[Tribune] Soldes 2017 : Comment l’intelligence artificielle sert votre profitabilité

Plus que centenaires, les soldes sont un rendez-vous biannuel qui rythme les agendas commerciaux des enseignes de la distribution. Bousculés par l'évolution des technologies (Intelligence Artificielle et Machine Learning) et directement impactés par le contexte économique, les soldes accumulent depuis dix ans les contre-performances. Bien que l'euphorie des années 60 - âge d'or des soldes - soit révolue, les soldes restent une étape essentielle de l'année, pesant en moyenne 20% voire 30% du chiffre d'affaires annuel des distributeurs. lintelligence-artificielle-soldes-2017 Comment les distributeurs mettent-ils en ordre de bataille leur Supply Chain pour répondre à ce pic d’activité exceptionnel ?  Comment les dernières innovations technologiques d'Intelligence Artificielle peuvent-elles les aider à garder des performances élevées dans un contexte de transformation du secteur ?


Soldes : un impératif logistique…

Les soldes de fin de saison visent un premier objectif simple et pragmatique : écouler les reliquats de stocks invendus dans les meilleures conditions possibles. La difficulté logistique étant qu’ils sont éparpillés dans les magasins et les entrepôts. Place nette doit être faite pour accueillir la nouvelle collection. Face à cet impératif, tous les secteurs de la distribution ne sont pas égaux. Les soldes sont une obligation structurelle là où l'offre produit répond à une saisonnalité forte et où la durée de vie de la marchandise est courte. A l'inverse, dans les contextes où la demande est plus stable dans l'année ou là où les produits sont dits permanents, les soldes ne sont pas autant motivés par une nécessité logistique. Habitués à ces rendez-vous réguliers, les consommateurs se sont adaptés. Sans surprise, leurs intentions d’achats reflètent ces différences sectorielles : le secteur de l’habillement et des chaussures recueille le plus d’intentions d’achats (96%) suivi par le sport (54%) et les produits culturels (52%)*.

… et commercial

Compte tenu de cette adaptation, ne pas faire de soldes est impossible pour la plupart des marques, sur tous les canaux. Dans un monde digital, le consommateur dispose des moyens de comparer les offres et de traquer la "bonne affaire" : sites des marques, réseaux sociaux, smartphones, etc. Le contexte économique des années passées a accentué le phénomène. De nombreux consommateurs n’achètent certains produits qu’en soldes. L'achat "plaisir" devient alors un achat raisonné et anticipé, délibérément temporisé jusqu'aux soldes. Le produit, souvent sélectionné à l'avance, couvre un besoin précis. Son absence des rayons ou un rabais insuffisant engendre de moins en moins le report de la vente sur un autre produit, mais implique l'abandon de l'achat et la bascule vers un canal concurrent.

50 nuances de soldes

Les enseignes abordent les soldes sous des angles très variés, avec des stratégies parfois opposées. Pour les unes, il s'agit d'un « mal nécessaire » qu'il faut éviter au maximum. Dans ces enseignes, c’est un signe positif d’avoir peu de volumes à solder, traduisant une offre pertinente et des achats bien calibrés. A l’extrême, par exemple dans le luxe, les soldes sont incompatibles avec l'image de la marque : en fin de saison, les produits sont détruits. Pour d’autres, les soldes sont un évènement commercial majeur qu’il faut orchestrer. L'offre doit être travaillée, les volumes conséquents, les rabais élevés : il faut servir le besoin d’achat du consommateur qui traque la bonne affaire. Certaines enseignes ont même complètement construit leur modèle économique sur des « soldes » permanents (venteprivée.com, showroomprivé.com, magasins d’usine, etc.). En synthèse, il existe de nombreuses nuances entre ces deux extrêmes. Dans tous les cas, les bonnes pratiques et les pièges à éviter restent identiques.


