Maîtriser la gestion de ses données produit : guide complet du référentiel produit au PIM
Qu’est-ce que la donnée produit ?
Quel est le cycle de vie de la donnée produit ?
Le cycle de vie de la donnée produit dépend de deux flux : soit un flux retail, soit un flux manufacturing.
Le cycle de vie de la donnée produit dans le Retail
Le cycle de vie de la donnée dans le manufacturing
Dans le secteur manufacturing, le processus débute généralement avec la Recherche & Développement, qui lance un nouveau produit en se basant sur des études de marché ou des concepts innovants, assurant sa viabilité, son positionnement et son prix compétitif. Une fois prêt, les données pertinentes du Product Lifecycle Management (PLM) alimentent le référentiel produit pour sa commercialisation.
Les canaux de vente, y compris les plateformes e-commerce, sont alimentés, principalement dans le cadre du B2B, pour les revendeurs. Dans le B2B2C, où les produits sont destinés à être vendus par des tiers, comme les détaillants, fournir des données adéquates est essentiel pour promouvoir les ventes auprès des clients finaux.
Le cas de la marketplace
Dans le secteur du manufacturing, où la distribution s’étend à de multiples marketplaces, grossistes et retailers, l’adaptation aux formats de données de ces plateformes est essentielle pour une distribution efficace. Les grandes marketplaces utilisent des formats standardisés pour réduire les coûts de référencement des produits, nécessitant une adaptation des données fournies.
Les moteurs de syndication sont couramment utilisés pour simplifier ce processus en transformant les données du référentiel produit au format requis par chaque plateforme, facilitant ainsi l’alimentation de multiples canaux de vente. Cette approche est également bénéfique dans le B2B, simplifiant le processus de référencement pour les détaillants en évitant la nécessité de transcoder les informations fournies par les différents fournisseurs.
Qu’est-ce qu’un référentiel produit et pourquoi est-ce important ?
Point central d’une démarche de Product Data Management, un référentiel produit, c’est le point unique de collecte, d’enrichissement et de distribution de l’ensemble des informations produit. C’est l’endroit où l’ensemble des données va se collecter, se normaliser, se standardiser, être mis en qualité et enrichi. Le référentiel produit est la pierre angulaire du système d’information, car il va permettre d’accélérer les échanges de données.
Point central d’une démarche de Product Data Management, un référentiel produit, c’est le point unique de collecte, d’enrichissement et de distribution de l’ensemble des informations produit. C’est l’endroit où l’ensemble des données va se collecter, se normaliser, se standardiser, être mis en qualité et enrichi. Le référentiel produit est la pierre angulaire du système d’information, car il va permettre d’accélérer les échanges de données.
Un référentiel produit est composé de différents outils tels que le PIM (Product Information Management), MDM (Master Data Management) ou encore DAM (Digital Asset Management), manipulés par beaucoup d’acteurs intervenant à différents moments de la chaîne éditoriale de la donnée produit.
- Les équipes Marketing alimentent le référentiel produit des différents argumentaires et descriptions marketing.
- Les équipes Finance définissent le prix de vente du produit.
- Les équipes Technique sont en charges d’alimenter le référentiel produit de la description technique du produit.
- Les équipes Média alimentent le référentiel de photos et vidéos et retravailler ces assets.
Pourquoi avoir un référentiel produit ?
La normalisation et l’enrichissement standardisés des données sont essentiels pour garantir la qualité des données. Souvent segmenté, un référentiel produit est géré par des data managers spécialisés, chacun responsable de ses propres familles de produits. Bien que ces managers se concentrent généralement sur des sous-ensembles spécifiques, le référentiel produit permet une normalisation des règles de gouvernance et de fonctionnement pour éviter toute incohérence ou contradiction entre les différentes catégories. Par exemple, au sein d’un PIM les catégories de produits pourront être définies de manière à refléter une organisation logique de son catalogue.
Le référentiel produit permet ainsi la réduction des incohérences opérationnelles, et la standardisation des processus pour tous les responsables de catégorie. Parallèlement, l’automatisation des tâches, cruciale pour accélérer le time-to-market et alléger les charges de travail, simplifie la maintenance par les équipes et réduit les coûts associés.
Quels sont les avantages du référentiel produit ?
La mise en place d’un référentiel produit permet d’automatiser et d’être plus efficace dans la mise à jour de masse, mais également d’utiliser l’Intelligence Artificielle dans le traitement de la donnée. Le référentiel produit apporte également les avantages suivants :
- Point unique de collecte, d’enrichissement et de diffusion de l’information produit qui est normalisée.
- Actions coordonnées entre les différents acteurs de la data, par exemple Marketing, Produit, Finance, Design.
- Time-to-market réduit entre le moment où le produit est référencé et le moment de sa distribution.
