Obtenir les données de sell-out via EDI : SLSRPT, INVRPT et comment les exploiter
Les rapports de ventes et de stocks des partenaires retail montrent aux marques ce qui se vend réellement, magasin par magasin et taille par taille. Comment fonctionnent ces deux messages EDI et comment les équipes merchandising peuvent s'en servir pour les réassorts.
L'ESSENTIEL Résumé de la rédaction
- SLSRPT est le rapport de ventes EANCOM : GS1 le définit comme un message permettant de communiquer des données de ventes de base avec le lieu, la période, l'identification des produits, les prix et les quantités.
- INVRPT est le rapport de stocks EANCOM, qui couvre les stocks réels ainsi que les niveaux prévus ou cibles, tels que les stocks minimum, maximum et le point de commande.
- GS1 précise que SLSRPT ne doit jamais remplacer des transactions commerciales telles que les commandes ou les rapports de stocks.
- Des données de sell-out et de stock au niveau du magasin, du GTIN et de la semaine permettent aux marques de repérer les manques de tailles, de proposer des réassorts et de planifier les achats de la saison suivante sur des bases factuelles.
- La valeur dépend des accords sur les données et de leur qualité : quels magasins, à quelle fréquence, comment les retours sont traités et si les identifiants produit correspondent aux données de référence de la marque.
Les données de sell-out via EDI arrivent généralement dans deux messages EANCOM : SLSRPT, le rapport de ventes, et INVRPT, le rapport de stocks. Ensemble, ils indiquent à une marque combien d'unités de chaque GTIN un distributeur a vendues dans chaque point de vente et sur chaque période, et quel stock il reste. Pour les équipes merchandising et wholesale, c'est la base de réassorts fondés sur des données, de propositions de réapprovisionnement et de meilleures décisions d'assortiment lors des achats suivants.
Qu'est-ce que le message SLSRPT ?
Le manuel EANCOM de GS1 définit SLSRPT comme un message permettant aux entreprises d'échanger ou de communiquer par voie électronique des données de ventes de base relatives à des produits ou services, y compris les informations de lieu, de période, d'identification des produits, de prix et de quantité correspondantes. Il est utilisé entre vendeurs et fournisseurs, ou des centres de distribution vers des tiers à des fins statistiques. Les volumes de données étant élevés, GS1 insiste sur l'identification codée des produits et des lieux. Il fixe aussi une limite claire : le message ne doit jamais être utilisé pour remplacer des transactions commerciales telles que des commandes, des calendriers de livraison ou des rapports de stocks.
Il existe des profils spécifiques à la mode. GS1 Autriche publie un profil SLSRPT pour le secteur de la mode, recommandé par l'initiative FashionAustria, dans lequel les magasins sont identifiés par des Global Location Numbers à 13 chiffres, les produits par leur GTIN, et les quantités vendues sont communiquées par période.
Qu'est-ce que le message INVRPT ?
GS1 définit INVRPT comme un message précisant des informations relatives aux stocks détenus et aux stocks prévus ou cibles, utilisable dans les deux sens entre partenaires commerciaux. Les quantités peuvent représenter le stock d'ouverture, le stock réel, le stock en contrôle qualité, le stock endommagé et les mouvements de marchandises, ainsi que des niveaux prévus tels que le stock modèle ou cible, les stocks minimum et maximum et le point de commande. Les données peuvent être ventilées par produit, par lieu et selon d'autres classifications.
| SLSRPT (rapport de ventes) | INVRPT (rapport de stocks) | |
|---|---|---|
| Répond à la question | Ce qui s'est vendu, où et quand | Ce qui est en stock, où, et quel est l'objectif |
| Données clés | GTIN, lieu, période, quantité, prix | GTIN, lieu, quantité en stock par type, niveaux cibles |
| Émetteur typique | Du distributeur vers la marque | Dans les deux sens |
| Usage principal pour les marques | Taux d'écoulement, courbes de tailles, signaux de réassort | Couverture de stock, réapprovisionnement, prévention des ruptures |
| Ne remplace pas | Les commandes et les rapports de stocks | Les commandes |
Comment les équipes merchandising peuvent-elles utiliser les données de sell-out ?
Dès lors que les ventes et les stocks arrivent par magasin, par GTIN et par période, plusieurs analyses deviennent routinières :
- Le taux d'écoulement par modèle et par coloris, qui fait apparaître les meilleures ventes et les produits à rotation lente dès les premières semaines en magasin.
- Les courbes de tailles par distributeur ou par région, qui révèlent où la répartition des tailles commandées diffère de ce que les clients achètent.
- La couverture de stock, qui combine le rythme des ventes et le stock restant pour montrer où un magasin sera en rupture avant la fin de la saison.
- Les propositions de réassort et de réapprovisionnement pour les articles permanents et les meilleures ventes en cours de saison, envoyées au distributeur pour approbation.
