Dans le monde en constante évolution de l’industrie de la mode, les données constituent la bouée de sauvetage qui oriente la prise de décision, l’élaboration de stratégies et, en fin de compte, le succès. Cependant, il existe une idée fausse répandue selon laquelle les données de ce secteur sont « mauvaises ». Il ne s’agit pas de mauvaises données, mais plutôt de complexité qui présente des défis spécifiques. Dans cet article de blog, nous plongerons dans les subtilités du travail avec les données dans l’industrie de la mode et comment Chainbalance a développé un moyen parfait pour aider nos clients à faire confiance à leurs données.
Qu’est-ce qui rend les données dans le domaine de la mode si complexes ?
Lorsque nous parlons de données complexes dans l’industrie de la mode, nous faisons référence à une variété de facteurs :
Différents systèmes de caisse : Les détaillants de vêtements utilisent souvent plus d’une centaine de systèmes de points de vente différents, chacun avec son propre format de données et ses propres particularités. De plus, les systèmes sont fréquemment mis à jour et nécessitent des ajustements constants.
Données manquantes: Parfois, des points de données importants manquent, ce qui rend difficile l’obtention d’une image complète.
Connexion EDI/ERP : L’échange de données informatisées (EDI) achemine les données de ces divers systèmes, mais cela revient à mettre des chevilles carrées dans des trous ronds. Le système tente de convertir des centaines de formats différents en un format universel, ce qui entraîne une perte de qualité des données.
Défis de cartographie : Les données cartographiques constituent un obstacle important car différents systèmes utilisent des formats différents, tels que : B. Codes d’agence ou numéros GLN.
Problèmes de timing : Le moment de la soumission des données varie et les fermetures de caisse ne coïncident pas toujours avec la soumission des données, ce qui signifie que les données sont parfois envoyées en retard, voire pas du tout.
Mauvaise orientation des données : La complexité peut amener les équipes à examiner les mauvaises données, car elles ne savent pas comment les utiliser.
Facteurs de coût : L’EDI peut être coûteux, ce qui rend la gestion des données encore plus complexe, car pour des raisons de coûts, vous obtenez par ex. Par exemple, un fichier d’inventaire seulement une fois par semaine.
Tous ces facteurs créent des lacunes et des incohérences dans les données. L’envoi de données une fois par semaine, comme certains le font, ne rend pas les choses plus faciles que les mises à jour quotidiennes. Mais ces défis sont aussi des opportunités d’innovation.
Chainbalance vient à la rescousse
Pour faire face à ces complexités, Chainbalance utilise une approche systématique. Premièrement, sur la base d’un flux de données constant, nous obtenons suffisamment d’informations sur les transactions pour combler les points manquants. Une pièce cruciale du puzzle. Plus nous disposons de points de données, meilleure est notre compréhension. Nous ne réinventons pas la roue à chaque projet, mais utilisons plutôt un modèle bien établi pour le nettoyage des données. Ce modèle rationalise le processus et garantit que nous n’avons pas à repartir de zéro chaque fois que nous nous lançons dans un nouveau projet.
Au cours de la phase d’introduction, nous faisons passer les données via notre modèle de nettoyage des données pendant au moins deux semaines. Cette période prolongée nous permet de nettoyer et de cartographier avec précision les données, d’éliminer les incohérences et de compléter les informations manquantes. Le résultat est des données qui sont non seulement nettoyées, mais également rendues universelles et cohérentes, augmentant ainsi leur fiabilité et leur convivialité.
Mais pour quoi?
Pourquoi tous ces efforts sont-ils importants ? Parce que comprendre et faire confiance aux données est essentiel lorsqu’il s’agit de prendre des décisions. En fournissant à nos clients des données fiables, nous leur permettons de prendre des décisions éclairées qui peuvent libérer leur potentiel de croissance.
Si nous ne nettoyons pas et ne cartographions pas d’abord les données, les micro-décisions quotidiennes seront basées sur des informations incompatibles. Cela conduit souvent à un surstockage et à une perte de ventes. En revanche, les marques qui disposent d’une meilleure vue d’ensemble et d’une meilleure compréhension de leurs données peuvent éviter de tels défis.
La transparence est particulièrement importante dans l’industrie de la mode, notamment lorsqu’il s’agit de données. Les marques qui fondent leurs processus sur des données complexes parviennent à une compréhension plus claire de leurs opérations, conduisant à des décisions plus stratégiques et plus impactantes. En fin de compte, cette transparence est un plus pour tous les aspects des affaires, surtout dans un secteur aussi dynamique que la mode.
En résumé, même si la complexité des données peut sembler un défi, elle constitue également une opportunité de croissance et d’innovation dans l’industrie du vêtement. Chez Chainbalance, nous nous spécialisons dans l’aide à nos clients dans cette complexité, leur permettant de prendre des décisions éclairées, de stimuler la croissance et de progresser dans un secteur de la mode en constante évolution. Faire confiance aux données est la première étape pour libérer tout le potentiel d’une entreprise.
rich&royal – Reprendre le pouvoir grâce aux données
Regardons cela sous un angle différent. Maintenant que nous avons découvert pourquoi les données dans l’industrie de l’habillement sont si complexes et comment nous abordons ce défi, qu’en pensent les marques de mode ? À quels défis sont-ils confrontés et comment les relèvent-ils ? Nous avons rencontré Julia Konrad, responsable des processus junior chez rich&royal, et Denis Stupp, directeur général de rich&royal, pour le savoir.
