International : comment bien gérer simultanément vos démarques dans différents pays ?

International : comment bien gérer simultanément vos démarques dans différents pays ?

Gérer les taux de démarque sur un territoire est déjà compliqué… alors que dire des enseignes présentes dans plusieurs pays ? 

Si c’est votre cas, vous savez déjà que gérer un Excel par pays pousse souvent à répliquer les taux entre vos différents pays limitrophes, sans prendre en compte les caractéristiques de chaque territoire. 

Cela étant dit, on comprend que ce soit le mode opératoire par défaut : cela reste plus simple et plus rapide d’avoir des taux similaires sur des pays proches… à moins d’avoir un outil qui permet de pallier ces limites ! 

Ces problèmes courants que vous connaissez (trop) bien

… Vous battre avec 10-15 Excel (sans forcément remporter la bataille d’ailleurs) –  et encore on est sur de la fourchette basse, coucou les marques à 40 Excel sur l’Europe ! 

… Anticiper le réassort magasin en fonction de l’allocation des stocks entrepôts et des territoires prioritaires  

… Coordonner les enchaînements de démarques, car même s’il s’agit souvent d’un même timing entre différents pays,  le calendrier n’est pas toujours le même ! Pré-soldes, démarque 1, etc. 

… N’avoir qu’un petit nombre de magasins dans certains pays

Tout cela vous évoque quelque chose ? 

C’est ce que l’on se disait ! 

Alors que faire ? 

Revenue Studio, l’outil qui prend tous les paramètres des pays en compte pour obtenir le meilleur taux, au meilleur moment

Avec Revenue Studio justement, nous donnons la possibilité d’optimiser l’ensemble des démarques sur différents territoires : 

  • en intégrant automatiquement les différences de marchés (même si le taux peut être commun) ; 
  • en créant des scénarios permettant de visualiser comment atteindre le taux optimal pour satisfaire les objectifs de marge et d’écoulement ; 
  • en prenant en compte la distribution des stocks et le potentiel de vente de chaque pays ; 
  • en réunissant les territoires par zones , avec un pays “leader” pour chacune d’entre elles (de manière classique: Europe du Sud, Europe du Nord, Benelux, UK, Suisse / Allemagne… )

Concrètement, l’outil procède à une allocation dynamique de stock en fonction du poids de CA de chaque produit, dans chaque pays. 

Puis Revenue Studio “fait sa magie” en calculant les meilleurs taux pour chaque produit, chaque période de démarque, chaque territoire.

Les points différenciants pour votre gestion : 

On récapitule ce que l’outil vous apporte comme aucun n’autre ne peut le faire : 

  • La prise en compte de toutes les zones sur une même plateforme, avec la possibilité de les grouper ; 
  • L’optimisation en fonction du potentiel de ventes sur chaque pays et des règles d’allocation des stocks
  • La prise en compte des différences de calendrier et parfois même de démarques sur chaque territoire. Ex de mapping : un taux de pré-soldes en France pourra être un équivalent de démarque 1 au Danemark. De même, Irlande et Grande-Bretagne n’auront pas forcément le même rythme 👇👇👇 

 

Dans tous les cas, l’outil mixe les différences et identifie les taux optimaux qui tiennent compte des potentiels de vente au sens large, ainsi que de la demande et du temps pour vendre les produits.

Comment cela impacte-t-il les scénarios (-ii pour les puristes 😉)

—> Vous obtenez l’atterrissage, la structure de démarques, etc. et ce que cela implique pour chaque pays.

BOUM.

A la clé : de gros gains de temps et des taux optimaux en multi-pays, le genre de cadeau qui ne finira pas sur Leboncoin. 

On vous montre ? 

Réservez votre démo ici pour découvrir l’outil en action :

 

Comment calculer la sensibilité de chaque produit à la démarque ?

Comment calculer la sensibilité de chaque produit à la démarque ?

Pour performer en période de soldes, il est essentiel de mesurer la qualité intrinsèque d’un produit afin d’en optimiser les démarques et de pouvoir obtenir des prédictions avancées fiables pour toute la durée des opérations commerciales.

