Voici un résumé d’une discussion informelle très enrichissante avec Brandon Lassiter, vice-président chargé des données d’entreprise et de l’analyse chez Ferguson, qui s’est déroulée lors du salon Stibo Systems Connect 2024.
Ferguson est l’un des plus grands distributeurs en gros d’Amérique du Nord dans le domaine des équipements de plomberie, des tuyaux, des vannes et des raccords. L’entreprise est également un distributeur majeur d’équipements CVC (chauffage, ventilation et climatisation), d’équipements pour les réseaux d’eau (bouches d’incendie et compteurs), d’équipements pour la cuisine et la salle de bains, d’éclairage, d’équipements de sécurité, d’appareils électroménagers et d’outillage.
Elle s'approvisionne auprès de 35 000 fournisseurs et gère un catalogue de plus de 6 millions de références (un chiffre en constante augmentation).
Il n’est donc pas surprenant qu’une intégration efficace soit essentielle.
L’ancien processus d’intégration était inefficace, avec une durée d’intégration trop longue, ce qui était inacceptable dans ce secteur où tout va très vite. L’entreprise a donc décidé de s’attaquer à ce défi de taille.
« Nous vendons de tout, depuis un joint en cire à 50 centimes qui se place sous une cuvette de WC jusqu’à une vanne nucléaire d’un demi-million de dollars… », explique Brandon Lassiter, vice-président chargé des données d’entreprise et de l’analyse chez Ferguson. « Il est vraiment difficile de parvenir à construire un modèle de données unique capable de répondre à tous ces besoins différents. »
Une approche à plusieurs volets pour faciliter l’intégration
Ferguson ne s’est pas contentée de s’appuyer uniquement sur la technologie pour relever le défi de l’intégration de ses produits. L’entreprise a adopté une approche holistique, reconnaissant l’importance des personnes et des processus au même titre que celle des outils de pointe.
Optimisation des talents et des processus
Dans un premier temps, Ferguson s’est concentrée sur son équipe. L’entreprise a donné la priorité au perfectionnement de son équipe d’intégration des produits, composée de 150 personnes, en identifiant les domaines dans lesquels chacun pouvait améliorer ses compétences et travailler plus efficacement.
L’entreprise a également examiné de près son processus d’intégration existant, en utilisant la cartographie des flux pour identifier et éliminer toutes les étapes superflues qui ralentissaient le processus.
Stibo Systems comme base
Une fois dotée d’une équipe compétente et de processus rationalisés, l’équipe s’est tournée vers la technologie. Ferguson a soigneusement évalué sa plateforme Stibo Systems existante, confirmant qu’il s’agissait de la solution idéale pour la gestion centralisée des données produits.
L’entreprise devait également s’assurer que la plateforme était configurée pour une efficacité maximale afin de pouvoir soutenir ses objectifs ambitieux.
L’IA au service de l’automatisation
Ferguson a pris conscience de la nécessité d’éliminer les goulots d’étranglement liés aux tâches manuelles et d’accélérer son processus d’intégration. La catégorisation des produits, une tâche essentielle mais chronophage, se prêtait parfaitement à l’automatisation.
Auparavant, les collaborateurs attribuaient manuellement des catégories à chaque produit, un processus non seulement fastidieux, mais également source d’erreurs, compte tenu notamment de l’étendue et de la diversité du catalogue de l’entreprise.
« Plus vite nous rendons un produit commercialisable, plus nous avons de chances de le vendre », a déclaré M. Lassiter.
Un audit surprenant a révélé que, même avec une intervention humaine, la précision de la catégorisation restait en deçà des attentes.
Pour y remédier, l’équipe a utilisé ses données produits existantes pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique. Les résultats ont été impressionnants : l’IA a atteint une précision de 92 %, améliorant considérablement à la fois la rapidité et la précision de la catégorisation des produits.
Profilage et mise en correspondance des données
L’IA a également joué un rôle clé au-delà de la catégorisation. Avant d’entrer dans le processus d’intégration, toutes les données produit entrantes font l’objet d’un profilage, une étape de prétraitement qui analyse et normalise les données afin de garantir leur cohérence et leur compatibilité.
Une autre étape cruciale est la mise en correspondance des produits, au cours de laquelle l’IA aide à identifier les doublons potentiels au sein du catalogue existant. Cela permet d’éviter les entrées redondantes et de garantir l’intégrité des données, une fonction essentielle pour une entreprise dont le catalogue, alimenté par de nombreux fournisseurs, ne cesse de s’étoffer.
Points clés à retenir :
- Obtenez l’adhésion de la direction en présentant des résultats rapides et en communiquant la valeur de vos initiatives en termes clairs et non techniques.
- La technologie n’est qu’une pièce du puzzle. Optimisez votre équipe et vos processus pour atteindre une efficacité maximale.
- L’apprentissage automatique peut surpasser les processus manuels, ce qui se traduit par une meilleure qualité des données et une intégration plus rapide.
- Vous avez besoin d’une plateforme MDM robuste , telle que la plateforme Stibo Systems, pour gérer des données produit complexes et mettre en œuvre des initiatives d’IA.
Au-delà de l’intégration : vers des expériences immersives
Ferguson ne se contente pas d’une intégration plus rapide. L’entreprise se projette dans l’avenir et envisage un monde où la richesse de ses données produit permettra d’offrir des expériences client immersives. Elle explore la réalité augmentée, la modélisation 3D et la modélisation des informations du bâtiment (BIM) – des outils capables de proposer aux clients des visualisations de produits interactives et informatives.
M. Lassiter explique : « Imaginez que vous entriez dans l’un de nos showrooms. Vous nous dites ce que vous aimez – les couleurs, les motifs, le style – et nous pouvons construire une cuisine entière sous vos yeux, grâce à une expérience numérique. »
Cette vision va également au-delà du showroom.
Dans le secteur de la construction, où la productivité est essentielle, Ferguson voit un énorme potentiel dans l’utilisation des données pour donner plus d’autonomie à ses clients. Imaginez une équipe de chantier utilisant des lunettes de réalité augmentée pour visualiser tous les détails du système d’extinction automatique d’un bâtiment, grâce à des données précises et accessibles – fournies par Ferguson.
Cette priorité accordée à l’expérience client marque un changement radical : il ne s’agit plus simplement de résoudre un problème, mais de créer activement de nouvelles opportunités. En fluidifiant le processus d’intégration – et en investissant dans l’IA –, l’entreprise libère des ressources pour se concentrer sur ces initiatives innovantes et ambitieuses.
