, typiquement, là, on intègre potentiellement les technologies de l'intelligence artificielle, du machine learning, du scoring, en temps réel. Ça, c'est sur la donnée opérationnelle. Je t'ai coupé, peut-être, tu avais une question? 00:07:02 Gaëlle Helsmoortel: Non. Pas du tout. Je voulais juste peut être m'assurer que j'ai bien compris toutes les informations que tu me donnes. Et donc, est-ce qu'on peut dire qu'une des grosses différences est peut être que, avant où tout ce qui était captation des données, tout était fait au niveau du HQ, peut-être. 00:07:24 Yves Collinet: Absolument. 00:07:25 Gaëlle Helsmoortel: Et que, aujourd'hui, une stratégie data moderne, c'est plutôt justement capter ces données, là où elles sont concrètement réalisées, donc en magasin, online. Est-ce que c'est ça? C'est ça que tu nous dis? 00:07:43 Yves Collinet: Oui, absolument. Oui, oui, mais ce n'est pas tout. Oui, évidemment, ça, c'est le cœur. Pour moi, aujourd'hui, ça devient vraiment le cœur et c'est une chance historique qu'on a maintenant. Tous les éléments sont en train de converger pour nous permettre de faire ça. On en a toujours eu besoin, mais on n'arrivait pas à le faire. Alors, on avait mis des systèmes d'information pour consolider tout ça au niveau des ... parce que ça coûtait cher. Ça demande des compétences techniques très importantes, des temps de latence et d'implémentation très importants. Et donc, on faisait ... on pouvait faire ça qu'au niveau des headquarters, des entreprises, dans des systèmes, dans des départements spécialisés, qu'on appelait et qu'on appelle des directeurs informatiques qui restent aujourd'hui évidemment, le cœur de l'activation des moyens technologiques de l'entreprise. Mais aujourd'hui, on peut les connecter avec le terrain et alimenter ces systèmes centraux qui restent la vérité de l'entreprise et restent dans ces systèmes centraux, évidemment. Par contre, on peut ajouter aujourd'hui une dimension très très opérationnelle et est beaucoup plus efficace pour supporter le business avec ces systèmes de captation de données sur le lieu de l'évènement, si je peux me permettre de l'appeler comme ça. 00:08:51 Gaëlle Helsmoortel: Bon, moi, évidemment Yves, j'aime beaucoup ce que tu nous dis parce que je pense qu'effectivement, aujourd'hui, nos auditeurs, ils ont besoin d'une stratégie data qui soit moderne, qui soit opérationnelle et qui soit accessible. Donc, effectivement, c'est quelque chose qui, je pense est très positif. Tu as déjà mis en avant certains avantages de la mise en place d'une telle stratégie, c'est-à-dire une stratégie data qui est basée sur ces données opérationnelles. Appelons-les comme ça, mais peut-être que tu peux mettre en évidence les avantages clés d'une telle stratégie. 00:09:29 Yves Collinet: Bien sûr, il y en a quelques-uns. J'en ai listés ici quelques-uns qui me viennent à l'esprit comme ça, il y en a certainement pas mal d'autres mais je ne suis pas exhaustif ici. Mais ceux qui me viennent assez naturellement à l'esprit, c'est un des problèmes récurrents qu'on a toujours eu dans les systèmes décisionnels, c'est la qualité de la donnée, qui est mise à disposition de l'ensemble de la chaîne de décision et de suivi de l'opération. Pourquoi? Et là, je reviens sur ce que disait il y a quelque temps. Parce qu'en fait, le producteur de la data, c'est celui qui est sur le point de vente dans le secteur de retail, va en être le premier consommateur. En fait, c'est lui ou elle, qui va directement le consommer dans son application pour voir. Donc ce qui va être moins, ce qu'il ne va pas être bien fait au niveau de la caisse, évidemment, va se répercuter sur sa capacité à gérer son opération. Et donc, là, quelque part, on remet dans la même personne au même moment, dans le même évènement, la gestion de la qualité de la donnée. Et ça, c'est un des