Accueil / Tribunes / De l’intuition aux données : prioriser les stratégies data-driven dans la logistique

EXPERTISES

De l’intuition aux données : prioriser les stratégies data-driven dans la logistique

24.08.2022 • 13h30
A_1

Transporeon

Une tribune signée par Stephan Sieber, PDG de Transporeon.

De la prévision des tendances de vente, en passant par l'optimisation des opérations jusqu’à l'amélioration du service client, les chefs d’entreprise d’aujourd’hui sont conscients que maximiser l’exploitation des données est indispensable à leur succès. Cependant, de nombreuses entreprises ont des difficultés à cet égard. Selon une récente étude, plus de 58 % d’entre elles basent au moins la moitié de leurs décisions commerciales sur leur intuition et non sur leurs données ou sur des informations concrètes. Il est estimé que les entreprises moins performantes basent 70% de leurs décisions sur des intuitions, tandis que les plus performantes les basent 60% sur des informations concrètes.


Adopter une stratégie data-driven est désormais une priorité pour les entreprises, en particulier dans le secteur de la logistique, au vu des conséquences de la pandémie Covid-19 sur les chaînes d'approvisionnement. Les données doivent également être l’élément central des opérations logistiques, intégrées de toute part dans la stratégie d’entreprise. Quels sont les défis qui ont traditionnellement freiné les entreprises du secteur, et comment peuvent-elles les résoudre pour libérer le potentiel des données à leur disposition ?


Devenir « data-driven »

Mis à part la nécessité de changer de stratégie, l’un des plus grands défis de ce secteur associé à la prise de décision basée sur les données est l'agrégation de données provenant de nombreux systèmes disparates. Près des trois quarts (71 %) des acteurs de la logistique soulignent qu'il s'agit là du principal facteur inhibant leur capacité à convertir les données en informations exploitables, suivi par le manque d'analystes formés adéquatement (48 %) et la mauvaise qualité des données (42 %). Pour les données obtenues en temps réel, une autre récente étude indique que les contraintes financières et le manque de compétences techniques sont les deux principaux freins à leur mise en application.

La bonne nouvelle est que les entreprises du secteur reconnaissent la nécessité d'exploiter leurs données en temps réel dans leurs opérations. En effet, 82 % d'entre elles estiment qu'il est essentiel de disposer d'indications précises sur l'heure d'arrivée des transports pour gérer efficacement les chaînes d'approvisionnement et leurs opérations. Cependant, la différence entre avoir une visibilité sur ce qu’il se passe et être capable d'utiliser instantanément ces informations de manière efficace est significative. Dès lors, comment optimiser l’utilisation de ces précieuses données ?


Exploiter la valeur des données par la technologie

C’est ici que les nouvelles technologies jouent un rôle vital. Certaines plateformes de gestion des transports intelligentes rassemblant les différents éléments de la chaîne d’approvisionnement peuvent désormais servir de fondement aux prises de décision basées sur les données, en agissant essentiellement en tant que système d’opération d’un large réseau de transport dans le cloud. Cette approche aide également les expéditeurs, les transporteurs, les prestataires de services logistiques et autres parties prenantes à communiquer, partager les données et à prendre des décisions de manière plus informée. Plus le réseau est large, plus la valeur des données générées et analysées est grande – une valeur qui se traduit par exemple par l’optimisation du chargement et du déchargement grâce à une gestion intelligente des créneaux horaires, une progression des opérations, ou une réduction des émissions carbone. Rassembler des services et des outils clés dans une plateforme unique permet de fournir des informations tout au long du cycle de vie d'une transaction de fret, d’analyser la performance du marché, et de comparer ses performances à celles de la concurrence.

 

La clé ? Le contexte. Les entreprises doivent contextualiser leurs données collectées en les alignant avec les KPIs liés à leurs objectifs commerciaux et de revenu. Dans le secteur du transport, la plupart des KPIs incluent la livraison dans les délais et la ponctualité, les dépenses de transport par mode, les délais et les taux d'acceptation des offres. Ces KPIs peuvent être comparées aux critères de référence externes du réseau pour aider les entreprises à savoir comment elles performent comparées à la compétition. Cependant, le vrai pouvoir des stratégies data-driven se dévoile lorsque les entreprises disposent de technologies basées sur l’intelligence artificielle, le machine learning, ou encore des outils de visualisation en plus des données. Cela peut inclure le suivi des dépenses de fret à l'échelle du secteur et les taux d’appels d’offres pour optimiser leurs processus d'achat ; l'utilisation d'appels d'offres intelligents alimentés par l'IA pour les rendre autonomes ; ou encore l'analyse des informations sur les capacités à l'échelle du réseau pour réduire les kilomètres à vide.

 

En fin de compte, c'est aux entreprises du secteur de la logistique qu'il incombe de favoriser une culture axée sur les données. L’ancien PDG de DHL Global Forwarding et membre du conseil d'administration de Deutsche Post AG, Hermann Ude, le dit clairement : « La logistique doit devenir plus axée sur les données pour parvenir à une utilisation et une allocation des capacités plus intelligentes et plus efficaces ». En choisissant des technologies plus modernes et plus intelligentes, priorisant les données en temps réel, les entreprises peuvent tirer parti des informations les aidant à réduire les coûts et les émissions tout en améliorant leur service et en atténuant les risques. Elles peuvent ainsi prendre des décisions plus intelligentes en se basant sur des données concrètes, et non sur des intuitions.

 

 

SUIVEZ-NOUS
NEWSLETTER
Pour rester informé chaque semaine