L’impératif de la transformation data-driven pour les entreprises de produits de grande consommation en Europe

Dans un marché européen en pleine mutation, les entreprises de produits de grande consommation (CPG) font face à une pression sans précédent pour offrir des expériences personnalisées, omnicanales et à forte valeur ajoutée. L’accélération du e-commerce, la montée en puissance des modèles directs au consommateur (D2C) et l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) bouleversent les attentes des consommateurs et redéfinissent les leviers de croissance. Pourtant, malgré des investissements massifs dans la digitalisation, la majorité des entreprises européennes n’ont pas encore exploité tout le potentiel de leurs données.

La maturité data : un défi européen

Si plus de la moitié des entreprises CPG se déclarent « partiellement » ou « majoritairement » digitales, seules 8 % se considèrent comme totalement digitales ou ayant pleinement maîtrisé les plateformes de data et d’analytics. Cette réalité est particulièrement marquée en Europe, où la fragmentation des marchés, la diversité des réglementations (notamment le RGPD) et la complexité des chaînes de valeur rendent l’intégration des données plus difficile qu’ailleurs.

La pandémie de COVID-19 a accéléré la transformation digitale, poussant les marques à lancer rapidement des expériences D2C, à expérimenter des modèles d’abonnement et à réallouer leurs ressources pour répondre à de nouveaux comportements d’achat. Mais pour passer d’une digitalisation partielle à une véritable organisation data-driven, il est essentiel de dépasser les initiatives isolées et de viser une intégration transversale des données.

Les enjeux spécifiques du marché européen

1. Fragmentation des données et silos organisationnels

Les entreprises CPG européennes opèrent souvent sur plusieurs marchés, avec des marques et des canaux multiples, ce qui crée des silos de données. Moins de la moitié enrichissent leurs données de première main avec des sources secondaires ou tierces, limitant leur capacité à offrir des expériences personnalisées et à innover rapidement.

2. Modèles D2C et gestion de la relation client

Le développement du D2C est une opportunité majeure pour collecter des données propriétaires et bâtir une relation directe avec le consommateur. Cependant, l’intégration de ces nouveaux canaux avec les systèmes existants, la gestion des conflits de canaux et l’adaptation aux attentes locales (par exemple, la préférence pour la confidentialité en Allemagne ou la rapidité de livraison en France) restent des défis majeurs.

3. Monétisation de l’IA et ROI

Si 71 % des entreprises CPG européennes estiment être en avance sur l’adoption de l’IA, près de la moitié peinent à en tirer un retour sur investissement concret. Les cas d’usage les plus prometteurs — personnalisation, recommandations, prévision de la demande, optimisation des prix — sont souvent déployés de façon fragmentée, freinés par le manque de compétences, l’adoption interne et la complexité réglementaire.

Bonnes pratiques pour accélérer la transformation data-driven

  1. Unifier la stratégie data : Adopter une plateforme de données client (CDP) pour centraliser et structurer les données issues de tous les canaux (e-commerce, retail, IoT, partenaires) et permettre une vision 360° du consommateur.
  2. Valoriser la donnée propriétaire : Collecter et enrichir les données de première main, tout en respectant les exigences du RGPD et des législations locales, pour anticiper la disparition des cookies tiers et renforcer la confiance des consommateurs.
  3. Opérationnaliser l’IA à l’échelle : Dépasser les pilotes pour intégrer l’IA dans les processus cœur de métier (marketing, supply chain, service client), en favorisant une culture de l’expérimentation et de l’apprentissage continu.
  4. Constituer des équipes transverses et agiles : Investir dans la montée en compétences, favoriser la collaboration entre métiers, data et IT, et s’appuyer sur des partenariats stratégiques pour accélérer l’innovation.
  5. Mesurer et piloter la performance : Définir des KPIs clairs, impliquer le leadership dans le suivi des projets IA et instaurer une gouvernance data robuste pour garantir la conformité et la création de valeur.

Les spécificités réglementaires et culturelles européennes

L’Europe se distingue par une réglementation stricte sur la protection des données (RGPD), une sensibilité accrue à la confidentialité et une diversité culturelle qui impose d’adapter les stratégies de personnalisation. Les entreprises qui réussissent sont celles qui placent la transparence, l’éthique et la confiance au cœur de leur démarche data.

Vers une expérience client unifiée et différenciante

L’avenir de la croissance pour les CPG en Europe passe par la capacité à offrir des expériences personnalisées, contextuelles et omnicanales, tout en respectant les attentes locales et les contraintes réglementaires. En unifiant les données, en opérationnalisant l’IA et en adoptant une culture agile, les entreprises peuvent non seulement répondre aux exigences actuelles, mais aussi anticiper les évolutions du marché et renforcer la fidélité de leurs clients.

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