La transformation des données favorise la croissance de la marge

Aujourd’hui, la transformation des données est cruciale pour les fabricants de produits de grande consommation dans le commerce de détail et la restauration afin d’accroître les marges et les revenus. Cela est particulièrement important dans le climat économique actuel, où les ménages resserrent leur budget en raison de la hausse des coûts. Pour relever ces défis, les fabricants doivent adapter leurs stratégies en mettant l’accent sur ce que TELUS appelle la « réalisation de la croissance des marges » (MGR). Ce concept met l’accent sur la nécessité de déplacer l’attention de la part du volume et des revenus vers la ligne du bas et la marge. MGR implique non seulement d’adapter les stratégies de gestion de la croissance des revenus (RGM), mais aussi d’assurer la coordination entre la stratégie et la conformité en magasin. Cette approche est essentielle pour que les entreprises de produits de grande consommation restent compétitives et assurent leur succès à long terme dans un paysage radicalement modifié où l’accent traditionnel mis sur le volume et les revenus n’est plus suffisant.

Lors d’un récent événement de TELUS, le partenaire de PwC Strategy& David Ganiear a affirmé ceci : « Depuis la fin de la pandémie, l’industrie des biens de consommation courante fait face à une inflation sans précédent. Les fabricants ont découvert que tandis que les prix augmentent, le volume des ventes diminue. Aujourd’hui, ils se concentrent sur la résilience pour relever les défis futurs. » Il a ajouté qu’au cours des dernières années, les entreprises ont adopté une stratégie de « champ de rêves », créant des entrepôts et des lacs de données dans l’espoir de recueillir des facteurs clés intéressants. Bien que cette approche ait jeté des bases, elle n’a pas entraîné la valeur attendue. Les relations des chefs des services financiers, du marketing, de l’information et technologiques se sont tendues lorsque les importants investissements technologiques n’ont pas produit de résultats clairs, soulignant la nécessité d’adopter une approche stratégique envers la gestion de la technologie et des données.

Dans ce blogue, nous découvrirons comment la transformation efficace des données et l’intelligence artificielle peuvent contribuer à la réalisation de la croissance de la marge, en convertissant les investissements dans les données en valeur opérationnelle tangible.

Tendances et défis du secteur des biens de consommation courante

Le secteur des biens de consommation courante fait face à plusieurs défis, notamment la hausse des coûts, l’évolution du comportement des consommateurs et la nécessité de gérer efficacement la chaîne d’approvisionnement. La transformation des données permet de s’attaquer à ces enjeux en harmonisant les données pour offrir une vue unifiée des ensembles de données, permettant aux entreprises de prendre rapidement des décisions éclairées.

Le comportement des consommateurs dans le commerce de détail

Les budgets des ménages se resserrent et le pouvoir d’achat des consommateurs s’amenuise. Pendant ce temps, le coût des biens ne cesse d’augmenter. Le comportement des acheteurs évolue en conséquence : ils privilégient davantage le rapport qualité-prix et recherchent les meilleures aubaines. Ils trouvent des façons d’économiser en :

À cause de ces facteurs, la fidélité envers les marques et les marchands a diminué. Les consommateurs changent désormais fréquemment de marque et magasinent chez différents marchands pour trouver les meilleurs prix.

Le comportement des consommateurs dans le secteur des services alimentaires

Pour les services alimentaires, les clients privilégient la valeur, surtout au restaurant. Ils :

Compte tenu de ces tendances de consommation à l’échelle mondiale, il est plus important que jamais de commencer par la transformation des données dans votre cheminement vers la réalisation de la croissance de la marge.

Comprendre la transformation des données

En bref, la transformation des données, c’est le processus d’harmonisation des données brutes provenant de multiples sources et de leur conversion en un format facile à comprendre et à analyser. Ce processus comprend le nettoyage, la structuration et l’intégration des données afin de garantir qu’elles sont de grande qualité et prêtes à utiliser. Dans le secteur des biens de consommation courante, la transformation des données s’avère essentielle pour comprendre le comportement des consommateurs, optimiser les chaînes d’approvisionnement et stimuler une croissance rentable.

Types de transformation des données

Les experts en science des données utilisent plusieurs types de transformation des données pour convertir des données brutes en facteurs clés intéressants :

1. Nettoyage des données : Supprime les erreurs, les doublons et les incohérences dans l’ensemble de données pour en assurer l’exactitude.

2. Intégration des données : Combine des données de différentes sources pour obtenir un aperçu unifié.

3. Harmonisation des données : Assure la cohérence et la comparabilité des données intégrées, en normalisant les formats de données, les unités de mesure et la terminologie des différentes sources afin que les données puissent être comparées et analysées avec exactitude.

4. Agrégation des données : Résume les données pour fournir une vue d’ensemble, comme les ventes globales par région ou par marchand.

