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carrefour digital day

Data-driven : comment remodeler sa stratégie digitale ?

Carrefour a pour ambition d’être le leader européen de la Data & Retail Media. En novembre 2021, le groupe a annoncé sa stratégie digitale. Cette stratégie s’appuie sur les atouts du détaillant, issus de la transformation profonde menée depuis 2018. Elle est construite sur une approche  » data-centric, digital first « . Carrefour va augmenter ses investissements dans le numérique, avec un plan dédié de 3 milliards d’euros entre 2022 et 2026.

D’ici 2025, les flux de travail intelligents et les interactions transparentes entre humains et machines seront probablement aussi standard que le bilan de l’entreprise, et la plupart des employés utiliseront les données pour optimiser presque tous les aspects de leur travail.

Sept caractéristiques définiront cette nouvelle entreprise axée sur les données, et nous avons déjà constaté que de nombreuses entreprises présentent au moins certaines d’entre elles, et que beaucoup d’autres commencent à s’y atteler.

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Cette étude de cas est destinée à aider les dirigeants à comprendre les caractéristiques de la nouvelle entreprise axée sur les données et les capacités offertent.

Alors qu’un premier plan de transformation réussi arrive à son terme, nous voulons maintenant transformer Carrefour, un détaillant traditionnel doté de capacités de commerce électronique, en une Digital Retail Company, qui place le numérique et les données au cœur de toutes ses activités et de son modèle de création de valeur.

Alexandre Bompard, PDG de Carrefour

1. Des données intégrées dans chaque décision, interaction et processus

À ce jour – Les organisations appliquent souvent des approches basées sur les données – des systèmes prédictifs à l’automatisation basée sur l’IA – de manière sporadique dans l’ensemble de l’organisation, laissant de la valeur sur la table et créant des inefficacités. De nombreux problèmes commerciaux sont encore résolus par des approches traditionnelles et prennent des mois ou des années à être résolus.

D’ici à 2025 – Presque tous les employés utilisent naturellement et régulièrement les données pour soutenir leur travail. Plutôt que de résoudre les problèmes en élaborant de longues cartes routières, parfois sur plusieurs années, ils sont habilités à se demander comment des techniques de données innovantes pourraient résoudre les problèmes en quelques heures, jours ou semaines.

Les organisations sont capables de prendre de meilleures décisions et d’automatiser les activités quotidiennes de base et les décisions régulières. Les employés sont libres de se concentrer sur des domaines plus « humains », tels que l’innovation, la collaboration et la communication.

D’ici 2024, tous les employés de Carrefour recevront une formation numérique dans le cadre de sa Digital Retail University, en partenariat avec Google.

2. Les données sont traitées et livrées en temps réel

À ce jour – Seule une fraction des données provenant des appareils connectés est ingérée, traitée, interrogée et analysée en temps réel, en raison des limites des structures technologiques existantes, des difficultés liées à l’adoption d’éléments architecturaux plus modernes et des exigences de calcul élevées des tâches de traitement intensif en temps réel. Les entreprises doivent souvent choisir entre vitesse et intensité de calcul, ce qui peut retarder les analyses plus sophistiquées et empêcher la mise en œuvre de cas d’utilisation en temps réel.

D’ici à 2025 – De vastes réseaux de dispositifs connectés recueillent et transmettent des données et des informations, souvent en temps réel. La manière dont les données sont générées, traitées, analysées et visualisées pour les utilisateurs finaux est radicalement transformée par de nouvelles technologies plus omniprésentes, telles que les architectures kappa ou lambda pour l’analyse en temps réel, qui permettent d’obtenir des informations plus rapides et plus puissantes. Même les analyses avancées les plus sophistiquées sont raisonnablement accessibles à toutes les organisations, car le coût du cloud computing continue de baisser et des outils de données « en mémoire » plus puissants sont mis en ligne.

Depuis 2018, Carrefour poursuit une stratégie de migration des systèmes informatiques vers le cloud..

3. Des magasins de données flexibles permettent de disposer de données intégrées et prêtes à l’emploi

À ce jour – Bien que la prolifération des données soit alimentée par des données non structurées ou semi-structurées, la plupart des données utilisables sont encore organisées de manière structurée à l’aide d’outils de bases de données relationnelles. Les ingénieurs en données passent souvent beaucoup de temps à explorer manuellement les ensembles de données, à établir des relations entre eux et à les assembler. Ils doivent également souvent affiner les données de leur état naturel, non structuré, à une forme structurée en utilisant des processus manuels et sur mesure qui prennent du temps, ne sont pas évolutifs et sont sujets à des erreurs.

D’ici à 2025 – Data practitioners increasingly leverage an array of database types—including time-series databases, graph databases, and NoSQL databases—enabling more flexible ways of organizing data. This allows teams to query and understand relationships between unstructured and semi-structured data easier and faster, which accelerates development of new AI-driven capabilities and the discovery of new relationships in the data to drive innovation.
La combinaison de ces magasins de données flexibles avec les progrès de la technologie et de l’architecture en temps réel permet également aux organisations de développer des produits de données, tels que des plateformes de données « client 360 » et des jumeaux numériques – des modèles de données en temps réel d’entités physiques. Cela permet de réaliser des simulations sophistiquées et des scénarios de simulation en utilisant les capacités traditionnelles d’apprentissage automatique ou des techniques plus avancées comme l’apprentissage par renforcement.

En adoptant une culture  » data-centric, digital first « , Carrefour va conduire des changements profonds dans les processus métiers traditionnels, notamment : la tarification, la stratégie d’assortiment, les prévisions d’activité, les flux logistiques et d’approvisionnement et les processus administratifs.

