La gestion des données est l’un des plus grands fléaux de la mode, car une quantité considérable de produits est créée à chaque saison. Ce qui commence par un simple t-shirt se décline rapidement en de multiples variantes de tailles, de couleurs et de styles différents, vendues chez divers fournisseurs, sur différents canaux et dans différentes régions.
Multipliez cela par tous les produits vendus par une marque et il devient beaucoup plus facile de comprendre pourquoi la gestion des données produits est si difficile, notamment dans le secteur de la mode.
Chaque produit possède son propre réseau d’informations : dimensions, matériaux, prix, nomenclatures, données fournisseurs, images, exigences de conformité, normes de qualité et coûts spécifiques à chaque variante.
Le défi opérationnel ne réside pas dans l’existence même des données.
Le plus souvent, les entreprises constatent que le véritable enjeu est de maintenir l’exactitude et la cohérence des informations tout au long des phases de développement, de production, d’achat et de vente des produits.
Une partie du problème réside dans le fait que la plupart des entreprises gèrent encore leurs données à l’aide de tableurs, de systèmes non connectés et de processus manuels. Avec le temps, ces méthodes engendrent des lacunes à mesure que le volume de données augmente et que l’information se fragmente entre les équipes et les systèmes.
Les nomenclatures dérivent d’une variante à l’autre, les calculs de coûts deviennent incohérents, les informations sur les produits se dupliquent et les équipes passent invariablement de plus en plus de temps à harmoniser les données au lieu de les utiliser correctement.
La complexité des références (SKU) explique pourquoi les données sont difficiles à gérer dans le secteur de la mode
Chaque couleur, coupe, taille et variante de style supplémentaire multiplie la quantité d’informations que les équipes doivent gérer avec précision dans toute l’entreprise.
En soi, ce n’est pas un problème majeur. Le plus préoccupant est que de nombreuses organisations gèrent ces données manuellement dans des tableurs. Or, à mesure que leurs collections prennent de l’ampleur, ces méthodes deviennent rapidement difficiles à maintenir de façon cohérente.
Les systèmes dédiés à la mode utilisent désormais des matrices de couleurs, de tailles et de coupes pour simplifier considérablement la création et la gestion des produits. Au lieu de créer des variantes individuellement, les équipes peuvent gérer des collections entières et les combinaisons de produits associées à partir d’une vue unique et structurée.
Cela facilite grandement la gestion de grands volumes de données produits sans perte de visibilité ni de cohérence entre les variantes.
La gestion manuelle des informations produits ralentit les équipes de mode
Chaque produit possède son propre ensemble d’informations descriptives, allant de la coupe et de la composition aux détails de style et aux textes de vente en ligne.
Gérer manuellement ces données pour des centaines, voire des milliers de références chaque saison, représente une charge de travail opérationnelle considérable, notamment lorsque les gammes s’élargissent et que les délais de lancement se raccourcissent.
Les outils assistés par l’IA aident de plus en plus les marques à automatiser certaines parties de ce processus en générant des descriptions de produits à partir d’images, d’attributs et de données produits déjà présentes dans le système.
L’avantage ne se limite pas à la rapidité. Il permet également aux marques de garantir une plus grande cohérence dans leurs informations produits, tout en réduisant le travail manuel requis des équipes e-commerce et merchandising.
La précision de la nomenclature est plus importante dans le secteur de la mode que ne le supposent de nombreux progiciels de gestion intégrée (PGI)
La qualité et la rentabilité d’un produit de mode sont fortement influencées par l’exactitude de sa nomenclature (BOM).
Le problème est que de nombreux systèmes n’ont jamais été conçus pour gérer correctement la complexité des variantes de mode. Au lieu de prendre en charge les nomenclatures au niveau de la couleur, de la taille ou de la coupe, ils traitent souvent les produits de manière trop générique, ce qui crée des lacunes opérationnelles une fois la production lancée.
Cette distinction est plus importante qu’il n’y paraît au premier abord.
Par exemple, une taille plus grande consomme naturellement plus de tissu et de teinture qu’une taille plus petite, tandis que les variantes de couleur peuvent impliquer des exigences en matière de matériaux ou des dépendances envers les fournisseurs totalement différentes.
