DwyerOmega : des données produits à l’action avec Akeneo MCP

Dans le premier volet de cette série, nous avons découvert comment DwyerOmega a repensé ses flux de données produits avec Akeneo MCP Server. Le fabricant a ainsi établi une connexion stable, qui se met à jour automatiquement, entre Akeneo et les outils utilisés au quotidien par ses équipes.

Akeneo reste la source de référence, avec ses règles de gouvernance des informations produits. Mais une fois ces données fiables plus faciles à consulter et à exploiter, une nouvelle question se pose : comment les mettre concrètement au service de l’activité ?

Chez DwyerOmega, les réponses prennent déjà forme : mieux cibler les améliorations du catalogue, enrichir les descriptions techniques et accélérer l’intégration des gammes issues d’acquisitions.

1. Suivre la qualité des données produits dans Power BI

Grâce aux flux de données mis en place avec MCP, les équipes produit et marketing disposent, dans Power BI, d’une vue de la qualité du catalogue qu’elles peuvent filtrer selon leurs besoins. Les tableaux de bord permettent de vérifier si les produits atteignent les objectifs fixés pour différents contenus :

• Visuels principaux et images des variantes ;
• Vues produits à 360° ;
• Textes alternatifs des images ;
• Descriptions courtes et longues ;
• Descriptions propres à chaque référence produit (SKU) ;
• Accessoires et relations entre produits ;
• Fichiers de conception assistée par ordinateur (CAO) ;
• Associations de produits pour la montée en gamme et la vente croisée ;
• Titres et métadonnées SEO.

Les utilisateurs peuvent filtrer les résultats par chef de produit ou par modèle de produit, repérer les contenus qui n’atteignent pas les objectifs et exporter une liste précise des produits à retravailler.

Le tableau de bord est volontairement en lecture seule. Interrogé sur la possibilité de répercuter des modifications depuis Power BI vers le PIM, Cyrus Grimes, directeur de la gestion des contenus produits chez DwyerOmega, est très clair : « Non, il s’agit simplement d’un rapport. » Les mises à jour restent effectuées dans Akeneo ou à partir de fichiers d’import préparés de manière coordonnée et pris en charge par des utilisateurs formés au PIM.

Les équipes gagnent ainsi en autonomie pour consulter les données, tout en conservant un cadre maîtrisé pour les modifier. Un responsable a par exemple utilisé le tableau de bord pour montrer à un chef de produit les écarts entre les contenus disponibles et les objectifs fixés, notamment pour les images.

Le chef de produit peut alors justifier les objectifs retenus ou améliorer les données concernées. Il s’appuie sur une liste concrète de produits, plutôt que sur une consigne générale visant à améliorer la complétude du catalogue.

2. Anticiper les problèmes de qualité des données

Auparavant, les incohérences pouvaient être découvertes à la suite d’une réclamation client, d’une vérification manuelle du site ou d’une investigation ponctuelle. Avec Power BI, DwyerOmega peut repérer les informations manquantes ou incohérentes avant qu’elles ne posent problème dans les autres systèmes ou sur les canaux de vente.

Dans une entreprise qui multiplie les acquisitions, les travaux de qualité des données peuvent facilement passer au second plan. Le tableau de bord les rend visibles et permet de les attribuer aux bonnes personnes. Cyrus prévoit d’en étendre les fonctionnalités à mesure que les acquisitions prendront moins de place dans les opérations quotidiennes, notamment avec de nouvelles vues de statut et d’autres objets de données.

Deux pistes supplémentaires sont également à l’étude, sans être encore déployées en production :

• Un suivi de la cohérence entre les systèmes, qui comparerait les enregistrements du système source, de SAP Commerce Cloud et d’Akeneo pour détecter les écarts de synchronisation.
• Un processus assisté par l’IA, qui analyserait les problèmes de données produits signalés dans un canal de discussion interne, vérifierait les informations dans Akeneo et proposerait des corrections via MCP, soumises à une validation humaine.

Le principe reste le même : automatiser les tâches répétitives de détection et de préparation, tout en laissant aux équipes le contrôle des modifications qui ont un impact sur les données.

3. Exploiter la documentation technique pour enrichir les descriptions produits

DwyerOmega utilise également un processus en plusieurs étapes, conçu dans Claude, pour améliorer ses descriptions produits avec l’aide de l’IA.

Pour de nombreux produits techniques, les fiches de spécifications et les manuels présentent des fonctionnalités que les contenus en ligne ne reflètent pas entièrement. Seules les variantes les plus courantes sont parfois représentées dans le PIM, et les anciennes descriptions manquent souvent de substance.

