Découvrez la Vision de Rafael Conde, FP&A chez Christian Dior Couture US
Micropole a dévoilé son étude autour de la Culture Data “Stratégie Data : de la vision à l’engagement collectif”, réalisée avec OpinionWay. On y voit apparaître le secteur du Luxe comme particulièrement mature, que ce soit dans la capacité des métiers à placer la Data au cœur de leurs activités, dans la construction et le pilotage d’un comité dédié aux sujets data, ou encore dans sa capacité à innover et générer du chiffre d’affaires par la vente de la data collectée.
Rafael Conde, FP&A de Christian Dior Couture US, partage comment la data a permis de renforcer la collaboration entre les départements, d’optimiser les prévisions financières et d’intégrer des outils performants pour améliorer l’efficacité opérationnelle.
« Avec la data, nos métiers sont de plus en plus prédictifs »
Dans cette interview exclusive, Rafael Conde met en avant que l’acculturation à la donnée ne peut être envisagée de manière isolée, mais doit être co-construite avec les différentes fonctions de l’entreprise. Chez Christian Dior Couture, les pratiques liées à la Data sont harmonisées entre les départements pour garantir une vision cohérente et fiable, répondant précisément aux enjeux spécifiques de chaque métier.
L’objectif est de positionner la finance comme un partenaire business stratégique, capable de normer, interpréter et valoriser les données en collaboration avec des services tels que le marketing ou la gestion des boutiques. Cette approche collaborative a permis de ne pas seulement déployer des outils performants mais également de les adapter aux réalités opérationnelles, assurant ainsi une adoption efficace de la data et des technologies telles que l’automatisation ou la data visualisation.
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La Data prend-elle une place de plus en plus conséquente dans les métiers de la finance ?
Rafael Conde : ” L’enjeu majeur de la finance a toujours été de s’assurer que les données soient fiables et cohérentes, pour établir des rapports fiables et permettre de monitorer l’activité. Désormais, le métier évolue de plus en plus vers un rôle business partner, a fortiori aux Etats-Unis où ces fonctions sont désormais très orientées vers le forecast et la prédiction plutôt que l’analyse a posteriori.
Cela nous a conduit à travailler davantage avec les autres départements sur la question de la donnée. Par exemple, les équipes marketing entrent leurs propres données dans notre système avec un paramétrage qui est le nôtre, ce qui évite de devoir
« réconcilier » en permanence nos chiffres avec les leurs. Si on veut déterminer le coût d’acquisition d’un client, il faut que tout le monde parle le même langage et que l’approche data soit unifiée. Or, de nombreuses informations peuvent générer des interprétations différentes. Un simple mètre carré de boutique peut être considéré de nombreuses manières différentes (mètre carré utile, mètre carré total, etc.).
Dans ce contexte, la finance est de plus en plus le tiers de confiance, l’arbitre qui va normer les données de tout le monde. Cela nous permet d’établir finement des prévisions très alignées avec le réel. Nous avons aussi considérablement enrichi et amélioré notre vision analytique. “
Cela a-t-il changé vos relations avec les autres services ?
” Oui, considérablement. Il a d’abord fallu créer un climat de confiance car nous avons accès à beaucoup de leurs données. Mais nous aidons aussi les métiers à produire de l’analyse, et à porter leurs projets et défendre leur budget auprès de la direction. Tout le monde fait évoluer un peu ses pratiques pour davantage d’efficacité : les départements se mettent un peu à la finance et nous intégrons pleinement la dimension business. “
Notre étude menée avec OpinionWay semble indiquer une forte maturité data de l’industrie du luxe. Avez-vous dans votre service une grande expertise de la donnée ?
” Il y a en effet une stratégie data très mature chez Dior. L’enjeu n’est pas de multiplier les données et de « faire de la data pour faire de la data ». Nous ne travaillons pas dans une logique d’accumulation mais avec une approche qualitative qui vise l’aide à la prise de décision. Je n’ai pas d’expert data dans mon service mais nous disposons d’une bonne culture de la donnée.