- Cohérence de la donnée entre les différents systèmes (commande, commerce, produit) car alimentés par le même référentiel produit.
Quels sont les outils qui composent un référentiel produit ?
Selon les besoins et activités des différents métiers, plusieurs outils peuvent composer un référentiel produit. PIM, MDM, DAM… Parfois les outils peuvent être rassemblés dans une solution unique, ou être trouvés dans plusieurs solutions qui communiquent entre elles.
Les solutions PIM (Product Information Management) interviennent lorsqu’il est nécessaire d’améliorer les données pour la vente. Le rôle du PIM consiste à enrichir les informations en les contextualisant selon divers marchés, langues et besoins marketing spécifiques à chaque catégorie de produits. Cela inclut l’ajout d’images, l’adaptation des argumentaires selon le contexte, et se concentre sur les aspects marketing plutôt que sur les données de base.
Le MDM (Master Data Management) constitue une fondation essentielle pour la gestion des données de référence, en particulier dans le domaine du manufacturing, en se concentrant sur les référentiels d’articles et de fabrication. Avec peu d’attributs spécifiques par famille de produits, l’accent est mis sur la supervision des chaînes de production et la structuration des nomenclatures. Son rôle interne primordial réside dans l’assurance de la qualité des données.
Le DAM (Digital Asset Management) est une solution centralisée pour stocker, organiser et partager les ressources numériques d’une entreprise. Originellement destinés au stockage de contenus multimédias, les DAM ont évolué vers des plateformes collaboratives de gestion de contenus digitaux. Ils gèrent la déclinaison des médias pour différents canaux, optimisant ainsi le stockage et permettant divers traitements sur les images.
Le portail fournisseur redonne à la charge des fournisseurs le processus de mapping des données, permettant d’alléger en interne la charge de travail et accélérer le référencement de nouveaux produits. Cette approche positionne le portail fournisseur comme un véritable accélérateur, permettant aux entreprises de se concentrer sur d’autres aspects de leur activité tout en garantissant la qualité et la pertinence des données fournies. Le portail fournisseur représente un moyen efficace de transférer les responsabilités de mise en qualité des données vers les fournisseurs, ce qui entraîne un gain significatif en efficacité en interne.
Bien que le PLM (Product Lifecycle Management) soit spécifiquement conçu pour gérer les produits, il est préférable de ne pas inclure les nomenclatures de fabrication dans son référentiel. Le PLM se positionne en amont du référentiel produit et peut le nourrir en informations pertinentes.
Les enjeux du référentiel produit
Les équipes marketing et e-commerce : des enjeux de rapidité
La pression est mise sur la rapidité d’exécution tout en assurant la qualité et la différenciation des produits. L’argumentaire et l’image jouent un rôle crucial dans la promotion des produits en ligne, mais le défi réside dans la réduction du temps nécessaire pour mettre un produit sur le marché tout en maintenant des informations marketing riches et différenciantes.
Le Time to Market, bien que primordial pour rester compétitif, se trouve en contradiction avec la nécessité d’apporter une grande attention à la qualité et à l’exhaustivité des informations fournies aux consommateurs. Ainsi, le marketing et le e-commerce doivent jongler entre ces impératifs contradictoires pour répondre aux attentes des consommateurs tout en restant compétitifs sur un marché en constante évolution.
Les enjeux de conformité et RSE : des réglementations de plus en plus pressantes
Les enjeux de conformité et de responsabilité sociale des entreprises (RSE) émergent comme des préoccupations cruciales dans la gouvernance des données, enrichissant constamment les processus. Avec l’avènement des lois AGEC (Anti-Gaspillage pour une Économie Circulaire) et INCOM (loi relative à la lutte contre le gaspillage et à l’économie circulaire), ces nouveaux défis introduisent des contraintes supplémentaires, notamment en termes de conformité légale et d’engagement en matière de durabilité.
Des informations telles que l’impact carbone et la traçabilité exigent de pouvoir remonter efficacement les architectures de données afin de pouvoir prouver la conformité. Egalement, la conformité et la RSE deviennent des axes stratégiques de la gouvernance des données, nécessitant une collaboration étroite avec des sources de données externes pour garantir leur exactitude et leur pertinence.
Les équipes Supply & Logistique : l’importance des informations techniques
Pour les équipes Supply & Logistique, les enjeux résident principalement dans la gestion des informations telles que le poids, les plans de palettisation et les spécifications des colis, qui sont cruciales pour les opérations logistiques, le transport et l’emballage, mais peuvent ne pas susciter d’intérêt en dehors de leur domaine. Ces données sont souvent stockées dans un ERP plutôt que dans un logiciel de gestion de produits.