Les systèmes spécifiques à la mode contribuent à résoudre ce problème en permettant de gérer les nomenclatures au niveau de la variante plutôt qu’au niveau du produit uniquement.
Un contrôle qualité déconnecté crée un risque opérationnel
Les problèmes de contrôle qualité surviennent rarement lors de l’inspection finale. Le plus souvent, ils apparaissent bien plus tôt, à cause de matériaux inadaptés, de normes de production non uniformes ou de lacunes dans le contrôle des fournisseurs.
Le défi pour de nombreuses entreprises de mode est que les processus de contrôle qualité sont souvent dissociés du reste des opérations de développement et de production des produits.
Lorsque la visibilité est fragmentée, les problèmes sont découverts plus tard qu’ils ne le devraient, généralement après que les produits ont déjà progressé davantage dans le processus de fabrication.
Des processus opérationnels plus intégrés permettent aux marques d’effectuer des contrôles qualité tout au long de la production et non plus seulement à la fin. Matières premières, tissus, finitions et produits finis peuvent ainsi être contrôlés plus tôt, ce qui aide les entreprises à réduire les défauts, à améliorer la régularité de la production et à éviter des retouches coûteuses.
Que se passe-t-il lorsque les données des produits de mode sont correctement connectées ?
Lorsque les données produits sont correctement structurées et connectées à l’ensemble de l’entreprise, les améliorations opérationnelles commencent à se multiplier simultanément dans de nombreux domaines.
Les équipes passent moins de temps à concilier des informations contradictoires, le développement des produits s’accélère, l’établissement des coûts devient plus fiable et les processus de contrôle de la qualité sont plus faciles à gérer de manière cohérente.
L’impact est rarement limité à un seul département.
En revanche, de meilleures données produits améliorent la collaboration entre les équipes de planification , d’approvisionnement, de production, de gestion des stocks et commerciales.
Lorsque vos données produit sont correctement gérées, les avantages se cumulent :
- Votre rapidité de mise sur le marché s’accroît. Dès l’apparition de la prochaine tendance incontournable, vous n’aurez plus à chercher désespérément des informations : grâce à votre base de données, vous pourrez passer du concept au lancement en quelques jours, et non en quelques semaines. Vos modèles prédéfinis et vos processus automatisés garantissent l’exactitude de chaque détail produit sans vous ralentir.
- La qualité des produits devient un atout constant plutôt qu’une source d’inquiétude permanente. Grâce à des processus de contrôle qualité standardisés et basés sur des données fiables, vous instaurez une relation de confiance durable avec vos clients et constatez un impact concret sur votre rentabilité grâce à la réduction des retours.
- La tarification devient stratégique et non plus réactive. Grâce à des informations précises et actualisées sur les coûts, vous pouvez prendre des décisions tarifaires éclairées qui protègent vos marges, au lieu de vous fier à votre intuition et d’espérer le meilleur.
- La responsabilité sociale des entreprises (RSE) passe d’un défi à un avantage concurrentiel. La traçabilité de vos données vous permet de vérifier et de mettre en valeur vos pratiques éthiques tout au long de votre chaîne d’approvisionnement, répondant ainsi à la demande croissante de mode durable.
Ces avantages se répercutent finalement sur l’ensemble de votre organisation.
En exploitant simultanément toutes les données produit, vous ne résolvez pas seulement des problèmes individuels ; vous créez une base d’excellence qui dépasse la somme de ses parties.
Découvrez à quoi ressemble concrètement la gestion des données connectées dans le secteur de la mode
Pour de nombreuses marques de mode, les problèmes liés aux données produits sont moins dus à un manque d’efforts qu’à une complexité opérationnelle qui dépasse progressivement les capacités des systèmes qui la prennent en charge.
Les solutions de mode connectées aident les entreprises à gérer cette complexité de manière plus cohérente tout au long du développement produit, de l’approvisionnement, des achats, des stocks et des ventes.
Si votre entreprise rencontre actuellement ces difficultés, nous serions ravis d’en discuter avec vous. N’hésitez pas à nous contacter dès aujourd’hui.
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