« Tout le monde peut avoir une Ford T de la couleur qu’il souhaite, à condition que ce soit le noir ». Si cette déclaration de l’industriel américain Henry Ford illustre le concept de production de masse, l’adage semble bien dépassé aujourd’hui. En 2021, le consommateur cherche en effet à se démarquer, en se tournant vers une voiture personnalisée. Mais cette évolution des modes de consommation n’est pas sans conséquence pour les industriels : elle mène à la SKU prolifération.
La SKU ou « Stock Keeping Unit » correspond au numéro de référence unique d’un produit. Aussi, la SKU prolifération désigne l’élargissement des gammes de produits, pour répondre à la volonté de personnalisation du consommateur (exemple concret : dans le textile, la déclinaison d’un même t-shirt dans une multitude de couleurs différentes). Surproduction, difficulté de stockage, mouvements de marchandises, et pire, destruction de produits, … la SKU prolifération pose de nombreux problèmes. Pour faire face à cet enjeu, l’intelligence algorithmique de Colibri est un outil efficace qui permet aux entreprises d’anticiper et de se protéger du risque de SKU prolifération. Explications.
SKU prolifération : un gain incertain vs un risque certain pour la rentabilité de l’entreprise
Pour répondre à la demande des consommateurs, les industriels ont créé des gammes de produits très larges, diversifiées, mais malheureusement souvent des articles à faible rotation/rentabilité. Ce phénomène de SKU prolifération se traduit de manière tangible à tous les étages de la chaîne logistique. On peut notamment remarquer les effets négatifs suivants :
| Etape du process | Effets négatifs |
| Etablissement des prévisions | Complexification du processus liée au nombre de références à gérer et dilution du temps aux dépens des articles stratégiques |
| Passation des commandes fournisseurs | Existence de tailles de lots qui génèrent des commandes importantes. Cela est d’autant plus pénalisant pour des références que nous savons à très faibles rotations. |
| Production chez les fournisseurs | Complexité de circuit de production avec notamment des changements d’outillages. Également présence de tailles de lots minimales de production. |
| Acheminement des marchandises du fournisseur au client | Acheminement de marchandises à faible rotation (cela est d’autant plus dommageable lorsque les marchandises viennent de loin pour le bilan carbone). |
| Acheminement des marchandises de l’entrepôt du client à ses boutiques | Lotir les quantités pour les acheminer dans toutes les boutiques. |
| Gestion du surstock / épuisement du stock | A la fin de la vie du produit, il faut collecter tous les produits pour les consolider dans tout le circuit de distribution et définir une stratégie de cession de ces produits (don à des associations, canal déstockage ou pire : destruction). |
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Prenons un exemple : une marque de textile veut proposer un modèle décliné en différents coloris. Naturellement, certaines couleurs se vendent en grande quantité tandis que d’autres n’attirent que peu de clients : un t-shirt jaune par exemple.
Il arrive également que l’entreprise, pour faire problématiques de mise en avant de marchandises dans les rayons, ait besoin d’avoir en magasin toutes les couleurs existantes. C’est d’autant plus vrai dans le milieu de la cosmétique avec des problématiques de teintes (exemple : rouge à lèvres). Si l’entreprise souhaite satisfaire tous ses clients, elle doit néanmoins commander des t-shirts jaunes auprès de son fournisseur. Sachant que le fournisseur réclame un minimum de commandes, l’entreprise peut être amenée à commander 100 t-shirts jaunes, alors qu’elle n’en vendra que 6. Pour honorer ces 6 demandes, la logique de SKU prolifération implique ainsi que les entreprises achètent des produits qu’elles ne seront pas en mesure d’écouler. Aussi, le fractionnement et la prolifération des gammes représentent un vrai risque : les stocks gonflent et les marges chutent. Dès lors, comment est-ce que la data science Colibri permet d’éviter d’acheter des produits qui ne seront pas vendus ?
Pour en finir avec la SKU prolifération : rationnaliser ses gammes de produits grâce à la data science Colibri
Solution de Demand et Supply Planning nouvelle génération, Colibri vous aide à rationnaliser vos gammes, afin d’éviter tout surstock susceptible d’aboutir à une destruction de produits. Le module FLOW de l’outil vous permet notamment de réaliser une catégorisation de type A, B et C : des produits les plus vendus, aux produits les moins vendus. En détectant les produits qui se vendent le moins, Colibri calcule et identifie les flop sellers. Les tableaux de bord de la solution vous donnent ensuite la possibilité de réaliser des reporting avancés, à n’importe quelle granularité. Particulièrement utile pour les entreprises avec de nombreuses références, ces tableaux permettent d’identifier automatiquement les produits non rentables. Aussi, grâce à une visualisation simplifiée, Colibri agit comme un réel support à la prise de décisions : l’outil met en avant les articles qui nécessitent plus d’investissement qu’ils ne rapportent de bénéfices. De plus, la data science Colibri s’adapte à vos spécificités. Vous pouvez donc choisir vos critères de rationalisation : coût, nombre de ventes, marge, … In fine, vous êtes donc en mesure de rationnaliser vos gammes, en retirant certains produits de la vente.
Pour aller encore plus loin, vous pourriez décider de ne pas lancer des produits ayant été identifiés comme non rentables.
Colibri : un outil qui mêle anticipation et réactivité lors du lancement d’un nouveau produit
La data science Colibri mêle également anticipation et réactivité lors du lancement de nouveaux produits sur le marché. La méthode de clustering mise en place vous permet en effet de prédire le comportement de lancement du produit. Pour cela, Colibri compare le nouveau produit aux ventes réalisées sur des produits aux caractéristiques similaires. Le nouveau produit est assigné à un cluster en fonction de ses caractéristiques, ce qui permet de faire une supposition sur le profil de lancement du produit et donc, de mieux gérer les premiers approvisionnements, souvent stratégiques dans cette phase de vie du produit. Le clustering permet ainsi de tirer parti des similarités entre produits, afin d’obtenir des planifications précises. Connaître les caractéristiques qui déterminent l’appartenance du produit à un cluster facilite en effet la planification des ventes et prépositionne ainsi les prévisions. Grâce au clustering, vous êtes donc en mesure d’anticiper la manière dont le nouveau produit se vendra. L’outil analyse ensuite les premiers signaux de vente et les compare aux prévisions réalisées. Vous êtes donc capable, très rapidement après le lancement du produit, de réajuster votre stratégie : faut-il le retirer de la vente ou, au contraire, renforcer les stocks.
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Pour éviter le risque de SKU prolifération, misez sur ces deux éléments clefs : rationalisation des gammes et anticipation lors du lancement de nouveaux produits. En combinant ces deux logiques, Colibri vous permet de gagner en performance et d’éviter surstockage ou inefficacité. Par exemple, si vous souhaitez restreindre vos références en passant de 1000 à 800 produits, Colibri vous permet tout d’abord d’identifier les 300 références que vous vendez le moins, afin de les retirer de la vente. L’outil vous permet ensuite de planifier le lancement de 100 nouveaux produits de substitution, afin de proposer une alternative aux références supprimées. Vos gammes sont rationnalisées et vos lancements sont sécurisés !
Longtemps réservée aux grandes entreprises, cette analyse avancée est désormais à la portée de tous, grâce à un outil tel que Colibri. Idéal pour toute société souhaitant rationnaliser ses gammes de produits, Colibri offre des fonctionnalités intuitives et collaboratives. A la clé : souplesse, réactivité et efficacité. Vous souhaitez en savoir plus ? Demandez une démonstration personnalisée de Colibri !
