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Maestria : de la production de tableaux à l’analyse pertinente de l’activité financière

usine Maestria
usine de production de Maestria

Le fabricant français indépendant de peintures modernise son contrôle de gestion pour suivre et analyser au plus près son activité.

Fini l’usage de multiples feuilles Excel pour tenter d’interpréter de manière pertinente des lignes et colonnes de chiffres, place à un véritable d’outil d’aide à la décision pour piloter l’activité financière. Tel fut le souhait exprimé par le nouveau jeune dirigeant Arnaud Maes, petit-fils du fondateur de l’entreprise familiale Maestria, créée en 1963.

Ce changement vers une modernisation des process a débuté par le recrutement en 2016 de Philippe Ahl, directeur financier, accueilli au sein d’une nouvelle équipe managériale. « Quand on m’a demandé de venir, il s’agissait d’être en mesure d’analyser pour le contrôle de gestion toute une masse de données issues d’un ERP et de pouvoir visualiser à la volée des tableaux de bord pertinents grâce un outil décisionnel adapté à nos besoins, ce qui était loin d’être le cas avec des feuilles Excel », explique-t-il. Une réelle difficulté face à la profusion de données que gère chaque année le groupe français Maestria.

Récupérer les innombrables données

Spécialisé dans la production de peintures à destination des professionnels du bâtiment, de l’anticorrosion, des sols, du marquage routier et du secteur grand public, Maestria produit 68 000 tonnes par an de peintures et dispose de 7 500 références à son catalogue. Situé à Pamiers dans l’Ariège, le groupe emploie 600 collaborateurs répartis au siège, à l’usine de production et dans les 13 agences nationales. Avec un chiffre d’affaires de 146 millions d’euros en 2017, Maestria est présent à l’international via un réseau de partenaires dans 25 pays. Aussi, pour rester concurrentiel, générer de la croissance, encore faut-il être en mesure de suivre au jour le jour les indicateurs clés. Pour y parvenir, c’est le hasard qui a déterminé le choix de Philippe Ahl en optant pour l’outil décisionnel de Check’nDo. « C’est par le biais du réseau Linkedin qu’Anne Vinagre, dirigeante de ce cabinet de conseil spécialisé dans la mise en place de solutions décisionnels, a pris contact avec moi. Après avoir vu le produit à l’été 2017, j’ai immédiatement été convaincu qu’il correspondait aux besoins du moment et sa mise en place a été réalisée dès le mois de septembre », raconte le directeur financier.

Le cahier des charges était simple : il fallait que l’offre de Check’nDo puisse récupérer des données précises gérées par l’ERP Baan, un système créé à l’origine par des Hollandais avec des spécificités propres à la manière de fonctionner des Pays-Bas. Acquis il y a une vingtaine d’années par Maestria, l’ERP posait problème pour extraire facilement les données, d’autant que bien que toujours maintenu par Atos-Bull, cet ERP n’a plus évolué depuis des années. « Nous avons précisé à Check’nDo et notre service informatique quels étaient les champs que nous voulions et grâce à l’outil d’extraction Easymorph, les données ont pu être converties et intégrées dans l’outil décisionnel. Résultat : nous pouvons récupérer diverses informations depuis notre ERP ou des tableaux Excel existants dans les différents services de l’entreprise et les visualiser sous forme de tableaux de bord selon nos exigences et besoins. Cela nous permet d’analyser de manière synthétique des chiffres selon des vues globales ou détaillées, et ce de manière souple et rapide », assure Philippe Ahl.

Des analyses en 5 minutes contre 10 jours auparavant

Le groupe peut analyser la variation de ses ventes de produits de peinture, interpréter leur rentabilité, mieux cerner les besoins de ses clients, et cela région par région. Grâce à l’ensemble des indicateurs, il lui est donc possible de mieux connaître et gérer ses marges. « On a gagné un temps considérable. Auparavant avec Excel, outre ses limites d’analyse et les bugs récurrents, il nous fallait 10 jours pour obtenir des vues très partielles et segmentées, alors que maintenant il ne nous faut pas plus de 5 minutes pour avoir des vues cohérentes de nos marges détaillées grâce à la base de données homogène créée par Easymorph. Nous sommes passés d’une étape chronophage de production de tableaux à celle d’analyse pertinente et cohérente.» Quand on sait que Maestria traite chaque mois 15 000 lignes de données supplémentaires à comparer avec les deux années précédentes, on dépasse les 2 millions de lignes d’informations financières, commerciales et de production.

La formation s’est déroulée en « live » avec le l’équipe du service financier, la DSI, les différents autres services de l’entreprise et celle de Chek’nDo qui a utilisé les véritables données pour en sortir des tableaux de bord utiles. « Nous nous sommes appropriés l’outil très facilement, de manière intuitive et nous pouvons réaliser toutes les vues que l’on veut. Aujourd’hui, nous analysons nos marges de façon hyper détaillées, demain, l’outil ciblera la partie usine de Maestria, ensuite nous exploiterons la solution pour la logistique », prévoit le directeur financier.

 

Auteur : Sophie Martin