Comment assurer l’amélioration en temps réel de votre expérience Client dans le réseau de distribution grâce à la data science ?

F.I.L.D. (Fast & Intelligent Local Data), la solution vous permettant de booster la performance au quotidien sur votre secteur 

Challenge

Les constructeurs automobiles, les groupes concessionnaires, les loueurs courte et longue durée, ou encore les distributeurs de pièces, ont tous un point en commun : ils ont besoin d’un réseau physique pour faire délivrer leurs produits et services de mobilité au plus près du consommateur. Pour les managers de secteur sur le terrain, être en mesure d’accéder aux données en temps réel est essentiel pour la prise de décision et le suivi des actions. Dans un secteur aussi concurrentiel que l’Automobile, l’expérience du consommateur en point de vente délivre un avantage compétitif durable.   

L’équipe en charge du développement du réseau d’un constructeur automobile international cherchait à mettre en place un outil permettant d’évaluer en temps réel la bonne application des méthodes et standards de la marque à l’échelle du distributeur, de la région et du pays. Un suivi dynamique des plans d’action et de la performance business par point de vente devait en découler, très utile pour les managers itinérants en particulier. 

Mener un tel projet à bien reviendrait à identifier une solution évolutive, accessible à différents profils en fonction de l’activité et de la zone géographique, du siège social de l’entreprise aux opérateurs sur le terrain. Le challenge consistait également à harmoniser les sources de données entre marchés et secteurs d’origine, pour les réunir en un seul et même data hub. 

Notre approche 

Dès le démarrage du projet, nous nous sommes concentrés sur les objectifs business clés sur lesquels reposait la solution : la performance du distributeur, l’expertise des équipes sur le terrain, la satisfaction client et la génération de chiffre d’affaires. C’est en gardant ces quatre notions à l’esprit que nous avons simultanément abordé deux axes de travail.  

En backend, nous avons fourni une architecture évolutive afin d’assurer la flexibilité de la solution. Pour atteindre ce but, nous avons procédé à un diagnostic « flash » nous permettant d’identifier les cas d’usage data les plus prometteurs pour le développement du réseau distributeurs. Cette approche, alliant le savoir business du client à notre expertise data science, constitue notre un point saillant de notre expertise. 

En frontend, nous avons adopté une approche de co-conception des applications web et mobile en collaboration avec les utilisateurs finaux. Nous avons ensuite réalisé des Tests d’Acceptation de l’Utilisateur en présence des ambassadeurs des projets pour promouvoir l’adoption par les acteurs principaux sur le terrain. Malgré les conditions difficiles (confinements dus à la crise COVID-19), ces tests ont été finalisés en moins d’un mois.  

Résultat : un levier opérationnel sur-mesure permettant de maximiser l’impact business tout en étant assez flexible pour permettre aux marchés d’intégrer et personnaliser leurs données.    

Pour atteindre ce but, il a fallu exploiter, faire évoluer et parfois professionnaliser des données et capacités analytiques internes déjà existantes (data lake, IT, architecture data, etc.).   

Nous avons ainsi obtenu une solution mobile parfaitement adaptée et industrialisée, entièrement intégrée au sein de systèmes opérationnels existants (tableau de bord de KPIs, liste des plans d’action, tutoriels vidéo, rapport des visites sur le terrain, etc.). En adéquation avec la vision business du client (performance du distributeur, respect des processus qualité, benchmarking avec les pairs, etc.), cette solution data science est aussi facilement utilisable à travers les différents marchés et activités. De plus, nous avons intégré dès le départ son design évolutif afin d’intégrer des cas d’usage data susceptibles d’évoluer dans les années à venir.  

Résultat 

Simplifier les processus de prise de décisions 

Nous permettons aux forces terrain un accès en temps réel illimité à des informations essentielles pour piloter et délivrer la performance sur leur secteur (statistiques, checklistes des standards, tutoriels, plans d’action en cours, …).  Souvent ces informations sont pourtant difficiles d’accès, en particulier pour les managers itinérants (mauvaise connexion, impossibilité d’accéder à un ordinateur ou une salle de réunion, …). 

Tous les flux sortants (performance réelle par activité, avancement des KPIs, tableau de bord personnalisés, …) et flux entrants (rapports de visite, preuves photo/vidéo, actualisation des plans d’action, …) sont traités en temps réel et leur mise à jour est aussitôt disponibles dans l’application. Facile d’utilisation et intuitive, l’interface de l’application a en outre largement contribué à l’adoption et la mise en place rapides de la solution. 

Réallouer le temps gagné dans la collecte de données à la mise en place de plans d’action 

Nous sommes pleinement conscients de l’importance que les équipes travaillant à échelles régionale et locale accordent à la gestion de leur temps. Effectuer des rapports de visite quotidiens pour le siège régional de la marque prend du temps au détriment parfois des discussions impactant directement l’activité, sur le terrain.  

L’application F.I.L.D. facilite le regroupement des données et l’accès aux statistiques clés, aidant les managers régionaux à contrôler efficacement la performance locale. A la fois experts en conseil et en data science, nous sommes capables de concilier une interface utilisateur de type application, alimentée par des algorithmes et reposant sur une architecture data complète.  

Harmoniser les compétences et outils des forces terrain 

Grâce à l’application F.I.L.D., notre client peut harmoniser ses processus de management opérationnel sur plus de 20 marchés et 4.000 points de vente, tout en se dotant d’une vue à 360° sur les meilleures pratiques, les pistes d’optimisation et les benchmarks entre les territoires.  

En synthèse, nous sommes parvenus à offrir une solution entièrement automatisée qui apporte gain de temps, standardisation et impact mesurable pour les forces terrain localement. Qui a dit que la data science et les algorithmes n’avaient pas leur place sur les opérations de terrain ?