La sensibilité se mesure par les coefficients d’accélération du produit en fonction de son taux de démarque sur chaque démarque.

Par exemple, un -30% en 1ère démarque n’accélère pas forcément de la même manière qu’un -30% en 4e démarque.

La 1ère chose à faire pour calculer à combien un produit va accélérer est de mesurer et de rendre comparable sa VMH de référence pendant la saison.

Ce calcul doit être fait en respectant des règles importantes , à commencer par bien prendre en compte la date d’implantation du produit dans les magasins et son éventuel roll up. 

On parle donc ici de bien regarder la vente à plein potentiel, sur la base d’une période fiable de référence des ventes, et en fonction de sa distribution dans le réseau. 

Beaucoup de personnes prennent en compte les 2 dernières semaines car les données sont récentes, mais cela biaise l’analyse des produits qui ne sont plus en surface de vente ou qui ne sont plus tout à fait dans leur saisonnalité. 

Quand ces derniers ne sont plus proposés, que faire de leur VMH ? Peut-on la réappliquer à un instant T ? Cela implique de rendre les indicateurs comparables

Pour calculer le coefficient d’accélération, on va se pencher sur cette VMH, qui porte en elle les qualités intrinsèques du produit, et sur le défilement. Le défilement permet justement de rendre le produit comparable, car il le compare avec l’intégralité du réseau.

  • Analyse des VMH (ventes moyennes hebdomadaires) de tout le réseau 
  • Défilement : une métrique intéressante car elle dépend de l’implantation. Les VMH peuvent être fortes si tous les magasins d’un réseau ont un modèle; pour calculer une vélocité de vente comparable entre les produits, mieux vaut le rapporter au nombre de boutiques qui le proposent effectivement

Le plus important facteur explicatif du coefficient d’accélération d’un produit est son défilement en saison

Il faut ensuite bien ajuster son calcul avec le taux de rupture.

L’idée ici est de vérifier si le produit a une offre dégradée (= quels sont les points de gestion de disponibles sur l’ensemble des points de gestion initiaux).

En d’autres termes, quelle est la probabilité qu’un client trouve la taille qu’il recherche en se rendant sur le point de vente ?

Ne pas intégrer cette dimension dans la stratégie de démarque risque de sacrifier un produit qui ne partirait en réalité pas plus fort. Si la grille de tailles a un trou dans la raquette, on ne va pas vendre plus. C’est aussi simple que cela.  

Autre indicateur à calculer : la couverture à la taille, c’est-à-dire le stock du produit divisé par la VMH.

Cela donne le nombre de semaines de stock disponible à vitesse d’écoulement constaté. 

Personne ou presque (sauf les clients de Revenue Studio !) ne fait la couverture à la taille. Le réflexe par défaut, bien souvent en raison d’un manque d’outil approprié, est de travailler sur le stock toutes tailles confondues.  

C’est pour pallier cette carence que nous avons ajouté à la plateforme Revenue Studio un score permettant de travailler sur ces chiffres.

  • score A : couverture homogène avec un écoulement de toutes les tailles dans le même temps
  • score C, a contrario : plus de 38 ou de 40 d’ici 3 semaines, mais 50 semaines de taille 44… 
revenue-studio-couverture-taille-alphalyr
(c) Revenue Studio by Alphalyr

Vous l’aurez compris : il faut se pencher sur la qualité de l’offre, examiner l’implantation des tailles dans les magasins et rendre les couvertures véritablement comparables.

Sur ce dernier point, nous fixons un seuil qui correspond au point d’écoulement auquel on veut regarder la couverture (75%). Cette approche permet, entre autres, de limiter le bruit lors de l’analyse.

Enfin, pour les enseignes proposant aussi des remises sur Internet, il faut bien différencier les coefficients d’accélération du Web de ceux des magasins. Le client est beaucoup plus promophile, car il a la possibilité de filtrer tous les produits par tranches de réduction (-60%,-40%…). Le merchandising en ligne favorise des différences de comportement souvent marquées.

