Les 12 erreurs d’intégration PIM, DAM et MDM les plus fréquentes (et comment les éviter)

Erreur n°2 : Ne pas avoir les bons interlocuteurs ni de chef de projet

Un projet PIM/DAM/MDM sans les bons interlocuteurs, c’est comme un orchestre musical sans chef d’orchestre : chacun joue sa partition, mais l’ensemble sonne faux. Un chef de projet dédié, qui puisse aider, modéliser, orchestrer, piloter est primordial. Les équipes métiers (leur représentant) sont également incontournables dans un projet PIM, DAM, MDM.

Risques

• Manque d’informations stratégiques
• Mauvaises décisions
• Allers-retours permanents
• Planning et budget qui dérivent

Conséquences

• Retards, frustration, incohérences, perte d’adhésion des équipes
• Configuration opérée « à l’aveugle »
• Création d’une dette fonctionnelle dès le lancement

Un projet validé uniquement par la direction IT, sans consulter les équipes marketing ou e-commerce : l’usage final ne correspond pas du tout au quotidien.

Bonne pratique
Nommer un chef de projet qui connaît les services métiers et qui est capable d’accompagner opérationnellement. Définir un groupe d’utilisateurs représentatifs (marketing, produit, e-commerce, catalogue, communication) avec un rituel projet (réunions…).

Erreur n°3 : Ne pas avoir la bande passante prévue par l’équipe projet

Beaucoup sous-estiment le temps réel nécessaire à un projet PIM/DAM/MDM. Il y a du temps à prévoir pour participer aux ateliers, aux réunions, préparer le modèle de données (analyser les sources), adapter les données avant intégration, tester les paramétrages, l’intégration.

Risques

• Arbitrages rapides (et mauvais)
• Décisions prises sans réflexion
• Retards et fatigue des équipes
• Dérive du projet

Conséquences

• Solution mal testée
• Reprises et allers-retours multiples
• Charge mentale accrue et rejet de l’outil

Trop souvent les équipes ne prennent pas le temps de participer activement aux ateliers de configuration ou à la phase de test.

Bonne pratique
Bloquer du temps dédié dans les agendas via un plan de charges puis définir une vraie capacité projet (hebdomadaire), la challenger régulièrement et la faire valider par le sponsor ou par la direction.

Erreur n°4 : Impliquer uniquement les équipes informatiques

Un PIM/DAM/MDM n’est pas qu’un projet informatique : c’est un projet métier.
Réduire son pilotage à l’IT est un raccourci dangereux, le projet doit être transverse et les équipes métiers doivent être consultés et impliqués activement.

Risques

• Solution techniquement propre mais complexe d’utilisation
• Workflows déconnectés du réel
• Manque d’adoption

Conséquences

• Rejets, contournements, Excel de secours
• Démotivation des équipes
• Perte de productivité
• Un outil sous-utilisé (voire abandonné)

Un DAM intégré avec des règles complexes, mais sans aucun besoin des équipes communication, résultat personne n’arrive à classer correctement les fichiers.

Bonne pratique
Dans chaque projet, il faut coconstruire : informatique, marketing, communication, e-commerce… C’est là que repose l’une des clés de réussite.

Erreur n°5 : Définir un modèle de données bancal, peu flexible

Le modèle de données est la colonne vertébrale du projet. S’il est mal pensé, tout s’effondre. il faut bien configurer les attributs, l’affectation aux objets, aux produits, aux médias sans faire d’usine à gaz. Nous avons souvent vu des modèles copiés collés des systèmes existants, sans qu’ils soient challengés.

Risques

• Incohérences métiers
• Maintenance complexe
• Outil difficile à faire évoluer

Conséquences

• Migration longue et douloureuse
• Enrichissement inefficace
• Mauvais mapping vers les canaux
• Des clients finaux qui se perdent sur le site e-commerce
• Une automatisation des supports et catalogues complexe

Créer 3 familles différentes puis devoir les fusionner parce qu’elles ne correspondent pas aux usages. Ou encore définir un objet de données qui devrait être une simple liste déroulante.

Bonne pratique
Construire un modèle clair, structuré, documenté, basé sur les cas d’usages et besoins métiers.

Erreur n°6 : Définir tous les attributs requis dans la complétude

La complétude sert à guider l’enrichissement des produits, des médias, des points de vente… Le but est de travailler avec cet indicateur dans chaque solution pour filtrer facilement et se concentrer sur les objets incomplets.

