L'avantage de la collaboration : comment les retailers modernes et les marques de PGC gagnent ensemble

Le lancement qui avait tout... sauf du stock

Imaginez la scène : une grande marque de PGC lance une gamme de produits bio premium chez un retailer national. Première semaine ? Les ventes ont explosé, dépassant les prévisions de 37 %. Quatrième semaine ? Ils pulvérisent les projections de 2,8 millions de dollars. Les réseaux sociaux sont en effervescence, les clients adorent, et le partenariat s'annonce comme une grande réussite.

Puis la dixième semaine arrive. Les taux de rupture de stock grimpent à 34 %. Deux tiers des magasins phares sont vides. Les clients se tournent vers la concurrence. À la seizième semaine, la marque a perdu 4,2 millions de dollars de ventes et 28 % de ces clients déclarent qu'ils ne reviendront pas.

Que s'est-il passé ?

Le fabricant CPG planifiait ses décisions de production à l'aide de données qui présentaient un retard de deux à trois semaines sur la demande, alors que les ventes réelles étaient 40 % plus élevées. Le distributeur pouvait voir des signaux POS en temps réel, tels que les pics de demande régionaux, l'effet des promotions et les stocks en magasin, mais ces données n'atteignaient jamais les systèmes de planification du fabricant. Le temps que les rapports hebdomadaires révèlent le problème, les cycles de production ne pouvaient plus rattraper le retard.

Les données existaient. L'infrastructure existait. Ce qui manquait, c'était un moyen de partager ces données en toute sécurité et d'agir dessus ensemble.

Le problème à 2 000 milliards de dollars que trop d'entreprises sous-estiment

Ce n'est pas un incident isolé. Des situations similaires se produisent chaque jour dans les chaînes d'approvisionnement du Retail et des PGC, et l'impact financier est stupéfiant :

• 1 750 milliards de dollars de ventes perdues chaque année à cause des ruptures de stock (ce qui représente 8,3 % du total des ventes au détail) _{Source : ToolsGroup, « Transforming Retail Opérations with Stock Availability Optimization », septembre 2024}
• 20-30 % de la valeur totale des stocks est consommée annuellement par les coûts de possession, le stockage spécialisé portant ce chiffre à 35 % _{Source : NetSuite, E2open 2024-2025}
• Seulement 47 % des stocks excédentaires sont vendus, avec une remise de gros moyenne de 71 % sur le coût de revient, et 30 % finissent dans les décharges.
• 91 % des consommateurs sont moins susceptibles de faire de nouveaux achats auprès d'un détaillant après avoir été confrontés à une rupture de stock _{Source : ToolsGroup, "Transforming Retail Operations," 2024}
• 43 % des consommateurs se tournent immédiatement vers une marque concurrente lorsque leur produit préféré est en rupture de stock _{Source : Repsly, « Optimizing Retail Execution », juillet 2025}

Sans une visibilité partagée et de bout en bout de la demande et des stocks, la plupart des organisations compensent en constituant des stocks de sécurité excessifs et en prenant des décisions basées sur des données obsolètes.

Pourquoi la collaboration sur les données est plus difficile qu'elle ne le devrait

Data Sharing devrait être simple en 2025. En pratique, c'est rarement le cas. Voici ce qui se passe généralement lorsqu'un distributeur essaie de partager des données de la chaîne d'approvisionnement avec des centaines de partenaires CPG :

Le défi pour les fournisseurs de prendre en charge les exigences diverses des partenaires

Les détaillants sont confrontés à un problème de mise à l'échelle lors du partage de données au sein de vastes écosystèmes CPG. Chaque partenaire arrive avec des outils, des formats et des exigences d'accès différents—allant des dépôts de fichiers SFTP aux API, en passant par le Data Sharing propriétaire et les feuilles de calcul. Ces systèmes propriétaires introduisent tous des limitations techniques et augmentent les coûts financiers liés à leur développement et à leur maintenance, ce qui les rend infaisables pour toutes les entreprises, à l'exception des plus grandes.

Pour s'adapter à cette diversité, les détaillants créent des intégrations point à point pour chaque partenaire. Chaque nouvelle connexion devient un engagement de maintenance à long terme, et même de petites modifications de schéma nécessitent une coordination avec des dizaines, voire des centaines, de consommateurs en aval. Au fil du temps, l'infrastructure de Data Sharing devient fragile, coûteuse et difficile à faire évoluer.

Le piège du destinataire : l'autre côté

Les fabricants CPG sont confrontés au même défi, mais dans le sens inverse. Ils ingèrent les données de la chaîne d'approvisionnement de plusieurs distributeurs, chacune étant livrée dans des formats, des schémas et des cadences de mise à jour différents.

Pour rendre ces données utilisables, ils créent et maintiennent des pipelines ETL (Extraire, transformer et charger) complexes. — logique d'extraction personnalisée, couches de transformation pour normaliser les champs, tables de mappage pour les codes produits et contrôles de qualité pour gérer les incohérences. Au moment où les données sont normalisées et prêtes pour l'analyse, elles datent souvent de plusieurs jours.