Comment la plateforme Revenue Studio répond à ces besoins

Comme nous l’avons vu dès le début de l’article, la vitesse de vente à la semaine est un indicateur essentiel de performance du produit.

La difficulté est de savoir à combien un produit va accélérer : est-ce qu’il va faire x2, x3, x5 par rapport à sa VMH en fonction du taux qu’on va lui poser ?

Revenue Studio by Alphalyr permet d’anticiper ce coefficient d’accélération de la VMH. 

La plateforme est capable de prévoir ce qu’un produit va faire en fonction de X,Y ou Z taux en regardant les accélérations passées d’un produit à VMH identifiée. On sait par ailleurs qu’un produit qui marche déjà très bien en saison va d’autant plus connaître une forte accélération si on lui met un taux donné.

En d’autres termes : la VMH en saison donne beaucoup d’informations sur sa capacité à accélérer en fonction des taux de démarque.

C’est pourquoi nous avons conçu Revenue Studio pour que vous puissiez “jouer” de manière personnalisée avec les coefficients d’accélération. Nous sommes capables de créer un modèle spécifique de calcul des accélérations en fonction de votre offre produit et des habitudes d’achat de vos clients.

Notre modèle permet aussi de déterminer le coefficient d’accélération d’un produit et d’un taux jamais observé ou testé jusque-là (ex : tester un -40% sur un modèle qui n’a jamais été discounté de la sorte, quel gain de marge, etc.?)

Note de fin : Revenue Studio vs machine learning ?

On nous demande régulièrement si le machine learning est souhaitable pour l’optimisation des démarques.

Le souci est qu’il présente un désavantage majeur : celui de vite devenir une boîte noire. On ne peut donc pas s’en extraire pour simuler d’autres hypothèses.

C’est un outil peu adaptable qui “se contente” d’analyser un catalogue avec les ventes passées et des data annotées. Il apprend à partir d’un historique qui est par essence chaotique (météo, Gilets Jaunes, etc.).

Notre plateforme Revenue Studio vise à vous proposer l’inverse : reprendre la main sur votre stratégie. Nous préférons les méthodes statistiques avancées comme l’économétrie pour répondre à notre classe de problèmes et laissons le machine learning à d’autres usages pour lesquels il est mieux adapté (reconnaissance visuelle…).

Le but du modèle économétrique est de séparer l’effet trafic contextuel de l’effet du vrai coefficient d’accélération du produit.

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Soldes : 4 poches d’optimisation importantes pour maximiser vos marges et votre écoulement 

Soldes : 4 poches d’optimisation importantes pour maximiser vos marges et votre écoulement 

Les périodes de soldes sont un moment délicat où trouver les bons taux de démarques fait toute la différence sur les objectifs à atteindre.

En accompagnant de grandes enseignes retail tout au long de l’année sur ces sujets, l’équipe de Revenue Studio a relevé 4 poches d’optimisation importantes qui reviennent fréquemment chez nos clients

1) Explorer d’autres taux et structures de démarques  

Faute de pouvoir réaliser des scénarios contextualisés, il est fréquent que les équipes appliquent par défaut aux produits les taux utilisés lors d’une précédente démarque.

Or cela limite la possibilité d’obtenir de meilleurs résultats potentiels.

Par exemple, on peut s’apercevoir qu’un taux à -40% plutôt qu’à -50% suffit parfois à écouler le produit de manière équivalente !

L’accélération obtenue peut être la même, mais tout en préservant de la marge et en vendant autant qu’à -50%.

L’erreur est ici d’appliquer systématiquement les offres de l’année précédente dès la première démarque.

Dans le même esprit, la question de la reproduction quasi identique d’une structure de démarque peut aussi limiter les résultats obtenus.

Cela consiste à conserver la même proportion de produits à -20%, à -30%, etc. que lors des dernières soldes.

Globalement, nous constatons chez les clients qui nous rejoignent que les saisons précédentes servent souvent à cadrer l’année en cours, ce qui interdit d’explorer d’autres structures de démarque.

