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La supply chain encore soumise à rude épreuve cette année ? [Tribune]

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TRIBUNE D'EXPERTS C’est bientôt le moment de croire, de nouveau, au Père Noël et… aux promesses de livraison. Et les e-commerçants promettent tout et parfois trop quand on en vient à parler de logistique : livraison le jour-même, en une heure, sans coût supplémentaire, retour gratuit, etc. Mais pour Guillaume Pellet, Consultant BI & Data Architecture chez Teradata, il faut se rappeler que le temps du marketing, n’est pas celui de la gestion des flux de marchandises.

Pour Guillaume Pellet, consultant BI & Data Architecture chez Teradata, alléger la pression exercée sur la supply chain en période de forte activité commerciale, est moins simple qu’il n’y paraît.
Pour Guillaume Pellet, consultant BI & Data Architecture chez Teradata, alléger la pression exercée sur la supply chain en période de forte activité commerciale, est moins simple qu’il n’y paraît.

Black Friday, Cyber Monday, Noël, Soldes d’hiver, à force de tirer sur la corde… D’après le dernier baromètre* de la Fédération du e-commerce et de la vente à distance (FEVAD) sur les ventes du 3 e trimestre, le marché du e-commerce devrait franchir la barre des 90 milliards d’euros sur l’ensemble de l’année. La FEVAD détaille : « les ventes de noël et les opérations promotionnelles du mois de novembre pourraient représenter [à elles seules] près de 19 milliards d’euros (20% des ventes annuelles sur Internet), soit une progression de 13,8% par rapport à 2017 à la même période** ». Faut-il s’en étonner ? Le cyberconsommateur (38 millions au 3 e trimestre 2018) a désormais ses habitudes : mise sous tension des week-ends de l’Avent avec un trafic hors norme, adhésion à des promesses de livraison de plus en plus tendues, achats compulsifs pour être sûr de ne pas manquer la bonne affaire, etc. Sans le savoir le consommateur joue le jeu du marketing et contribue à la pression exercée sur la supply chain des fabricants et distributeurs : achats de dernière minute, augmentation des retours produits, points de livraison inappropriés, etc.

Un travail sur la donnée nécessaire

Mais rien n’y fait, en dépit des mauvaises expériences d’achat ou de parcours clients accidentés, marques, distributeurs et consommateurs ne semblent pas tirer de leçons du passé. Bien sûr des facteurs inéluctables (condition météo, mouvement social, embouteillage, accident de la circulation, etc.), peuvent expliquer les déceptions éprouvées devant une supply chain sous tension.

Or, souvent sans le savoir, les distributeurs disposent de toute la matière première pour s’améliorer : données internes, externes (trafic, météo, congés, manifestations…), comportement client (impulsif ou précautionneux), réseaux sociaux, etc. Mais encore faut-il savoir que ces données existent, être en mesure de les croiser, les qualifier et les interpréter pour « littéralement » sécuriser la liste de noël.

Deux constats : le consommateur est coupable de crédulité devant les promesses du marketing ; le distributeur, lui, de ne pas avoir su tenir compte des expériences passées ou de ne pas avoir su interpréter la masse de données à disposition.

Gagner en précision

Dans le cas d’un achat en ligne, être plus précis dans le calcul de la date/heure de livraison va devenir indispensable. Une commande en ligne avec une annonce d’un délai de livraison d’un à deux jours, voire seulement 3 heures dans certaines régions, ne suffit plus. Il faut rassurer le consommateur : en prenant en compte ou non la limite des 3 heures (impact sur le temps de travail, livraison chez le voisin, prise en compte du trafic et de la météo…) ; en allongeant l’heure de livraison jusqu’à 22 heures – horaire où le transport sera beaucoup plus fluide – assez habituel dans le monde anglo-saxon, avec un monde de la distribution ouvert 24/24h.

