Foodservice - Data & analytics

L’objectif est de permettre aux participants de :

• Formuler des questions métier “pertinentes” et expliciter le “so what”.
• Identifier et évaluer les sources de données utiles et fiables, puis comprendre l’intérêt de les croiser : données internes (first-party), insights marché, et le modèle de données Gondola Foodservice (GFS).
• Passer de l’analyse à l’action via un cadre clair : Question → Sources → Analyse → So what → Décision.

La matinée met l’accent sur le questionnement et l’esprit critique : biais d’échantillonnage, extrapolation, manque de granularité, et surtout absence de standardisation des catégories entre acteurs. La formation inclut aussi une mise en perspective de l’IA : excellente pour challenger et reformuler des questions, mais limitée pour produire des réponses fiables dès que les sources spécifiques ne sont pas accessibles.

L’après-midi est orientée “hands-on” : analyses descriptives (tendances, comparaisons, corrélations simples), visualisation de données et démonstrations d’approches plus avancées (prédictif / prescriptif), en s’appuyant sur des cas concrets et sur les thématiques clés du food service. Un fil conducteur peut être structuré autour de 5 questions stratégiques et opérationnelles, telles que : taille et évolution du segment, part de marché, opportunités de croissance, ciblage des opérateurs à prioriser, et partenaires fabricants / distributeurs à activer.

Objectifs de la formation

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Formuler des questions métier pertinentes et actionnables.
• Structurer un raisonnement analytique (hypothèses, métriques, segments, drivers).
• Identifier les sources de données adaptées à une question (marché, first-party, GFS media, data model) et comprendre leurs limites.
• Évaluer la fiabilité d’une source (biais d’échantillonnage, extrapolation, manque de granularité, définitions de catégories).
• Réaliser des analyses descriptives de base (tendances, distributions, comparaisons, corrélations simples).
• Interpréter des résultats et les traduire en recommandations opérationnelles (priorités, ciblage, opportunités).
• Comprendre ce que peuvent apporter des approches plus avancées (prédictif, prescriptif) et dans quels cas les mobiliser.
• Utiliser l’IA de façon responsable : améliorer le questionnement, accélérer la synthèse, éviter les “fausses certitudes”.

Profil des participants

Public cible (prioritaire)

• Category managers / trade marketing / revenue management (FMCG) avec responsabilité sur le canal out-of-home (marques ou distributeurs).
• Profils data / analytics / insights côté marques ou distributeurs, qui sont responsables de l’analyse et de la consolidation des données food service (plutôt que des “consommateurs” de rapports).

Public cible (secondaire)

• Responsables commerciaux et Key Account Managers spécialisés food service, à condition d’avoir un rôle qui implique un minimum d’analyse (plan d’action, ciblage, segmentation, argumentaires chiffrés).

Seniorité

• Profil “senior” recommandé : 5+ années d’expérience en category / sales / trade / insights, avec exposition à des décisions data-driven.

Pré-requis

• Confort avec des notions business : CA, marges, parts, segments, canaux.
• Être à l’aise avec tableaux et graphiques, et prêt à challenger la qualité des chiffres.
• Aucune compétence data avancée requise (pas de code), mais un intérêt pour l’analyse est attendu.

Ce que ce n’est pas

• Ce n’est pas une formation “data engineering”, ni une formation BI avancée.
• Ce n’est pas une session destinée uniquement à des profils “terrain” qui n’exploitent pas les données au quotidien (ex : vente pure, sans rôle analytique).