problèmes fondamentaux qu'on n'avait jamais réussi à résoudre jusqu'à présent. Les sociétés qui arrivent à comprendre ça et à intégrer cette notion de qualité de données sur la production de la data de base vont faire que toute la chaîne, après de consolidation jusqu'au niveau du HQ va être qualitativement beaucoup plus intéressante dans le contenu de la data qu'on va remonter. Ça, pour moi, c'est un des trucs, un des sujets les plus intéressants de ce qu'on voit là. Après, il y a les autres arguments du type, une diminution du temps de latence pour les gens qui sont dans les opérations, entre le moment où la donnée est produite et le moment où ils vont pouvoir l'utiliser. Typiquement, entre la capture de la data et l'action qui peuvent prendre, donc c'est depuis le data to action, on raccourcit complètement le cycle d'activation, je dirais, pour le rendre finalement quasi en temps réel. Ça, c'est vraiment primordial. Ça veut dire que là, on est vraiment sur le concept de data driven enterprise qu'on envisageait il y a quelques minutes. On est au cœur de ça. C'est-à-dire qu'on a des opérations qui sont drivées par la data. Ça permet quand la data remonte ensuite, également, que la data soit plus détaillée, plus qualitative. Et finalement, comme on le disait qu'elle soit plus détaillée et donc au niveau du pilotage de l'entreprise, quand on consolide tout ça au niveau du HQ, évidemment, on a une information qui est plus fine, qui est plus riche, je dirais, à disposition pour ensuite faire le système de reporting, de dashboarding, d'analyse comme on le faisait jusqu'à présent et qu'on va toujours continuer à faire en mode budget forecast anticipation. Alors un grand intérêt aussi, c'est qu'en fait, la data, on le voit, elle va au cœur de la vie de l'entreprise, mais en plus, elle va pouvoir être mise en œuvre. Les applications pourront être mises en œuvre à la vitesse du business, tout simplement parce qu'en fait, c'est le business qui va le faire. Et l'IT ou les spécialistes ou les départements techniques vont servir, vont enfin être au service du business. Et alors, un point aussi dont on a beaucoup souffert sur les 15-20 dernières années, je dirais c'est vraiment cet effort de change et de formation des gens. C'est-à-dire, comme les gens sont à l'initiative, les opérationnels sont à l'initiative de systèmes de data. Bah, ils doivent plus être formés puisqu'en fait, ceux qui sont les demandeurs au départ, donc ceux qui ont demandé si on le réalise, si on leur met à disposition par définition, ils devraient pas être formés parce qu'ils y retrouvent ce qu'ils ont demandé par définition et ils ont piloté l'ensemble de la chaîne de création. Et donc, en fait, le résultat, c'est qu'on a un vrai système de business intelligence avec le mot business et intelligence. Ceux qui prennent tout leur sens à ce moment-là sont concentrés sur les stratégies et les opérations business. 00:13:10 Gaëlle Helsmoortel: J'espère que, comme moi, les auditeurs apprécieront son discours parce qu'on sent vraiment la passion qu'il y a derrière. Moi, j'adore les gens passionnés et ça fait vraiment plaisir à entendre. On sent que tu vis, ces data. J'espère aussi que, moi aussi, ils entendront que je suis passionnée. En tout cas, merci pour ce partage. Je voudrais peut-être juste rajouter dans les avantages le mot monitoring parce que tu as effectivement utilisé ça un peu plus tôt dans l'interview. Et moi, je pense que c'est vraiment important. Tu l'as expliqué autrement dans les avantages, c'est de ne pas avoir cette latence, de directement avoir les opérationnels, sur le terrain, pour qu'ils puissent monitorer les choses qui se passent, donc ça, je trouve important. Quand tu présentes cette nouvelle tendance à tes clients, est-ce qu'ils sont réceptifs? J'imagine que oui, mais comment est-ce qu'ils réagissent? Ils sont surpris? 