4. Le modèle d’exploitation des données traite les données comme un produit

À ce jour – La fonction de données d’une organisation, si elle existe en dehors de l’informatique, gère les données en utilisant des normes, des règles et des contrôles descendants. Les données n’ont souvent pas de véritable « propriétaire », ce qui garantit qu’elles sont mises à jour et prêtes à être utilisées de diverses manières. Les ensembles de données sont également stockés – parfois en double – dans des environnements tentaculaires, cloisonnés et souvent coûteux, ce qui fait qu’il est difficile pour les utilisateurs d’une organisation de trouver, d’accéder et d’intégrer rapidement les données dont ils ont besoin.

D’ici à 2025 – Les actifs de données sont organisés et pris en charge en tant que produits, qu’ils soient utilisés par des équipes internes ou des clients externes. Ces produits de données ont des équipes dédiées alignées contre eux pour intégrer la sécurité des données, faire évoluer l’ingénierie des données (par exemple, pour transformer les données ou intégrer continuellement de nouvelles sources de données), et mettre en œuvre des outils d’accès et d’analyse en libre-service. Les produits de données évoluent continuellement de manière agile pour répondre aux besoins des consommateurs, en s’appuyant sur des processus et des outils de DataOps (DevOps pour les données) et d’intégration et de livraison continues. Dans l’ensemble, ces produits fournissent des solutions de données qui peuvent être utilisées plus facilement et de manière répétée pour répondre à divers défis commerciaux et réduire le temps et le coût de la livraison de nouvelles capacités axées sur l’IA.

Cette digitalisation contribuera à améliorer l’expérience client, avec une plus grande personnalisation, et l’efficacité opérationnelle au siège comme dans les magasins Carrefour.

5. Le rôle du Chief Data Officer élargit pour générer de la valeur

À ce jour – Les Chief Data Officers (CDO) et leurs équipes fonctionnent comme un centre de coûts chargé d’élaborer et de contrôler la conformité aux politiques, normes et procédures de gestion des données et de garantie de leur qualité.

D’ici à 2025 – Les Chief Data Officers et leurs équipes fonctionnent comme une unité commerciale avec des responsabilités en matière de profits et de pertes. L’unité, en partenariat avec les équipes commerciales, est chargée d’imaginer de nouvelles façons d’utiliser les données, de développer une stratégie de données d’entreprise holistique (et de l’intégrer dans une stratégie commerciale), et de créer de nouvelles sources de revenus en monétisant les services de données et le partage des données.

Le cloud permet à Carrefour d’augmenter l’agilité de ses systèmes et le time-to-market dans le développement de nouveaux services et applications. La valeur extraite des données opérationnelles est renforcée, grâce à l’utilisation de solutions d’IA.

6. L’adhésion à un écosystème de données deviendra la norme

À ce jour – Les données sont souvent cloisonnées, même au sein des organisations. Si les accords de partage de données avec des partenaires externes et des concurrents se multiplient, ils sont encore peu fréquents et souvent limités.

D’ici à 2025 – Les grandes organisations complexes utilisent des plateformes de partage de données pour faciliter la collaboration sur des projets axés sur les données, tant au sein des organisations qu’entre elles. Les entreprises axées sur les données participent activement à une économie des données qui facilite la mise en commun des données pour créer des informations plus précieuses pour tous les membres. Les places de marché de données permettent d’échanger, de partager et de compléter les données, ce qui permet aux entreprises de créer des produits de données véritablement uniques et exclusifs et d’en tirer des enseignements.

Carrefour Links se distingue également par ses partenariats avec des leaders mondiaux de la technologie, permettant d’extraire une valeur maximale des données disponibles.

7. La gestion des données est priorisée et automatisée pour la confidentialité et la sécurité

À ce jour – La sécurité des données et la protection de la vie privée sont souvent considérées comme des questions de conformité, en raison des mandats réglementaires naissants en matière de protection des données et du fait que les consommateurs commencent à prendre conscience de la quantité d’informations les concernant qui sont collectées et utilisées. Les protections en matière de sécurité et de confidentialité des données sont souvent soit insuffisantes, soit monolithiques, et non adaptées à des ensembles de données individuels. Les processus manuels de résilience des données rendent difficile la récupération rapide et complète des données, ce qui crée des risques de pannes de données prolongées qui ont un impact sur la productivité des employés.

D’ici à 2025 – L’état d’esprit des organisations a totalement évolué vers le traitement de la confidentialité, de l’éthique et de la sécurité des données comme des domaines de compétences obligatoires, en raison de l’évolution des attentes réglementaires telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA), de la sensibilisation croissante des consommateurs à leurs droits en matière de données et des enjeux de plus en plus élevés des incidents de sécurité. Les portails de provisionnement en libre-service gèrent et automatisent le provisionnement des données à l’aide de « scripts » prédéfinis afin de fournir aux utilisateurs un accès aux données en toute sécurité et quasiment en temps réel, ce qui améliore considérablement la productivité des utilisateurs.

Des outils d’IA deviennent disponibles pour gérer plus efficacement les données – par exemple, en automatisant l’identification, la correction et le redressement des problèmes de qualité des données. Dans l’ensemble, ces efforts permettent aux organisations d’instaurer une plus grande confiance à la fois dans les données et dans la façon dont elles sont gérées, ce qui accélère finalement l’adoption de nouveaux services basés sur les données.

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En adoptant une culture  » data-centric, digital first « , Carrefour va conduire des changements profonds dans les processus métiers traditionnels, notamment : la tarification, la stratégie d’assortiment, les prévisions d’activité, les flux logistiques et d’approvisionnement et les processus administratifs. Cette digitalisation contribuera à l’amélioration de l’expérience client, avec une plus grande personnalisation, et de l’efficacité opérationnelle au siège comme en magasin.