Dans la chaîne de distribution moderne, chaque étape, de la commande à la livraison, est interconnectée, enchevêtrée. Il suffit d’une donnée incorrecte (email, adresse postale, numéro de téléphone) pour entraîner une cascade d’erreurs coûteuses qui entament votre image de marque, votre compétitivité et votre performance commerciale.
Dans cet article, Data Enso détaille les points de vigilance Data dans la chaîne de distribution et vous propose un cas client pour quantifier le manque à gagner et explorer les solutions envisageables.
Les points de vigilance « Data » dans la chaîne de distribution
La commande, l’expédition et la livraison… trois étapes clés qui peuvent faire ou défaire l’efficacité et la compétitivité de votre chaîne de distribution.
La commande : correspond à la réception et au traitement de la demande du client.
Le point de vigilance ici concerne la vérification des données au niveau du formulaire de contact. La saisie incorrecte d’une adresse email, d’un nom ou d’un numéro de téléphone va provoquer des erreurs dans la confirmation de la commande et nécessiter une intervention manuelle qui retarde le processus et alourdit le coût de revient. L’absence de validation des données à la source va aussi entraîner des incohérences dans les communications personnalisées avec le client, affectant votre image.
L’expédition concerne la préparation, l’emballage et l’envoi du produit au transporteur.
Cette étape nécessite une gestion rigoureuse des données relatives au produit, à l’emballage et à l’adresse de livraison. Une erreur dans l’adresse postale ou une mauvaise coordination avec le transporteur va entraîner des retards et des coûts supplémentaires. Notons aussi l’importance des données sur le poids et la taille du produit dans le calcul des frais d’expédition et le choix du mode de transport approprié.
La livraison, étape finale, consiste à acheminer la commande au destinataire.
Une adresse erronée ou un code postal mal saisi vont entraîner des erreurs de livraison (mauvais destinataire dans la bonne adresse, mauvaise adresse, etc.). Aussi, des préférences de livraison mal interprétées (par exemple, la livraison le matin ou l’après-midi, les instructions spécifiques pour le livreur) conduiront à des retards ou à des tentatives de livraison infructueuses. A ce niveau, la Data Quality permet également de synchroniser efficacement avec les partenaires de livraison, d’assurer la conformité avec les réglementations et de maintenir la transparence dans le suivi en temps réel… qui sont des facteurs décisifs dans la qualité de l’expérience client.
Le rôle du Data Quality Management dans le processus de commande
La qualité des données clients conditionne fortement la fluidité du processus de commande et pourtant, ce volet reste souvent négligé, au détriment de l’efficacité globale de la chaîne de distribution.
Dans un premier temps, l’absence de validation des données clients à la source (au niveau du formulaire) et/ou en curatif (traitement d’une base de données existante) entraînera forcément des dysfonctionnements dans la confirmation de la commande. Une erreur dans le nom ou le prénom, par exemple, ne vous permettra pas de personnaliser vos communications correctement, ce qui peut conduire à une certaine frustration. En clair, vous vous adresserez à un client qui vient de passer commande avec une faute de frappe dans son prénom, voire avec un prénom différent.
Plus grave encore : une erreur dans l’adresse email va empêcher la confirmation de la commande, forçant le client à contacter le service client, avec une expérience négative de son côté et une inefficacité opérationnelle pour l’entreprise.
Enfin, la qualité des données à l’échelle contribue à la Single Customer View (SCV), où toutes les informations du client sont consolidées dans un même profil.
Objectif : faciliter l’accès à des informations fiables, utiles et complètes sur chaque client au niveau de l’ensemble des départements de l’entreprise (marketing, vente, service client, expédition, etc.).
En centralisant ces données, la commande peut être traitée de manière cohérente à chaque étape, depuis la saisie jusqu’à l’expédition et le suivi. La SCV minimise donc les risques d’incohérences et d’erreurs, par exemple une adresse d’expédition incorrecte ou un numéro de téléphone erroné qui vont non seulement retarder la livraison mais aussi augmenter son coût.
Data Quality et distribution : cas client
Notre client est un site e-commerce basé en France, spécialisé dans la vente de produits alimentaires locaux et sous signe de qualité. Suite à une croissance rapide soutenue par une demande croissante, la direction a décidé d’implémenter un nouveau système de gestion des commandes début 2022.
Quelques mois après l’implémentation, l’équipe chargée des expéditions et des retours remarque une augmentation inquiétante du nombre de colis retournés. Après avoir consulté les rapports et comparé avec les taux historiques de l’entreprise, il a été constaté que 3,5 % des colis étaient retournés à l’expéditeur en raison d’adresses de livraison incorrectes, contre un taux moyen de 1,5 % avant la mise en place du nouveau système.
Cette situation a rapidement suscité des préoccupations au sein de l’entreprise : le dysfonctionnement dans le processus de vérification des adresses était évident.
Après diagnostic, il a été découvert que le nouveau système de gestion des commandes était certes mieux calibré pour le volume croissant de la demande, mais moins performant sur le volet de la vérification des données.
Plusieurs conséquences :
- Le taux de retour des colis est passé de 1,5% à 3,5%, engendrant un surcoût de 60 000 € en l’espace de six mois
- La satisfaction client a été logiquement affectée, comme en témoigne la baisse de la note Trustpilot de l’entreprise de 4,5 à 4,2 sur une période de six mois. Les problèmes de retour ont généré un afflux de commentaires négatifs (+18 %)
- Le temps passé à traiter les retours et à corriger les adresses incorrectes est passé de 36 à 48 heures par semaine, réduisant la productivité et augmentant la pression sur l’équipe en charge des expéditions et des retours
- L’incapacité à livrer à temps et avec précision a conduit à une perte estimée de 2 % des ventes récurrentes.
Face à ces conséquences alarmantes, la direction a pris des mesures immédiates. La première étape était l’identification d’une solution technologique dédiée capable de non seulement vérifier les adresses au moment de la saisie dans les formulaires (grâce à une API) mais aussi de nettoyer la base de données existante, qui était devenue polluée. Le choix s’est arrêté sur Data Enso :
- Implémentation de la vérification en temps réel : une API de vérification des adresses a été intégrée au formulaire de commande en ligne, permettant une validation en temps réel. Le taux d’erreur de saisie a été réduit de 90 %
- Nettoyage de la base de données : correction des adresses incorrectes, suppression des données obsolètes, dédoublonnage, formatage, etc. Résultat : amélioration de la qualité des données de 98%.
4 mois plus tard, le taux de retour des colis a chuté à 1,2%, permettant une économie de 40 000 € sur la période. La note Trustpilot est remontée à 4,4 et les ventes récurrentes ont gagné 3 points. Enfin, le temps de gestion des retours a été réduit à 28h/semaine (contre 48h auparavant).
Vous êtes confronté à des problèmes similaires dans la gestion de vos données (nom, prénom, adresses postales, emails, numéros de téléphone, etc.) ? Nos solutions de Data Quality Management vous aident à tendre vers l’excellence opérationnelle pour doper votre rentabilité et améliorer la satisfaction de vos clients. Découvrez comment nous pouvons vous aider.
