Commerçants : Traitez les demandes réelles aujourd’hui pour améliorer la supply chain de demain
Les systèmes d’achat en ligne et retrait en magasin ainsi que la livraison à domicile ou en bas de son immeuble sont très plébiscités puisqu’ils favorisent la distanciation sociale. Cependant, ces opérations nécessitent parfois d’effectuer des livraisons dans des magasins situés à longue distance des clients. Par conséquent, les commerçants doivent évaluer attentivement l’origine de la demande. Ils peuvent ensuite ajuster la gestion des commandes pour suivre cette tendance et comprendre quels autres changements ils devraient apporter en fonction de la fluctuation de la demande dans les mois à venir. Il existe plusieurs façons de relever avec succès ce nouveau défi, mais toujours avec une première étape similaire : l’identification et la compréhension de la demande réelle ainsi que la capacité à la cerner le plus rapidement possible.
Déterminer la « demande réelle » peut être un vrai défi sans les bons outils d’analyse
Contrairement aux méthodes de calculs plus traditionnelles de la demande dans le commerce, qui consistent à examiner l’historique des données et faire des prédictions par rapport aux tendances passées, la « demande réelle » est basée sur la date, l’heure et la géolocalisation, qui correspond à l’endroit auquel la demande doit être associée plutôt que consommée. Pourquoi ce changement ? Actuellement, les stocks physiques en magasin ne sont plus aussi nécessaires. La hausse des demandes de click and collect, la livraison de magasin à magasin ou directement à domicile par les entrepôts, voire par les fabricants, ont obligé les commerçants à évaluer la disponibilité des stocks, les tendances en matière d’exécution et les modes de consommation d’une manière entièrement nouvelle.
Il ne suffit pas de savoir où quelqu’un a acheté un produit. Il faut aussi savoir où se trouve l’acheteur et où le produit est consommé. Il est possible de répondre à ces questions grâce à la géolocalisation – qui caractérise la demande réelle et est la clé pour optimiser la chaîne d’approvisionnement. Par exemple, imaginez que je sois confiné chez moi et que je doive commander en ligne un produit alimentaire vendu par un commerçant national pour les livrer chez moi à Paris. Si cette commande a été réalisée et livrée depuis l’un des magasins à Paris, le lieu réel de la demande pour cet article est simple : c’est Paris, qui est l’endroit où le produit a été acheté, traité (c’est-à-dire depuis un magasin dans la région de Paris) et consommé.
Supposons maintenant que le magasin à Paris (l’endroit idéal pour l’exécution de la commande) n’ait plus de ce produit et que la commande doive maintenant être exécutée à partir d’un magasin à Lyon afin d’optimiser les coûts et les délais d’expédition.
Où la demande doit-elle être attribuée et, par extension, où le réapprovisionnement du produit doit-il être réattribué ? Doit-elle aller au magasin de Paris, la ville d’où j’habite ou doit-elle aller au magasin de Lyon, d’où le produit vient ? C’est le dilemme auquel sont confrontés de nombreux commerçants lorsqu’ils tentent d’évaluer la demande réelle et d’optimiser leur supply chain.
En supposant que le commerçant dispose d’une solution d’analyse avec des capacités […..]
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