Problématiques à résoudre

Dans le secteur des fruits et légumes, une quantité massive de données marché est collectée… mais rarement exploitée efficacement. Marc-Henri, fondateur de Fruits de Valeur, accompagne plus de 70 acteurs du secteur et observe une constante : les utilisateurs (acheteurs, chefs de rayon, producteurs, transformateurs) manquent d’outils adaptés pour analyser, croiser et utiliser ces données à des fins stratégiques ou opérationnelles.

Les causes sont multiples : données imprécises (surtout pour le vrac), délais trop longs (plusieurs semaines de latence), formats hétérogènes, manque de temps et de compétences pour analyser l'information. Résultat : des décisions prises à l’intuition, au détriment de la performance. D’où la création de Fresh Data, une plateforme SaaS et mobile pour transformer ces données en décisions exploitables, sur le terrain comme au siège.

Objectifs

Rendre les données marchés compréhensibles et exploitables

Offrir des tableaux de bord clairs, filtrables et adaptés à chaque profil utilisateur.

Accélérer l’accès à une donnée fraîche

Permettre l’analyse de données à jour, détaillées par variété, calibre, origine, période commerciale.

Créer un lien opérationnel entre terrain et stratégie

Donner aux chefs de rayon, acheteurs et producteurs un langage commun basé sur la donnée.

Proposer un outil utilisable partout

Via une plateforme SaaS et une application mobile conçues pour les conditions réelles du terrain.

Objectifs définis

Une interface personnalisable et intuitive

Permettre à chaque utilisateur de créer ses propres tableaux de bord, en fonction de ses priorités (produits, enseignes, périodes).

Interopérabilité avec les outils métiers

Faciliter l’export CSV et la connexion aux logiciels d’achat des enseignes partenaires.

Croiser les données avec d’autres facteurs clés

Intégrer météo, périodes commerciales, prix de vente consommateurs pour enrichir l’analyse.

Accompagner la montée en compétence

Intégrer un mode “formation” pour rendre l’outil pédagogique et accessible à tous les profils.

Le challenge

Le principal défi de Fresh Data était de réconcilier précision des données, simplicité d’usage et actionabilité terrain. Il s’agissait de construire une plateforme qui parle aussi bien aux chefs de rayon qu’aux acheteurs et producteurs, tout en tenant compte des réalités de la filière F&L : diversité des produits, évolution rapide des volumes, différences locales, pratiques hétérogènes.

Il fallait également garantir une exploitation fluide des données (temps réel, filtres intelligents, dashboards visuels) sans tomber dans l’usine à gaz. Enfin, l’expérience mobile devait être aussi fluide que la version desktop pour être utilisable sur le terrain, au cœur des rayons.

Résultats et validation

Validations

Des tests utilisateurs ont été menés avec 5 profils représentatifs. Ces tests ont permis de valider :

  • La compréhension globale de l’outil
  • La clarté des filtres et des données affichées
  • L’utilité des tableaux de bord personnalisés
  • L’ergonomie en situation réelle (mobile)

Des ajustements ont été réalisés sur l’ordre des données, les pictos utilisés, et la hiérarchie d’information.

Résultats

Amélioration de la lecture marché

Les utilisateurs identifient plus rapidement les produits à fort potentiel, les enseignes en croissance ou les tendances à surveiller.

Gain de temps sur l’analyse

Les tableaux de bord et exports automatisés évitent les traitements manuels chronophages.

Utilisation directe sur le terrain

L’interface mobile est exploitée directement en rayon, pour des ajustements en temps réel.

Meilleure coordination entre acteurs

Les données permettent d’aligner producteurs, acheteurs et magasins autour d’une même réalité.

Validation

Pour valider l’approche et l’ergonomie de Fresh Data, des tests utilisateurs ont été menés avec cinq profils représentatifs (acheteurs, chefs de rayon, producteurs). Ces sessions ont permis de confirmer la compréhension rapide de l’outil, la lisibilité des graphiques, et la pertinence des filtres proposés. Le mode “formation” a été bien accueilli pour accompagner la prise en main. Des ajustements ont été intégrés sur la hiérarchie de l’information, les pictogrammes et l’ergonomie mobile pour affiner l’expérience utilisateur avant déploiement.

Apprentissage clé
  • La valeur d’un outil data ne tient pas qu’à la richesse des données, mais à sa capacité à en extraire du sens rapidement.
  • Un bon design, c’est rendre la complexité invisible, surtout pour les non-spécialistes.
  • Le mode formation embarqué est un levier puissant pour favoriser l’adoption et l’autonomie.
  • Impacts

    Fresh Data transforme la donnée en outil de décision concret dans un secteur historiquement peu digitalisé. Elle contribue à professionnaliser la filière, à réduire les écarts entre intuition et réalité, et à créer une culture de la donnée simple et accessible pour tous les profils de la chaîne F&L.

    Prochaines étapes possibles

    Connexion avec les logiciels d’achat

    Permettre une intégration fluide dans les systèmes existants des enseignes partenaires.

    Déploiement du scan rayon

    Offrir une fonction de scan produit pour relier terrain et base de données.

    Ajout de nouvelles sources partenaires

    Étendre la couverture en signant des accords avec d'autres distributeurs.

    Évaluation d’impact post-lancement

    Mesurer l’adoption, la satisfaction et les gains business apportés par Fresh Data.