Comment l’optimisation a permis d’augmenter le chiffre d’affaires des soldes de 6 % et de générer 35 millions d’euros de profit supplémentaire

La plupart des distributeurs considèrent la tarification des soldes et fins de série comme un problème de demande. Pour ce géant mondial de la mode, il s’est avéré que la contrainte majeure résidait plutôt dans le coût de modification de l’étiquetage.

Chaque année, ce distributeur international introduit plus de 11 000 nouveaux modèles à travers un réseau s’étendant sur plus de 70 pays.

À la fin de la saison régulière, environ 20 % des stocks entrent dans une période de soldes et de déstockage de deux mois. Ce qui se joue durant ces huit semaines a un impact démesuré sur la rentabilité annuelle. Durant cette phase, l’entreprise doit concilier simultanément plusieurs objectifs :

• Maximiser le chiffre d’affaires et la rentabilité des soldes
• Accélérer la liquidation des stocks avant l’arrivée de la collection suivante
• Maintenir une image de marque cohérente sur l’ensemble des marchés
• Simplifier l’exécution des tâches pour les équipes en magasin
• Adapter les prix à la demande locale

Pendant des années, l’entreprise a géré la tarification de ses fins de série comme la plupart des acteurs du retail : une équipe centrale émettait des recommandations de démarque, les directeurs de pays les ajustaient en fonction du contexte local, et les employés en magasin réétiquetaient physiquement des milliers de vêtements chaque semaine. Ce processus était lent, gourmand en main-d’œuvre et presque impossible à optimiser à grande échelle.

Le distributeur avait besoin d’une solution capable d’évaluer des milliers de scénarios de tarification tout en arbitrant simultanément entre les impératifs commerciaux, opérationnels et financiers.

Le coût caché du changement d’étiquette

Avant de détailler la solution, il convient de s’arrêter sur une contrainte qui a façonné l’ensemble du projet.

À cette échelle, déterminer le prix des articles soldés ne se résume pas à choisir le taux de remise. Il faut également évaluer si la démarque est assez importante pour justifier le coût de main-d’œuvre lié au réétiquetage de milliers d’articles dans des centaines de magasins. Une démarque trop faible, et l’effort n’en vaut pas la peine. Une démarque trop forte, et vous sacrifiez inutilement de la marge.

Cette réalité opérationnelle a fait de l’exécution en magasin une variable de tarification à part entière. La valeur d’une démarque ne pouvait plus être mesurée à l’aune de la seule demande ; elle devait également justifier l’effort opérationnel requis pour la mettre en œuvre. Une bonne décision tarifaire n’était pas simplement celle qui maximisait les ventes, mais celle qui équilibrait simultanément la demande, la marge et les coûts d’exécution.

Associer prévision de la demande et optimisation pour maximiser le chiffre d’affaires des soldes

La méthodologie a été validée par des projets pilotes en conditions réelles et des tests sur le terrain à grande échelle menés sur les marchés européens. Par rapport au processus de tarification traditionnel, l’approche axée sur l’optimisation a permis d’obtenir des améliorations statistiquement significatives tant en termes de chiffre d’affaires que de rentabilité, tout en réduisant l’effort requis pour gérer les décisions tarifaires sur les différents marchés.

Les principaux résultats ont été les suivants :

• Environ 35 millions d’euros de profit supplémentaire au cours d’une seule campagne de soldes
• Une augmentation de 4 % à 6 % du chiffre d’affaires des soldes
• Des décisions tarifaires plus rapides nécessitant beaucoup moins d’efforts manuels
• Une dépendance réduite vis-à-vis des analyses manuelles
• Une liquidation des stocks plus efficace
• Un meilleur alignement entre la stratégie de prix et les opérations en magasin

Suite à ce succès, le distributeur a étendu la solution pour soutenir l’ensemble de son processus de tarification des soldes et fins de série.

Pérenniser la performance : Garantir l’efficacité à long terme et à grande échelle

Plusieurs années après son déploiement initial, la plateforme d’optimisation restait un composant essentiel des opérations de tarification du distributeur, soutenant la prise de décision à grande échelle sur plusieurs marchés.

Pour garantir le maintien des performances, l’évolutivité et la maintenabilité du système, un audit de santé complet de l’optimisation (« optimization health check ») a été réalisé, passant en revue :

• La formulation du modèle mathématique
• La configuration et le paramétrage du solveur
• Les performances de l’architecture
• Les flux de traitement des données
• L’exécution de l’optimisation en ligne

Cet audit a permis d’identifier des opportunités d’amélioration de l’efficacité des traitements et de s’assurer que la plateforme puisse continuer à répondre à des exigences métiers de plus en plus complexes. Cela démontre que le succès à long terme ne dépend pas uniquement du déploiement initial, mais d’un suivi continu et d’une gouvernance technique rigoureuse de la solution.

De l’intuition à l’optimisation : L’avenir des décisions tarifaires dans le retail

La réussite de ce projet ne repose pas uniquement sur la sophistication des mathématiques, mais sur la capacité à équilibrer les objectifs commerciaux, financiers et opérationnels au sein d’un cadre décisionnel unique. La tarification des soldes n’est pas un simple problème de demande. C’est à la fois un problème de demande, de marge et de logistique opérationnelle.

Les distributeurs qui fixeront leurs prix le plus efficacement dans les années à venir ne seront pas nécessairement ceux qui adopteront les stratégies de démarque les plus agressives. Ce seront ceux qui sauront arbitrer avec succès entre ces objectifs contradictoires et agir en conséquence de manière cohérente et à grande échelle.

Les soldes constituent le dernier levier d’une longue chaîne de valeur dans le secteur de l’habillement. Cette même discipline d’optimisation s’applique en amont : DecisionBrain propose des logiciels d’aide à la décision sur mesure, basés sur l’IA, et a notamment aidé une entreprise de mode nord-américaine à optimiser sa chaîne logistique et sa planification de la production, ainsi qu’un fabricant mondial de vêtements à rationaliser l’ordonnancement de la production de 11 usines, permettant dans les deux cas d’ajuster plus précisément la production et les stocks à la demande.