La data est devenue la nouvelle unité de mesure dans les négociations entre distributeurs et fournisseurs. Mais au-delà du rapport de force classique sur les conditions commerciales, elle redéfinit surtout la manière dont se construit la valeur pour les deux parties : prix de vente, assortiments, promotions, logistique, investissement média, expérience en magasin… Tout est désormais pilotable par les données, à condition de savoir lesquelles utiliser, comment les partager et dans quel objectif business.

De la facture au fichier : comment la data a changé la table de négociation

Il y a encore dix ans, l’essentiel de la discussion entre distributeurs et industriels tournait autour :

Aujourd’hui, les négociations s’ouvrent de plus en plus sur des tableaux de bord : parts de linéaire, performance promo par enseigne, taux de rupture par entrepôt, pénétration par type de foyer, taux de clic sur un encart digital, etc. Les décisions ne se prennent plus seulement « à l’instinct » mais à partir de preuves chiffrées.

Ce basculement tient à trois évolutions structurantes :

Résultat : la data n’est plus un « plus » dans la relation commerciale. Elle en est la colonne vertébrale. Celui qui maîtrise le mieux la donnée (qualité, fiabilité, capacité d’analyse) prend un avantage compétitif direct dans la négociation.

Quelles données comptent vraiment dans la relation distributeur–fournisseur ?

Toutes les datas ne se valent pas au moment d’entrer en salle de réunion. Dans les faits, on retrouve quatre familles clés qui structurent les discussions.

1. La data de performance commerciale

C’est la base de toute argumentation : maintien ou non d’un produit, extension de gamme, renforcement d’un format, discussion sur le niveau de remise…

2. La data shopper et comportementale

Cette data est au cœur des arbitrages sur la valeur perçue : faut-il monter en prix ? Lancer un format plus premium ? Rapprocher le prix du MDD ? Renforcer la promo ou au contraire la limiter ?

3. La data d’exécution en point de vente et en supply chain

Ces données sont de plus en plus utilisées pour conditionner des primes, des pénalités, mais aussi pour construire des plans de progrès partagés.

4. La data média et activation

Dans un contexte de réduction des prospectus et de forte pression sur les marges, cette data est centrale pour justifier les budgets de coopération commerciale et arbitrer entre différents leviers (promo, visibilité, média, data sharing).

La data rebat les cartes du rapport de force

Les grandes enseignes ont longtemps eu un avantage naturel : elles détenaient la data transactionnelle fine, magasin par magasin, que les industriels ne voyaient qu’au travers des panels. Cet écart se réduit, mais il structure encore largement la négociation.

Côté distributeur, la maîtrise de la donnée permet de :

Côté fournisseur, les industriels les plus avancés ne se laissent plus uniquement porter par la data de l’enseigne. Ils arrivent avec :

La vraie différence se fait alors moins sur le volume de data que sur la capacité à transformer ces données en recommandations business claires :

Les enseignes recherchent de plus en plus des partenaires capables d’apporter ce type de lecture, au-delà de la simple défense de leurs intérêts de marque.

De la data comme outil de pression à la data comme levier de création de valeur

Sur le terrain, un basculement s’observe progressivement : on passe d’une utilisation défensive de la data (« prouver que l’autre a tort ») à une utilisation offensive et collaborative (« co-construire plus de valeur pour la catégorie »).

Quelques exemples concrets :

Optimisation des assortiments par magasin

Grâce aux données de performance caisse croisées avec la typologie des magasins (urbain, rural, premium, discount), certains distributeurs construisent des assortiments finement adaptés. Les industriels qui arrivent avec des modèles d’assortiment différenciés par cluster de magasins, étayés par data, obtiennent :

Piloter le prix et la promo au lieu de les subir

En modélisant l’élasticité prix et l’impact des promotions, une enseigne et un fournisseur peuvent :

C’est encore le modèle majoritaire, souvent jugé insuffisant par les industriels les plus matures.

2. Les plateformes data payantes ou cofinancées

Ce modèle transforme la data en centre de profit pour le distributeur, mais aussi en levier d’optimisation pour les fournisseurs qui jouent le jeu.

3. Les partenariats data stratégiques

Ce troisième modèle reste encore réservé aux relations structurées avec quelques grands groupes, mais il préfigure ce qui pourrait se généraliser demain dans les principales catégories clés.

