Le Groupe Schmidt, acteur majeur du retail, a confié à Focustribes une mission ambitieuse : optimiser son architecture Business Intelligence pour transformer la data en un véritable levier stratégique. Grâce à l’intervention d’un expert Data Analyst, Schmidt bénéficie aujourd’hui d’outils performants d'analyse, de données fluides et exploitables, et d’une capacité accrue à anticiper les tendances, optimiser ses opérations et prendre des décisions éclairées.
SOMMAIRE
1. Cas client groupe Schmidt : optimisation de l'architecture BI dans un contexte retail
2. Les avantages de la Business Intelligence dans le retail
Le Groupe Schmidt, acteur phare du retail européen, a confié à Focustribes une mission cruciale : repenser son architecture Business Intelligence (BI) en plusieurs phases pour gagner en fluidité, en pertinence et en impact. L’objectif était clair : faire de la data un atout stratégique, à la fois accessible et exploitable pour toutes les équipes.
Dans un environnement complexe où les flux de données circulent entre magasins, clients et siège, Schmidt souhaitait simplifier et optimiser ces échanges. Notre expert Data Analyst, membre de la communauté Focustribes, a relevé ce défi avec brio.
Grâce à une expertise pointue sur Business Objects (BO) et la base HANA, il a consolidé l’architecture BI, conçu des tableaux de bord sur-mesure et déployé des outils d'analyse et de reporting avancés. Résultat ? À chaque phase de mise en œuvre, les données sont devenues plus lisibles, les performances plus faciles à analyser, et les décisions plus rapides et précises.
Aujourd’hui, Schmidt anticipe mieux les tendances, affine ses opérations et maximise son efficacité. Avec Focustribes, chaque phase du projet a contribué à transformer la donnée en un levier de croissance, en actions concrètes et stratégiques.
Concrètement, les objectifs de la mission sont les suivants :
Consolider les flux de données internes (magasins, siège) et externes (clients, partenaires) pour une meilleure cohérence et une fluidité renforcée.
Mettre en place des outils performants permettant une collecte, une centralisation et une analyse des données sans perte d’information.
Développer des tableaux de bord personnalisés et des rapports analytiques avancés pour offrir aux équipes un accès rapide et intuitif à des données fiables.
Proposer des solutions permettant une interprétation claire et rapide des données complexes, facilitant ainsi les prises de décision.
Utiliser les données pour anticiper les tendances, optimiser les opérations (RH, finances, logistique) et affiner les campagnes marketing.
Découvrez le témoignage vidéo de Gregory Signahode, consultant Business Intelligence & Data Analyst membre de la communauté Focustribes, qui a réalisé la mission chez le Groupe Schmidt durant deux ans.
"Il s'agissait d'une modernisation de leur système d'information de données décisionnelles.
Il y a deux entrepôts de données :
- Un historique qui est dédié aux magasins franchisés, basé sur un modèle relationnel sur des tables SQL Server dans le Cloud Azure.
- Et il y a un deuxième entrepôt de données qui, lui, est plus moderne, basé sur SAP HANA.
Et donc sur ces deux entrepôts en interface de visualisation de données, il y avait du SAP BI 4. C'est donc là où j'intervenais particulièrement et où j’apportais mon expertise. Le gros travail a été de transposer ce qui a été fait dans la BI magasin sur la BI interne, sur du SAP HANA.
Donc, il y avait du gros travail d'analyse pour remonter les tables dans les tables du système relationnel de leur ERP SM2 vers SAP HANA. Et pouvoir surtout, interroger l'activité sur tous les magasins en même temps, ce qui n'était pas possible de faire sur la BI traditionnelle, ou alors ça mettait beaucoup de temps, ce n'était pas performant et pas satisfaisant pour une utilisation interne, et le suivi interne plus global."
"Le gros enjeu était de sécuriser les données et de les fiabiliser. C’est toujours le même souci, celui de pouvoir faire confiance aux données remontées et aux rapports délivrés pour pouvoir prendre les bonnes décisions.