Pourquoi ce constat ? 

C’est d’abord parce que les équipes n’ont pas les outils adéquats pour simuler rapidement différents scénarios – c’est d’ailleurs pour pallier ce problème que nous avons conçu Revenue Studio. 

Cela conduit par défaut à se tourner vers le consensus de l’année précédente : les règles sont ajustées simplement et le nombre de changements de taux entre deux démarques varie peu.  

Or on tient là un vrai point d’optimisation.

2) Pouvoir tester et challenger ses contraintes

Les règles des changements de taux impactent plusieurs départements : réétiquetage, réorganisation de portants en magasin, etc.

Cela explique, entre autres, que de nombreuses enseignes choisissent de limiter les changements de taux entre deux démarques, ce qui contraint énormément l’optimisation.

Revenue Studio permet de tester différentes contraintes et de se challenger en estimant le coût des règles et les résultats potentiels de ces changements.

Avec l’outil, il devient par exemple possible de s’autoriser des centaines de changements de taux entre la 1ère et la 2e démarque, de générer plusieurs scénarios, de jouer avec différentes règles pour visualiser l’impact des changements de taux (merch, logistique, retour financier…).

En générant plusieurs scénarios pour anticiper l’impact de chaque contrainte sur les résultats, tester différentes stratégies permet d’atteindre le “sweet spot” : on s’apercevra peut-être par exemple qu’un scénario à 300 changements de taux va générer des centaines de milliers d’euros supplémentaires par rapport à un scénario basé sur 60 changements.

Cela marche aussi à l’inverse : Revenue Studio vous permettra de calculer si moins de changements vous permettent d’atteindre les mêmes résultats…

3) Construire une stratégie scénarisée de démarque plutôt qu’être dans la réaction

Bien souvent, le processus de cadrage porte sur la 1ère démarque (généralement pendant la phase des ventes privées qui précèdent les soldes officielles).

Cette première démarque s’inscrit rarement dans une stratégie sur l’ensemble de l’opération, ce qui revient souvent à “aviser” en fonction des premières journées de soldes.

Nous sommes donc dans la réaction, là où construire une stratégie en amont peut faire toute la différence

Il peut par exemple être intéressant de prévoir des taux spécifiques pour certains produits pour toute la durée de l’opé co.

parfois faut faire évoluer pour maximiser l’objectif qu’on s’est fixés

Dans d’autres cas, il sera plus rentable de faire évoluer la décote en passant par exemple une référence de -20% à -40% sur la fin.

L’optimisation vient de la simulation en amont de TOUS les taux sur chaque démarque, avec tous les éléments possibles pour trouver le train optimal sur chaque produit.

C’est le principal problème à résoudre que beaucoup ne peuvent adresser aujourd’hui, faute d’avoir le bon outil pour le faire. 

Alphalyr permet un fonctionnement différent qui dépasse les limites des systèmes actuels.

Le must ?

Vous pouvez facilement simuler ce qu’il se passe en privilégiant la marge ou l’écoulement :

4) Explorer des choix qui peuvent sembler contre-intuitifs

Un cas qui revient régulièrement lorsque nous travaillons sur l’optimisation des marges de nos clients retail est d’évaluer l’intérêt, sur certaines références, de mettre des taux de démarque plus importants sur des produits qui ont déjà une forte accélération.

Pourquoi ? 

Parce qu’en simulant leur impact avec la plateforme Revenue Studio, on s’aperçoit souvent que ces produits vont marcher de manière bien plus forte que leur écoulement initial et générer une marge de masse considérable.

Si à première vue cela peut paraître contre-intuitif d’augmenter le discount sur des produits qui partent déjà très bien, nos analyses montrent que bien souvent l’effort d’escompte décuple de manière impressionnante les ventes

Notre outil permet justement d’identifier cela et d’affiner le mix stratégique. Il est bien sûr possible d’arbitrer ces objectifs de vente avec les contraintes liées à l’image de marque. 

A la clé : +15% de marge additionnelle avec Revenue Studio. On vous montre ? Réservez votre démo personnalisée