Les défis posés par des systèmes rigides et par un trop-plein de données

La quantité de données que les détaillants doivent traiter a atteint des sommets presque inimaginables. Dans le secteur de la vente au détail, toutes les heures, près de 40 pétaoctets de données sont générés en ce qui concerne les produits, les opérations, les stocks, les ventes, les clients et le marché. Ces données affluent à partir de différents canaux, notamment les systèmes basés sur Internet, les réseaux sociaux, les mobiles, ainsi que les systèmes des filiales et des points de vente (POS), qui stockent chacun des données séparément.

De nombreux détaillants ont du mal à homogénéiser et à gérer ces données et finissent par devoir jongler avec plusieurs systèmes. Rien d’étonnant, donc, si l’on observe souvent un manque de correspondance entre les données et si les requêtes ou les rapports donnent lieu à des réponses multiples.

Pour composer avec ces défis, de nombreux détaillants utilisent des feuilles de calcul et des plateformes qui dépendent de la saisie manuelle des données. En réalité, 77 % des services financiers de divers secteurs s’appuient sur des processus manuels exigeants en main-d’œuvre pour collecter et utiliser les données. Cela pose problème car lorsqu’il arrive qu’un employé saisisse des informations incorrectes, par exemple sur une facture, l’équipe de la vente au détail peut ne pas déceler ni corriger l’erreur avant une semaine ou plus. Dans un secteur où les transactions portent souvent sur des volumes importants, même ce type d’erreur minime peut rapidement aggraver les choses et avoir un fort impact sur les résultats.

Il incombe généralement aux services de vente au détail de collecter l’ensemble des données, de produire une certaine version de la vérité et de générer un rapport, habituellement deux à trois semaines après les faits. En conséquence, lorsque les dirigeants ont besoin de consulter les données et de prendre une décision, ils doivent toujours travailler de manière rétrospective. En l’absence de données en temps réel, ils ne sont pas en mesure d’obtenir une image précise de la performance de leur entreprise et peuvent facilement croire que celle-ci fait des bénéfices alors que ce n’est pas le cas. Lorsque les données ne reflètent pas la réalité, tous les services de la société peuvent être impactés, ce qui entraîne des problèmes tels un flux de trésorerie restreint, des ruptures de stock et des objectifs de vente manqués.