Cependant, lorsqu’il s’agit d’achats plutôt que de fabrication, il est essentiel d’avoir accès à ces informations dès le début du processus pour garantir une planification efficace des approvisionnements et une gestion logistique optimale.
Les équipes achats : une priorité accordée au prix d’achat et au multi-référencement
Pour les équipes achats, les enjeux sont souvent concentrés sur le début du processus, où la gestion des données produit est caractérisée par une vision limitée et un nombre restreint d’attributs. Les informations disponibles sont généralement techniques et codifiées, avec une priorité accordée aux prix d’achat.
Ces équipes ont besoin d’un référentiel facile à utiliser, souvent sous forme de tableur Excel, pour stocker les données et sont moins préoccupées par la qualité des données. Il est fréquent qu’un même produit référencé soit fourni par plusieurs fournisseurs, ce qui nécessite un travail d’unicité et de mapping pour garantir la cohérence des données
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Le rôle de l’IA dans la gestion des données produit
L’intégration de l’IA (Intelligence Artificielle) dans la gestion des données produit joue un rôle crucial en automatisant de nombreuses tâches manuelles et récurrentes, ce qui accroît la productivité, renforce le contrôle de qualité et améliore la cohérence des images. De plus, l’IA générative utilise une base de connaissances pour produire des textes pertinents, bien que leur vérification reste nécessaire. Par ailleurs, l’IA peut contribuer à la mise en contexte des images existantes, facilitant ainsi leur présentation visuelle et offrant de nouvelles opportunités d’optimisation des processus et d’amélioration de l’expérience utilisateur.
L’IA représente ainsi une avancée significative dans la gestion des données produit, transformant la manière dont les entreprises traitent, analysent et exploitent leurs données. En automatisant des tâches fastidieuses et en fournissant des insights précieux, elle ouvre la voie à des processus plus efficaces et à des interactions utilisateur plus enrichissantes, marquant ainsi une étape importante dans l’évolution de la gestion des données et de l’expérience client.
Le PXM : optimiser l'Expérience Client à travers la gestion des données produit
Dans l’expérience d’achat d’un produit, le consommateur recherche bien plus qu’une simple transaction commerciale. C’est une approche qui prend en compte ses besoins en termes d’informations et de descriptions. Les attentes varient selon le profil du consommateur : les connaisseurs préfèrent des informations détaillées et techniques, tandis que le grand public préfère des informations plus simples. Une expérience d’achat réussie repose sur la confiance, la compréhension et la reconnaissance du niveau de connaissance du consommateur, ainsi que sur la pertinence des messages adressés, étroitement liés au segment de marché ciblé.
Gérer cette expérience d’achat est complexe en raison des différents contextes d’information selon la segmentation. Il est crucial d’avoir un référentiel produit riche en informations, mais également de savoir adapter ces informations en fonction des contextes. Le Product Experience Management (PXM) nécessite une connaissance approfondie des populations cibles pour diffuser les bonnes informations et établir ainsi la confiance.
La qualité de l’information est essentielle pour une PXM efficace, tout comme la contextualisation et la cohérence avec le Customer Experience Management (CXM). En B2B, le PXM est moins présent, mais des solutions telles que le Product Information Management (PIM) deviennent cruciales pour contextualiser efficacement les données et construire une relation client durable basée sur la fidélisation à la marque.
Ils nous font confiance
"Un référentiel produit robuste est bien plus qu'une simple base de données. C'est le pilier central sur lequel reposent toutes les activités liées aux produits, de leur conception à leur commercialisation. La gestion efficace des données produit nécessite non seulement une approche méthodique, mais également une vision stratégique axée sur la qualité, la cohérence et l'adaptabilité. C'est en embrassant ces principes que nous pouvons véritablement libérer le potentiel de nos données pour stimuler l'innovation et la croissance."
Micropole
En résumé
La gestion efficace des données produit est essentielle dans l’environnement commercial contemporain. Les données produit, composées de descriptions marketing et techniques, offrent une vue détaillée des produits, facilitant leur compréhension et leur positionnement sur le marché. Leur cycle de vie varie selon le secteur, du retail à la fabrication, influençant les processus de référencement et de distribution.
Un référentiel produit centralise ces informations, accélérant les échanges et garantissant leur qualité et leur cohérence. Les avantages sont multiples : automatisation des mises à jour, coordination entre les acteurs, réduction du time-to-market et cohérence des données.
Les outils tels que le MDM, le PIM et le DAM facilitent la gestion des données, tandis que l’intégration de l’IA optimise les processus et l’expérience client. Le PXM devient crucial pour répondre aux attentes variées des consommateurs et construire une relation client solide.
Ainsi, investir dans un référentiel produit robuste et intégré est indispensable pour rester compétitif et offrir une expérience client différenciée et satisfaisante.
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