[ Tribune ] Retail : Les données au coeur de la résilience de la chaîne logistique

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Nous sommes actuellement confrontés à de nombreuses pénuries de matières premières et de composants ou à des retards de livraison. Cette situation impacte très largement le secteur du retail et la chaîne logistique. Dans cette crise, des entreprises aux quatre coins du monde se posent de nombreuses questions afin d’atténuer au maximum les retards engendrés par ces manques. Dans un récent rapport d’Accenture, 45 % des dirigeants du secteur du retail considèrent qu’une chaîne logistique agile et flexible est l’élément clé pour améliorer la résilience opérationnelle.

A l’heure actuelle, les détaillants rencontrent des difficultés à chaque maillon de la chaîne logistique, qu’il s’agisse de prendre les bonnes décisions en matière de planification et d’approvisionnement, de gérer les stocks, de s’occuper de la logistique, d’exécuter les commandes en temps voulu ou bien de faire face aux fluctuations des prix ou de la main-d’oeuvre. Clairement pour la condition sine qua non à l’optimisation de la résilience se trouve au coeur des données. Une récente enquête de McKinsey auprès des dirigeants a montré que 93 % d’entre eux souhaitent accroître la flexibilité, l’agilité et la résilience de leurs chaînes logistiques. Les données permettent d’atteindre cet objectif de résilience, d’une part en apportant une visibilité totale de la chaîne logistique et ensuite en fournissant une analyse et des prévisions précises pour la planification future. Les données offrent en outre une meilleure collaboration avec les partenaires de la chaîne logistique.

L’élément le plus important pour obtenir une chaîne logistique résiliente est la transparence des données et des performances pour une visibilité totale. Celle-ci doit être effective en temps réel et de bout-en-bout. Selon McKinsey, les entreprises disposant d’une visibilité en temps réel ont pu réagir beaucoup plus rapidement à la perturbation de la pandémie, prendre des décisions fondées sur des faits et minimiser l’impact négatif sur leurs chaînes logistiques. Certaines ont même pu acquérir un avantage concurrentiel.

Le problème est que la plupart des chaînes du secteur du retail sont suivies et régies par des systèmes de données multiples, souvent déconnectés et gérés par des équipes différentes. Le manque de visibilité de bout en bout et de collaboration entre les fonctions, crée des données périmées qui obligent les détaillants et les fournisseurs à faire face à des surstocks ou des ruptures de stock et à des inefficacités tout au long de la chaîne logistique. D’après McKinsey, un système centralisé qui relie les systèmes de données et permet d’obtenir des informations sur l’ensemble de la chaîne améliore généralement le taux de remplissage de 10 % et réduit les stocks excédentaires de plus de 30 % ».

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La capacité d’analyse et de prévisions précises sont essentielles pour anticiper les besoins.

Il faut donc pouvoir capitaliser sur les données pour prendre les meilleures décisions possibles. Pour améliorer la prévision de la demande, les entreprises doivent pouvoir s’appuyer sur de l’analytique avancée – telle que les algorithmes de prévision par apprentissage automatique – peut utiliser des modèles de demande historiques ainsi que des sources de données internes et externes.

Ces algorithmes peuvent prédire le résultat attendu d’actions ou d’événements potentiels, comme le changement d’emplacement d’une fabrication ou d’un entrepôt, et aider à prendre des décisions plus intelligentes. Grâce à des données tierces, ils peuvent également prendre en compte des perturbations imprévues, telles qu’une diminution de la main-d’oeuvre ou un événement météorologique, et vous guider vers une solution. Selon l’enquête de McKinsey, lorsque l’on prend en compte les organisations qui ont signalé des problèmes, les entreprises qui ont réussi étaient 2,5 fois plus susceptibles de déclarer qu’elles disposaient de capacités analytiques avancées préexistantes.

Au-delà de la technologie, les entreprises ont aussi besoin d’entretenir une meilleure collaboration avec les partenaires de la chaîne logistique. Les possibilités de partage des données dans la chaîne logistique sont infinies. On remarque un va-et-vient constant en matière de données produits entre les détaillants, les fournisseurs et les partenaires d’expédition.

Selon Deloitte, « une seule expédition mondiale à travers le réseau de cargos, de ports, de compagnies aériennes, de lignes ferroviaires et de sociétés de camionnage, peut impliquer jusqu’à 30 entreprises et jusqu’à 200 interactions uniques, du fabricant à la destination finale « . La visibilité sur les canaux des uns et des autres permet notamment d’optimiser l’allocation des ressources, de mieux prévoir les tendances d’achat, la probabilité des retours et surtout de réagir rapidement en cas de problème. Les méthodes traditionnelles de partage des données, qui impliquent la copie ou le déplacement des données entre les multiples entités et systèmes d’un réseau de chaîne logistique, doivent être évitées tant elles sont complexes, fastidieuses et peu sécurisées. D’après Deloitte, le manque de connectivité horizontale entre les fournisseurs, les propriétaires de cargaisons et les clients finaux rend la coordination difficile, ce qui contribue à l’inefficacité systémique du secteur.

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La chaîne logistique au sein du secteur retail est devenue un moteur de revenus. Selon Accenture, 48 % des cadres interrogés affirment que le directeur de la chaîne logistique est un facteur de croissance du chiffre d’affaires. Il est donc plus important que jamais de créer de la résilience dans votre chaîne. Pour réussir, il faut miser sur l’exploitation de données propriétaires de première main provenant de toutes les équipes internes, de données de seconde main provenant de partenaires et de données tierces provenant de sources externes. Bien exploitées, celles-ci finiront rapidement par constituer un véritable avantage concurrentiel.

Par Edouard Beaucourt, Country Manager France de Snowflake

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