5. Normalisation des données : Adapte les données à une échelle commune sans modifier les différences entre les valeurs.

6. Enrichissement des données : Améliore les données en ajoutant des renseignements supplémentaires provenant de sources externes.

Les avantages de la transformation des données : rapidité d’analyse et efficacité

En transformant les données brutes en facteurs clés de grande qualité et exploitables, les fabricants peuvent améliorer la prise de décisions et l’efficacité opérationnelle, accroître la précision des rapports et profiter d’analyses approfondies. Grâce à la pleine visibilité de vos données, vous pourrez comprendre comment adapter un levier particulier, comme les prix ou les promotions, selon le comportement des consommateurs.

Améliorer la prise de décisions

L’un des principaux avantages de la transformation des données, c’est la capacité de prendre des décisions plus éclairées. Grâce à l’harmonisation des sources de données, les entreprises peuvent analyser les tendances, cerner les possibilités et exploiter les données pour faciliter la prise de décisions à la volée. En saisissant le comportement des consommateurs, vous pourrez créer des stratégies de marketing ciblées pour chaque marchand ou compte de services alimentaires. Et vous pourrez aussi modifier les prix et les promotions en fonction des préférences des acheteurs.

Améliorer l’efficacité opérationnelle

La transformation des données renforce l’efficacité opérationnelle en rationalisant les processus opérationnels. La centralisation des données réduit le temps et les efforts nécessaires pour recueillir, harmoniser et analyser l’information, permettant aux équipes de se concentrer sur des tâches stratégiques, comme l’élaboration de plans de lancement de nouveaux produits. De plus, les données intégrées contribuent à l’optimisation des chaînes d’approvisionnement en déterminant les inefficacités et les possibilités d’économies.

Accroître l’exactitude des rapports

La centralisation des données permet aux équipes d’une organisation de travailler avec la même information, augmentant l’exactitude des rapports et réduisant le risque d’erreurs et d’écarts. Par exemple, en utilisation une source unique de données sur les ventes et les stocks, on peut prévenir les ruptures et les excédents et ainsi améliorer la gestion des stocks.

Profiter d’analyses approfondies

La transformation des données permet de produire des analyses et des facteurs clés approfondis en offrant une vue exhaustive des ensembles de données. Les entreprises peuvent ainsi effectuer des analyses poussées, comme la modélisation prédictive et la prévision des tendances. Par exemple, l’intégration des données sur les ventes aux tendances du marché peut les aider à prévoir la demande et à modifier leurs calendriers de production en conséquence.

Appliquer la transformation des données aux processus opérationnels

L’application de la transformation des données aux processus opérationnels comporte plusieurs étapes, de la détermination des sources d’analyse de données à l’harmonisation, en passant par la visualisation des données. Le résultat : le mariage de vos technologies et de vos objectifs opérationnels, préparant le terrain pour l’atteinte du but ultime, soit la réalisation de la croissance de la marge.

1. Déterminer et évaluer les sources de données

La première étape de la transformation des données consiste à déterminer et à évaluer toutes les sources de données possibles. Il s’agit ici d’inventorier les ensembles de données et d’évaluer leur utilisation actuelle ainsi que leur valeur pour l’entreprise. En sachant quelles données peuvent être recueillies et de quelle façon elles seront utilisées, les fabricants peuvent cerner les domaines d’amélioration.

Il y a plusieurs types de données possibles :

2. Appliquer des outils d’ingestion de données

Une fois que vous avez déterminé vos sources de données, la prochaine étape consiste à utiliser des outils d’ingestion de données pour les recueillir et les centraliser. Ces outils traitent divers formats de données et en assurent la qualité. Il est important de planifier le processus d’ajout de données pour tenir compte des nouvelles sources ainsi que des besoins changeants.

3. Vérifier régulièrement s’il y a des erreurs d’ingestion de données

Il est important de vérifier régulièrement s’il y a des erreurs d’ingestion de données pour assurer leur exactitude et leur intégralité. Envisagez des vérifications ponctuelles pour valider les données à mesure qu’elles arrivent et régler immédiatement tout problème. Le maintien de la qualité des données permet des analyses et des facteurs clés fiables, inspirant la confiance au sein de votre équipe.

4. Intégrer et harmoniser les données

Pour intégrer et harmoniser les données, normalisez les définitions et les termes afin d’établir une vue uniforme des sources de mappage des données. Cette étape crée des données significatives et utiles pour votre organisation. Définissez clairement les normes d’harmonisation, notamment avec un outil de planification des ressources de l’entreprise ou un arbre décisionnel de consommateur. De plus, définissez les produits, les périodes, les marchés et les indicateurs qui sont importants pour votre entreprise.

