Aujourd’hui, il est possible d’effectuer un achat depuis n’importe quel endroit et sur n’importe quel support, en quelques clics seulement. Cette facilité d’achat pour le consommateur contraste toutefois avec la difficulté de planification éprouvée par les entreprises. Approvisionnements, prévisions des ventes, gestion des stocks… la multiplication des canaux de vente complexifie considérablement la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Si elle souhaite relever le défi de l’omnicanalité, la supply chain doit alors se réinventer. Pour y parvenir, la data science constitue un outil innovant et particulièrement efficace. Décryptage.
Omnicanalité : un nouveau mode de consommation
Boutique physique, site web, application mobile, plateforme marketplace… un canal est un moyen par lequel les entreprises et leurs clients interagissent. Dans la majeure partie des cas, le premier canal de vente d’une entreprise est la boutique physique. Ce n’est qu’ensuite que d’autres canaux sont adoptés : l’entreprise entre alors dans un modèle multicanal. Si la multiplication des canaux élargit les opportunités de vente de l’entreprise, la multicanalité présente certaines limites. Dans un tel modèle, chaque canal reste en effet indépendant des autres. Or, pour une expérience client optimale, il ne suffit pas de multiplier les canaux : leur connexion est essentielle.
Ainsi, l’omnicanalité est l’évolution logique de la multicanalité. Elle vise en effet à intégrer chaque canal dans une démarche globale, de sorte que le client bénéficie d’une expérience homogène quel que soit le canal utilisé. Les consommateurs souhaitent ainsi combiner différentes expériences d’achat (physique, numérique, sociale…), sans que le canal choisi n’ait d’impact sur la qualité du service rendu. Aussi, l’omnicanalité nécessite une évolution de la supply chain pour s’adapter à l’émergence de ces omniconsommateurs.
Les enjeux de la supply chain face à l’omnicanalité
Améliorer l’expérience client
Le client final ne distingue pas les canaux entre eux : il se tourne vers l’un ou l’autre selon ses besoins, mais attend toujours le même niveau de service. La qualité du produit et les délais de livraison doivent par exemple être les mêmes d’un canal à un autre. Cohérence et continuité sont donc primordiales, le taux de satisfaction client en dépend. Le client attend notamment que l’entreprise le reconnaisse dès qu’il effectue un achat, qu’elle dispose d’un historique de ses transactions et qu’elle sécurise chacune de ses opérations.
Exploiter les données
Historiques de ventes, codes clients, saisonnalité… les entreprises disposent d’une grande quantité de données souvent inexploitées. L’extraction des informations présentes dans ces données constitue un défi important pour les entreprises qui cherchent à mieux comprendre les mécanismes de vente sur leurs différents canaux.
Synchroniser les systèmes IT
Afin qu’une marque soit présente sur différents canaux et que l’expérience client soit la plus fluide possible, la synchronisation des différents systèmes IT est indispensable. Les stocks de chaque canal doivent être remontés, les prix unifiés et les informations cohérentes. La synchronisation des différents logiciels informatiques constitue donc un enjeu fondamental de l’omnicanalité.
Adapter ses prévisions de ventes
Dans la mesure où elles permettent d’anticiper les risques, les prévisions de ventes sont partie intégrante de la supply chain. Ruptures de stocks, délais de production, retards des approvisionnements… de nombreux aléas peuvent perturber la chaîne logistique. Pour en limiter les impacts, il est primordial de réaliser des prévisions de ventes aussi précises que possible, et qui prennent en compte tous les canaux de vente de la marque.
Optimiser la gestion des stocks
L’omnicanalité implique une transformation des centres logistiques et un bouleversement de la gestion des stocks. La supply chain doit être en mesure de gérer les commandes de tous les canaux, de façon optimisée et organisée. Une stratégie de gestion des stocks efficace doit ainsi être déployée, de sorte que chaque canal dispose du stock nécessaire pour répondre à la demande client.
Data science : une solution efficace pour adapter sa supply chain à l’omnicanalité
Si les entreprises sont aujourd’hui de plus en plus nombreuses à reconnaître la data science comme une solution puissante au service de l’organisation et de la planification, le sujet reste mal maîtrisé. Pourtant, la data science constitue une solution très efficace pour répondre aux enjeux de l’omnicanalité.