Optimiser l'offre consommateur

Optimisation des prix

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Johann Robette, Chef de produit chez Vekia

Pour la plupart des enseignes, la principale préoccupation est la détermination du taux de décote idéal. Pour chaque produit, elles visent l’écoulement de l’intégralité des stocks restants. Cette approche est sous optimale, car l'objectif principal n’est pas d'écouler la totalité des stocks, ni même de maximiser un chiffre d'affaires. L'objectif est de maximiser la marge nette, pendant les soldes comme tout au long de l’année. Cette étape doit tenir compte des coûts associés aux éventuels reliquats post-soldes : maintien en stock, écoulement sur d'autres canaux,  , destruction, etc. Cette optimisation ne doit pas être réalisée produit après produit, mais bien en une opération globale de façon à tenir compte des synergies ou à l’inverse des cannibalisations existantes entre produits. La complexité du calcul et les volumes de données en jeu rendent cette optimisation impossible à réaliser au moyen d’un simple tableur. Les enseignes peuvent en revanche s'appuyer sur de nombreuses solutions logicielles dédiées à l'optimisation des prix. Ces outils d'assistance permettent de projeter les résultats d'une stratégie et de les comparer entre elles, en termes de chiffre d'affaires potentiel, de stock d'atterrissage et surtout de marge nette.

Optimisation des largeurs et profondeurs

Le second point d’attention des enseignes est la répartition des marchandises sur le réseau. Cette étape essentielle étant complexe, elle n'est que très rarement réalisée avec la précision nécessaire. Pourtant, une mauvaise répartition peut anéantir tous les efforts investis dans l'optimisation du prix. Définir un prix de vente optimal n'est d'aucune utilité si les produits ne rencontrent pas les bons consommateurs. En période de soldes, comme à tout moment de l'année, le leitmotiv est le même : le bon produit, au bon prix, au bon endroit et au bon moment. Optimiser cette répartition est un problème mathématique complexe nécessitant la manipulation de très grands volumes de données : répartition actuelle des stocks, potentiels de ventes de chaque couple produit x point de vente, capacités de stockage, contraintes de paramétrage telles que le respect de l’équilibre de l’offre au sein d’un magasin ou entre les points de vente, etc. Difficulté supplémentaire, une part importante des produits sont en situation de pénurie : la demande potentielle excède l'offre. Il faut donc arbitrer intelligemment l’affectation de ces dernières pièces entre les différents points de vente candidats. largeur-profondeur-offreFace à la complexité du problème, les solutions logicielles existantes  touchent leurs limites. Qu’elles soient commercialisées par des éditeurs spécialisés ou développées par les enseignes elles-mêmes, l’approche mise en œuvre est généralement trop simplifiée pour aboutir à une répartition optimale des stocks. Au cours des dernières années, la montée en puissance conjointe de l'Intelligence Artificielle, du Machine Learning, du Big Data et des puissances de calcul a levé le verrou technologique. Dans le même temps, éditeurs de logiciels et laboratoires de recherche publics ou privés (tels que l'INRIA en France) se sont rapprochés. Ces travaux communs ont permis de trancher le nœud gordien de la répartition des stocks : distribuer de façon optimale des marchandises sur un parc magasin hétérogène et sous contraintes. Aujourd’hui, les enseignes peuvent donc être assistées par des solutions logicielles d'une toute nouvelle génération, ouvrant la voie à de nouveaux gains tant en termes de productivité que de marge.