Au-delà des obstacles techniques, ces méthodes traditionnelles présentent des risques de sécurité importants : chaque dépôt de fichier manuel ou chaque feuille de calcul partagée crée une copie statique et « flottante » de données sensibles qui existe en dehors de votre gouvernance d'entreprise, ce qui rend impossible le suivi, l'audit ou la révocation de l'accès une fois que les données ont quitté votre environnement.

Alors, concrètement, à quoi ressemblerait un 'bon' résultat ?

Il serait basé sur des technologies open-source pour réduire les coûts, améliorer la sécurité et maximiser la flexibilité. Et cela ressemblerait à une connexion de données en direct entre les détaillants et les CPG, où les nouveaux enregistrements et les mises à jour circulent automatiquement entre les plateformes et les outils. Peu importe où résident les données ou comment les partenaires les analysent, que ce soit sur Databricks, BigQuery, Snowflake ou dans Excel, les changements se propagent en temps réel, les coûts restent prévisibles et les intégrations ne se multiplient pas avec chaque nouveau partenaire.

Aucun code personnalisé. Aucun ETL complexe. Aucun projet de plusieurs mois.

Ce monde existe déjà. Il s'appelle Delta Sharing.

Voici Delta Sharing : la collaboration de données sans le cauchemar de l'infrastructure

Delta Sharing inverse le modèle. Au lieu de déplacer les données, il fournit un accès sécurisé à toutes les parties prenantes aux données en direct, là où elles se trouvent. Pensez à la différence entre envoyer une copie d'un document par courrier et partager un lien vers un document en direct. Delta Sharing est le protocole ouvert le plus largement adopté pour le partage sécurisé de données. Il permet aux organisations d'échanger des données en direct et des assets d'IA sur plusieurs plateformes et clouds.

A fait ses preuves dans la vente au détail & les PGC :

• Crisp - Connecte plus de 4 000 marques de grande consommation avec plus de 40 détaillants et distributeurs pour un échange de données en temps réel sur les points de vente et la chaîne d'approvisionnement
• Zalando - La principale plateforme de mode en Europe a éliminé 1,5 FTE par partenaire et par mois en traitement manuel des données, permettant aux partenaires d'accéder à des insights en quelques minutes au lieu de plusieurs jours.
• Grand Distributeur - Présenté au Data + AI Summit : Partage des KPI au niveau des SKU avec plus de 100 Partenaires sur différentes plateformes cloud, favorisant la monétisation des données tout en remplaçant les SFTP et API internes ingérables par Delta Sharing pour une gestion facile et un accès aux données partitionné.
• Cox Automotive - Partage les données entre les unités commerciales et les filiales sans les copier

Pourquoi Delta Sharing fonctionne pour le Retail et les PGC à monter en charge

• Des données en direct et en temps réel, pas des instantanés obsolètes : les mises à jour sont transmises en cascade aux Partenaires dès que vos données sources changent, qu'il s'agisse de transactions de point de vente (POS) en temps réel, de refresh horaires des stocks ou de signaux de réapprovisionnement quotidiens. Pas de fenêtres batch, pas de délais d'exportation, et plus besoin de se demander si les partenaires travaillent avec les chiffres de la veille ou les tendances de la semaine dernière.
• Gouvernance unifiée avec une visibilité complète : Unity Catalog fournit des contrôles d'accès granulaires afin que vous puissiez partager les performances des produits avec le Fournisseur A, les analyses comparatives de la concurrence avec le Fournisseur B, et les insights agrégés avec le Fournisseur C, le tout à partir des mêmes données sous-jacentes. Il capture automatiquement les logs d'audit au niveau de l'utilisateur indiquant qui a accédé à quoi et quand, avec un suivi de la traçabilité des données (lineage) de bout en bout jusqu'au niveau de la colonne pour la conformité et le dépannage.
• Fonctionne partout, sans dépendance vis-à-vis d'une plateforme : Delta Sharing, basé sur l'open source, permet aux Partenaires d'utiliser les données partagées avec les outils ou les clouds qu'ils possèdent déjà. Pas de licences logicielles coûteuses, pas de migrations forcées, pas de formats propriétaires, pas de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

Delta Sharing en action

De quelques mois à quelques minutes : le fonctionnement du Data Sharing moderne

Imaginez la situation suivante : un détaillant national souhaite partager les performances des ventes, les détails des produits et les informations sur les magasins avec son principal partenaire de grande consommation. Le partenaire de grande consommation doit analyser ses 350 SKU dans 2 000 magasins pour optimiser les promotions et éviter les ruptures de stock. Auparavant, cela aurait signifié des mois de travail d'intégration, des APIs personnalisées et des négociations interminables sur le format des données. Avec Delta Sharing, cela ne prend qu'un après-midi.

L'expérience du détaillant est d'une simplicité rafraîchissante. Ils sélectionnent les données qu'ils souhaitent partager, créent une vue qui fait ressortir les bonnes informations, définissent les autorisations pour contrôler ce à quoi chaque Partenaire peut accéder et cliquent sur « Partager ». C'est tout. Pas de développement personnalisé, pas de plateformes middleware, pas de goulots d'étranglement de l'ingénierie des données.

