L’on-trade : cauchemar data… ou opportunité stratégique ?
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Pour un Responsable Data, Digital ou CRM dans le foodservice, l’on-trade représente un défi unique.
C’est un canal stratégique pour les marques, un laboratoire de tendances et un levier de rentabilité majeur. Pourtant, sur le plan data, il reste l’un des environnements les plus complexes à exploiter.
Le problème ne vient pas d’un manque d’informations. Les caisses enregistrent des millions de transactions chaque jour. Le véritable obstacle réside dans la fragmentation du marché, l’hétérogénéité des systèmes et l’absence d’un langage commun entre les établissements.
Chez Fyre, notre mission est de transformer cette complexité en décisions concrètes qui améliorent la rentabilité . Pour comprendre pourquoi l’on-trade est si difficile à piloter, il faut d’abord analyser la nature même de ce marché.
Un marché structurellement fragmenté
L’on-trade européen regroupe plus de 1,4 million d’établissements HoReCa sur neuf pays clés. Cette diversité constitue une richesse commerciale, mais elle complique considérablement l’analyse.
Prenons la France. L’univers HoReCa y représente environ 182 000 établissements répartis entre restaurants, bars et établissements de service limité . Derrière ce chiffre se cache une réalité beaucoup plus complexe : restaurants traditionnels, brasseries, concepts à thème, bars premium, cafés indépendants, petits groupes régionaux. Chaque segment possède ses propres dynamiques de prix, ses propres niveaux de ticket moyen et ses propres comportements de consommation.
Pour un Responsable CRM chez un industriel boissons ou foodservice, la base clients ne correspond jamais à un ensemble homogène. Comparer la performance d’un bar urbain premium avec celle d’un restaurant traditionnel en périphérie n’a de sens que si l’on dispose d’une segmentation solide et cohérente. Sans harmonisation, l’analyse devient approximative et les décisions risquées.
Des données abondantes, mais incomparables
Sur le plan technique, la donnée existe. Chaque caisse enregistre les produits vendus, les quantités, les prix et les horaires. Pourtant, exploiter ces informations à grande échelle relève souvent du casse-tête.
Chaque système POS possède sa propre structure et ses propres conventions de nommage. Un même produit peut apparaître sous des dizaines d’intitulés différents selon l’établissement. Cette absence de standardisation rend la consolidation extrêmement complexe. Avant même de produire un insight, les équipes data doivent passer par une phase de nettoyage et de normalisation qui mobilise du temps et des ressources considérables.
Ce travail invisible a un coût stratégique. Tant que la donnée n’est pas harmonisée, il est impossible de calculer une part de marché fiable, d’analyser précisément un écart de prix ou de mesurer l’impact réel d’une activation. L’énergie consacrée à la préparation des données retarde d’autant la prise de décision.
Des reportings en décalage avec la réalité terrain
À cette complexité structurelle s’ajoute un autre défi majeur : le délai. Les solutions historiques du marché proposent souvent des reportings mensuels avec plusieurs semaines de retard . Dans un environnement aussi dynamique que l’on-trade, ce décalage limite fortement la capacité d’action.
Les prix évoluent rapidement, les tendances émergent parfois en quelques semaines et certaines activations locales peuvent transformer la performance d’une marque sur un quartier en très peu de temps. Lorsque la donnée arrive avec six semaines de retard, elle décrit le passé sans permettre d’influencer le présent.
Pour un Responsable Digital, piloter une stratégie d’activation dans ces conditions revient à prendre des décisions sans visibilité immédiate sur leur impact réel.
L’impact direct sur la rentabilité
La donnée non harmonisée n’est pas seulement un problème technique, c’est un enjeu business. Elle influence directement la capacité d’un industriel à allouer ses ressources, prioriser ses efforts commerciaux et démontrer le retour sur investissement de ses actions.
Imaginons une activation d’envergure dans une grande ville. L’objectif est d’identifier les établissements prioritaires, de concentrer les moyens sur les zones à fort potentiel et de tester différentes mécaniques promotionnelles. Sans segmentation fine et sans suivi quotidien des ventes via les APIs POS, l’optimisation devient approximative .
À l’inverse, lorsque les établissements sont correctement clusterisés par zone, concept ou profil client, il devient possible de comparer des groupes homogènes, d’isoler les meilleures pratiques et d’ajuster la stratégie en temps réel. L’impact sur la rentabilité est alors tangible, car chaque euro investi est piloté par la donnée.
Comprendre le “pourquoi” plutôt que constater le “quoi”
La majorité des reportings traditionnels se contentent d’indiquer ce qui s’est produit : évolution des volumes, part de marché, prix moyen. Or, pour un Responsable Data, la vraie valeur réside dans la compréhension des mécanismes sous-jacents.
Pourquoi une référence surperforme-t-elle dans les bars premium mais pas dans les établissements mainstream ? Pourquoi une hausse de prix est-elle absorbée dans certaines régions mais pas dans d’autres ? Pourquoi une activation fonctionne-t-elle sur un cluster précis et échoue ailleurs ?
Pour répondre à ces questions, il faut une donnée structurée, enrichie et représentative. Un échantillon robuste de 5 000 établissements permet par exemple d’obtenir une marge d’erreur de ±0,04 € sur le prix moyen avec un niveau de confiance de 95 % . Ce niveau de précision change la nature des décisions prises.
En connectant massivement les systèmes de caisse et en transformant les tickets en données comparables grâce à l’IA , Fyre permet de passer d’une photographie imprécise du marché à une lecture fine et segmentée, exploitable par les équipes CRM et commerciales.
Le nouveau rôle du Responsable Data dans l’on-trade
Le rôle du Responsable Data évolue profondément. Il ne s’agit plus seulement de consolider des fichiers ou de produire des dashboards. Il s’agit de connecter la donnée marché à la donnée interne, de segmenter intelligemment le parc client et de fournir aux équipes commerciales des priorités claires.
Grâce à des outils comme Horeca Pulse, l’Activation Monitor ou la donnée venue-level intégrable directement dans le CRM , la data devient un levier opérationnel. Elle permet d’identifier les établissements sous-performants dans une région donnée, de comparer leur positionnement tarifaire à des établissements similaires et de lancer des activations ciblées suivies en temps réel.
La donnée cesse d’être un simple outil d’analyse pour devenir un moteur d’exécution.
Structurer le chaos pour créer un avantage compétitif
L’on-trade ne sera jamais un marché simple. Sa fragmentation fait partie de son ADN. En revanche, la manière dont la donnée est collectée, harmonisée et exploitée peut transformer cette complexité en avantage compétitif.
Pour un Responsable Data, l’enjeu n’est plus seulement d’obtenir plus d’informations, mais de disposer d’une donnée fiable, comparable et directement actionnable. Lorsque la segmentation est claire, que les reportings sont quasi en temps réel et que la donnée est connectée au CRM, chaque décision commerciale gagne en précision.
C’est à ce moment-là que l’on-trade cesse d’être un cauchemar data et devient un terrain d’opportunités mesurables, pilotées par la performance.
La vraie question n’est donc pas de savoir si la donnée est complexe dans l’on-trade. Elle l’est. La question est de savoir si votre organisation dispose des outils pour transformer cette complexité en croissance rentable.
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