Par essence, le secteur du luxe et par extension le retail g\u00e9n\u00e8rent un volume (maille possible :
\nclient x point de vente) et une diversit\u00e9 de donn\u00e9es de natures diff\u00e9rentes, parfois complexes,
\n\u00e0 recouper sur plusieurs dimensions (typologie client\u00e8le, canaux de distribution, animations
\ncommerciales\/marketing, articles de ventes et PLV*, donn\u00e9es des concurrents, informations
\nmacro-\u00e9conomiques pays etc.).
\nLa structuration et l\u2019exploitation de ces donn\u00e9es sont cependant d\u00e9terminantes pour affiner et
\ncibler sa strat\u00e9gie commerciale, calibrer son offre produits en fonction des attentes\/sp\u00e9cificit\u00e9s
\nclients mais aussi mieux organiser ses op\u00e9rations.<\/p>\n
Adapter son r\u00e9seau de points de vente et ses canaux<\/b><\/h2>\n
La collecte de donn\u00e9es associ\u00e9es aux r\u00e9seaux de points de vente actuels va permettre de
\nproposer des regroupements coh\u00e9rents en isolant des comportements clients homog\u00e8nes
\n(segments de points de vente) sur des axes pertinents : localisation, typologie zone commerciale, pression concurrentielle locale, typologie de points de vente, CA et\/ou croissance par rayon, panier moyen, nature client\u00e8le, etc., le tout en supprimant les crit\u00e8res corr\u00e9l\u00e9s \u00e0 d\u2019autres, ou sans impact notable.<\/p>\n
L\u2019analyse de performance ventes\/stocks sur ces regroupements permet \u00e9galement :
\n\u2022 De qualifier les sp\u00e9cificit\u00e9s g\u00e9ographiques et r\u00e9gionales : performance produits (couleur,
\nmod\u00e8le, palettes tailles), corr\u00e9lation assortiment et qualit\u00e9 du stock ;
\n\u2022 De qualifier le profil de clients des points de vente ou des canaux : local vs tourisme, \u00e2ge
\nmoyen, pouvoir d\u2019achat ;
\n\u2022 De quantifier les effets marketing par regroupement de points de vente : typologie et impacts
\nd\u2019une op\u00e9ration commerciale par exemple.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.argonandco.com\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/Scheme-1-2-300x178.png\")
<\/p>\n
Cibler son offre produits et affiner son assortiment<\/b><\/h2>\n
La revue des performances des articles et du croisement de leurs caract\u00e9ristiques (hi\u00e9rarchie
\nproduits, mod\u00e8le, couleur, mati\u00e8re, collection, etc.) permet \u00e9galement d\u2019affiner la construction
\nde l\u2019assortiment en l\u2019adaptant selon les canaux de ventes (distributeurs, boutiques internes,
\ne-commerce) mais aussi sur des regroupements plus fins (comme des segments de points de
\nvente pour les r\u00e9seaux de boutique et distributeurs).<\/p>\n
Par ailleurs les approches utilis\u00e9es servent \u00e9galement \u00e0 rep\u00e9rer, isoler et utiliser les corr\u00e9lations
\nentre :
\n\u2022 Les produits entra\u00eenants des ventes crois\u00e9es (parures\/set, couleurs, accumulations) ou des
\ncannibalisations entre r\u00e9f\u00e9rences proches ;
\n\u2022 La largeur de l\u2019assortiment (nombre de r\u00e9f\u00e9rences pr\u00e9sent\u00e9es) et sa profondeur (nombre de
\npi\u00e8ces ou tailles disponibles par r\u00e9f\u00e9rence) et le niveau des ventes g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par cet assortiment ;
\n\u2022 La performance des produits par famille en fonction des caract\u00e9ristiques des points de
\nvente : merchandising, trafic, zone de chalandise, etc.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.argonandco.com\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/Scheme-2-1-300x213.png\")
<\/p>\n
Mieux calibrer la demande pr\u00e9visionnelle et les stocks \u00e0 la maille fine dans son r\u00e9seau<\/b><\/h2>\n
Dans le luxe, o\u00f9 la demande est souvent \u00e0 la fois tr\u00e8s faible au regard de la largeur d\u2019assortiment
\npr\u00e9sent\u00e9e et \u00e0 la fois tr\u00e8s volatile, il est primordial de pouvoir fiabiliser les calculs de projection
\nde ventes qui seront exploit\u00e9s par les Op\u00e9rations pour dimensionner les besoins en stock, l\u2019outil
\nindustriel interne et la cha\u00eene de sous-traitance.<\/p>\n
Des simulations peuvent \u00eatre alors entreprises pour tester plusieurs mailles d\u2019agr\u00e9gation et de
\nconstruction de la pr\u00e9vision (selon les axes produits, g\u00e9ographiques et\/ou canaux). L\u2019analyse de
\nplusieurs sc\u00e9narios de regroupement sur un historique pass\u00e9 et un p\u00e9rim\u00e8tre produit repr\u00e9sentatif (plusieurs centaines ou milliers d\u2019articles) permet de qualifier la pertinence de certains sc\u00e9narios afin de gagner en fiabilit\u00e9 et en pr\u00e9cision.