00:14:11 Yves Collinet: D'abord, je leur dis que je suis un data addict et c'est comme ça qu'on se qualifie aussi de nos tags line. Dans le groupe Micropole, nous nous qualifions de data addict. C'est notre passion. En effet, on est très enthousiaste et on est persuadé que c'est la génération, comme je le disais, qui va ... gagnante, en fait, il y a des cas très très percutants aujourd'hui dans le marché. Avant tout, j'utilise le mot opportunité avec plein de points d'exclamation. Ce sont des opportunités avant tout. Il y a des vrais, des vrais boulevards à exploiter grâce à la donnée qui existe déjà dans l'entreprise ou qui est à sa disposition. Soit elle est dedans, soit elle est à sa disposition et elle coûte relativement pas trop cher cette donnée par rapport à ce qu'on a dépensé jusqu'à présent pour les processus d'automatisation. Après, je leur dis opportunité. C'est essentiellement, pour moi, l'opportunité, c'est de tirer en priorité les bénéfices de leur transformation digitale. Parce qu'en fait, il y a bien une chose qui est générée et qui amène, je dirais, de la qualité dans l'entreprise. C'est cette transformation digitale qui fait que l'essence ou le carburant ou le résultat de la transmission digitale, c'est la data. Et c'est récurrent. Donc c'est à la fois son carburant et son résultat pour réalimenter d'autres processus. Donc, pour moi, c'est l'opportunité de concrétiser de façon très stratégique, la transformation digitale. Par la suite, je leur parle ... que c'est un besoin. Ils doivent vraiment le considérer comme un besoin. Parce qu'en fait, tous les jours, ils ont des nouveaux acteurs qui arrivent dans leur secteur et qui sont en train d'y arriver sans rien connaître à leur secteur. On voit des gens qui arrivent à lancer des fusées sans avoir jamais fait une fusée avant ou de construire des voitures sans avoir fait de voiture avant tout, ça parce qu'en fait, ils intègrent le digital et la donnée pour comprendre en fait un secteur et le disrupter. Et ça, pour moi, c'est le sujet qui doit attirer l'attention aujourd'hui de décideurs, quel que soit. C'est qu'en fait, il ne faut plus regarder dans son secteur et que grâce aux datas, on peut se dire qu'on peut aller dans d'autres secteurs éventuellement ou que d'autres peuvent venir dans notre propre secteur d'activité sans rien y connaître au départ, parce qu'ils arrivent à le modéliser grâce au digital et à la data. Donc c'est à la fois une opportunité, mais finalement l'opportunité pour tout le monde. Donc il faut, bien s'en rendre compte. Après, ça permet aussi de rallier ses budgets et ses investissements par rapport à ses opérations, à sa stratégie. C'est-à-dire qu'on a vu pas mal de cas dans lesquels les systèmes de support à la décision Business Intelligence sont complètement partit dans un monde à eux et se sont relativement déconnectés même de la vie de l'entreprise. Et puis, on voyait plus, très bien et on retrouvait dans certains cas ... j'ai connu des cas un grand opérateur télécom dans lequel il y avait des énormes systèmes d'information qui agrègent la donnée, qui la traitait avec des dizaines, voire des centaines de personnes, qui travaillent là-dessus. Et finalement, quand le CEO avait une prise de décision à faire, il allait voir une personne qu'il avait identifiée à son organisation, qui avait un gros serveur en tout de son bureau et qui finalement lui donnait les informations dont il avait besoin pour prendre ses décisions stratégiques. Donc là, on était arrivé à des alignements totaux entre la technologie qui avait pris le pouvoir sur la business intelligence et la réalité du système décisionnel de l'entreprise. C'est aussi une opportunité d'innovation. D'innovation, pourquoi? Parce qu'en fait, dans des entreprises, Dgenious en est un exemple remarquable, qu'on appelle des