Chez le spécialiste de la restauration rapide, l’étude des ventes de chaque restaurant est stratégique. Pour rester à la pointe, la filiale française s’est dotée de la solution décisionnelle de Microsoft : un outil performant d’analyse, reposant sur la technologie OLAP.

Leader mondial du hamburger, avec 35 000 Fastfood implantés dans plus de 120 pays, McDonald’s compte quelque 950 points de vente en France. Si le restaurateur rencontre un tel succès, c’est en partie grâce à une politique marketing extrêmement efficace et à une stratégie validée par les remontées d’information constantes du terrain. En France, le service d’études marketing, composé de dix personnes, analyse quotidiennement les statistiques de vente des restaurants, en fonction des tranches horaires, des produits, et des promotions.

Le prix de revient de chaque sandwich est également calculé en J+1, grâce au référencement de tous les composants dans la base de données. Aucun ingrédient n’échappe ainsi à la vigilance du système d’information. Ce gigantesque volume de données requiert une infrastructure bien dimensionnée et une solution d’analyse suffisamment puissante et précise pour le rendre intelligible.

La société McDonald’s a opté, en 2001, pour Microsoft SQL Analysis Services, un système d’analyse décisionnelle à base de technologie OLAP. « Nous souhaitions une solution dotée d’une puissante capacité de calcul avec laquelle le traitement des requêtes serait rapide », explique le responsable de l’analyse des ventes et des promotions marketing, Stéphane Wald.

Deux critères pour choisir : puissance de calcul et souplesse d’utilisation
Microsoft SQL Analysis Services s’est imposé naturellement. « L’alliance entre la puissance et la souplesse nous a décidé très rapidement », souligne le chef de projet informatique, Thierry Bacchetta. Le restaurateur souhaitait en effet enrichir ses analyses marketing de critères supplémentaires et de fonctions de requête plus variées. Des premiers tests ont donc été effectués avec Analysis Services, qui ont notamment donné lieu à l’élaboration d’un prototype convaincant. Sans constituer une raison majeure pour ce choix, le fait que Analysis était déjà inclus dans la licence de SQL Server, outil bien maîtrisé par McDonald’s, a levé d’éventuelles réticences tant budgétaires que technologiques.

Microsoft SQL Analysis Services permet de créer des cubes OLAP (On Line Analytical Processing) intégrant chacun un type de données sur plusieurs mois. Les informations sont transmises automatiquement par les caisses, quotidiennement, et ne requièrent aucune intervention sur les chiffres du responsable de chaque restaurant. Une fois stockées dans les cubes, les données sont accessibles par les utilisateurs grâce à des requêtes effectuées depuis les postes clients via la plate-forme décisionnelle de l’éditeur américain ProClarity.

Pour mettre en œuvre la solution, un expert de Microsoft Consulting Services est intervenu durant une quinzaine de jours. La SSII Unilog a ensuite réalisé les cubes et intégré la solution. Au total, 22 cubes ont été créés, pour les ventes, les coûts de revient, le chiffre d’affaires par tranche horaire, les revenus par produit, par région... Il s’agissait de prendre en compte les nombreux axes d’analyse. L’éditeur ProClarity est intervenu de son côté pour le paramétrage de l’interface utilisateur sur le poste client. Dès juillet 2001, une première version d’un rôle équivalent à l’ancienne solution était disponible, rapidement suivie d’une deuxième version aux fonctionnalités décuplées. Disponible début 2002, la version définitive a été installée en parallèle avec l’ancienne solution jusqu’en mars 2002.

En termes de formation, une seule journée a été nécessaire pour enseigner l’ensemble des fonctions de l’application aux principaux utilisateurs du département d’études marketing. Ces derniers dispensent désormais à leur tour les notions indispensables aux autres utilisateurs concernés, lors de séances d’une demi-journée. « La prise en main a été facilitée car l’interface du poste client a été développée dans le même esprit que l’ancienne application », explique Thierry Bacchetta. Aujourd’hui, la solution est déployée pour 25 utilisateurs et des extensions sont prévues.

Un volume de données décuplé
Totalement opérationnelle depuis mars 2002, la solution a considérablement augmenté les capacités d’analyse en tenant ses promesses de puissance et de souplesse. Le volume d’informations traitées a été multiplié par dix, avec 200 millions d’occurrences contre 20 millions auparavant.

Les nouveaux cubes permettent tout d’abord de disposer d’un historique nettement plus long. Les plus gros cubes (jusqu’à 30 giga octets), qui recensent les ventes par produits, conservent désormais ces données journalières sur les 48 derniers mois, contre 2 mois précédemment. Pour les ventilations par tranche horaire, l’historique remonte en arrière sur 72 mois.
Les remontées par point de vente sont également plus exhaustives. Alors qu’auparavant 30 % des caisses n’étaient pas reliées au terminal car leur modèle était incompatible, tous les guichets sont désormais raccordés, sans exception. « Le problème de compatibilité était simple à résoudre mais nous attendions d’avoir une meilleure capacité d’accueil des données pour relier ces caisses, afin d’éviter d’alourdir encore le système précédent », explique Thierry Bacchetta.

Enfin, une quinzaine de nouvelles dimensions ont été rajoutées (23 actuellement). Ce qui permet par exemple de descendre encore plus précisément dans la hiérarchisation des types de menus ou encore d’affiner la typologie des établissements.

Les requêtes exceptionnelles sont devenues quotidiennes
Surtout, la solution a gagné en agilité et, malgré l’augmentation du volume de données, les fonctions d’analyse ont été simplifiées. Car la nouvelle solution réunit notamment toutes les fonctions les plus évoluées en matière d’analyse multidimensionnelle. « Avant, les utilisateurs devaient parfois patienter durant un ou deux jours pour avoirs les résultats, et cette lenteur n’incitait pas à demander des analyses complémentaires plus fines. Maintenant, certaines demandes comme les ventes horaires par groupe sont devenues un réflexe quotidien », apprécie Stéphane Wald.

La solution permet aussi de créer des groupes à la carte. « Il est désormais possible de créer des groupes de manière très souple, autour de critères ponctuels, pour analyser par exemple une promotion testée dans quelques points de vente », précise Thierry Bacchetta. Ce.e fonction permet d’aller à l’essentiel sans avoir à passer par des requêtes intermédiaires fastidieuses et sert à contrôler en temps réel le succès d’opérations ciblées.

Enfin, l’interface graphique contribue fortement à améliorer la visualisation de l’analyse, grâce aux arbres d’analyse, aux filtrages et aux graphes. « La nouvelle interface permet également de distinguer les différents types d’utilisateurs et de proposer des fichiers en lecture simple à ceux qui n’ont pas à intervenir sur les données, ce qui sécurise et fiabilise le système », ajoute Stéphane Wald.

Une solution qui ouvre de nouveaux horizons
En toute logique, la solution décisionnelle de Microsoft a généré de nouveaux projets pour tirer pleinement profit de ses fonctions. Un nouveau cube dédié à l’analyse de la satisfaction des clients, et qui perme.rait notamment de récupérer des données réalisées par des sociétés d’étude extérieures et de les analyser directement, en les intégrant dans le système d’information de McDonald’s, est par exemple à l’étude. Des cubes locaux, autorisant une extraction partielle des données, devraient également être disponibles sur les ordinateurs portables des conseillers d’exploitation qui supervisent chaque secteur.

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