Le CDO dans le retail et l'e-commerce : le data flywheel

Amazon ne vend pas des produits. Amazon vend de la data, et les produits sont le moyen de la collecter.

C'est le modèle mental qui distingue le retail piloté par la data du retail traditionnel, et le prisme par lequel tout CDO du retail devrait envisager son rôle.

Le data flywheeldata flywheelEffet de volant d'inertie appliqué aux données : plus vous collectez de données, meilleurs sont vos services, ce qui attire plus d'utilisateurs, générant encore plus de données. L'avantage compétitif auto-renforçant d'Amazon et Netflix. expliqué

Le data flywheel est un cycle auto-entretenu où la data crcrLe pourcentage de visiteurs ou de prospects qui réalisent une action attendue (achat, inscription, formulaire de contact), calculé en divisant les conversions par le nombre total d'opportunités.Voir la définition complète →ée de la valeur qui attire plus de data, ce qui crée plus de valeur :

Plus de clients → Plus de données transactionnelles → Meilleure prévision de la demande → Moins de gaspillage de stock + meilleur pricing → Meilleure expérience clientexpérience clientLa perception globale qu'un client se construit de votre marque à travers chaque interaction, du premier contact au support après-vente.Voir la définition complète → → Plus de clients

À chaque cycle, l'avantage data se cumule. La prévision de la demande d'Amazon est plus précise que celle de n'importe quel concurrent parce qu'ils ont plus de data. Leur moteur de recommandation est meilleur parce qu'il est entraîné sur plus de données comportementales. Leur logistique coûte moins cher parce que leur optimisation de tournées a traité plus de données de livraison.

Le flywheel ne fonctionne pas sans volume. Mais une fois qu'il tourne assez vite, il devient presque impossible à répliquer pour les concurrents, non pas parce que la technologie est secrète, mais parce que la data l'est.

La réalité data d'Amazon

Le moteur de recommandation d'Amazon représenterait environ 35 % du chiffre d'affaires total. Leur activité publicitaire, bâtie entièrement sur de la First-party dataFirst-party dataDonnées collectées directement auprès de vos clients et prospects via vos propres canaux : votre source la plus fiable et la plus conforme en matière de privacy.Voir la définition complète → qu'aucun concurrent ne peut égaler, a généré 46,9 Md$ en 2023, ce qui en fait la troisième activité de publicité digitale au monde, alors même qu'Amazon n'est pas d'abord une entreprise publicitaire.

L'optimisation de leur réseau logistique, portée par des modèles de ML qui prédisent la demande à l'échelle du code postal, a réduit les coûts de livraison unitaires de plus de 40 % en dix ans.

Cela n'est pas arrivé parce qu'Amazon a recruté d'excellents ingénieurs. Cela est arrivé parce que leur infrastructure data se renforce avec l'échelle : le flywheel accélère à chaque transaction.

Le parcours data meshdata meshLe Data Mesh est une approche décentralisée de l'architecture et de l'organisation des données, où les équipes métier possèdent et exposent leurs données comme des produits, encadrées par des standards partagés.Voir la définition complète → de Zalando

Zalando, premier détaillant de mode en ligne en Europe, est l'exemple le mieux documenté d'une transformation menée par un CDO dans le retail en Europe.

En 2018, Zalando avait un problème de plateforme data : une équipe data centralisée de 60 personnes au service de plus de 200 équipes d'ingénierie. Le goulot d'étranglement était sévère. Les équipes attendaient des semaines un support d'infrastructure data. La qualité des données était inégale. L'innovation ralentissait.

Leur solution : mettre en place une architecture Data mesh, en décentralisant la propriété de la data vers les domaines métier les plus proches de celle-ci. Mode, beauté, sport, logistique : chaque domaine est devenu responsable de ses propres Data products, de leur qualité et de leur infrastructure, en suivant des standards communs à l'entreprise tout en possédant sa propre plateforme.

En 2021 : plus de 50 domaines data, plus de 200 data engineers travaillant au sein des domaines (et non au centre), une livraison plus rapide des Data products, et une Data qualityData qualityLe degré d'aptitude des données à l'usage prévu : exactes, complètes, cohérentes, à jour, valides et uniques. Une data quality faible fragilise l'analytics, le reporting et l'IA.Voir la définition complète → nettement améliorée parce que ceux qui construisaient l'infrastructure data étaient ceux qui l'utilisaient.

La leçon pour les CDO du retail : les équipes data centralisées ne passent pas à l'échelle. À une certaine taille, il faut distribuer la propriété de la data tout en maintenant des standards de gouvernance. Le Data mesh est la réponse organisationnelle, mais il exige un investissement de gouvernance important pour ne pas virer au Data chaos.

L'opportunité des retail media networks

Les cookies tiers, la colle data de la publicité digitale, ont de fait disparu. Pour la plupart des entreprises, c'est une crise. Pour les CDO du retail disposant d'une First-party data solide, c'est une opportunité.

Les détaillants avec des données clients étendues (historique transactionnel, programmes de fidélité, usage de l'app) construisent des retail media networks, des plateformes publicitaires s'appuyant sur la First-party data pour offrir un ciblage que les plateformes digitales ne peuvent plus délivrer avec la même précision.

Walmart Connect, Carrefour Links et Kroger Precision Marketing opèrent tous des retail media networks qui croissent plus vite que l'activité cœur de leurs enseignes. Ce sont des business de data à l'intérieur de business de retail.

Un CDO du retail qui construit l'infrastructure data permettant un retail media network a créé un flux de revenus potentiel de plus de 100 M€ par an à partir d'actifs data qui existent déjà. C'est l'opportunité de monétisation de la data de la décennie pour les CDO du retail.