\nL\u2019enjeu est alors de d\u00e9finir correctement le niveau d\u2019agr\u00e9gat produit que l\u2019on souhaite optimiser
\net \u00e0 quelle fin (fiabilisation des besoins \u00e0 la r\u00e9gion, dimensionnement d\u2019un stock central, etc.).<\/p>\n
L\u2019int\u00e9gration des donn\u00e9es de sell-out pour les distributeurs ou des donn\u00e9es issues des r\u00e9seaux
\nsociaux peut renforcer encore la qualit\u00e9 et la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions de vente.<\/p>\n
Le dimensionnement des stocks dans le r\u00e9seau, et en particulier dans les boutiques, pr\u00e9sente
\n\u00e9galement de nombreuses difficult\u00e9s compte tenu souvent des volumes de ventes tr\u00e8s faibles.
\nL\u2019utilisation des ventes pr\u00e9visionnelles (ou pass\u00e9es), des budgets ou du poids relatif des points
\nde vente permet de d\u00e9terminer de fa\u00e7on optimale le stock de chaque r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 mettre dans
\nchaque boutique.<\/p>\n
Sans passer par une approche normative classique (limit\u00e9e face \u00e0 la faible volum\u00e9trie), ces
\ncroisements permettent d\u2019obtenir une repr\u00e9sentativit\u00e9 suffisante (strat\u00e9gie merchandising,
\nnombre de tailles, etc.) pour assurer les ventes en boutiques.
\n<\/b><\/p>\nMettre \u00e0 disposition les bons outils et l\u2019expertise m\u00e9tier n\u00e9cessaire \u00e0 leur exploitation<\/h2>\n
Ces approches analytiques s\u2019appuient g\u00e9n\u00e9ralement sur deux types d\u2019outils :<\/p>\n
\u2022 Des outils d\u2019analyse, de consolidation et de mod\u00e9lisation de donn\u00e9es (type Dataiku) qui ont
\nl\u2019avantage de pouvoir int\u00e9grer un volume cons\u00e9quent d\u2019enregistrements (plusieurs millions ou
\ndizaines de millions de lignes), de compiler des donn\u00e9es de sources h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, de simuler
\nplusieurs r\u00e8gles de gestion et d\u2019isoler les plus pertinentes (avec le support ou non de Machine
\nLearning) ;
\n\u2022 Des outils de visualisation dynamique et interactive (type PowerBi) qui permettent d\u2019illustrer
\nde fa\u00e7on simple et explicite des corr\u00e9lations et des analyses crois\u00e9es (ex : lien assortiment boutiques et panier moyen) en redonnant du sens m\u00e9tier aux chiffres exploit\u00e9s (ex : attentes personnalisation ou sophistication produits).<\/p>\n
L\u2019impact et la valeur ajout\u00e9e de ces outils sont proportionnels \u00e0 l\u2019implication d\u2019experts m\u00e9tiers et
\nbusiness permettant d\u2019aiguillonner les analyses sur les bons sujets et de calibrer les mod\u00e9lisations et simulations au contexte.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":13579,"template":"","categories":[],"class_list":["post-1237","article","type-article","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n