start up. Vous vous offrez des solutions, vraiment ... parce que vous arrivez dans des secteurs d'activité, comme je le disais sans nécessairement en être des acteurs. Au départ, vous n'avez pas d'historique et vous arrivez avec des idées. Vous arrivez avec de l'innovation, vous arrivez avec des ambitions, avec le monde que vous voulez créer. Et ça, si on est ouvert en tant qu'entreprise existante avec une grosse base historique, je dirais qu'on arrive à accueillir ces innovateurs que vous êtes sur des plateformes de données relativement standardisées et ouvertes. Ça donne à l'entreprise une possibilité d'effet de levier gigantesque sur ses propres données. Avec ces innovations là et ça, il n'y a qu'une BI moderne, un environnement moderne de données, que j'appelle moi une Data Platform, qui permet d'accueillir cette innovation et de l'accélérer. Après, ça permet aussi ... c'est assez paradoxal, mais enfin, on croit que c'est paradoxal, mais ça ne l'est pas, c'est un résultat : ça permet la sécurité de la donnée aujourd'hui dans ces plateformes qui sont en train de se monter aujourd'hui un peu partout, et du cloud en particulier. Elle est beaucoup plus grande aujourd'hui et on voit que les problèmes de sécurité qui apparaissent aujourd'hui sont sur les anciennes plateformes. De plus en plus, sur des anciennes plateformes de données, on a les gros problèmes de sécurité et pas sur les modernes. Alors j'ai une image que j'ai entendu dernièrement et qui m'a vraiment permis de voir ça ; c'est le monde de la monnaie, en fait. Historiquement, avant que les banques n'existent, on avait son argent en dessous de son matelas et tout le monde gérer son argent à la maison. Et puis les banques sont arrivées. On a mis son argent à la banque parce que c'était plus sécure de l'avoir à la banque que de l'avoir en dessous de son matelas. C'est exactement ce qui se passe avec nos données aujourd'hui. Donc, considérons le cloud, ou des solutions comme la plateforme de Dgenious, comme étant la banque des données, la banque de la data, si tu veux. Et puis, qu'en fait, elle sera beaucoup plus sécurisée là que si je la garde chez moi. Et je vais pouvoir la confronter avec des innovateurs. D'un côté, un écosystème de partenaires et de clients qui vont pouvoir y accéder et à qui je vais pouvoir donner plus de possibilités et qui vont me l'enrichir de manière totalement gérée professionnellement. Alors, il y a un aspect sur les talents et également l'attractivité des talents. Donc les talents de data management, de data analytics, de l'intelligence artificielle sont évidemment des talents très rares aujourd'hui dans le marché. On en forme, mais cette génération en plus... bon, bah, ils savent aussi... donc ils se font payer également. Et donc, ça permet de donner à l'entreprise un caractère attractif beaucoup plus fort. Ça lui rend une attractivité plus intéressante pour attirer ces gens à l'intérieur de ses équipes. Et alors, ça permet également de préparer l'entreprise à ce que j'appelle le tsunami de l'IA, qui est en train d'arriver en position de l'IA, le machine learning, comme étant la vague de la nouvelle industrie qui est en train d'apparaître. Et ça permet vraiment que l'entreprise soit prête à innover avec ses talents, prête à intégrer l'IA dans ses processus et dans ses nouvelles offres. 00:20:56 Gaëlle Helsmoortel: Merci beaucoup pour cette belle argumentation. En tout cas, moi j'achète. Si je suis un de tes clients, je comprends bien ce que tu dis. Bon, évidemment, le mot opportunité, innovation, ce sont des mots qui me parlent particulièrement. Peut-être maintenant, est-ce que tu pourrais peut-être, pour finir ce podcast, donner .... quel serait ton ou tes deux conseils très concrets pour qu'à la fin de ce podcast, ils puissent agir? Ou déjà, peut-être se poser les bonnes questions? Qu'est-ce que tu leur conseillerais concrètement? 