Data science : qu’est-ce que c’est ?
La data science est un vaste domaine qui englobe toutes les applications et méthodes de la science des données. Gestion des données, explication des modèles, prévisions des comportements… la data science regroupe tous les sous-domaines de l’étude des données, en s’appuyant sur de nombreuses méthodes telles que la statistique, l’analyse de clusters, les techniques d’apprentissage, etc.
Data science : quelles applications pour adapter la supply chain à l’omnicanalité ?
La continuité et l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement nécessite une réponse rapide et précise aux enjeux de l’omnicanalité. A ce titre, l’étendue du potentiel de la data science peut être un allié de taille pour la Supply Chain.
Faire la différence en matière d’anticipation
La question de la planification se pose au sein de toutes les chaînes d’approvisionnement. In fine, l’objectif est que le produit commandé se trouve au bon endroit, au bon moment. Afin de s’en assurer, il est primordial pour les entreprises d’évaluer au mieux le futur, et de réduire au maximum les facteurs d’incertitude. Grâce à l’augmentation de la puissance de calcul, à l’afflux de données et à la disponibilité des outils, la data science permet aujourd’hui de réconcilier les prévisions de vente des différents canaux et de faire la différence en matière d’anticipation.
Faire des groupes de produits pour prévoir de manière plus large
La multiplication des canaux de vente ne fait qu’accroître l’élargissement des gammes de produits. Les durées de vie sont quant à elles de plus en plus courtes. Afin d’adapter sa stratégie Supply Chain aux caractéristiques produits, il devient nécessaire de mener un travail de catégorisation de produits. En plus de prévoir de manière plus large, cela permet d’optimiser la gestion des ventes sur les différents canaux. Grâce à des techniques de clustering, la data science est d’une aide précieuse en la matière.
Améliorer la performance opérationnelle
Productivité, qualité, stocks, fin de vie… En optimisant les opérations, la data science permet à l’entreprise de gagner en performance, ce qui facilite grandement la réconciliation entre les canaux de vente.
Réduire les stocks
Si la multiplication des canaux complique la gestion de stocks, il reste primordial de trouver le juste équilibre. Un surstock représente en effet une immobilisation de cash, tandis qu’une rupture est synonyme d’insatisfaction client. Grâce à l’analyse des données, la data science est un moyen efficace de trouver le juste équilibre pour être en mesure de répondre à la demande de chaque canal de vente. Par exemple, contre balancer les effets de cannibalisation d’un canal sur un autre est une tâche certes ardue, mais qui permet d’optimiser les stocks.
Prendre les bonnes décisions
Dégradation de la performance, désorganisation, retards, litiges… Une mauvaise gestion de la Supply Chain implique une dégradation de l’image de marque. Et qui dit omnicanalité dit aussi interconnexion des canaux. Un faux pas sur l’un de vos canaux de vente entraînera alors des conséquences négatives sur l’ensemble de vos canaux de vente. Pour piloter l’ensemble de votre activité et prendre les bonnes décisions, vous devez avoir une vision à 360° de vos activités passées, présentes et futures sur tous vos canaux. Grâce à l’analyse et à la visualisation des données, la data science vous accompagne dans la prise de décisions stratégiques.
Colibri, une solution innovante pour gérer efficacement votre supply chain au temps de l’omnicanalité
Solution de Demand et Supply Planning nouvelle génération, Colibri a à cœur de faire évoluer son outil constamment, afin de résoudre les problématiques rencontrées par les entreprises. Notre objectif est de faire en sorte que les données et la multiplication des supports deviennent un levier de performance. Aussi, nos experts accompagnent les entreprises dans l’exploitation de leurs données, pour réconcilier les différents canaux de vente et élaborer une stratégie d’approvisionnement globale. Grâce à sa connaissance des méthodes de data science, Colibri combine les technologies en vue d’améliorer les process de la Supply Chain pour s’adapter à l’émergence des omniconsommateurs. Un projet ? Une question ? Contactez-nous !