Concrètement, nous choisissons des outils et des solutions data, souvent simples et rapidement déployables, comme la création de bases de données locales qui regroupent des informations issues de différents systèmes, pour éviter de jongler avec de multiples sources. Nous avons également la main sur des outils de data visualisation comme Power BI pour créer des tableaux de bord et des rapports plus clairs et intuitifs. Nous automatisons aussi certaines tâches répétitives, via la RPA (robotic process automation).
En résumé, nous mettons en place des quick wins, que nous partageons ensuite s’ils s’avèrent efficaces, et nous échangeons régulièrement avec le siège ou des partenaires comme Micropole pour améliorer nos outils et pratiques. “
Tout le monde fait évoluer ses pratiques pour davantage d’efficacité : les départements se mettent un peu à la finance et nous intégrons pleinement la dimension business.
D’après l’étude que nous avons menée avec Opinion Way, les collaborateurs estiment que leur utilisation de la data n’est pas optimale. De l’autre côté, les dirigeants nous disent qu’il est compliqué d’acculturer les collaborateurs. Qu’est-ce que cela vous inspire ?
” Ça ne m’étonne pas du tout. La question centrale est : comment accompagner les collaborateurs pour qu’ils portent le changement ? Les entreprises se sont concentrées sur des outils, souvent mis à disposition en self-service, mais les collaborateurs ne savent pas quoi en faire. Il y a parfois une déconnexion entre ce qui est proposé et la manière dont les collaborateurs envisagent leur métier.
Il faut commencer par se demander quelles données analyser et à quel titre. Il y a toute une phase d’idéation à mener entre spécialistes data et collaborateurs du métier. Pour cela l’acculturation de ces derniers est clé. Donc, il faut que les collaborateurs soient sensibilisés et puissent échanger sur les bonnes pratiques.
Avec mon équipe, nous passons du temps à regarder ce qui a été fait ailleurs, par exemple dans notre filiale au Japon, pour identifier ce que nous pouvons répliquer ou adapter à nos besoins locaux. “
Seriez-vous d’accord pour dire, comme la plupart des dirigeants selon les résultats de notre étude, que vous êtes plutôt dans une phase où l’on vise surtout l’efficacité opérationnelle dans les stratégies data? Pensez-vous par ailleurs que l’IA amènera une dimension plus prospective ?
” Tout est question de maturité. Est-on capables de lâcher prise et de se baser sur une analyse que nous n’avons pas réalisée nous-mêmes ? L’état actuel des outils ne nous permet pas d’avancer de manière significative. Il y a encore beaucoup de fantasmes autour de l’intelligence artificielle. Même si vous avez récolté de bonnes données, qu’elles sont bien catégorisées et que vos axes d’analyse sont clairs, ce n’est pas pour autant qu’une IA Générative va vous permettre de savoir quelles variations étudier ou de quelle manière nouvelle vous devriez regarder les choses.
Son rôle de synthèse est très utile pour des fonctions comme les miennes mais à l’avenir l’IA Générative sera sans doute un outil plus spéculatif qui imaginera des scénarios que nous pourrons ensuite arbitrer et améliorer. “
A propos de l’étude Culture Data
L’étude Culture Data, réalisée par OpinionWay pour Micropole, explore comment les entreprises intègrent les données dans leurs processus stratégiques et opérationnels, et identifie des écarts entre la vision des dirigeants et la réalité vécue par les collaborateurs.
La transformation numérique a repositionné la gestion des données au cœur des enjeux stratégiques des entreprises. Cependant, la mise en œuvre d’une véritable Culture Data reste un défi complexe. Nous avons cherché à comprendre comment les entreprises peuvent surmonter les obstacles technologiques, organisationnels et humains pour créer une utilisation efficace et pérenne des données.
Dans cette étude, vous retrouverez des tendances mais aussi les retours d’expérience de 10 experts de haut vol en matière de transformation data au sein de leur organisation :
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