00:21:32 Yves Collinet: Très concrètement? Je voulais parler sur 3 axes, en fait. Désolé, il y en aura 3. 00:21:39 Gaëlle Helsmoortel: Pas de problèmes. 00:21:43 Yves Collinet: Le premier, celui sur l'axe de la data en elle-même, sur l'axe des gens, je dirais et puis sur l'axe du business. Sur la data, si je peux être très, très concret, très pragmatique : regardez en tant que responsable ou dirigeant, faites l'inventaire concret et écrit. Je dirais des données que vous avez dans votre entreprise ou que vous savez qui sont disponibles dans votre entreprise. Alors on parle de quoi? On parle des machines qui sont dans vos nouveaux environnements, des bâtiments, des systèmes d'information, des voitures, des camions, des gens que vous avez, des applications digitales, des sites Web. Faites l'inventaire sur l'ensemble de ce que vous avez là. Qu'est-ce qu'il y a comme data là-bas? Et de quoi parle-t-elle? Simplement une liste qu'on appellera une cartographie. Voyez un peu les interactions qui entre elles. Là, il y a déjà des techniques pour faire ça, etc. Et pas simplement ... je dirais ne partez pas des systèmes d'information. Ils sont importants, mais ce ne sont pas des systèmes d'information existants que vous allez sortir le plus mais c'est de l'environnement, de l'environnement d'activité de votre entreprise. 00:22:45 Yves Collinet: Sur l'axe des people, que j'appelle, donc des gens. Essayez de voir qui comprend, qui maîtrise et qui a la meilleure compréhension de votre business et qui, par rapport à cette compréhension business, est capable d'exprimer la stratégie de votre entreprise par rapport à la data. Et donc, qui aujourd'hui gère le business au jour le jour. Le pilote qui prend les décisions et ces gens-là utilisent-ils de la data? Et si oui, laquelle? Ça vous permet de voir par rapport à ce que vous avez fait de façon "data", je dirais, dans la première étape de voir un peu finalement qui sont les gens par rapport à ça, qu'ils l'utilisent ou pas, et où ça se passe par rapport à votre business. Ensuite, voyez les activités de ces gens lors des activités de type technique. On parle beaucoup de data crunching, de data préparation, d'analyse de données, de développement technique. Essayer d'identifier un peu les volumes de temps, d'heures, de gens de TP qui sont là-dedans. Et qui est responsable de ça? Dans quel département? Souvent, on voit le CFO, on voit les opérationnels, on voit des gens un peu partout, mais ce n'est pas suffisamment maîtrisé. Je dirais cet aspect people, histoire de sortir éventuellement une roadmap de formation ou de recrutement ponctuel qui vous manqueraient pour pouvoir aller plus loin entre le patrimoine data que vous avez identifié au départ et les gens que vous avez à bord qui vous permettent dans un temps juste après d'optimiser votre organisation. 00:24:19 Yves Collinet: Sur l'axe Business. Moi, j'adore poser la question : Que font vos concurrents et qu'est-ce qu'ils font avec leur data? Est-ce que vous avez déjà des cas où vous avez perdu ou vous ne vous sentez pas en contrôle de votre position parce que vous avez un concurrent qui a fait un truc que vous ne comprenez pas comment il a pu identifier cette opportunité, comment il a mis en place. Après, dans votre business, qui fait quoi avec les données de votre nomination? On vient un peu sur les gens. Mais alors après, un sujet particulièrement chaud, c'est voir un peu dans les gens qui manipulent la donnée chez vous ; tout ce que j'ai appelé, les gens qui font le crunching, la préparation, l'analyse ; quelles sont leurs frustrations? Qu'est-ce qu'ils voudraient faire et qu'ils n'arrivent pas à faire aujourd'hui? Voir les tensions qu'il peut y avoir entre des départements techniques et des appartements business. Et alors aussi, surtout, regarder quel