Data Impact, une solution de data analyse pour les industriels de la grande consommation

Mine d’or pour les marques, les solutions de data analyse se multiplient. Rencontre avec Yacine Terki, fondateur de Data Impact, solution de retail analytics, qui permet aux industriels de la grande consommation d’optimiser leur coût de production.

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« La data est au cœur des enjeux de nos clients », affirme Yacine Terki. Avec sa solution d'e-commerce analytics (digital shelf analytics et de location based analytics), Data Impact, co-créée en 2014, permet aux industriels de la grande consommation d’optimiser leur execution omnicanal. « Il y a 6 ans, on s’est rendu compte que le secteur des produits de grande consommation était en retard sur la digitalisation », raconte-t-il. « Lorsqu’une marque négocie avec une enseigne, l’exécution au point de vente - physique ou digital - n’est pas parfaite à 100 %. Les produits ne sont pas toujours présents au bon endroit, avec la bonne promotion ni avec les bonnes informations », explique Yacine Terki. Des difficultés sont apparues pour faire concorder l’offre sur le point de vente digital et celle en magasin.

Pour pallier ce problème, la solution de Data Impact analyse les données des points de vente digitaux. Un service qui s’avère précieux pour les marques du secteur de la grande consommation qui ont besoin d’avoir une visibilité sur l’ensemble des points de distribution afin d’ajuster la production. L’Oréal, Heineken, Haribo, Panzani, Kellog’s, Lactalis, Nestlé, Barilla et d’autres : tous ont trouvé en Data Impact une solution performante et efficace.

Data Impact : 10 milliards de données traitées chaque jour

« Beaucoup de gens parlent de data, d’analytics, mais ne voient pas forcément la complexité de la chaine de valeur. Notre activité se divise en plusieurs phases. La première est la collecte de données grâce à un outil de référencement de données. Une fois récoltée, cette donnée est stockée dans nos bases internes, il faut ensuite la nettoyer ». Chez Data Impact, une cinquantaine d’ingénieurs travaillent en permanence sur des algorithmes à tous les niveaux de la chaine afin d’automatiser et industrialiser. La deuxième étape de nettoyage de la donnée est cruciale. « Pour avoir une donnée correcte et actionnable, il faut que les produits soient harmonisés en amont via leur code EAN (European Article Numbering, sorte de code-barre), ce qui est un vrai challenge quand on traite des millions de produits ». En effet, la donnée est disparate d’un retailer à l’autre, les libellées ne sont pas les mêmes, ce qui complexifie son traitement. Après le nettoyage des datas, vient la troisième phase, la restitution au client à travers un SAS d’aide à la décision : un mix entre de la data visualisation et des algorithmes de prédiction et d’analyse automatique.
Dans cette data visualisation, la marque va trouver une vision macro et micro, un rapport chiffré sur les différents points de vente omnicanaux: taux de rupture de stocks, prix, promotion, etc. Sur cette vision globale les clients de Data Impact vont pouvoir construire leur stratégie de commercialisation et mieux collaborer avec les enseignes distributrices. « En bout de ligne, c’est du gagnant-gagnant pour elles ainsi que pour les marques puisque le client, dans 45 % des cas, risque d’abandonner son achat s’il ne trouve pas ses produits en rayon », explique Yacine Terki.
Avant l’arrivée sur le marché de solutions telles que Data Impact, la plupart des actions menées par les marques n’étaient pas suffisamment précises. « Elles n’avaient pas d’outils de monitoring online ». De fait, les marques dégageaient des tendances de vente et travaillaient sans savoir réellement où se situaient leurs problèmes. « Grâce à notre solution, aujourd’hui on est capable d’identifier les risques et les opportunités, de les estimer, et de leur montrer concrètement où est l’action à mener », explique Yacine Terki. Un dispositif qui va permettre aux marques d’améliorer la distribution de leurs produits, d’anticiper les ruptures de stocks et d’adapter leur stratégie promotionnelle.

La crise du Covid-19 accélère la transformation du comportement des consommateurs

« Sur les produits de grande consommation, le consommateur est en train de devenir omnicanal », analyse Yacine Terki. Autrement dit, il achète à la fois offline et online. La crise du Covid-19 a très fortement accéléré cette tendance. « Dans beaucoup de pays, on a gagné quasiment 4 ou 5 ans sur les prévisions. Le comportement des consommateurs évolue très vite et il y a un énorme marché qui se développe », constate le chef d’entreprise. Ce ne sont pas uniquement les modèles tels qu’Amazon dotés d’entrepôts qui s’agrandissent. Les retailers tels que Carrefour, Leclerc ou Walmart aux Etats-Unis accélèrent la digitalisation de leurs points de vente. Le client achète désormais en magasin et sur le site. C’est ce croisement dans le parcours d’achat qui nécessite l’analyse de la donnée.
« Le modèle français du Click & Collect et du delivery from store est en train de se répandre dans le monde entier. C’est une façon de faire face à des géants tels qu’Amazon pour les enseignes de distribution et de réduire leur coût de livraison », examine Yacine Terki. Un essor qui permet à Data Impact, le seul à proposer cette technologie de traitement de données au niveau local (location based analytics), d’avoir une forte croissance à l’international. « On a commencé en France, puis on s’est développé en Europe, aujourd’hui on se développe fortement aux Etats-Unis », rapporte-t-il. De plus, Data Impact investit en recherche et développement dans l’intelligence artificielle afin de d’améliorer plus encore les recommandations et les prédictions.

Le message de Yacine Terki aux professionnels : 
« Challenger vos clients y compris sur leur besoin. Il est primordial de discuter et de challenger les besoins de vos clients avant de développer un produit ou une solution de data analyse. Aujourd’hui encore plus, avec la crise du Covid-19 qui impacte les modes de fonctionnement des entreprises et induit des réorganisations. Il y a de très belles opportunités mais il faut co-construire avec les industriels, réinventer les process et repenser les métiers. »