La qualité des données dans le secteur du Bricolage, Jardinage & Animalerie
Le secteur du Bricolage, Jardinage & Animalerie (DIY) peut s’inspirer du modèle de gestion et d’échange des données dans le secteur des fast moving goods (FMCG). En collaboration avec GS1, le spécialiste DIY Varo réinvite les modèles FMCG, en tenant compte des défis propres au secteur du Bricolage, Jardinage & Animalerie. Nico De Troyer (Varo) nous explique le processus.
Cela fait déjà 16 ans que Nico De Troyer travaille chez Varo, une entreprise forte de plus de 60 années d’expérience en tant que spécialiste dans la distribution internationale de matériel de Bricolage, Jardinage & Animalerie. Varo dispose d'un vaste assortiment allant de l’outillage électrique aux appareils portatifs en passant par les outils de jardin et les accessoires, le tout vendu sous ses marques propres Varo, Powerplus et Premion, ou sous des private labels. Nico De Troyer a commencé sa carrière chez Varo en tant que technicien avant de saisir, il y a six ans, l’opportunité de se réorienter vers la gestion et le traitement des données produits.
« Comme technicien à l’époque et au service après-vente, nous recevions de nombreuses questions à propos de nos produits. C’est alors que j’ai constaté le manque de structure des informations disponibles, également chez nous en interne », explique Nico De Troyer. Il y a six ans, nous avons été amenés à définir dans quelle mesure nos emballages étaient recyclables. C'est à ce moment-là que j’ai sauté le pas et que nous avons commencé à optimiser l’ensemble des données produits et logistiques ».
"Sales are no longer price-driven, they're data-driven. It's all about who has the best and most detailed data."
"Data is king of the digital jungle."
Des débuts difficiles
Afin de pouvoir partager les données digitales au niveau du secteur, celles-ci doivent être disponibles et bien structurées. « Tout était déjà dans notre système ERP, sauf que le but n’était pas de partager, mais plutôt d’assurer le traitement comptable », poursuit Nico De Troyer. « C’est ainsi que nous avons décidé d’investir dans un système PIM (Product Information Management). Nous nous sommes ensuite battus pendant deux ans pour lire et extraire les données ».
Collecter et introduire les données, c'est une chose. Les extraire du système et les mettre à disposition dans un format lisible, c’est une autre paire de manches. « Un casse-tête qui a duré deux ans », admet Nico De Troyer. « Passer à un modèle GS1 aurait été plus simple, mais nous étions trop limités : nous avons préféré établir un mapping et améliorer notre système ».
Être plus compétitif
Une des raisons principales pour laquelle nous n’avons pas opté pour le modèle GS1, c’est que Varo avait besoin de plus de champs que ceux prévus dans la datapool de GS1. « Nous devons desservir 25 canaux, dont nos trois sites Internet. À l’époque, GS1 n’était pas encore vraiment coutumière du Bricolage, Jardinage et Animalerie, et au vu de notre utilisation, le modèle de GS1 était quelque peu à la traîne. Ensemble avec GS1, nous passons au crible l’échange de données au sein du secteur du Bricolage, Jardinage & Animalerie.
Ce qui est crucial au sein de ce secteur, bien plus que dans le secteur FMCG, c'est le rôle essentiel joué par les informations produits de nature technique, plutôt que les données logistiques. Chose qui influence le choix des champs et modèles. « Nous avons cherché à collaborer avec nos concullègues, pour que les bons choix opérés profitent au plus grand nombre. Partager des données de qualité équivalente permet d’accroître la comparabilité et d’améliorer le cadre de référence pour la concurrence ».
Vitesse de croisière
Varo est depuis parfaitement au point avec la gestion des données des nouveaux articles. « Nous comptons toutefois 7.000 références en cours, et nombre d’entre elles doivent encore être adaptées avant de pouvoir être publiées. Nous devons ainsi encore convertir toute une série d’images de produit du format jpg au format tiff. Il s’agit d’un sacré boulot auquel nous devons encore nous atteler ».
La qualité des données est source d’une grosse préoccupation, insiste Nico De Troyer. « Nous avons acquis des modules PIM spécifiques pour le contrôle de la qualité et nous sommes actuellement en train de resserrer la vis. Nous appliquons des critères stricts dans le but d’optimiser ». La prochaine étape pour Varo, c'est d’étendre et de faciliter l’automatisation. « Nous souhaitons en finir avec le travail manuel et réduire ainsi le taux d’erreurs ».