succès vous avez déjà et où ça se passe. Pour essayer non seulement de les promouvoir, mais peut-être de les accélérer. Et entre l'investissement que vous faites dans les gens et les frustrations, les tensions que vous avez, vous pouvez identifier un gap qui est en fait votre roadmap d'amélioration. Et c'est là qu'elle va se trouver, en fait. Et c'est là où vous allez vraiment trouver, par rapport à votre patrimoine historique, ce que vous avez comme compétences à bord. Est-ce que les gens font et les frustrations qu'il y a par rapport à votre business ou ce que vos concurrents sont en train de vous mettre dans la vue. Vous avez trouvé là des espaces à exploiter en mode itératifs très sprint base comme ça, vraiment en petite itération pour faire évoluer votre compréhension et l'intégration de la data dans la vie de votre entreprise. Et à la fin, je dirais un exemple très simple de deux choses que j'adore demander également, c'est : depuis les dernières semaines et derniers mois, avez-vous trois décisions stratégiques ou opérationnelles que vous avez prises? Oui ou non? Si oui, lequel? Enfin, pas besoin de me les dire, mais bon, réfléchissez à ça. Quelle data vous ont permis de les prendre, ces décisions? Et qui était dans la loupe avec vous pour prendre ces décisions? Et vous ont-ils apporté par rapport à leur compréhension des données pour prendre ces décisions? Simplement se poser ces questions-là pour commencer. Et là, on voit déjà un peu où ça se passe. Et là, il y aura des choses à essayer d'améliorer. 00:26:33 Gaëlle Helsmoortel: Écoute, Yves, merci beaucoup parce que moi, ce que je trouve aussi très intéressant dans ce que tu nous dit et très parlant, c'est effectivement de remettre le business au centre. Parce que tous nos auditeurs, c'est ça qu'on se disait au départ : quel est mon business, comment je le fais évoluer et de faire en sorte que les plateformes soient une aide à la décision business et que ces plateformes ne sont pas des contraintes par rapport à des décisions business. Comme moi, j'entends encore malheureusement trop. Et moi, si tu es d'accord, j'ajouterai comme message, c'est qu'effectivement, il faut trouver les bons partenaires qui accompagnent cette prise de décision et qui ne viennent pas avec des contraintes de remettre vraiment le business et l'opérationnel au centre. Écoute Yves, un tout grand merci pour cette passion que tu nous as transmise sur la data qui n'est pas forcément le domaine le plus sexy qu'on ait envie d'aborder. Vraiment, merci pour ce chouette échange. Et bien, très bientôt. 00:27:37 Yves Collinet: Merci beaucoup Gaëlle et je vous souhaite en tout cas beaucoup de succès dans votre initiative. C'est très bien ce que vous faites. 00:27:42 Gaëlle Helsmoortel: Merci beaucoup, au revoir.

Je suis Gaëlle Helsmoortel, CEO de dgenious. Je travaille tous les jours avec mes équipes pour permettre aux retailers de booster leurs performances, grâce à un accès simple et rapide à leurs data.

Avec Let’s talk retail, j’accueille mes invités autour de thématiques précises et variées qui offriront aux auditeurs l’opportunité de passer immédiatement à l’action dans leur propre business.

#1 – Quels KPIs mettre immédiatement en place pour booster vos ventes en 2021 ? , with Christophe Gérard

Dans cet épisode, j’invite Christophe Gérard, expert incontesté dans le retail. Il y a plus de 20 ans, nous avons commencé notre carrière professionnelle ensemble, dans la même entreprise mythique, qui est l’Oreal

#3 – Les secrets de la réussite et les 1ers résultats de la transformation digitale opérée par Jeff de Bruges et son réseau de 500 points de vente! , with Dennys Larrieu

Pour cet épisode, j'accueille Dennys Larrieu, Directeur Général de Jeff de Bruges, pour parler retail et transformation digitale.

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