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Si la mode est à l’entreprise “data-driven”, Chanel et son partenaire Equancy, préfèrent envisager l’entreprise performante sous le prisme du modèle de l’entreprise “business-driven”, qui sait utiliser la donnée comme un agent de transformation du business.

La data a déjà prouvé sa valeur dans les domaines du digital, du CRM ou encore du marketing. Le service interne « Data science & advanced analytics » de Chanel, prouve désormais que l’entreprise est apte à améliorer les processus opérationnels internes. Cela grâce à un cas d’usage lié à la gestion et l’affectation de ses stocks (maroquinerie, mode et parfumeries) depuis son centre logistique européen, jusque dans ses boutiques. 

On extrait de la donnée que l’on traite avec un outil d’affectation avancé, pour la replacer et ensuite procéder à des expéditions automatisées depuis un entrepôt robotisé.

- Yankel Ducret, Responsable Europe advanced analytics & data science (Chanel)

Le processus de gestion des stocks est complexe : données de stock, de ventes, engagement de livraison, suivi de l’avancement et des retards, principe d’équité et d’équilibre mais également de priorisation de certaines boutiques stratégiques…

Complexe à mesurer et à anticiper au départ, en raison des flux sous-tension influencés par les variables, entre autres de la période trouble de la crise sanitaire, le processus de gestion et livraison des stocks est devenu plus facilement quantifiable et optimisé.

Pour répondre aux besoins et problématiques de Chanel grâce à la donnée, Equancy, en collaboration avec les équipes du service advanced analytics & data science de Chanel, a développé et intégré aux processus opérationnels, un algorithme qui permet de piloter la gestion des stocks et les livraisons.

Désormais, Chanel est davantage en mesure d’honorer les livraisons dans ses boutiques, en accord avec les ventes et les engagements pris auprès de chacune d’entre elles.

L’affectation est rapide et efficace et permet une opérabilité rapide, le plus complexe est en réalité de se connecter à la data au sein des systèmes internes.

- Yankel Ducret, Responsable Europe advanced analytics & data science (Chanel)

Si l’affectation du projet a été aisée, se connecter aux données des systèmes et mettre en place l’algorithme ayant accès à la structure data (small data) interne de Chanel a relevé du challenge pour Equancy.

La construction de roadmap et un socle technologique plus accompli permettra d'accélérer les processus de ce genre de projet. Une  politique de gouvernance permet cependant la collaboration d’équipes pluridisciplinaires mais également la mise en place de supports d’accompagnement pour intégrer les cas d’usage à l’écosystème, l’accès aux données et leur intégration aux ERPs.

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