Du côté du destinataire, l'expérience du partenaire PGC est tout aussi fluide. Ils reçoivent un identifiant sécurisé, se connectent à l'aide des outils d'analytique qu'ils possèdent déjà et commencent immédiatement à interroger les données en direct, ou créent une copie locale en cache s'ils le préfèrent. Ils peuvent configurer des Jobs automatisés qui extraient efficacement uniquement les modifications depuis leur dernière mise à jour, gardant ainsi leurs données locales à jour sans actualisations complètes et redondantes.

Les résultats Aucun pipeline ETL à construire. Aucune infrastructure à déployer. Aucune semaine de travail d'ingénierie. Juste un accès instantané aux données dont les deux parties ont besoin, avec les contrôles de sécurité et de gouvernance exigés par les chefs d'entreprise.

Comment les données granulaires permettent de prendre des décisions plus rapides et plus précises sur la chaîne d'approvisionnement

Les systèmes de partage de données traditionnels ne pouvaient pas gérer le volume nécessaire pour obtenir des informations véritablement granulaires. Delta Sharing change complètement la donne.

Prenons l'exemple d'un fabricant CPG avec 350 SKU vendus dans les 2 000 magasins d'un distributeur :

Ancienne méthode - Totaux hebdomadaires par article : 350 SKU × 2 000 magasins × 52 semaines = 36,4 millions d'enregistrements/an

Delta Sharing - J-1 horaire par canal : 350 UGS × 2 000 magasins × 365 jours × 24 heures × 3 canaux = 18,4 milliards d'enregistrements/an

Cela représente une augmentation de 505 fois de la granularité des données.

Dans l'ancien modèle, le distributeur et la marque CPG payaient tous deux pour stocker le même dataset massif. Avec Delta Sharing, les données restent dans le stockage cloud du distributeur. Le partenaire CPG l'interroge directement, éliminant ainsi une facture de stockage 100 % redondante.

Qu'est-ce que ça débloque ?

• Optimisation Canal de distribution-temps: Les commandes en ligne avec retrait en magasin passées entre 06h00 et 08h00 pour un retrait le jour même génèrent 45 % du volume en semaine, ce qui permet de planifier avec précision le personnel et les stocks dans les centres de distribution.
• Prévention des ruptures de stock éclair: Le suivi heure par heure révèle quand les articles à forte rotation sont en rupture de stock en milieu de journée, ce qui déclenche un réapprovisionnement immédiat depuis l'arrière-boutique ou les magasins voisins avant que les rapports de fin de journée ne le détectent.

Précision promotionnelle: Comprendre que la hausse promotionnelle se produit principalement entre 10h et 14h le jour du lancement permet à une entreprise CPG de planifier ses campagnes numériques et de s'assurer que ses stocks sont positionnés pour les heures de pointe.

Les systèmes existants seraient saturés par 18,4 milliards d'enregistrements. Le simple déplacement de ces données prendrait des jours. Delta Sharing le gère de manière transparente.

L'impact sur les revenus de la collaboration de données à l'échelle dans le secteur de la vente au détail et des CPG.

Lorsque les détaillants et les partenaires PGC partagent réellement et efficacement les données, l'impact sur le chiffre d'affaires est spectaculaire, mais la plupart des entreprises n'en tirent pas parti :

• ROI des promotions 45 % plus élevé : le Data Sharing amélioré entre les distributeurs et les Partenaires CPG a augmenté le ROI des promotions de plus de 45 % grâce à un meilleur ciblage et à une meilleure exécution.

Source : Retail Velocity, "Strengthening Retailer Partnerships Through Enhanced Data and Insights"

• Augmentation de 10 % des Ventes grâce aux données de PdV granulaires : un brasseur mondial s'est associé à des détaillants pour acquérir des données de point de vente granulaires, ventilées par produit et par zone géographique, afin d'optimiser rapidement ses campagnes, ce qui a entraîné une augmentation des Ventes de plus de 10 %

Source : BCG, "Maximizing the Value of Data for CPG responsables marketing," février 2021

L'écart concurrentiel est clair : les entreprises de premier plan considèrent la collaboration sur les données comme une capacité stratégique, et non comme un défi technique.

Conclusion

L'ancien modèle de Data Sharing (ETL complexes, instantanés obsolètes, retraitement de tables complètes, maintenance sans fin) n'est pas seulement coûteux. Il empêche activement les distributeurs et les CPG de créer les chaînes d'approvisionnement réactives et efficaces qu'exige le commerce moderne.

Delta Sharing élimine les frictions techniques. La visibilité en temps réel remplace les données vieilles d'une semaine. Les mises à jour incrémentielles remplacent les transferts de données complets. L'accès gouverné remplace la duplication des données.

Les organisations qui moderniseront leur infrastructure de collaboration de données réduiront considérablement leurs coûts, amélioreront les niveaux de service et surpasseront leurs concurrents encore piégés dans l'ancien modèle.

Avec des milliards en jeu et des détaillants de premier plan opérant déjà en temps réel, la question n'est plus de savoir s'il faut moderniser la collaboration sur les données, mais combien de temps on peut encore laisser persister les anciennes frictions.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original