Préparer son projet PIM en amont avec la vision Quable et Datal, c'est assurer la réussite du déploiement

Un projet PIM (Product Information Management) ne se résume pas à techniquement déployer un nouvel outil : c'est avant tout de transformer et adapter l'organisation et la gestion de l’information produit. C'est pourquoi la réussite, c’est quand le PIM devient naturel, fluide et utile pour tous, bien au-delà du projet lui-même.

Chez Quable, éditeur de solution PIM & DAM, et Datal, marque experte en projets data, nous partageons la conviction qu'un projet réussi repose avant tout sur une préparation rigoureuse et une vision claire des objectifs métier.

Bien au-delà du cahier des charges, c'est de préparer l'ensemble des équipes métiers, techniques au changement car derrière les outils, il y a des humains.

Dans cet article, nous allons vous transmettre notre expérience commune pour permettre une totale réussite de votre projet PIM.

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Concrètement, comprendre pourquoi vous lancez un projet PIM ?

Il est crucial de comprendre pourquoi le PIM est nécessaire :

• Gagner du temps dans l’organisation, la centralisation et la recherche aux données des produits
• Réduire l’utilisation des fichiers Excel
• Réduire les erreurs de saisie, de mise à jour
• S'étendre sur des nouveaux canaux, des nouveaux marchés
• Automatiser la production de supports

Lister l’ensemble des pain points généraux va permettre de définir quelles sont les actions principales à prévoir avec le déploiement de la solution PIM. Cette liste permettra d’être challengée et d’en comprendre les causes avec les équipes métiers.

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Impliquer les bons acteurs et définir la bonne organisation dès le départ

Un projet PIM réussit lorsque l’ensemble des acteurs est impliqué car les solutions PIM sont stratégiques et transverses aux entreprises.

Datal recommande par rapport aux projets menés de définir des personnes motrices, impliquées :

• Un chef de projet : son rôle sera de piloter, d’organiser, de planifier les tâches, de suivre les délais, de piloter le budget.
• Un référent métier par service : achat, marketing, communication etc permettant de centraliser les actions et décisions afin de les partager aux autres collaborateurs.
• Un référent technique : l’acteur incontournable également pour guider les choix techniques, lever les contraintes.
• Le directeur général : afin de transmettre les informations importantes. Cela va également permettre de partager le bon déroulé du projet et les KPI.

Cela varie en fonction des entreprises mais voici l’équipe idéale d’un projet PIM. Au-delà de l’équipe, il faut pouvoir partager les informations via des comités de projet.

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Sonder, accompagner et comprendre les équipes métiers 

Tout d’abord, une étude complète des irritants métiers, des limites et de leurs besoins est impératif. En fonction des entreprises, on retrouve généralement les acteurs suivants : 

• Marketing : pour adapter, enrichir, classifier les produits sur les différents canaux.
• Communication : pour lister les supports, les fichiers utilisés pour produire.
• Achat : pour partager les données envoyées par les fournisseurs et les contraintes actuelles.
• Informatique : pour lister les outils actuels, leur performance et les limites rencontrées.
• Fournisseurs : incontournables si ceux-ci peuvent demain automatiser, faciliter l’envoi de données dans la future solution.
• Clients : ce sont les plus pertinents pour vous faire des retours concrets, constructifs sur l’état de vos données, de vos produits.

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Auditer le modèle de données actuel et construire le futur socle

Pour Datal, cette phase, très souvent oubliée est pourtant celle qui va permettre de gagner un temps considérable dans l’intégration de la solution. 

En effet, il y a plusieurs questions qui doivent être levées afin de cadrer correctement un projet PIM :

• Quelles sont les données à intégrer dans la solution ?
• Quel est le format des données actuel ? Pose-t-il problème ?
• Qui a la charge de la validation ?
• Quelles sont les classifications des produits sur les différents canaux ?
• Quels sont les regroupements et comment sont-ils effectués ?
• Quelles sont les associations ?

