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Comment le pilotage de la donnée a permis à Relais Colis d’assurer la continuité des livraisons

Étude de cas Relais Colis travaille depuis deux ans avec SAS, éditeur américain spécialiste de l’analyse des données. Alors que le confinement marque une fermeture brutale de nombreux points relais, la société s’est servie de solutions "datadriven" comme aide à la décision en temps réel. Retour d’expérience en compagnie de Yann Radenac, Directeur de la Performance et des Process de Relais Colis, et Jean-François Sébastian, DG France de SAS.
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Comment le pilotage de la donnée a permis à Relais Colis d’assurer la continuité des livraisons
Comment le pilotage de la donnée a permis à Relais Colis d’assurer la continuité des livraisons © Vincent Colin

Le 15 mars dernier, les Français entament leur confinement. Le même jour est annoncée la fermeture des commerces non essentiels. Parmi eux, des boutiques desservies comme points relais par Relais Colis, ce qui signifie donc, du jour au lendemain, l’arrêt ou presque de l’activité du spécialiste de la livraison des colis pour les particuliers. "Les commerces alimentaires, qui restaient ouverts, ont fait le choix les premiers temps de se consacrer à leurs missions essentielles", ajoute Yann Radenac, Directeur de la Performance et des Process.

L’activité subit un arrêt brutal, Relais Colis ne pouvant poursuivre que son activité de livraison à domicile. "En moins d’une semaine, nous avons dû réinventer notre entreprise", résume-t-il. La société française, qui livre 39 millions de colis chaque année, dont 2 millions à domicile et 37 millions dans 5200 points relais, doit réagir rapidement.

Un plan de transformation industrielle entamé il y a deux ans 
L’impossibilité de livrer les colis implique non seulement les partenaires e-commerce (Amazon, Veepee, Vinted…) mais également les clients finaux, qui attendent leurs produits et qui ne peuvent venir les récupérer. Des volumes et des flux immenses à monitorer et une obligation de résultat forte dans un contexte inédit.

Relais Colis travaille depuis 2018 avec SAS, éditeur américain spécialiste de l’analyse de données. Il y a deux ans, la société entame un vaste plan de transformation industrielle avec pour ambition d’améliorer les délais de livraison afin que ses clients e-commerçants rivalisent avec les délais à J+1 proposés par la concurrence. "Avec Excel, nous étions au bout d’un système en matière de traitement de données, poursuit Yann Radenac. Les différents services du groupe  RH, DSI, métiers – ne parlaient pas le même langage, avec des filtres différents pour chacun". Un travers que connaît bien Jean-François Sébastian, DG France de SAS. "Dans beaucoup d’entreprises, les équipes travaillent en silos. Or la donnée nécessite des processus transverses".

Une génération des rapports chronophage
Le choix est alors fait d’homogénéiser les données, avec un service pour gérer une data suffisamment propre pour que chaque autre service en devienne un utilisateur. L’idée étant à terme d’industrialiser les reporting, qui peuvent compter près de 200 indicateurs. "Relais Colis ne partait pas d’une page blanche, analyse Jean-François Sébastian, DG France de SAS. Ils avaient en tête les améliorations que pourraient apporter ce changement, ce qui indique un certain degré de maturité".

La volonté de moderniser le pilotage des données vient aussi du temps conséquent consacré par les collaborateurs à leur visualisation. L’outil "mouline", et "ce temps n’est pas consacré à notre vrai métier ni à la prise de décision, regrette Yann Radenac. Or un commercial, ce n’est pas fait pour générer des tableaux de bord". Même constat pour les opérationnels, qui consacrent trop de temps à piloter les indicateurs. "Nous voulions remettre les collaborateurs au cœur de leurs métiers", résume-t-il. Au centre de la problématique, 450 managers. "Nous avons estimé que ce temps d’attente cumulé atteignait 20 000 heures sur une année", ajoute Yann Radenac.

Intégration en deux mois
Société pionnière en la matière  elle a été créée en 1976 – SAS édite des logiciels dédiés à l’analytique, la business intelligence et le data management. Relais Colis cherchait une solution pouvant s’implémenter sur l’existant, son "entrepôt de données historiques", puis analyser les données en temps réel. L’outil, baptisé Visual Analytics, a été intégré en deux mois et a fait l’objet d’une formation dispensée auprès des collaborateurs. "Ceux qui créent le rapport n’ont pas besoin de savoir coder, ni ceux qui le lisent d’être des spécialistes de la donnée", note-t-on chez Relais Colis.

Visual Analytics permet de traduire les données de la société en données intelligentes. Par exemple, l’identification de temps forts commerciaux  période à laquelle circule un grand nombre de colis ou un grand volume entre deux lieux donnés permet de décider de l’ouverture ou non d’une plateforme qui permettra de répartir les flux. "La donnée nous permet de savoir si en comparaison avec n-1, nous devons ou pas rester sur notre schéma industriel." Autre cas d’usage, les circuits de distribution, qui évoluent de façon permanente. La solution permet de savoir rapidement si un circuit est logique et si ce n’est pas le cas, quel trajet est le plus pertinent, et comment la répartition des flux de colis peut être opérée entre différentes agences.

Une cartographie dynamique
Cette solution a aidé Relais Colis à prendre les bonnes décisions lors de la crise du Covid-19. "Cela nous a permis de travailler en anticipation, et non plus en réaction", se réjouit-on dans la société. "La data client nous a permis de savoir où étaient les colis et a permis aux e-commerçants de rassurer les consommateurs". Dans un second temps, soit 4 jours après le début du confinement, Relais Colis décide de reprendre les livraisons à domicile. La cartographie dynamique est utilisée pour construire un nouveau plan de transport et suivre les sites et les camions de livraisons pour gérer en priorité les plus gros retards de colis. En six semaines, l’ensemble des livraisons à domicile est opérationnel.

Reste alors à reprendre l’activité des points relais. "Nous avons redéployé le service dans les grandes surfaces, puis dans les commerces de proximité", détaille Yann Radenac. Des plateformes éphémères sont montées là où les flux sont les plus forts, entre certaines zones de collectes et de livraison afin d’éviter les circuits et plateformes non optimisés, comme un passage en Ile-de-France pour une expédition et une livraison dans le Nord de la France. Pour le transporteur, ces différentes initiatives lui ont permis de répondre aux besoins et demandes du consommateur. "L’exploitation de données standardisées permet de proposer des services personnalisés", ajoute Jean-François Sébastian.

Parmi les pistes d’améliorations en cours et à venir, des briques de forecasting pour aider les e-commerçants à réaliser leurs propres prévisions. "Nous utilisons des données historiques et exogènes, comme les pics de consommations ou les habitudes par région, pour établir des scénarios, et ce sans faire grandir le modèle ou augmenter les coûts", précise Jean-François Sébastian. Autre promesse pour le secteur : l’Internet des Objets, qui pourrait permettre de détecter en temps réel les camions de transport rencontrant des pannes ou des anomalies.

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