Noël est, pour le secteur de la distribution, une période critique, et ce quel que soit le canal. Il s’agit d’un rendez-vous à ne pas manquer et pour lequel l’ensemble des acteurs de ce secteur doit se préparer.
Une des questions les plus cruciales qui se pose est celle de l’optimisation des stocks, qui découle par essence d’une anticipation sur la demande future et nécessite la mise en balance de deux objectifs antagonistes : le premier, financier, vise à limiter les stocks pour ne pas immobiliser inutilement du capital ; le second relève de la capacité à répondre à la demande, et donc d’éviter la rupture de stock, amenant les clients à acheter ailleurs… Avec pour conséquence, un impact qui peut être majeur sur la rentabilité de l’entreprise.
Or, la détermination de la taille optimale des stocks est un problème fondamentalement asymétrique : le coût marginal d’une vente manquée suite à une rupture de stock dépasse généralement le coût de stockage d’un produit supplémentaire. Cette asymétrie incite la plupart des entreprises à rechercher ce que l’on appelle des niveaux de service élevés, qui peuvent être liés justement à la capacité d’éviter une rupture de stock sur un article donné.
Ces mêmes niveaux de service représentent implicitement le compromis financier entre le coût des stocks et celui engendré par sa rupture. Il est donc impératif pour les entreprises de maîtriser la gestion des stocks au plus près des niveaux de service attendus. Ce compromis est évidemment fonction des activités de l’entreprise.
Ainsi, un constructeur automobile pourra opter pour une stratégie "zéro stock", s’appuyant sur un scénario dans lequel les véhicules doivent obligatoirement être achetés avant d’être fabriqués. À l’inverse, un spécialiste de la vente d’ordinateurs ou de consoles de jeu en magasin préférera mettre en place un niveau de service de 95 % et ainsi éviter que ces clients n’aillent se fournir auprès d’un e-commerçant.
Dans tous les cas, cela suppose d’évaluer la demande au plus juste, ne serait-ce que pour faire face aux délais d’approvisionnement. Cet exercice repose essentiellement sur de l’anticipation et un calcul de probabilité qui permettra d’assurer un stock tout juste supérieur à la demande envisagée, et ce sur une période donnée. Jusqu’à un passé récent, la plupart des entreprises recourraient à des techniques d’extrapolation. Cette méthode présentait de nombreux inconvénients, ne permettant pas notamment d’intégrer de cas spécifiques comme des demandes intermittentes, des pics de demandes liés à une campagne de publicité…
Le Big data représente en ce sens un concept intéressant pour la distribution et lui apporte une solution qui dépasse la simple question de l’optimisation des stocks. Imaginons une société qui vend des jeux vidéo en magasin et sur Internet. En prévision de Noël, elle cherchera à identifier les produits best-sellers dans chacun de ses points de vente, ce qu’un programme d’analyse Big data permet de faire aujourd’hui.
En enrichissant ses propres données avec une sélection de données externes pertinentes (habitudes de navigation sur le Web, analyse des commentaires sur les médias sociaux, campagnes de publicité des annonceurs…) elle pourra créer des modèles prédictifs et avoir une vision prévisionnelle affinée de ses ventes.La capacité d’analyser des Big data ouvre ainsi aux acteurs de la distribution de nombreuses perspectives pour anticiper les ventes selon les consommateurs, les zones de chalandise, les jours de la semaine, etc. et gérer leurs niveaux de stock de manière optimale en temps réel, que ce soit par canal, par point de vente…
L’analyse des données évoquées plus haut permet également d’ajuster les prix ou la stratégie marketing, de cibler plus précisément les destinataires d’une campagne de marketing direct ou encore d’établir des segmentations de clientèle plus fines selon la propension d’achat, le canal de communication privilégié – réseaux sociaux, SMS, emails… – ou encore la localisation des consommateurs. L’objectif : susciter l’engagement au travers d’offres personnalisées, et ce en temps réel.
Au global, l’approche Big data permet d’analyser toutes les données disponibles afin d’y repérer des modèles significatifs et des perspectives cachées. Ce type d’analyse permet une approche plus intelligente de la distribution : anticipation de la demande, optimisation du stock au bon endroit, prix dynamiques, promotions pertinentes et offres en temps opportun.
Le père Noël pour la grande distribution ?
Source: Les Echos (http://goo.gl/QVYdhN)
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