Introduction : Pourquoi cadrer le besoin est essentiel ?
Le cadrage du besoin est la première étape d’un projet de data analyse. Il garantit que les objectifs métiers, les gestes opérationnels et les ressources techniques soient alignés. Dans le contexte du retail, comme le suivi des stocks ou l’approvisionnement, un bon cadrage permet de relier les pratiques en magasin aux outils d’analyse, maximisant ainsi l’impact financier et opérationnel.
1. Le rôle du data analyst dans le cadrage : un pont entre la stratégie et les opérations
Un data analyst ou business analyst joue un rôle crucial en tant qu’intermédiaire entre les opérationnels (comme les responsables de magasin ou les équipes logistiques) et les décideurs stratégiques. Voici comment :
- Comprendre les gestes métier :
- En observant les gestes métier opérationnels , le Data analyst ou le business analyste se créera une légitimité et pourra échanger de manière fluide avec les opérationnels.
- Dialoguer avec les opérationnels :
- Des moments d’échange lors d’atelier ou sur le terrain avec les opérationnels , permettront de faire le lien entre la phase d’observation et le ressenti des équipes métier.
- Cela permet de garantir que l’outil de reporting reflète réellement leurs besoins.
- Être aligné avec les objectifs financier :
- Cela permet de conserver du recul et de faire le lien avec les indicateurs financier de la structure.
2. Relier les gestes métier aux outils de reporting
Un bon cadrage permet de traduire les actions terrain en indicateurs pertinents et exploitables dans un outil de reporting.
Étapes clés :
- Observer les gestes métier :
- Comment le personnel scanne les produits pour enregistrer les réceptions ou les sorties , comment sont réceptionnés les produits , comment sont mis en stock les produits.
- Impact : Identifier des anomalies fréquentes ou inefficacités.
- Identifier les KPIs associés :
- Pour chaque phase d’observation des gestes métiers opérationnels , il est important d’identifier quels sont les KPI existant et d’en créer des nouveaux en co costruction avec les opérationnels si le ROI est elevé.
- Exemples de KPI
- Taux de rupture en rayon hebdomadaire sur les produits en 20/80.
- Temps moyen de traitement d’un produit entre la réception sa mise en stock et sa vente.
- % de commande non valide en réception
- % de démarque connu & inconnu
- Créer un reporting adapté :
- Faire un état des lieux sur concernant les reporting existant permet d’identifier quels sont les KPI existant et outils de pilotage mis en place dans la structure. L’objectif est de capitaliser sur les forces des outils et de faire évoluer les rapports ( UI , UX ) dans le but de faire progresser la prise en main des outils.
- Exemples de rapport :
- Tableau de suivi par catégorie de la disponibilité produit , ventes , rotation.
- Tableau des top & flop surface de vente en démarque connue & inconnue
- Suivis des ventes et du stock des produits saisonniers
3. Optimiser les ressources dans le cadre d’un projet en data analyse ou en business analyse
Un bon cadrage du besoin ne se limite pas à définir des indicateurs clés ou des objectifs. En gestion de projet data et business analyse, il s’agit également d’une étape cruciale pour prendre en compte les demandes métiers, identifier les besoins techniques, et organiser la collaboration avec l’équipe technique (data ingénieurs et architectes). Voici comment cela optimise l’impact financier et opérationnel :
Optimisation des ressources :
- Le cadrage permet d’évaluer les efforts nécessaires pour répondre aux attentes métiers. Cela inclut une planification détaillée en collaboration avec les équipes techniques, afin de déléguer efficacement les tâches et d’éviter les doublons.
- Exemple : Lorsqu’un reporting de gestion de stocks est demandé, les data ingénieurs peuvent préparer les pipelines de données pendant que les business analysts définissent les KPIs prioritaires.
Livraison prototype & produit fini efficiente :
- En planifiant efficacement avec les équipes, vous assurez la livraison d’outils performants, comme des tableaux de bord dynamiques et également de définir si le besoin métier et un besoin Ad Hoc ou nécessite la mise en production d’un nouvel outil.
Un bon cadrage facilite la priorisation des ressources humaines et techniques, assure une répartition claire des responsabilités, et garantit que les solutions livrées répondent directement aux objectifs métiers tout en optimisant l’impact financier.
4. Les bénéfices d’un bon cadrage du besoin
Un cadrage bien mené apporte plusieurs bénéfices clés :
- Identification des gestes métier critiques :
- Exemple : Si la mise en stock est trop lente, cela peut expliquer les ruptures fréquentes.
- Bénéfice : Corréler directement les KPIs avec les actions terrain pour des ajustements concrets.
- Priorisation des projets :
- En analysant la backlog, vous pouvez prioriser les projets à fort impact financier ou opérationnel.
- Exemple : Donner la priorité au suivi des produits à forte marge avant les articles saisonniers.
- Fédération des équipes autour du projet :
- Une phase de cadrage engage les opérationnels et les décideurs, garantissant une adoption plus rapide et efficace des outils.
Conclusion : Construire un reporting efficace commence par un bon cadrage
Le cadrage du besoin n’est pas une simple formalité : c’est une étape stratégique qui connecte les gestes métier à des KPIs exploitables et alignés sur les objectifs stratégiques. Il garantit que les ressources sont utilisées de manière optimale et que les projets priorisés apportent un réel impact financier.
En tant que data analyst, votre rôle est de poser les bonnes questions, d’écouter les besoins des opérationnels, et de structurer des solutions qui font le lien entre terrain et stratégie. Alors, prêt à transformer votre prochain projet de reporting en succès ? 😊
Dat'Analyse 
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