Risques

• Blocage des workflows
• Données remplies artificiellement (valeurs inutiles)
• Frustration des équipes

Conséquences

• Time-to-market ralenti
• Qualité des données faussée
• Perte d’adhésion

Nous avons déjà vu des champs obligatoires qui n’ont aucune utilité sur certains canaux mais qu’il faut remplir pour publier, donc on retrouve des « NA » dans des attributs et donc sur un site e-commerce.

Bonne pratique
Démarrer avec les données incontournables pour vendre les produits, pour valider la fiche d’un point de vente puis affiner au fil du temps.

Erreur n°7 : Sous estimer la reprise des données

C’est la phase la plus impactante en termes de budget et de planning si la reprise des données n’est pas correctement menée. Pour initialiser la solution, il faut reprendre les données existantes et les intégrer (bien sûr, on évite le garbage-in, garbage-out, c’est à dire d’intégrer de la donnée peu optimisée). Il est impératif de contrôler et de nettoyer les données en amont.

Risques

• Dépendance aux équipes métier indisponibles
• Données non exploitables en l’état
• Complexité des règles de transformation mal anticipée
• Multiplication des sources

Conséquences

• Explosion des coûts
• Explosion des délais et retard du projet
• Dégradation de la qualité des données
• Perte de confiance des équipes

Trop de projets dérivent à cause de la reprise : périmètre flou, manque de données, données peu nettoyées, mauvaise qualité, temps d’enrichissement des équipes trop long.

Bonne pratique
Cartographier concrètement les outils actuels, les données, leur format, leur structure, leur qualité et définir la meilleure stratégie de reprise (manuelle, semi-automatisée…)

Erreur n°8 : Ne pas définir des conventions de nommage adaptées sur les médias

Sans conventions de nommage, un DAM devient vite un disque dur chaotique. Les conventions doivent être précises et il est important de lister les cas spécifiques sur chaque type de média.

Risques

• Assets introuvables
• Versions mélangées
• Licence qui explose
• Perte de confiance dans le DAM

Conséquences

• Temps perdu
• Erreurs de publication (mauvaises images)
• Difficulté de synchronisation PIM / DAM

Par exemple, trois images nommées « Packshot_0123456_finale2.jpg », comment savoir quelle image est la bonne ?

Bonne pratique
Lister tous les types de médias trouvés dans le SI, avec des exemples, le nommage actuel et leur utilité. Puis arbitrer en fonction des besoins métiers pour définir des conventions pérennes.

Erreur n°9 : Vouloir tout synchroniser en temps réel

Le temps réel a un coût et surtout n’est pas utile. Certaines données comme les données froides ne sont pas à synchroniser en temps réel.

Risques

• Architecture complexe
• Coûts élevés
• Maintenance lourde
• Failles de performance

Conséquences

• Projets ralentis
• Instabilité des flux
• Difficulté d’évolution

Dés la création d’un produit dans l’ERP, celui-ci peut être intégré la nuit prochaine dans le PIM par exemple pour que les équipes complètent la donnée. La synchronisation en temps réel entraîne souvent des complexités techniques au fil du temps et peut aussi engendre des erreurs.

Bonne pratique
Dans tous les projets que nous avons menés, les synchronisations se font généralement une fois par jour la nuit. Le temps réel doit être spécifique et ponctuel et rarement pour de la donnée froide.

Erreur n°10 : Définir des droits non adaptés et peu agiles

Un mauvais système de permissions peut paralyser tout un projet. Le but est de pouvoir simplifier les workflows entre les équipes et de faciliter le travail des équipes. Chaque personne doit accéder à ce qu’il lui sert réellement.

Risques

• Opérations et travail bloqués
• Impossibilité de valider ou publier
• Contournements « dangereux »

Conséquences

• Tension entre équipes
• Perte de temps
• Dépendance aux administrateurs

Tous les utilisateurs ont les mêmes droits d’édition et de suppression sur tous les objets. Les fournisseurs externes peuvent modifier directement les fiches produits ou remplacer les visuels dans le DAM. Cela pose un réel risque sur les données.

Bonne pratique
Au départ du projet il faut trouver un équilibre au niveau du paramétrage des droits : droits simples, basés sur des besoins réels puis affiner en fonction de l’évolution des workflows et cas d’usages.

Erreur n°11 : Envoyer toutes les données sur tous les canaux

Tous les canaux ne consomment pas tout. Plus on envoie des données, plus on crée du bruit, plus ça complexifie les flux, plus les flux sont techniquement longs.