- La planification des précommandes, qui s'appuie sur le sell-out réel plutôt que sur le sell-in pour orienter la gamme et les recommandations de quantités de la saison suivante.
C'est là que l'IA est la plus utile. Les modèles de prévision peuvent combiner l'historique de sell-out avec les niveaux de stock, les effets calendaires et les propres données de la marque pour suggérer des quantités de réassort par magasin et par taille. La marque peut alors présenter au distributeur une proposition fondée sur les propres données de celui-ci, ce qui constitue une base de discussion plus solide que l'impression d'un commercial.
À quels problèmes de qualité des données les marques doivent-elles s'attendre ?
Les données de sell-out héritent de tous les problèmes de données de référence de la relation. Si les références articles du distributeur ne correspondent pas aux GTIN de la marque, les ventes ne peuvent pas être attribuées aux modèles et aux tailles. Si des codes magasin changent ou si de nouveaux magasins manquent dans la liste des lieux de la marque, des ventes disparaissent des analyses régionales. D'autres problèmes fréquents sont des rapports qui déduisent les retours des ventes sans le signaler, des semaines manquantes, des fichiers en retard et des unités incohérentes. Une première étape est un rapprochement : comparer les stocks et ventes déclarés avec les propres livraisons de la marque à ce distributeur et analyser les écarts importants.
Le délai de transmission pose un autre problème. Des rapports hebdomadaires qui arrivent avec plusieurs jours de retard perdent une grande partie de leur valeur pour les décisions en cours de saison, et les trous dans les séries faussent les prévisions. La surveillance doit donc porter non seulement sur le contenu mais aussi sur l'exhaustivité : chaque rapport attendu est-il arrivé, pour chaque magasin convenu, dans les temps ? Un contrôle automatisé qui alerte l'équipe commerciale lorsqu'un rapport manque est simple à mettre en place et évite des décisions fondées sur des données partielles.
Comment mettre en place le reporting de sell-out avec un distributeur ?
- Demandez si le distributeur envoie déjà SLSRPT et INVRPT à d'autres fournisseurs, et demandez son guide d'implémentation.
- Convenez du périmètre, de la fréquence et des règles relatives aux données, idéalement en commençant par un groupe pilote de magasins.
- Faites correspondre les identifiants du distributeur avec vos GTIN et votre liste de lieux, et mettez en place un rapport d'exceptions pour les codes inconnus.
- Chargez les données dans un environnement de reporting ou de planification relié à vos données de sell-in et de livraison.
- Définissez les décisions que les données doivent étayer, comme des propositions de réassort hebdomadaires, et partagez les résultats avec le distributeur.
Les données de sell-out via EDI valent-elles l'effort ?
Pour les marques qui ont un petit nombre de grands comptes wholesale, c'est souvent la seule vision systématique de la demande des clients finaux dans ces points de vente. L'effort réside moins dans la connexion EDI que dans le mapping, les accords sur les données et la discipline nécessaire pour agir à partir des chiffres. Lorsque les distributeurs ne peuvent pas envoyer de rapports EDI, des portails ou des exports de fichiers peuvent fournir des données similaires, mais les mêmes règles de périmètre, d'identifiants et de qualité s'appliquent.
Les données changent aussi la nature de l'échange commercial. Lorsqu'une marque peut montrer à un distributeur quelles tailles ont été épuisées en premier dans quels magasins, et proposer un réassort qui comble ces manques, la discussion passe de l'opinion aux faits. Les deux parties y gagnent, à condition que la marque utilise les données dans le cadre des conditions convenues et partage son analyse plutôt que de la garder pour elle.
Questions fréquentes
Que signifie SLSRPT en EDI ?
SLSRPT est le message de rapport de ventes d'EANCOM et d'UN/EDIFACT. Il transmet par produit les quantités vendues, les prix, les lieux et les périodes, généralement d'un distributeur vers un fournisseur.
Quelle est la différence entre SLSRPT et INVRPT ?
SLSRPT indique ce qui a été vendu sur une période et dans un lieu ; INVRPT indique le stock détenu et, éventuellement, des niveaux cibles tels que le minimum, le maximum ou le point de commande. Utilisés ensemble, ils montrent le rythme des ventes et la couverture de stock restante.
Les distributeurs partagent-ils leurs données de sell-out avec les marques de mode ?
De nombreux grands distributeurs le font pour leurs fournisseurs clés, mais les conditions varient. Les marques doivent convenir par écrit du périmètre, de la fréquence, des règles relatives aux données et des usages autorisés avant de s'appuyer sur ces données.
Comment l'IA peut-elle utiliser les données de sell-out pour les réassorts ?
Les modèles de prévision peuvent combiner l'historique des ventes, le stock actuel et les effets calendaires par magasin et par taille pour proposer des quantités de réassort. Les propositions ne valent que ce que valent les identifiants et l'exhaustivité des rapports ; les contrôles de données passent donc en premier.
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