Surmonter les défis – l’époque avant Chainbalance
Avant notre arrivée, rich&royal gérait déjà automatiquement sa gestion des marchandises dans la zone NOS avec un réapprovisionnement statique 1:1. Cela leur a permis d’utiliser automatiquement certaines de leurs données, mais ils ont également dû les retravailler manuellement afin de desservir les zones de manière optimale. Julia a expliqué qu’assurer la continuité et la comparabilité était un obstacle. De plus, le manque de transparence sur les niveaux de stocks des clients rendait le réapprovisionnement une tâche complexe. Et même avec la transparence des stocks, il n’y a pas assez d’employés pour gérer cette tâche manuellement.
Denis a souligné le grand volume de rapports de ventes reçus sans validation ni nettoyage. Mais aussi les différences entre eux. Une semaine, peut-être 400 clients leur ont envoyé des rapports, et la semaine suivante, il n’y en avait que 300. « Personne n’a jamais vérifié », a-t-il déclaré, soulignant la tâche monumentale consistant à passer au crible d’énormes quantités de données pour savoir quels clients ont envoyé des données, quand et comment. ils envoyaient continuellement. Le manque de main d’œuvre a exacerbé ces problèmes.
Lorsque les données arrivaient en retard ou manquaient, l’équipe de rich&royal avait du mal à suivre et découvrait parfois des erreurs seulement après qu’elles se soient déjà produites. Leur approche consistant à contacter les partenaires, à corriger les erreurs et à demander les changements nécessaires est encore utilisée aujourd’hui. Cependant, garder une vue d’ensemble et prendre le temps d’examiner attentivement chaque détail restait un défi de taille.
Transparence, continuité et temps : des obstacles à surmonter
Lorsque Chainbalance est entrée en jeu, l’équipe s’attendait à un certain niveau de transparence et d’efficacité. Julia a souligné qu’il n’y a pas eu beaucoup de surprises lors de la mise en œuvre. Cependant, les processus manuels de précommande et de réapprovisionnement NOS (Replenishment) ont révélé des problèmes de stock inattendus, notamment un surstock dû à de multiples réapprovisionnements.
Denis a ajouté qu’ils avaient déjà pris des mesures pour contrôler et surveiller leurs processus, mais qu’ils étaient surpris de voir à quel point les erreurs se sont produites dans la pratique. Cette prise de conscience a été une révélation, tant en termes de rentabilité que de durabilité.
Le pouvoir du partenariat et de l’acceptation – la vision de « Grandir ensemble »
Le partenariat de rich&royal avec Chainbalance a été renforcé par la volonté de leurs commerçants et partenaires de partager des données et la confiance dans le processus de réapprovisionnement innovant. Julia a mentionné que c’était une surprise positive pour elle. Selon Denis, cela ne fait pas de mal que Chainbalance ait déjà une bonne réputation sur le marché et soit connu de nombreux détaillants grâce à des partenariats avec d’autres marques de mode. Cela permet aux détaillants de savoir que Smart Supply fonctionne bien. De plus, Denis estime que « ce partenariat est une très bonne combinaison, à la fois en raison de la réputation de Smart Supply et de notre propre produit, qui est actuellement très bon en termes de performances. Jusqu’à présent, nous ne sommes associés qu’à NOS. Mais les détaillants notent que confier le réapprovisionnement entre les mains de rich&royal fonctionne bien, en particulier avec le soutien de Smart Supply. Cela ne peut être que gagnant-gagnant pour tout le monde.
Julia a continué à mettre l’accent sur la devise et la vision de rich&royal, « Grandir ensemble » avec ses partenaires. Pour eux, cela signifie suivre ensemble un chemin de croissance et assumer une responsabilité mutuelle. Grâce à Chainbalance, ils prennent en charge la gestion des marchandises, tandis que le partenaire assure la transmission ponctuelle et correcte des données. « L’adoption du réapprovisionnement entraîne une augmentation considérable des performances des points de vente, et grâce à une productivité accrue, nous capturons des parts de ventes et des points de vente », ajoute Julia.
Ils retrouvent également la transparence sur leurs produits et peuvent identifier et réduire les stocks excédentaires, ce qui non seulement augmente la productivité, mais implique également une responsabilité environnementale tout en optimisant les processus de marchandisage.
L’objectif est de fournir les bons produits, pour le bon point de vente, au bon moment, dans la bonne quantité, et le résultat est bien sûr une utilisation optimale des capacités et une maximisation des ventes.
Julia et Denis ont tous deux souligné l’importance de travailler avec les données dans la gestion des marchandises d’aujourd’hui et de demain. Ils soulignent comment l’analyse des données permet d’optimiser leurs produits et de servir efficacement les territoires de vente. La pertinence croissante des données dans l’industrie rend leur collecte continue essentielle au succès.
Denis a résumé la situation de manière succincte : « Inimaginable. Trop de choses ont changé au cours des 10, 20 ou 30 dernières années. Il est extrêmement difficile pour les détaillants de générer des bénéfices bruts qui couvrent les coûts toujours croissants et conduisent à un profit. » la marchandise est à la fois essentielle et complexe. Cela est impossible sans fournir des données et sans les évaluer. Les données sont désormais la bouée de sauvetage de leurs opérations, et sans elles, prospérer dans le monde en évolution rapide de la mode est tout simplement impensable.
Que retenir de ce flot d’informations ?
Eh bien, le sujet des données dans l’industrie de la mode n’est peut-être pas aussi intimidant qu’il y paraît à première vue. Si vous avez l’aide adéquate pour démêler le désordre, bien sûr. L’analyse des données est également absolument essentielle dans le paysage dynamique de la consommation (et vous donnera un avantage sur vos concurrents). Souhaitez-vous en savoir plus sur la façon dont vous pouvez regagner confiance dans les données et libérer votre potentiel de croissance caché ? Contactez-nous ici ou via [email protected].