Un des autres enjeux, c'était l'avenir de ces plateformes, notamment sur l'utilisation des outils de DataViz et des solutions Cloud, les nouvelles stats modernes sur Google Cloud Platform Big Query. Donc, il y avait un début d'analyse sur ces nouvelles plateformes."
"- Être curieux, toujours aller poser des questions, développer une proximité avec le client pour être au courant de la politique de la société, sur le "SI données" qu'elle veut mettre en place.
- Bien comprendre la culture d'entreprise. Chaque entreprise est différente et a une culture différente. Et c'est important de bien la comprendre pour être efficient dans son travail de tous les jours."
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La Business Intelligence (BI) est un véritable levier de performance pour les entreprises, transformant les données en actions concrètes et stratégiques. Voici pourquoi elle est incontournable :
La Business Intelligence offre aux retailers la capacité d’analyser leurs données en temps réel, qu’il s’agisse de ventes, de stocks ou de tendances clients. Cela permet de prendre des décisions stratégiques rapides et basées sur des faits concrets, plutôt que sur des intuitions. Par exemple, une enseigne peut ajuster instantanément ses promotions selon les ventes du jour ou réagir rapidement aux baisses de performance dans certains magasins.
Avec la Business Intelligence, les entreprises peuvent mieux anticiper la demande grâce à des modèles prédictifs qui s’appuient sur l’historique des ventes et les tendances du marché. Cela évite les ruptures de stock, qui frustrent les clients, tout en limitant les excédents qui génèrent des coûts inutiles. Une gestion intelligente des stocks améliore également la rotation des produits et la rentabilité des linéaires.
En analysant les données comportementales et transactionnelles des clients, la Business Intelligence permet de mieux les comprendre et d’offrir une expérience véritablement personnalisée. Offres ciblées, recommandations produits adaptées, promotions spécifiques : ces actions renforcent la fidélité et augmentent les paniers moyens. Dans l'e-commerce, par exemple, les suggestions basées sur l’historique d’achat sont un outil puissant pour stimuler les ventes.
La BI fournit une visibilité immédiate sur des indicateurs clés de performance (KPI) comme le chiffre d’affaires, les marges ou les taux de conversion. Ce suivi en temps réel aide les managers à identifier rapidement les dysfonctionnements ou les points d’amélioration, que ce soit en magasin, en ligne ou dans la chaîne logistique. Cela garantit une réactivité maximale face aux défis quotidiens rencontrés par les entreprises.
En combinant les analyses démographiques, comportementales et transactionnelles, la BI permet de segmenter les clients de manière fine. Les campagnes marketing deviennent ainsi plus ciblées et pertinentes, augmentant leur retour sur investissement. Par exemple, une enseigne peut identifier les périodes de pic d’achat et ajuster ses promotions en conséquence, maximisant ainsi l’impact de ses actions marketing.
La chaîne d’approvisionnement bénéficie directement de la Business Intelligence, qui identifie les goulots d’étranglement et propose des solutions adaptées. En anticipant les besoins logistiques (comme les pics de demande), les retailers réduisent les coûts liés au stockage ou au transport urgent, tout en garantissant une livraison rapide et efficace. Cela est particulièrement crucial dans un contexte de vente omnicanal.
Les analyses prédictives fournies par la Business Intelligence permettent aux enseignes d’anticiper les changements dans les préférences des consommateurs ou les fluctuations du marché. Cela donne un avantage concurrentiel en permettant d’ajuster les assortiments produits ou les stratégies commerciales avant même que les tendances ne deviennent évidentes pour le marché dans son ensemble.
Enfin, en automatisant les processus clés et en identifiant les inefficacités, la Business Intelligence réduit les coûts opérationnels. Que ce soit en rationalisant les tâches administratives, en optimisant les plannings des employés ou en évitant des dépenses inutiles, elle aide les retailers à atteindre une meilleure rentabilité tout en augmentant la productivité des équipes.
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