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Le digital au cœur de la croissance avec une culture data à diffuser

Aujourd’hui, une partie importante de la croissance retail passe par le développement du e-commerce. Face aux différents axes possibles d’investissements et à l’évolution rapide des comportements des consommateurs, la stratégie digitale est au cœur des problématiques. Il y a donc un véritable enjeu de proposer une offre adaptée au web pour répondre aux attentes des consommateurs et atteindre les objectifs de croissance de l’entreprise

A l’instar de notre intervention au salon de la data et de l’IA, que vous pouvez retrouver ici, AVISIA  est intervenu conjointement avec Kiabi au Tech for Retail. Ce fût l’occasion de témoigner sur l’accompagnement mis en œuvre pour aider Kiabi à optimiser la construction de leur offre sur le digitale avec un challenge : proposer un outil permettant d’exploiter toute la puissance que peut offrir la data tout en maximisant l’adoption par le métier, notamment grâce à une solution intuitive, accessible et co-construite avec le business.

 

D’une problématique ponctuelle à la construction d’un produit data

La réussite d’un projet data réside principalement dans son utilisation sur le long terme, preuve de son utilité et de sa valeur, par opposition à des solutions qui répondent à des problématiques trop ponctuelles. La construction d’un vrai produit data repose sur trois piliers :

  • La méthode permettant de définir une problématique profonde, mutualisée entre différents métiers
  • La représentation, pour développer une solution qui soit intuitive et utilisable de manière autonome par les utilisateurs
  • L’actionnabilité, qui doit être l’objectif à ne jamais perdre de vu pour faciliter au maximum la prise de décision et apporter le plus de valeur possible à l’entreprise
Une mauvaise problématique donne forcément une mauvaise solution

Il arrive malheureusement trop souvent de dépenser beaucoup de ressources sur des besoins assez micro, donnant lieu à des solutions utilisées de manière ponctuelle voire abandonnées car trop spécifiques.

Pour trouver la bonne problématique qui répond à un vrai besoin, les méthodologies utilisées en innovation produit sont très efficaces :

  • Détection des “Pain Points” : la réalisation d’ateliers qualitatifs avec différents représentants métiers de l’entreprise permet de trouver les problèmes les plus importants à résoudre pour définir une problématique pertinente et partagée de tous. L’atelier peut être réalisé en deux temps : une première partie exploratoire, permettant de faire ressortir les gênes les plus marquées sans biaiser ni influer la conversation, puis une partie orientée solution pour projeter l’utilisateur dans ce que l’on souhaite construire et vérifier si cela répond bien à la problématique posée.
  • Synthèse dans un Product Vision Board : cet outil permet de définir la vision du produit data que l’on souhaite construire tout en distinguant les différentes cibles, qui peuvent avoir des besoins et des enjeux business distincts. L’enjeux est de proposer une solution permettant de couvrir tous les aspects importants retenus lors de la détection des pain points.

 

Une bonne problématique ne donne pas forcément une bonne solution

Quelques principes de visualisation peuvent être d’une grande aide pour passer d’une bonne problématique à une bonne solution :

  • Itération : le fait d’être dans une démarche itérative lors du développement d’un produit data, notamment en proposant un POC le plus tôt possible, permet de toujours rester au plus proche du besoin tout en projetant le métier directement dans l’utilisation de la solution
  • Hiérarchisation : en mettant en évidence les éléments les plus importants et en évitant la redondance d’informations, la prise de décision sera facilitée et la génération de valeur maximisée pour l’entreprise
  • Contextualisation : tous les éléments permettant de guider l’utilisateur dans le rapport doivent être présents pour que l’utilisation puisse être faite en toute autonomie. On pourra par exemple utiliser des titres, légendes, infobulles, etc.
  • Consistanceen proposant une expérience la plus homogène et agréable possible, notamment en choisissant des couleurs intuitives pour aider l’utilisateur dans la lecture des différents indicateurs, l’adoption de la solution sera facilitée et s’inscrira dans un temps long
Une bonne solution doit être activable

Finalement, tous ces principes de méthodologies et de visualisation sont nécessaires pour développer un bon produit data, mais ils doivent surtout être au service de l’actionnabilité pour que la solution permette de faciliter la prise de décision et d’apporter un maximum de valeur à l’entreprise. 

Chaque indicateur et graphique créés doivent permettre de répondre à une question business et d’apporter les éléments nécessaires à la mise en place d’un plan d’action concret et déployable par les métiers.

 

Une stratégie de déploiement basée sur les Power User

Dans une volonté de garantir l’adoption et l’autonomie des métiers, quelques utilisateurs clés peuvent être identifiés pour qu’ils deviennent les ambassadeurs, les référents qui formeront leurs pairs et partageront les bonnes pratiques sur l’utilisation de l’outil.

 

L’avantage par rapport à des formateurs côté data est qu’ils pourront relayer une expérience à partir de cas d’usages concrets, en racontant comment l’outil les a aidé à résoudre leur problème et définir les actions à mettre en place.

 

La stratégie de diffusion peut s’organiser en deux temps :

  • Une formation basique réalisée au plus grand nombre pour que tout le monde soit familiarisé avec l’outil
  • Une formation en profondeur avec des cas pratiques concrets en collaboration avec des Power User, qui seront les référents de l’outil au sein de leur équipe

 

En conclusion

En adoptant une méthodologie robuste et en respectant quelques principes de visualisation, AVISIA a su accompagner Kiabi pour répondre à sa problématique de manière pérenne en construisant un vrai produit data, actionnable par les métiers en toute autonomie. 

 

Grâce à une stratégie d’adoption adaptée aux métiers de l’offre, la diffusion de l’outil a pu être maximisée pour une utilisation en toute autonomie.

 

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