« Certaines de nos descriptions produits étaient assez pauvres. Elles se limitaient littéralement à un paragraphe, avec surtout du discours marketing. »

Le processus s’appuie sur les fiches produits d’Akeneo pour retrouver les manuels et les fiches techniques correspondants. Une étape de reconnaissance optique de caractères (OCR), réalisée en local à l’aide d’un modèle de langage, permet d’en extraire les informations techniques. Ces informations font ensuite l’objet d’un contrôle qualité.

À partir de ces éléments, le processus construit des descriptions structurées autour des capacités du produit, puis les combine avec les passages utiles des textes existants. Les chefs de produit relisent les contenus avant leur réintégration dans Akeneo.

Conserver les éléments pertinents des descriptions existantes fait partie intégrante de la démarche. Selon Cyrus, cette approche a contribué à préserver, voire à faire progresser, le trafic organique, malgré les baisses observées plus largement dans le secteur.

4. Accélérer l’intégration des gammes issues d’acquisitions

L’intégration des produits des entreprises rachetées est le cas d’usage qui apporte la valeur la plus immédiate. C’est aussi celui auquel Cyrus attribue le plus grand potentiel.

Les entreprises acquises n’organisent pas toujours leurs gammes ni leurs ventes comme le catalogue E-Commerce existant de DwyerOmega. Certains produits sont très techniques, coûteux ou configurables selon un nombre de combinaisons trop important pour être géré dans un parcours d’achat classique.

« Tous les produits ne se prêtent pas à un simple ajout au panier. Certains sont extrêmement coûteux ou très techniques. Nous ne voulons pas qu’un client dépense 10 000 dollars avant de se rendre compte qu’il a choisi le mauvais produit. »

Pour ces offres, DwyerOmega a créé une famille de produits dont l’achat est accompagné par un commercial. L’appel à l’action invite à contacter l’équipe commerciale plutôt qu’à ajouter le produit au panier. Les informations produits restent, quant à elles, entièrement gérées et publiées.

Les processus orchestrés via MCP enchaînent plusieurs opérations entre différents systèmes :

1. Extraire les informations des séries de produits depuis le site de l’entreprise acquise.
2. Charger les ressources associées dans SharePoint.
3. Copier les images dans AWS pour leur diffusion sur le Web.
4. Créer les ressources dans Akeneo en renseignant automatiquement leur URL.
5. Créer les séries de produits avec une variante provisoire et les informations de base.

Cette approche lève un frein fréquent lors des acquisitions : DwyerOmega n’a plus besoin d’attendre que toutes les décisions commerciales soient arrêtées pour mettre les informations sur les nouveaux produits à disposition des clients et des équipes de vente.

5. Mettre les données Akeneo au service de toute l’entreprise

Ces différents usages reposent sur un même principe : Akeneo reste la référence pour les informations produits, tandis que MCP facilite leur utilisation dans les outils où les équipes travaillent au quotidien.

Les bénéfices sont déjà concrets :

1. Une intégration plus rapide des gammes acquises. Les contenus et les ressources issus des sites Web sont structurés dans Akeneo, selon les règles de gouvernance établies, en environ 40 minutes par série. Au total, 82 séries ont été intégrées au cours des premières semaines.
2. Des flux de données plus fiables. Les mises à jour automatisées des seules données modifiées ont remplacé un processus d’extraction moins stable, tout en accompagnant la hausse des volumes de contenus multilingues.
3. Des informations plus accessibles. Les équipes produit, marketing, SEO et opérations commerciales consultent les données dans des vues Power BI familières, sans multiplier les demandes ponctuelles.
4. Des priorités d’amélioration plus précises. Les objectifs généraux de complétude laissent place à des listes ciblées et exportables de produits à retravailler.
5. Un enrichissement des contenus mieux structuré. La documentation technique alimente les descriptions produits grâce à un processus reproductible, dont les résultats peuvent être vérifiés.
6. Une expertise humaine préservée. Les règles de gouvernance d’Akeneo et la relecture par les équipes protègent la qualité des informations, tandis que MCP facilite la recherche et la préparation des données.

La valeur des données produits augmente lorsque les équipes et les systèmes peuvent les utiliser facilement, sans créer de nouvelles incohérences. Chez DwyerOmega, Akeneo fournit ce socle fiable, et MCP facilite son exploitation dans toute l’entreprise.

Ce qui était au départ une meilleure façon de connecter les systèmes devient ainsi une organisation plus souple de la gestion des informations produits, capable d’accompagner les besoins des équipes et la croissance de l’entreprise.