Le Pain Quotidien
Een data- en AI-roadmap voor de internationale groei van Le Pain Quotidien
xplus, onderdeel van Yuma, hielp Le Pain Quotidien bepalen hoe data de business de komende drie tot vijf jaar kan ondersteunen, met betere franchiserapportages en klantinzichten en ruimte voor toekomstige AI-toepassingen.
Le Pain Quotidien is een internationale restaurant- en bakkerijketen met zo’n 230 eigen vestigingen en franchiselocaties in ongeveer 20 landen.
Die internationale structuur brengt de nodige complexiteit met zich mee. Bedrijfsinformatie was verspreid over verschillende systemen en activiteiten, terwijl de toekomstplannen vroegen om data die beter toegankelijk en consistenter beheerd wordt. Le Pain Quotidien wilde bepalen hoe die toekomstige dataomgeving eruit moest zien en welke realistische stappen nodig waren om daar te komen.
De uitdaging
Versnipperde bedrijfsdata verzamelen
Point-of-sale-, ERP-, CRM-, marketing- en franchisesystemen leveren allemaal waardevolle informatie, maar die data was verspreid over de organisatie. Door het gebruik van verschillende tools was het niet evident om sales-, financiële, marketing- en operationele data met elkaar te combineren.
Vooral de rapportage van franchisesales verliep traag en was sterk afhankelijk van Excel-bestanden die handmatig bij verschillende landen en franchisenemers werden verzameld. Dat kostte veel tijd en door de beperkte standaardisatie ontstonden er ook problemen met de datakwaliteit.
Voordat Le Pain Quotidien kon investeren in een dataplatform, was er eerst een helder beeld nodig van de bestaande situatie, de belangrijkste knelpunten en prioriteiten en de manier waarop de behoeften van de eigen organisatie en franchisenemers binnen één aanpak konden worden ondersteund.
De ambitie
De basis leggen voor het breder gebruik van data
Betere franchiserapportering, rijkere klantinzichten en een efficiëntere bedrijfsvoering stonden hoog op de agenda. Analytics en AI zouden daar op termijn nieuwe mogelijkheden aan toevoegen.
Daarvoor was meer nodig dan de juiste technologie kiezen. We moesten bepalen welke architectuur, governance en platform capabilities nodig waren om deze ambities stap voor stap te ondersteunen.
De aanpak
De bestaande data- en rapportageomgeving in kaart brengen
We begonnen met het in kaart brengen van de bestaande business-, data-, analytics- en rapportageomgeving. In gesprekken met business- en IT-leiders brachten we strategische prioriteiten, operationele behoeften en knelpunten naar boven. Daarnaast onderzochten we het applicatielandschap en hoe informatie tussen point-of-sale-, ERP-, CRM-, marketing- en franchisesystemen werd uitgewisseld.
De nauwe samenwerking tussen business en IT speelde tijdens het hele traject een belangrijke rol. Zo konden we aannames vroeg toetsen, rekening houden met zowel de dagelijkse praktijk als de ambities op langere termijn en een richting bepalen die werkte voor de eigen organisatie én de franchiseactiviteiten.
De doelarchitectuur en het governancemodel uitwerken
Op basis daarvan ontwikkelden onze experts een enterprise data architecture blueprint, de architectuur voor het toekomstige dataplatform en een data governance framework.
We kozen er bewust voor om geen enkele oplossing als vanzelfsprekende route naar voren te schuiven. In plaats daarvan werkten we drie mogelijke doelarchitecturen uit, elk met een eigen investeringsscenario. Zo kon het management verschillende routes vergelijken.
Capabilities en use cases prioriteren
Vervolgens bepaalden we welke capabilities de meeste waarde konden opleveren en op welk moment we ermee aan de slag zouden gaan.
We onderzochten mogelijke analytics- en AI-use cases, waaronder toepassingen om de operationele prestaties en customer engagement te verbeteren. Die vertaalden we naar een roadmap met prioriteiten voor de komende drie tot vijf jaar, inclusief implementatiefasen, business cases en investeringsopties.
In een executive presentatie brachten we de bevindingen en aanbevelingen samen. Daarmee kreeg het management een realistisch plan om de strategische richting gefaseerd in de praktijk te brengen.
Het resultaat
Van strategie naar concrete investeringskeuzes
Le Pain Quotidien heeft nu drie concrete architectuur- en investeringsscenario’s om te beoordelen. Elk scenario biedt een andere route naar de beoogde dataomgeving.
Een gefaseerde roadmap koppelt de businessprioriteiten aan de benodigde data capabilities, governance en investeringen in technologie. Daarmee heeft Le Pain Quotidien een concrete basis om te bepalen waarin het wil investeren, in welke volgorde en op welke termijn.
Data uit verschillende bronsystemen worden omgezet in betrouwbare, gestandaardiseerde en zinvolle informatie voor bedrijfsdoeleinden, analyses en AI. De kwaliteit wordt van begin tot eind gecontroleerd, van de technische integriteit van de data en de kwaliteit van de inhoud tot de bedrijfsprestaties.
