Le Comptoir OCTO - Comment optimiser les stocks en linéaire par la Data ?

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Commentoptimiser les stocks
en linéaire par la Data ?
LeComptoirOCTO- Datax GroupeCasino
Par Pierre Sabrié, AntoineMoreau et Nicolas Gery
Jeudi 15 Juin

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Qui sommes-nous ?
Pierre Sabrié
Casino
DirecteurPrévisionsentrepôts
et magasins, Supply Chain
SeniorManager Accenture
Expert Retail & Supply Chain
OCTO
Head of Data & AI for Retail
Nicolas Gery AntoineMoreau

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Optimiser les stocks et leur pilotage pour améliorer la rentabilité
et la satisfaction clients à l’aide de la Data
Garantir la disponibilité des articles en linéaire,
tout enlimitant les stocks réserve et les reliquats
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Réduire les stocks et la casse
2
Simplifier les opérations en magasin, dont le
paramétrageRAOet lamise en rayon
3
Pouvoir réagir et s’adapter aux besoins par article
et par magasin
4
S’outiller d’une solution decalcul et
de pilotagedes stocks minimum de
présentation(SMP),en fonction de
laconnaissancemagasins et du
potentiel deladata et des assets
Cloud
Apporter une méthodestatistique
paramétrable et communicable,
adaptéeà chaquearticle x magasins

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Le stock minimum de présentation (SMP), qui représente 25-35%du
stock magasins, est non maîtrisé chez la plupart des distributeurs
Lestockminimum deprésentation (SMP) estleniveaudestockthéoriquelaveilleau soirdu jour de
réception des commandes deréapprovisionnement
Données
Référentiels articles
et magasins
Historiques des ventes
Paramètres
d’approvisionnement
Merchandising magasins :
type (palette vs colis), facing
et capacité linéaire
Le SMP est fonction :
• De l’historique des ventes et de
leur variabilité et des besoins
futurs, notamment les
saisonnalités
• Des paramètres
d’approvisionnement dont la
fréquence de commande et le
délai de livraison
• Du nombre d’UVC minimum pour
que le rayon soit marchand
• Des paramètres de bornage
minimum et maximum pour
limiter la casse et le risque de sur-
stocks
Outil decommandes*
Commandes
Solution decalcul et depilotage des SMP
Ventes futures
Stock minimum de
présentation
Stock magasins
En cours
*Magasins / RAO
=
+
-
-
Stock
Ventes
SMP
Temps
Délai d’appro Commandes

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Une simplification des process magasins
En magasin
CollectedesdonnéesMerch
(typedemiseen avant,facing
et capacitélinéaires)
Consultationetajustementdes
recommandationscentrales
(Merchet SMP)
En centrale
Paramétrageet calcul desSMP
Filtre, validationet pilotage
avec un reportingdédié
PérimètrePGCetProduits FraisIndustrielsà l’assortimentpermanent

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Une solution et une nouvelle approche pour les magasins
Avant Après
Précision
+
Une définition des SMP par
famille x magasinbasée sur
un objectif
Un calcul intégrant la variabilité des ventes permanentes, la fréquence de
commande, le délai de livraison et la durée de vie des produits de chaque article
x magasins
Conforme
aux linéaires
+
Pas de prise en compte des
linéaires magasins
Des livraisons en phase avec les linéaires magasins, limitant les retours réserve
tout en garantissant des magasins « vendeurs »
Réactivité
+
Des mises à jour
ponctuelles et manuelles
par l’équipe RAO
Un outil de recommandations automatiques et de pilotage des SMP, notamment
sur le saisonnier, et d’alertes dont sur/sous-capacité linéaire, retours réserve et
risque de casse
Simplicité
magasin
+
La possibilité de modifier en
magasinles SMP
La collecte en magasin de données Merch. réels (facings et capacités linéaires), et
non plus la modification de SMP

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Nous avons développé et éprouvé une solution (un moteur de calcul
et un cockpit de pilotage) avec 3 fonctions principales
Intégration
En masse de données
articles X magasins
Calculpar articleXmagasin
Des stocks minimums de
présentation
Pilotage
Par le suivi des KPIs
et le paramétrage
1 2 3
Communication
et alertes
Intégration dans un
cockpit des KPIs
Intégration dans
l’outil RAO
Data warehouse
+
Calcul desstocks
Sources de
donnéesinterne
● Collect & Nettoyage des données
(Ventes, référentiel, plan d’approvisionnement
et merchandising magasins)
● Enrichissement des données
(Clusterisation et recommandation de facings
et capacités linéaires)
● Calcul statistique du SMP
(Avec anticipation dela saisonnalité)
● Bornage du SMP
(durée de vie max. des articles
en rayon, capacitélinéaire)
● Un cockpit de KPIs personnalisé
et évolutif
● Paramétrage du bornage et des seuils
de contrôle avant intégration dans l’outil
de commande magasins
MàJ des SP

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Des choix conceptuels pour répondre à nos problèmatiques
● Définition des
besoinsavecles
métiersetl’IT
● Mise en placed’un
ELT
Récupération des
données
● Hébergementtotal
sur leCloud
(Bigquery)
● Archimicroservices
Scalabilité
● Serverless
● Archi
microservices
● Monitoringcloud
Passation
● Cockpit
d’interprétation des
prédictions
● Seuil à l'intégration
des prédictions
● Paramétrage de
l’outil
Adhésion des
utilisateurs
Résilience&
Robustesse
Centralisation Modularité Optimisation

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Des gains rapides :
~10 semaines après applicationdes stocks minimums
de présentationrecommandés
Stocks : Réduction de -10% à -15% dela
valeur destocks en magasins
Casse: Réduction de-15% à -30% dela
valeur decasse en magasins
Rupture : Maintien duniveaude
disponibilitéavecmoins dereliquat à la
réception
Simplicitéd’utilisationenmagasin et en
centrale, visibilité360° et réactivité

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Nous avons co-construit durant 8 mois avec les équipes Supply
Chain, SI/ Data et magasins
3 mois 3 mois 2 mois
1er POC
Périmètre permanent (4 mag. / 10 familles)
Design Test & ajustement Déploiement mag.
Complexité
2nd POC
Périmètre permanent + saisonnier (20 mag. / 20 familles)
familles)
Design Test & ajustement Déploiement mag.
Industrialisation et lancement dudéploiement

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De nouvelles perspectives
Catalyseurde POCs
Enrichissement des bases
Merch
● S’appuyer sur labasededonnées
Merch magasinspourd’autres
casd’usage,parexemple,
optimiser les commandes
d’implantations, challengerles
planogrammeset les
assortiments,etc.
● Collecter lesdonnéesMerch.
magasinsviadescaméras,et
simplifier davantageleprocess
magasins
Prévisions des ventes
● Gagner en précisionvial’IApar
l’intégration deforecastde
ventes(moduleGOLD) dans
l’algorithme,aulieudesventes
passées

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