Assortiment et Réassort
Messika
En structurant son réassort retail sur Anaplan, Messika, maison de Joaillerie de luxe, fiabilise ses décisions et accompagne sa croissance internationale.
Réassort des points de vente, performance et maîtrise des stocks
Un processus clé pour soutenir la performance commerciale et renforcer l’efficacité opérationnelle
Jeu d'entreprise : à la découverte de la Planification Connectée
Apprendre la coordination, l’arbitrage et l’impact des décisions à travers une simulation réaliste
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Le réassort des points de vente est l’un des leviers les plus structurants pour garantir la disponibilité produit et assurer la cohérence de l’offre en boutique. Dans les réseaux retail, luxe ou fashion, le niveau de service ou de stocks dépend directement de la capacité à alimenter les points de vente au bon rythme, avec un stock juste et ajusté à la demande réelle.
Ce processus repose sur un ensemble de décisions quotidiennes : calibrage des niveaux cibles, priorisation des boutiques, gestion des écarts de vente, identification des risques de rupture, actualisation des paramètres. Sans un pilotage solide, la variabilité commerciale, la multiplicité des références et la dispersion géographique créent rapidement des inefficiences coûteuses, notamment en termes de coûts liés aux stocks, tels que les transferts additionnels, la dépréciation ou les ventes perdues.
Au fil de nombreux projets menés sur ces thématiques, OneHive a accompagné des organisations confrontées à ces mêmes difficultés. Ces expériences nous ont permis d’identifier les leviers qui structurent un processus de réassort réellement performant et d’établir des modèles capables d’allier réactivité, précision et cohérence opérationnelle.
Les missions réalisées pour nos clients font émerger quatre défis majeurs :
Dans chacun de nos projets, nous délivrons un ensemble d’éléments structurants qui fiabilisent le processus et améliorent le pilotage quotidien :
Les résultats observés chez nos clients confirment l’impact significatif d’un modèle de réassort automatisé et structuré :
Découvrez l’ensemble de nos méthodes, exemples concrets et bonnes pratiques
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Le niveau optimal dépend de la rotation locale, de la saisonnalité, du rôle du magasin et des contraintes logistiques. Un modèle performant combine une segmentation ABC et une méthode de calcul appropriée (couverture cible, DRP ou approches statistiques), mise à jour quotidiennement pour suivre l’évolution réelle de la demande.
Les plus structurants sont le taux de disponibilité, les ruptures et opportunités manquées, la couverture de stock et la variabilité de la demande. Leur mise à jour quotidienne permet un pilotage par exception, plus réactif et plus fiable.
Cet équilibre s’obtient par des objectifs de stock différenciés, un recalcul automatique des paramètres critiques et une projection des niveaux de stock à court et moyen terme. Cette combinaison évite les écarts cumulés et améliore la performance commerciale sans augmenter les coûts.
Il est nécessaire de retraiter les historiques, d’intégrer les règles OMS et de définir des priorités d’allocation cohérentes entre canaux. Cela permet de refléter précisément l’impact du ship-from-store, du pick-in-store et des ventes web servies en boutique, souvent invisibles dans un pilotage traditionnel.
Un modèle bien conçu améliore la disponibilité, réduit les stocks immobilisés, accroît la réactivité face aux variations du marché et stabilise les arbitrages au niveau du réseau. Il en résulte une meilleure captation des ventes, une diminution des ruptures et un pilotage plus prévisible pour les équipes Retail et Supply Chain.
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