Johann Robette
Bousculées par l'évolution des modes de consommation et directement impactées par le contexte économique, les soldes accumulent depuis dix ans les contre-performances. Bien que l'euphorie des années 1960 - 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.
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 peuvent-elles les aider à garder des performances élevées dans un contexte de transformation du secteur ?
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 motivées 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%)*[i].
L’actualité qui compte pour vous, chaque jour dans votre boîte mail.
Compte tenu de cette adaptation, ne pas faire de soldes est impossible pour la plupart des marques, sur tous les canaux. Et, en raison du contexte économique des années passées, 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.
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 ».
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...
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.
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.
Face à la complexité du problème, les solutions logicielles existantes touchent leurs limites. Qu'elle soit commercialisée par des éditeurs spécialisés ou développée 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 du Machine Learning, du Big Data et des puissances de calcul a levé le verrou technologique et, aujourd'hui, les enseignes peuvent 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.
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. Le stock central alors reconstitué autorise une répartition plus adaptée des stocks sur l'ensemble du réseau.
Évidemment cette approche coûteuse 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.
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 la nouvelle génération d'APS (pour Advanced Planning Systems, ou systèmes de planification avancée) qui, basée sur le Machine Learning, met en œuvre une gestion des stocks « chirurgicale », beaucoup plus adaptée aux comportements de vente de chaque point de vente, et est garante de niveaux de stock adaptés tout au long de l'année.
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 (pour Stock Keeping Unit, ou unité de gestion des stocks), extrêmement variées à destination de centaines de points de vente, chacun disposant de son propre plan de transport. Pour absorber ce choc, les entrepôts élargissent l'amplitude horaire de travail et renforcent généralement leurs effectifs.
À l'autre bout de la chaîne, les points de vente doivent 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 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 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.).
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.
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 !
___
[i] Source : baromètre Clear Channel - Iligo pour LSA, janvier 2017
Johann Robette