Optimiser sa Supply Chain

Logistique inverse et rééquilibrages locaux

La logistique inverse permet la recentralisation d'un stock de marchandise réparti de façon trop hétérogène sur le parc. Elle permet donc de gommer les disparités entre points de vente, conséquences de l’accumulation de petites erreurs d’affectation de stocks tout au long de la saison (allocations trop élevées, prévisions inadaptées, mauvaise gestion de la pénurie, etc.) Évidemment cette approche couteuse n'est économiquement réalisable que dans des contextes bien précis, et est très intimement corrélée à la marge de la marchandise concernée. La démarche ne peut donc pas être mise en œuvre par tous les distributeurs. Les enseignes sont également de plus en plus soucieuses de leur impact environnemental ici très négatif. Elles sont donc légitimement réticentes à mettre en œuvre des logistiques inverses de grande ampleur. Souhaitant trouver une solution intermédiaire, répondant aux besoins de rééquilibrage tout en respectant les contraintes économiques et environnementales, un nombre grandissant d'enseignes optent pour un rééquilibrage de proximité, entre points de vente géographiquement proches. Pour les enseignes fortement déployées à l'international, c'est d'ailleurs la seule solution de recentralisation possible. Rappelons toutefois que, quelle que soit l'approche retenue, le besoin de fond évoqué ici est le rééquilibrage des marchandises sur le parc. Cette nécessité n'est pourtant plus aujourd'hui une fatalité et peut être, si ce n'est annulée, tout au moins fortement atténuée par les dernières générations d'APS. Basée sur le Machine Learning, cette nouvelle génération met en œuvre une gestion des stocks "chirurgicale", beaucoup plus adaptée aux comportements de vente de chaque point de vente et garante de niveaux de stock adaptés tout au long de l'année.

Lissage de charge entrepôt/magasin.

Pour de nombreuses enseignes, le travail de préparation des expéditions en amont des soldes constitue le pic d'activité de l'année. En seulement quelques jours/semaines et en plus de l'activité classique, les entrepôts vont devoir expédier plusieurs dizaines de milliers de SKU, extrêmement variées à destination de centaines de points de vente, chacun disposant de son propre plan de transport. lissage-entrepotPour absorber ce choc, les entrepôts élargissent l’amplitude horaire de travail et renforcent généralement leurs effectifs en recourant à de la main-d’œuvre temporaire couteuse. À l'autre bout de la chaine, les points de vente doivent, eux également, préparer leur montée en charge pendant les jours précédents les soldes. Il s'agit cette fois d'assurer la bonne réception et la mise en place de marchandises dans des quantités bien plus importantes qu'à l'accoutumée. La montée en charge des points de vente ne doit pas déséquilibrer l'offre présentée au consommateur. Elle doit donc se faire de façon graduelle et homogène. Là encore les solutions logicielles récentes repoussent encore l'état de l'art en proposant un lissage global de l'activité. Elles orchestrent intelligemment les activités, tenant simultanément compte des contraintes des entrepôts (préparation, expédition) et de celles des points de vente (réception, équilibre de leur offre). Le pic d’activité est ainsi amorti. Les entrepôts sont en mesure de faire plus et mieux, tout en maîtrisant les coûts humains (recours moindre aux heures supplémentaires, à l’intérim, etc.).


Conclusion

Peu importe la stratégie retenue par les enseignes, les soldes sont et resteront pour beaucoup de secteurs un rendez-vous essentiel de l'année commerciale. Les nouveaux comportements d'achat des consommateurs, toujours plus sélectifs et versatiles, ne font que renforcer la nécessité d'optimiser les process. Dans un contexte de marges réduites, la profitabilité des soldes est très sensible aux détails. Le process de gestion des soldes doit être optimisé de façon globale et cohérente. Il n'est donc pas envisageable pour une enseigne de ne se focaliser que sur une seule étape. Cela reviendrait à ne lubrifier encore et toujours qu'un seul rouage d'un mécanisme rouillé : les performances obtenues n'atteindront jamais le potentiel réel ! A l'inverse, en lubrifiant chaque rouage de cette mécanique, la machine pourra alors opérer à pleine puissance et rendre le service escompté. Pour les distributeurs, l'heure est donc plus que jamais à la revue de performance analysez vos process actuels, appuyez-vous sur l’intelligence artificielle pour les optimiser et libérez votre potentiel soldes !

*Source : baromètre Clear Channel - Iligo pour LSA, janvier 2017