Les bonnes pratiques pour faire de la data un atout dans la négociation

Sur le terrain, plusieurs enseignements se dégagent des praticiens (category managers, directeurs d’enseignes, directeurs commerciaux, responsables data).

Clarifier les objectifs business avant de sortir les tableaux Excel

La tentation est forte de multiplier les indicateurs. Pourtant, dans une préparation de négo efficace, trois questions priment :

Tout ce qui ne sert pas directement ces objectifs est du bruit.

Travailler la qualité, pas seulement le volume de data

Des données incomplètes, non mises à jour, mal catégorisées ou non alignées entre distributeur et fournisseur peuvent discréditer un discours en quelques secondes. Investir dans :

n’est plus optionnel.

Raconter une histoire business, pas une histoire de chiffres

Une bonne présentation data ne se résume pas à des slides surchargées de graphes. Les enseignes comme les industriels attendent :

C’est là que le rôle des équipes commerciales et marketing reste clé : traduire la data en décision, avec un langage accessible à tous les interlocuteurs présents.

Les écueils à éviter : quand la data complique plus qu’elle n’éclaire

Si la data peut fluidifier les négociations, elle peut aussi les tendre si elle est utilisée comme une arme plutôt que comme un outil de pilotage.

Le piège du « cherry picking »

Ne prendre que les chiffres qui servent son argumentaire et ignorer le reste est une pratique encore trop fréquente. Problème : de plus en plus d’acteurs ont leurs propres analyses et détectent rapidement ces biais. La crédibilité se joue sur la capacité à :

La surenchère d’indicateurs incompréhensibles

Multiplier les KPIs techniques sans les relier à un impact opérationnel (plus de trafic, plus de marge, moins de rupture) finit par décrédibiliser le discours. Un indicateur doit toujours être relié à :

L’oubli des contraintes opérationnelles

Un plan parfait sur le papier peut s’écrouler à l’épreuve de la réalité :

La data ne remplace pas la connaissance terrain. Elle doit s’y articuler. Les enseignes comme les fournisseurs qui impliquent tôt leurs équipes opérationnelles dans l’analyse des données évitent beaucoup de plans irréalistes.

Et après ? Vers une négociation pilotée en continu par la data

La tendance de fond est claire : on s’éloigne du modèle où tout se joue une fois par an dans une salle de réunion, pour aller vers une relation pilotée en continu, rythmée par des revues business trimestrielles, mensuelles, voire hebdomadaires dans certaines catégories stratégiques.

Trois évolutions à surveiller de près :

1. La montée des modèles prédictifs

Prévision des ventes, anticipation des ruptures, estimation de l’impact d’une hausse tarifaire ou d’un changement d’assortiment : ces modèles entrent progressivement dans les discussions. Ils ne remplacent pas la négociation, mais la structurent différemment : on parle de scénarios et de risques, pas seulement d’historique.

2. L’intégration progressive de l’empreinte environnementale dans la data de négo

Empreinte carbone par produit, taux de recyclabilité des emballages, distance logistique, gaspillage : ces indicateurs commencent à être mis sur la table. Ils influenceront demain :

3. Le retail media et la data comme nouvelle monnaie d’échange

Avec l’explosion du retail media, une partie des négociations se déplace vers ces nouveaux inventaires : bannières sur site, search sponsorisé, visibilité en appli, écrans digitaux en magasin. La data de performance de ces leviers (vente incrémentale, nouveaux acheteurs, réachat) n’est plus un bonus : elle conditionne directement les enveloppes investies.

En filigrane, une question traverse toutes ces évolutions : qui captera la plus grande part de la valeur créée par la data ? Les distributeurs, en monétisant ces actifs via des plateformes et des services ? Les fournisseurs, en s’appuyant dessus pour optimiser leurs investissements marketing et industriels ?

Au final, les acteurs qui tireront leur épingle du jeu seront ceux qui accepteront de considérer la data non comme un stock à protéger, mais comme un levier de pilotage partagé. La négociation ne disparaîtra pas pour autant. Elle se déplacera simplement : du « combien » vers le « comment » et le « pourquoi ». Et c’est là que la création de valeur durable se jouera réellement.