Contexte et défis
Portée par une demande mondiale en forte croissance, l’industrie du luxe doit s’adapter aux attentes changeantes et paradoxales des consommateurs. Ceux-ci ont un goût toujours plus marqué pour la nouveauté et la personnalisation des produits. Ils sont également à la recherche d’une expérience client omnicanale, fluide et sans couture. Ils attendent enfin des marques qu’elles assument une responsabilité sociale et environnementale toujours plus forte.
- Ces évolutions structurelles imposent aux acteurs traditionnels du luxe de repenser leur business model pour rester compétitif. Ils font face à des défis spécifiques pour améliorer leur attractivité : Maintenir l’attractivité produits au travers d’une introduction plus rapide des nouveautés, ce qui implique des processus de développement produits à réinventer (conception 3D, PLM, cycle « lean » …) ;
- Optimiser la gestion des collections : maîtrise de la largeur et de la profondeur, approche géolocalisée des assortiments, en s’appuyant notamment sur les outils de merchandise planning et la data science ;
- Accroître l’offre de personnalisation produit avec une gestion améliorée de la configuration, de la production unitaire, du suivi tout au long de la chaîne ;
- Réussir la transformation omnicanale, en assurant une parfaite fluidité entre les canaux de vente sur tout le cycle de vie (« one stock », OMS, « temps réel » …) ;
- Produire au plus juste pour éviter les destructions en s’appuyant sur de meilleures capacités prédictives (via les data sciences) et une planification supply chain plus agile ;
- Enfin renforcer les preuves de responsabilité sociale et environnementale, via la transparence sur les filières d’approvisionnement (cuirs, or, diamant…) et la réduction des impacts environnementaux (traçabilité IoT, « blockchain », transport à faible émission de CO²…).’
Notre approche
Nous travaillons avec la plupart des acteurs mondiaux du luxe, dans tous les domaines de la chaîne de valeur, pour les accompagner dans la transformation de leur business model :
- re-engineering des processus, de la conception des produits jusqu’à la livraison aux entrepôts, dans une logique d’optimisation des délais et de maîtrise de la qualité ;
- planification et pilotage des collections, des assortiments et des stocks au niveau macro (catégories et régions) et micro (SKU [stock-keeping unit] et boutiques) en s’appuyant sur les meilleurs techniques et outils de merchandise planning ;
- optimisation des prévisions de vente en utilisant la data science ;
- mise en œuvre d’une planification supply chain agile (fiabilisation de l’engagement de production, DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning) …) ;
- gestion de la pénurie et des allocations (matières premières, nouveautés, best) ;
- démarches lean sur les sites de production et en logistique ;
- refonte des schémas logistiques et optimisation des flux de transport, en s’appuyant sur les technologies IoT (Internet des Objets) et l’automatisation des entrepôts ;
- définition et mise en œuvre de la transformation omnicanale (palette de services, stratégie d’unification des stocks, orchestration des commandes) et optimisation des opérations back office en magasin ;
- accompagnement des équipes et conduite du changement : mobilisation des acteurs, accompagnement de la transformation des métiers et des organisations.
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Laurent de Bourmont
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