Gestion stratégique des données chez Wal-Mart

We have an infrastructure that allows us to react
H. Lee Scott, Jr., CEO, Wal-Mart (PNSR, 2008)

Ce texte fait partie d’une série de 7 études de cas, pour un dossier spécial sur le Big Data.

Lorsque l’on parle de données – et de quantités phénoménales de données –, il est difficile de ne pas penser à Wal-Mart et à son expertise dans la gestion des données qui lui a permis d’optimiser ses processus de distribution pour dominer par les coûts dans son secteur d’activités. En fait, Wal-Mart est le symbole d’une entreprise traditionnelle (par opposition à une entreprise virtuelle comme Google ou Facebook) dont la gestion est basée sur l’analyse des données.

« With 3,600 stores in the United States and roughly 100 million customers walking through the doors each week, Wal-Mart has access to information about a broad slice of America – from individual Social Security and driver’s license numbers to geographic proclivities for Mallomars, or lipsticks, or jugs of antifreeze. The data are gathered item by item at the checkout aisle, then recorded, mapped and updated by store, by state, by region » (Hays, 2004).

Toutes les décisions d’affaires chez Wal-Mart relèvent de l’extraction d’informations stratégiques à partir de données générées par les habitudes de consommation de ses clients et sur les produits de son inventaire.

« No company better illustrates the advantages of leveraging massive volumes of data for competitive advantage than Wal-Mart, which operates a data warehouse with, at last count, 583 terabytes of sales and inventory data built on a massively parallel 1,000-processor system from data-warehouse-technology vendor Teradata, an NCR Corp. subsidiary. While some companies might consider having more than half a petabyte of data overkill, at Wal-Mart it’s the way to do business » (Babcock, 2006).

Cet exercice permet entre autres à Wal-Mart de :

  • stocker des produits ou de prévoir le nombre de ressources humaines requises, selon l’analyse des tendances des habitudes de consommation de ses clients;
  • utiliser des modes de gestion juste à temps pour gérer l’approvisionnement de son inventaire en partenariat avec ses fournisseurs, ce qui lui permet de réduire les coûts d’entreposage des stocks au minimum;
  • savoir en temps réel où un produit se trouve dans la chaîne d’approvisionnement et combien de temps ça prendra pour le retrouver sur les étagères des succursales.

En fait, l’analyse des données de Wal-Mart est un avantage stratégique que l’entreprise a compris bien avant ses compétiteurs lorsqu’elle investit 4 billions en 1991 pour :

  • créer le programme « RetailLink », qui lui permet de partager des informations avec ses fournisseurs ce qui transforme son modèle d’affaires;
  • mettre en place sa base de données, qui lui permet d’inventorier et de consulter la performance des produits de toutes ses succursales en temps réel et selon une multitude de critères à partir desquels elle peut faire des analyses croisées;
  • mettre en place toutes sortes d’innovations comme les codes-barres et la technologie EDI (Ludloff, 2011).

À l’interne, l’analyse des données permet à Wal-Mart d’optimiser ses opérations. À l’externe, elles lui permettent de dégager toutes sortes de corrélations et de tendances pour mieux comprendre les clients et prédire leurs besoins. À cet égard, il vaut la peine de citer l’exemple de l’ouragan Frances.

En 2004, alors que l’ouragan Frances se dirigeait vers la Floride, Wal-Mart décide de tester ses nouvelles méthodes d’analyse prédictive afin de comprendre quels sont les produits qui seront les plus demandés avant la tempête, pour s’assurer de ne pas manquer de stock. Les résultats des analyses mettent en lumière des tendances qui étaient demeurées invisibles jusqu’à ce jour. Bien sûr, des produits naturellement liés à l’évènement comme des lampes de poche ou des batteries émergent du lot des items convoités. Mais quelques surprises comme une hausse pour la demande des Pop-Tarts aux fraises et pour la bière étaient beaucoup moins évidentes à prévoir.

« Thanks to those insights, trucks filled with toaster pastries and six-packs were soon speeding down Interstate 95 toward Wal-Marts in the path of Frances. Most of the products that were stocked for the storm sold quickly, the company said » (Hays, 2004).

L’illustration Pop Tart Cat! provient de la collection personnelle de Peter Coombe.