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Adidas : comment réconcilier IT, métiers et Data Management ?


Rédigé par Communiqué de Calame Software le 17 Novembre 2017

Retour d'expérience de Frédéric Gaudin, Responsable domaines Fonctionnels Sales & Marketing chez Adidas France.



Pourquoi avoir décidé de refondre le processus de construction des forecasts commerciaux ?

« En 2011, Adidas recherchait un outil sur un besoin très précis : le forecast commercial. Il s’agit d’un processus important qui permet de collecter auprès de nos responsables commerciaux de nombreuses prévisions sur des indicateurs business de premier plan. Ce processus était jusqu’alors basés sur des échanges de classeurs Excel mis à disposition au sein d’un partage réseau. Cette solution était peu pratique car, pour garder un coût de maintenance raisonnable, l’information n’était pas répartie, de sorte que tous les commerciaux voyaient toutes les données. De plus, il n’y avait pas de moyen simple de s’assurer que tous les utilisateurs avaient bien complété leur partie. Enfin, c’était un processus fragile : le contrôle de gestion n’était jamais à l’abri d’une erreur ou d’une mauvaise manipulation de fichier. »

Quelles étaient vos contraintes à la DSI ?

« Nous avions rapidement défini les grandes lignes de la solution que nous cherchions :
● L’outil devait répondre au besoin métier de la façon la plus complète possible, ce qui signifie qu’au-delà de ses fonctionnalités, il devait pouvoir être appréhendé par nos commerciaux sans aucune formation et se rapprocher autant que faire se pouvait de l’apparence et des fonctions du tableur qu’il s’agissait de remplacer.
● L’outil devait pouvoir fonctionner en mode déconnecté, car nos commerciaux sont nomades et doivent pouvoir travailler là où ils se trouvent.
● L’outil devait pouvoir être intégré à notre Système d’Information, les données collectées devaient pouvoir être facilement restituées à l’aide de nos solutions décisionnelles.
● Enfin, l’outil devait pouvoir démontrer une véritable compétitivité économique vis-à-vis d’un développement spécifique – que nous étions parfaitement en capacité de réaliser. En effet, nous savions que d’autres besoins similaires existaient.
Au final, nous cherchions davantage une plateforme qu’une solution métier. »

En quoi Gathering Tools s’est avérée être la solution ?

« Le concept global nous semblait très prometteur : la capacité de l’outil à reproduire l’apparence et les fonctionnalités du classeur Excel nous laissaient espérer des coûts de développement très faibles et une large adhésion du métier. D’un point de vue technique, la capacité de l’outil à s’intégrer à notre SI décisionnel et le travail en mode déconnecté étaient également au rendez-vous… L’outil semblait “cocher toutes les cases”. Ensuite, une démo reste une démo, c’est pourquoi nous avons immédiatement demandé à réaliser un POC, afin de confirmer ces bonnes premières impressions !

Celui-ci s’est parfaitement bien déroulé, et la solution a été déployée. Notre IT a été formée afin que nous puissions maintenir ce projet, et en créer d’autres au fur et à mesure que les besoins se manifesteraient. »

Maintenant que la solution est déployée pour les forecasts commerciaux, d’autres projets ont-ils été mis en oeuvre ?

« Nous avons effectivement créé d’autres projets. Par exemple, la finance nous a demandé de porter sous Gathering Tools un processus de gestion des objectifs. A la demande du contrôle de gestion, nous avons également réalisé un projet de simulation des conditions commerciales.

Je crois réellement que cette solution a un bel avenir chez Adidas, mais peut-être avec un périmètre différent. Initialement, nous avons positionné cette solution comme une brique technique permettant de mettre en place des collectes de données dans une optique de gestion. Mais encore une fois, notre stratégie est d’aller toujours plus vers la digitalisation, ce qui suppose d’autres usages. Et je crois que l’éditeur de la solution est également sur cette ligne… »




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