Bien sûr l’analyse des listes de Noël pour sélectionner au mieux les cadeaux désirés, tire profit de toutes les informations pour constituer ces listes (nombre de visites, nombre de modifications, délai de constitution), comparatifs, avis en ligne pour finalement aller confirmer ce choix – surtout pour Noël pour éviter de se tromper - en magasin (par besoin d’examiner le produit, de se faire conseiller et de visiter plusieurs familles de produits). Là-aussi analyser le délai entre la recherche en ligne et l’achat final peut être riche d’interprétation pour ajuster les stocks disponibles en fonction du succès prévisible de tel ou tel produit.

L’interprétation devient indispensable pour trouver la bonne granularité d’achat (au niveau de chaque article (code EAN / UPC), au niveau d’un produit, d’une sous-famille), et aussi le temps passé à tirer profit des facilités proposées en ligne (critères de sélection en fonction de caractéristiques produits, vidéos produit regardées jusqu’au bout, comptage des avis associés avec identification des mots clés positifs et négatifs). A titre d’exemple chez un distributeur spécialisé Anglais, ce délai « Web to Store » est de 2 jours et 2 heures pour des vêtements (achat impulsif avec une durée d’usage relatif sur des produits à vie courte) et de 6 jours et 4 heures pour des produits « bébé » (forcément le meilleur pour sa progéniture) ; avec comme corollaire pour la supply chain de disposer d’un niveau de stock optimal pour supporter ces pics de ventes associés à ces pics de recherche et d’un large choix d’option de livraison tel que cité ci-dessus.

De quelles  données parle-t-on ?

L’analyse croisée des données de trafic, de météo associée aux événements (Research online, Purchase offline) n’est plus seulement utilisée pour ajuster les volumes de stocks dans les points de livraison (magasin, centre de distribution,), il peut aussi l’être pour optimiser le dialogue avec les consommateurs. Il s’agit de proposer une communication très personnalisée – au-delà des produits les plus susceptibles d’être achetés - en mettant en avant les temps d’accès au parking, des longueurs de queue et la disponibilité des conseillers de vente (réel ou virtuel). Là-aussi l’interprétation des données devient indispensable pour optimiser ce dialogue.

A titre d’exemple chez un distributeur alimentaire turque, les écarts de température sont qualifiés sur la base de 6 tranches horaires avec la prise en compte des périodes de pluie. Là où chez un distributeur alimentaire Anglais cette interprétation se fait sur la base de 4 périodes horaires avec la prise en compte des périodes de soleil. Ces variables ne sont pas simplement le résultat de l’Intelligence Artificielle, mais fort est de constater que l’un de ces distributeurs est soumis à un climat méditerranéen, l’autre à un climat océanique. Cette interprétation et son croisement avec le comportement client permet de lisser les pointes de charge auxquelles sont soumis les processus de supply chain côté fabricant et distributeurs.

Nous l’aurons compris, alléger la pression exercée sur la supply chain en période de forte activité commerciale, est moins simple qu’il n’y paraît. Il s’agirait pour le distributeur, de tirer parti de toutes les innovations technologiques actuelles (Advanced Analytics, IA) pour les adapter au temps commercial des fêtes de fin d’année. Aujourd’hui l’intuition humaine ne suffit plus pour rendre la supply chain compréhensible au consommateur il faut y inclure l’analyse de données, des algorithmes et du bon sens.


*  Baromètre réalisé auprès de 200 000 sites marchands actifs

** Enquête menée par la Fevad en partenariat avec Médiamétrie sur les intentions  d’achat des internautes.

 

A propos de l’auteur
Diverses fonctions (marketing, audit, ventes, consultant, exploitation) dans différentes industries (distribution, industrie, banque, ...) ont permis à Guillaume Pellet d'acquérir la capacité de concilier les attentes des dirigeants (CxO) et les technologies utilisées. Cette vision transversale des mondes digital et matériel qu'il offre à ses clients les aident à mieux saisir le concept et les avantages de l'analytique avancé.
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