Risques

• Données inutiles, surcharge des outils
• Rejets et erreurs sur les flux
• Problèmes de performance ou d’affichage

Conséquences

• Qualité perçue impactée
• Dégradation SEO ou UX
• Croissance du support technique

Nous avons déjà vu des flux paramétrés en mode « full », c’est à dire que le PIM envoyait l’ensemble des données des fiches produits sur le site e-commerce, alors qu’il avait besoin uniquement de 60% du contenu.

Bonne pratique
Spécifier les données à envoyer pour chaque flux entrant et sortant, éviter tout traitement entre les différents outils.

1. Explosion des charges de travail et perte de productivité

Une mauvaise conception, des données mal préparées ou des workflows mal définis entraînent immédiatement une sur sollicitation des équipes : corrections manuelles, rechargements de données, ressaisies, réconciliations.

Ces tâches répétitives n’apportent aucune valeur mais deviennent le quotidien des équipes, parfois pendant des mois.

Résultat : baisse de motivation, temps perdu, ralentissement du go-to-market.

2. Démotivation, turn-over et surcharge mentale

Les irritants opérationnels finissent par peser lourd :

• outils trop complexes,
• modèle de données incohérent,
• règles de complétude irréalistes,
• synchronisations instables.

Les métiers se retrouvent sous pression, avec un sentiment d’urgence permanent et la frustration de devoir « subir la solution ».

À long terme, cela entraîne turn-over, départs, arrêts maladie et perte de compétences.

3. Dérives budgétaires et rallongement du projet

Chaque erreur initiale se paye plus tard, et souvent beaucoup plus cher :

• refonte du modèle,
• nettoyages de données imprévus,
• correctifs techniques,
• nouvelles phases de cadrage,
• rallongement du planning de mise en production.

Au final, ce qui devait coûter 30 000€ finit par coûter 50 000€ voire davantage et/ou un projet qui passe de 4 mois à 12 mois.

4. Qualité des données dégradée sur tout l’écosystème

Le PIM, le DAM ou le MDM alimentent des dizaines d’autres systèmes : CMS, e-commerce, ERP, marketplaces, print, applications internes… Une donnée incorrecte ou incomplète se propage rapidement, contaminant les systèmes aval.

Les coûts cachés prennent alors la forme :

• de pages produits non conformes,
• de retours clients,
• d’incohérences catalogue,
• de perte de confiance des équipes dans la donnée.

5. Expérience client impactée

Les erreurs d’intégration n’impactent pas seulement les équipes internes : elles touchent directement le client final.

Des descriptions incomplètes, des images mal nommées, des données e-commerce incohérentes ou des disponibilités erronées entraînent :

• baisse des taux de conversion,
• augmentation des retours des produits,
• moindre engagement,
• perte de crédibilité de la marque.

Ce sont des coûts invisibles… mais très réels.

6. Difficulté à faire évoluer la solution

Une solution bancale, trop rigide ou mal anticipée devient un frein majeur lorsqu’il faut :

• rajouter de nouvelles gammes,
• ouvrir de nouveaux canaux,
• changer de structure produit,
• intégrer de nouveaux partenaires.

Les entreprises se retrouvent parfois obligées de repenser entièrement le modèle de données, voire de changer d’outil, générant des coûts massifs non prévus au départ.

Un accompagnement premium

Bénéficier d’une expertise complète sur la data, le PIM, le DAM, le MDM, l’IA et l’automatisation est essentiel pour concevoir et déployer une solution robuste, évolutive et réellement adaptée aux besoins de l’entreprise. Un accompagnement de qualité permet d’anticiper les risques, d’optimiser les processus et de maximiser la valeur de la donnée au quotidien.

La donnée au cœur de la solution

Aujourd’hui, encore plus avec l’essor de l’IA, la donnée est véritablement au cœur de chaque organisation. Sans des données structurées, fiables et de qualité, les décisions stratégiques, les performances commerciales et l’organisation interne risquent de perdre en efficacité, tandis que les entreprises s’exposent à une charge technique et opérationnelle excessive, nuisant à leur capacité à se différencier.

Une gouvernance complète

Que ce soit au niveau organisationnel ou technique, la gouvernance est un enjeu stratégique pour toutes les entreprises. Chaque solution, avec ses spécificités, nécessite une approche claire : des rôles bien définis, des processus structurés et une communication transparente pour garantir la cohérence, la responsabilité et l’efficacité de l’ensemble du système.