Chaîne d'approvisionnement : l'importance de la qualité des données

Une chaîne d'approvisionnement perturbée peut impacter de façon significative l'entreprise¹ : augmentation du coût de la main d'œuvre (84,6%¹), perte de revenus (77,6%¹), perte de productivité (76,4%¹), augmentation des réclamations clients (73,8%¹)…

Pour que la chaîne d'approvisionnement soit optimale, il est essentiel d'améliorer la qualité des données. Cet effort d'optimisation apporte de nombreux avantages : gains d'efficacité dans les expéditions de produits, ponctualité des livraisons, satisfaction client…

Découvrez la définition de la chaîne d'approvisionnement et en quoi la qualité des données est un levier pour l'optimiser.

La chaîne d'approvisionnement : définition

La chaîne d'approvisionnement permet l'acheminement d'un produit jusqu'au client final. Elle implique de nombreux intermédiaires : producteurs de matières premières, fabricants, distributeurs, fournisseurs… L'enjeu pour les entreprises est d'acheminer le bon produit, au bon moment et selon la quantité souhaitée.

Pour cela, il est indispensable que les différentes parties prenantes (fournisseurs, partenaires, transporteurs…) aient un accès aux bonnes informations au bon moment et puissent anticiper les éventuels problèmes : 76% des professionnels² affirment que le nombre de perturbations au sein de la chaîne d'approvisionnement a augmenté comparativement aux trois dernières années.

Chaîne d'approvisionnement : l'importance de la qualité des données

Optimiser l'efficacité opérationnelle

Un manque d'exactitude dans les données peut perturber tout le fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement : rupture de stocks, retard de production, problèmes d'acheminement… Parmi les problèmes les plus répandus : les perturbations (54%¹ ) et les ruptures de stocks (52%¹).

C'est pourquoi il est important d'effectuer un travail sur les données et notamment les données de stocks pour qu'elles soient fiables, à jour et sans erreurs. Ainsi, les différentes parties prenantes peuvent anticiper les besoins des clients, optimiser le niveau de stocks et réagir plus rapidement face à de potentielles perturbations au sein de la chaîne d'approvisionnement.

Un tel travail sur les données permet de garantir la bonne exécution des commandes et ainsi optimiser le fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement : 79% des entreprises³ qui ont une chaîne d'approvisionnement performante ont une augmentation des revenus supérieure à la moyenne.

Augmenter la satisfaction client

Lorsque les données ne sont pas fiables (moyens de transport, poids du colis, délais de livraison…) et que la chaîne d'approvisionnement est perturbée, cela peut entraîner une incapacité à répondre à la demande des clients.

Face à cette incapacité, les consommateurs ont « une réaction émotionnelle négative » : 61% d'entre eux⁴ se sentent frustrés, 46%⁴ impatients, 45%⁴ anxieux et 34%⁴ en colère. Les consommateurs peuvent également perdre confiance en la marque : 47% d'entre eux⁵ ne réitèrent pas une commande auprès d'une marque s'ils n'ont pas eu accès à des informations sur leur livraison.

Pour éviter de telles frustrations, il est crucial d'améliorer le contrôle des données à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement : commandes des clients, statut de la livraison, état d'avancement de l'expédition… et s'assurer ainsi que chaque client reçoive le produit commandé dans les délais annoncés.

Améliorer la transparence de l'information

Des données incomplètes et/ou manquantes sur l'impact environnemental d'un produit et/ou son origine affectent la fiabilité globale de la chaîne d'approvisionnement et la satisfaction des consommateurs : 45% d'entre eux⁵ n'hésitent pas à abandonner leur panier d'achat si les données autour du produit sont « insuffisantes ».

Pour éviter un tel impact, il est essentiel que les différentes parties prenantes (fournisseurs, partenaires, transporteurs…) s'échangent des données complètes, homogènes et conformes aux normes et réglementations en vigueur.

Cela permet d'améliorer la transparence de la chaîne d'approvisionnement et de mieux répondre au besoin d'informations des consommateurs qui souhaitent vérifier si le produit est « écologique et socialement responsable⁶ », la traçabilité⁷ étant un critère clé pour eux.

Chaîne d'approvisionnement : les défis autour de la qualité des données

La qualité des données est cruciale pour garantir l'efficacité globale de la chaîne d'approvisionnement. Garantir cette qualité peut rapidement devenir complexe : 60% des professionnels⁸ considèrent que c'est l'un de leurs plus grands challenges.

Très souvent, les données sont éparpillées entre différents systèmes : ERP (Enterprise Ressource Planning), CRM (Customer Relationship Management), TMS (Transport Management System)… et gérées par différentes équipes. Cette dispersion augmente le risque d'erreurs sur les données et ne permet pas d'avoir une vue d'ensemble sur ces dernières : 65% des responsables des achats⁸ ont une visibilité limitée ou nulle sur les données au-delà de leurs fournisseurs de niveau 1.

Pour relever ces challenges, la mise en place d'une solution de Product Information Management (PIM) est indispensable. Les PIM permettent de stocker et de sécuriser toutes les données qui contribuent au bon fonctionnement de la chaîne d'approvisionnement. Depuis cette base de données unique, les différents acteurs de la chaîne d'approvisionnement peuvent s'appuyer à tout moment sur une information complète, fiable et à jour.

Certains PIM disposent de fonctionnalités dédiées : gestion des accès aux données de la chaîne d'approvisionnement en fonction des différents profils (partenaires, fournisseurs, transporteurs...), détection de tout changement dans le niveau des stocks, système de scoring pour identifier les informations incomplètes et/ou manquantes... et permettent ainsi une amélioration significative des performances de la chaîne d'approvisionnement.

¹ Evans, C. (2023, 31 octobre). 37 Supply Chain Statistics, Trends, and Predictions for 2024. Fictiv.
² Gartner. Benchmark your supply chain with Gartner Supply Chain Benchmarking. gartner.com.
³ Brophy, M., & Simmons, K. (2023, 6 juillet). Supply Chain statistics : Industry trends & turbulence. Fit Small Business.
⁴ Nouasria, M. (2022, 10 juin). Supply chain au bord de la crise de nerf : 50 statistiques pour comprendre. journaldunet.com.
⁵ Taylor, R. (2019, 15 mai). How a lack of delivery visibility produces frustrated customers. Digital Commerce 360.
⁶ Chardenon, A. 3 tendances consommateurs qui exigent plus d'informations produit. Salsify.
⁷ Stibo Systems. Optimisez la chaîne d'approvisionnement avec le Master Data Management. stibosystems.com.
⁸ Informatica. 5 défis de la Supply Chain axée sur les données et comment les surmonter. informatica.com.