Grande distribution : selon une nouvelle étude, des données de stock plus fiables permettraient d’augmenter les revenus de 8%

19.11.2019

Une étude inédite menée par emlyon business school montre que les magasins de vente au détail affichent des pertes qui se comptent en millions d’euros en raison d’erreurs de données sur les niveaux de stock. Les chercheurs ont ainsi prouvé qu’une gestion des stocks avec des données plus fiables augmenterait leurs ventes annuelles jusqu’à 8%.

S’il est communément admis que les erreurs sur les niveaux de stock ont un impact négatif sur les ventes dans le secteur de la vente au détail, cette étude est la première qui quantifie réellement l’impact financier d’une gestion des stocks avec des données inexactes. Elle a été conduite par Yacine Rekik, professeur en management des opérations et de la supply chain à emlyon business school, avec la participation de chercheurs de la Cardiff Business School et de la Technische Universitat de Darmstadt, en coopération avec l’ECR (Efficient Consumer Response), association européenne des industriels et professionnels de la distribution.

Méthodologie

Afin de mesurer les enjeux financiers, les chercheurs ont collaboré avec sept distributeurs de renom – de quatre pays européens différents – dans le secteur de la grande distribution ainsi que dans celui de la mode et de l’habillement. Leur analyse a porté sur les données de près de 233 000 références en stock dans 91 magasins. Pour ce faire, ils ont suivi leurs ventes pendant 24 semaines. Les magasins de chaque entreprise ont été décomposés en deux familles. Dans la première, trois audits complets et détaillés des stocks ont été réalisés : un au début des 24 semaines d’expérimentation, un à la fin et un au milieu. Dans la seconde famille de magasins, seulement deux audits des stocks ont été réalisés, au début et à la fin de l’expérimentation. Un audit de stock permet de mesurer la qualité des données stocks et de corriger tout écart entre le stock physique et le stock informatique.

Les chercheurs ont ensuite comparé les marges bénéficiaires pour les deux familles de magasins. Ils ont pu démontrer que les magasins dotés d’inventaires plus fréquents ont des marges bénéficiaires supérieures de 4 à 8% en moyenne.

60 % d’erreur 

Les chercheurs ont également découvert qu’il y a environ 60% de chance que les données stock soient erronées. Ceci impacte non seulement les ventes et le chiffre d’affaires de l’entreprise, mais également le stock disponible en magasin, laissant souvent des rayons en sous-stockage. D’après les chercheurs, corriger ces erreurs permettrait d’augmenter la moyenne des ventes d’un détaillant de 3.83% à 8.38%, avec une augmentation moyenne de 5.98% pour les 7 détaillants  qui ont participé à l’expérimentation.

Pour Yacine Rekik, « Les raisons pour lesquelles il y a tant d’erreurs dans les stocks sont diverses. La plupart du temps, il s’agit d’articles endommagés, égarés, d’articles déplacés d’une étagère à une autre, d’erreurs humaines ou techniques lors de l’enregistrement du nombre de produits dans le système informatique, voire de vols d’articles. »

En analysant ces erreurs au niveau des stocks, les chercheurs ont également observé que le type d’article constitue un facteur déterminant dans l’exactitude de sa donnée stock. Les erreurs touchent beaucoup plus les articles à forte rotation, qui génèrent jusqu’à 75% du chiffre d’affaires total, que les articles à faible rotation.

Quelles solutions ?

Selon Yacine Rekik, « Les solutions permettant d’améliorer l’exactitude des données stock et d’augmenter directement les ventes et le chiffre d’affaires annuel sont diverses. On peut envisager les solutions technologiques telle que l’identification intelligente des produits. Cette traçabilité apporte une mise à jour des données stock dès le passage en caisse, supprimant complètement l’erreur humaine et diminuant les risques. Cependant, il est parfois plus simple d’améliorer l’efficacité, la fréquence et la pertinence de la procédure déjà en place. L’alternative peut résider dans la mise en place d’une couche d’intelligence analytique des données de gestion de stock, permettant de mieux identifier les anomalies des données stocks et d’anticiper les erreurs avant qu’elles commencent à impacter les ventes. »

Les chercheurs viennent de démarrer la deuxième phase de ce projet. Après avoir, dans un premier temps, confirmé et identifié les implications spécifiques financières que pouvaient avoir les données de stocks inexactes, ils s’attellent à l’étude de méthodes innovantes et efficaces pour une gestion des stocks sans erreur ouvrant sur une amélioration de la performance financière de l’entreprise.

Accéder au rapport complet : http://quant.em-lyon.com/files/2019/11/Final-Report-on-IRA1.pdf 

Cette étude a reçu le soutien du  AIM Research center on Artificial Intelligence in value Creation.

Contact communication académique emlyon business school

Valérie Jobard 04 78 33 78 29 – jobard@em-lyon.com @valeriejobardPR

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