Datal conseille également de préparer un premier dictionnaire des données car ce travail est incontournable pour lister les attributs, leur format, l’affectation aux objets, les rôles ... Les clients qui démarrent un projet PIM avec un premier dictionnaire fait gagner +50% de temps sur la modélisation des données.

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Anticiper les flux, l’intégration et les automatisations

Un PIM s’inscrit toujours dans un environnement plus large : ERP, DAM, CMS, e-commerce, marketplaces, outils de traduction ou de publication print.

Datal recommande de cartographier ces flux dès la phase de préparation, de connaître leurs limites actuelles afin d’adapter la connexion. Cela permet de prioriser les intégrations, de choisir les bons connecteurs et d’anticiper les échanges de données.

Quable, via son API ouverte et ses connecteurs natifs, facilite ces intégrations et garantit la cohérence de la donnée sur l’ensemble de l’écosystème digital.

Et quid de la reprise des données ? En effet aujourd’hui, les outils sont déjà bien implémentés, avec de la donnée, le but est de capitaliser sur cette donnée existante. Mais souvent, les données ne sont pas prêtes pour l’intégration et nécessitent une normalisation et c’est dans cette phase amont que l’on va définir la stratégie de contrôle et de reprise des données.

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Planifier et piloter le projet PIM de manière réaliste et progressive

La plupart des déploiements de PIM réalisés en moins de 6 mois s’appuient sur un pilotage projet performant. Alors peu importe : agile, waterfall, hybride, le but est de cadencer, de challenger et de piloter le planning de déploiement.

En amont, il faut définir toutes les tâches du projet : participation aux ateliers, contribution acheteurs, marketing entre les ateliers, développement de flux par l’informatique, adaptation des canaux (ERP, sites e-commerce). Ensuite définir le temps à passer par contributeur dans le cadre du projet. L’idée d’un RACI avec des temps peut faire sens à condition de bien segmenter les tâches.

Et dans le suivi quotidien du projet, un pilotage hebdomadaire avec des comités de suivi, des points de synchronisation. Au-delà de la méthode, il faut une écoute active, une communication transparente, une volonté de toujours avancer, bref plus que de simples « compétences » 😉.

Tout cela doit être orchestré d’une main de maître pour réserver le temps aux équipes et leur permettre de travailler sereinement, efficacement, le but n’est pas d’ajouter de la difficulté.

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Comment Datal accompagne ses clients

Chez Datal, la méthode a été judicieusement travaillée par rapport aux retours terrains, aux projets d’intégration menés. Cette méthode a été affinée par plus de 5 années autour des projets data, digitaux. 

1. Comprendre et analyser : des interviews pour comprendre les limites actuelles. Ensuite une analyse fine et détaillée est menée de votre écosystème digital, des outils, des données, des rôles pour apporter des premières pistes. 
2. Cadrer et prioriser : grâce à des ateliers concrets et objectifs, Datal aide à cadrer et prioriser mais aussi à challenger grâce aux bonnes pratiques de data management et apporte une expérience concrète par rapport aux usages, aux limites rencontrées par d'autres entreprises. 
3. Recommander et préparer : enfin, le but est d’apporter une réponse complète aux limites et enjeux par des recommandations organisationnelles, techniques tout en présentant et priorisant le plan d’actions.

De l’audit en passant par le cadrage, la rédaction du cahier des charges,l’intégration de solutions, Datal propose un accompagnement complet permettantde maximiser votre ROI.

À propos de Datal

Datal est une marque indépendante spécialisée dans les projets de gestion de données produits (PIM, DAM, MDM) grâce à une expérience transverse et polyvalente. Datal accompagne les entreprises sur trois axes : conseil, solutions et performance pour aligner la stratégie, les processus et les technologies autourd’une donnée produit fiable et maîtrisée.

À travers une approche pragmatique et orientée résultats, Datal aide les marques, distributeurs et industriels à tirer pleinement parti de leur écosystème data : cadrage de projet, structuration et intégration des données, formations et amélioration continue.

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L’objectif: faire de la donnée produit un véritable levier d’efficacité, de cohérence et de croissance durable.