5. Visualiser les données

La visualisation des données vous permet de les comprendre et de les interpréter rapidement et efficacement. Il s’agit de créer des rapports et des tableaux de bord de grande qualité qui fournissent des facteurs clés exploitables. Pour commencer, convenez avec les collaborateurs d’un petit nombre de rapports, puis peaufinez-les et intégrez-les aux processus opérationnels. L’intégration de la visualisation des données à des outils de prise de décisions, comme Gestion de la promotion du commerce de TELUS, peut en accroître la valeur.

6. Amélioration itérative

Malheureusement, il ne s’agit pas d’une tâche qu’on fait une fois et le tour est joué : la transformation des données exige raffinement et amélioration continus. Traitez la centralisation des données comme un processus itératif, en examinant et en mettant à jour régulièrement vos stratégies de transformation des données pour répondre à l’évolution des besoins opérationnels. Tenez-vous au courant des nouvelles sources de données, technologies et pratiques exemplaires.

7. Maximiser les marges

Vous avez terminé votre transformation des données et intégré des étapes pour l’amélioration itérative. Et maintenant? Pour favoriser le succès, concentrez-vous sur la réalisation de la croissance de la marge, ce qui nécessite l’intégration de la planification et de l’exécution des ventes à divers outils.

La réalisation de la croissance de la marge permet d’arrimer les stratégies de gestion de la croissance des produits d’exploitation aux solutions d’exécution et de distribution, en favorisant une parfaite réalisation du magasin pour maximiser les marges. Pour lancer une initiative de réalisation de la croissance de la marge, envisagez d’ajouter les outils suivants à votre ensemble technologique :

L’avenir de la transformation des données dans le secteur des biens de consommation courante

Avec toutes les avancées technologiques dans le domaine de l’analyse des données, comme l’apprentissage-machine et l’intelligence artificielle (IA), nous vivons une période passionnante dans le secteur des biens de consommation courante. Afin de suivre l’évolution du comportement des consommateurs et des conditions du marché, il est de plus en plus important pour les fabricants souhaitant un avantage concurrentiel de tirer parti de la transformation des données et de la réalisation de la croissance de la marge.

Tirer profit de l’IA

L’IA révolutionne la transformation des données. En exploitant son potentiel, les entreprises peuvent automatiser des tâches de veille stratégique comme la collecte, le nettoyage et l’analyse des données, réduisant ainsi le temps et les efforts requis pour les transformer. L’IA peut aussi dégager des facteurs clés spécialisés, comme les tendances qui ne sont peut-être pas immédiatement apparentes à l’œil humain.

Hesham Fahmy, chef du service de l’information à TELUS, met l’accent sur une approche participative envers l’intégration de l’IA : « Chez TELUS, nous croyons que l’IA générative peut changer la donne sur le plan de la productivité, de l’innovation et de la compétitivité des entreprises. C’est pourquoi nous intensifions l’adoption de l’IA au sein de notre équipe mondiale et l’intégrons à l’ADN même de notre organisation, de notre culture et de notre façon de faire. Nous avons réduit les obstacles à l’entrée et fourni à notre équipe les derniers outils internes d’IA générative intégrant des contrôles de sécurité et la protection de la vie privée, afin que tous et toutes puissent expérimenter la technologie et découvrir de nouvelles possibilités de productivité et d’innovation, quelles que soient leurs fonctions. En intégrant l’IA à des produits, comme la solution de GPC de TELUS, TELUS dote les personnes de ressources pour prendre des décisions éclairées à grande échelle. »

Des occasions illimitées se présentant à l’avenir, M. Fahmy a ajouté : « Nous ne serions pas en mesure d’exploiter pleinement les possibilités de transformation de l’IA si nous n’avions pas jeté nos bases. Les données sont l’élément vital et le carburant de toute organisation, et il est essentiel d’adopter une solide stratégie de données pour développer et appliquer l’IA avec succès, ouvrant une foule de possibilités. »

Saisir la valeur par la transformation des données et l’IA

À mesure que le secteur des biens de consommation courante évolue, on ne saurait trop insister sur l’importance de la transformation des données. Les observations de M. Ganiear mettent en lumière la transition entre le simple investissement dans la technologie et son utilisation stratégique pour obtenir une valeur mesurable. « Cette évolution dans l’industrie est réellement passée de l’investissement, l’achat de technologies et la production d’ensembles de données à des cas d’utilisation qui génèrent de la valeur. La démonstration des avantages renforce le lien entre le chef du service de l’information et le chef des services financiers. »

En adoptant la transformation des données et en vous concentrant sur des cas d’utilisation stratégiques de l’IA, vous pourrez non seulement relever les défis actuels, mais aussi positionner votre entreprise pour une croissance soutenue de même que la réussite dans un marché de plus en plus concurrentiel. Cette approche permettra également d’affronter les futures tempêtes, comme une autre pandémie, en renforçant la résilience et l’adaptabilité des activités.

La réalisation de la croissance de la marge peut se faire en coordonnant la planification des ventes et l’exécution de la vente au détail.

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