L’analyse prédictive au service de la distribution

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Jean-Michel Guarneri, spécialiste de la supply chain et de la digitalisation est parti d’un constat simple : plus le catalogue de pièces détachées est efficient, plus les distributeurs et leurs clients garagistes sont gagnants. Il nous explique comment le big data et l’analyse prédictive remettent le réparateur et l’automobiliste au cœur de la distribution.

L’analyse prédictive au service de la distribution

Le postulat de départ est un calcul assez simple selon Jean-Michel Guarneri, président de l’Aslog, une association qui réunit des professionnels de tous secteurs d’activités qui partagent et réfléchissent pour se doter d’une supply chain la plus efficiente possible : en Europe le parc automobile est composé de 70 000 modèles de véhicules dont chacun nécessite environ 5 000 pièces principales pour l’entretien et la réparation. «  Sans compter que pour chaque pièce, il y a en moyenne 15 fournisseurs susceptibles de vous proposer une référence. En tant que professionnel vous vous retrouvez avec des centaines de millions de pièces ou combinaisons possibles pour réparer le parc de voitures européen. C’est déjà du Big Data  », explique le spécialiste de la supply chain et de la digitalisation. Pour l’expert par de doute, le digital est fondamental dans le métier de la distribution et l’enjeu principal réside dans les catalogues des professionnels.

Utiliser le Big Data pour une analyse prédictive plus fine

Rappelons que selon les données communément admises par les professionnels, le taux de retour chez les distributeurs est de l’ordre de 15 %. En d’autres termes, sur 100 pièces commandées par le réparateur en renvoie en moyenne quinze à son distributeur. Et ce que ce soit sur le marché de la distribution indépendante multimarque, qui représente deux tiers du marché de la pièce détachée automobile ou sur le marché constructeur qui correspond plutôt aux véhicules récents et au tiers restant.

Cela engendre surtout des coûts supplémentaires ne serait-ce qu’en prenant en compte le fait de renvoyer la pièce, la contrôler puis la remettre en stock. Un coût nécessairement à la charge du distributeur ou répercuté sur le prix de la pièce. C’est pourquoi, le spécialiste estime qu’il est nécessaire pour tous, d’utiliser les outils digitaux pour améliorer la qualité des catalogues et d’amoindrir le taux de retour.

« A l’instar d’Oscaro, les spécialistes de la vente en ligne ont très vite compris l’importance d’utiliser le biga data dans les métiers de la logistique. Depuis 15 ans, Oscaro a travaillé avec des spécialistes pour améliorer les catalogues du marché en mettant au point des algorithmes digitaux et des solutions de correction à la fois manuelles et automatiques. Il a ainsi réussi à réaliser un catalogue d’une très grande qualité. Et quand vous vous adressez au grand public, un taux de retour de 15 % n’est pas viable  » détaille le président de l’Aslog.

Retrouvez le dossier complet dans le prochain numéro (130) de Décision Atelier

Mots clefs associés à cet article : Distribution pièces, Big data

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