Qu'est-ce que l'optimisation des démarques dans le commerce de mode ?
Utilisation de l'analytique et de l'IA pour décider quand, où et dans quelle mesure baisser les prix afin d'écouler le stock avec la plus faible perte de marge possible.
En bref
L'optimisation des démarques consiste à utiliser les données et l'IA pour planifier les baisses de prix. Elle prédit comment les ventes réagiront à différentes remises et recommande quand, où et de combien démarquer chaque produit, afin d'écouler le stock à une date cible avec la plus faible perte de marge possible.
Comment cela fonctionne-t-il en pratique ?
Le système part du stock actuel, des ventes récentes, des semaines de vente restantes et des règles commerciales, comme les paliers de remise autorisés ou les lignes directrices de la marque. Un modèle d'élasticité-prix estime combien d'unités supplémentaires chaque niveau de remise permettrait de vendre. Un optimiseur compare ensuite les scénarios et propose un plan de démarque, par exemple une première réduction modérée dans certains magasins et une réduction plus forte là où le stock est élevé. Les merchandisers examinent, ajustent et valident le plan, et le cycle se répète chaque semaine.
Pourquoi est-ce important pour les entreprises de mode ?
Les démarques comptent parmi les plus puissants leviers de la marge sur l'ensemble de la saison. Démarquer trop tôt revient à sacrifier de la marge sur des produits qui se seraient vendus de toute façon, tandis que démarquer trop tard laisse un stock qu'il faut brader. Le sujet concerne aussi les marques de gros, car les résultats de démarque des détaillants motivent les demandes de participation aux démarques et influencent les commandes futures.
Comment l'IA la transforme-t-elle ?
Les modèles de machine learning peuvent apprendre la réaction au prix à un niveau bien plus fin que les approches fondées sur des règles, en tenant compte de la disponibilité des tailles, de la météo, de la demande locale et des promotions concurrentes. Ils peuvent aussi proposer des alternatives à la remise, comme le transfert du stock vers des magasins ou des canaux où il se vend mieux. Les décisions de démarque sont de plus en plus liées à l'allocation et au réassort, de sorte que l'ensemble du processus de fin de saison est planifié de manière globale.
Pièges fréquents
- Optimiser uniquement le chiffre d'affaires en ignorant la perception de la marque et la cohérence des prix.
- Alimenter les modèles avec des données de stock incomplètes, par exemple sans les retours en transit.
- Passer outre les recommandations sans en consigner la raison, si bien que le modèle ne peut pas apprendre.
- Ne pas réinjecter les résultats des démarques dans les décisions d'achat et d'open-to-buy.
Questions fréquentes
Quel est l'objectif de l'optimisation des démarques ?
L'objectif est d'écouler le stock saisonnier à une date fixée tout en conservant le plus de marge possible. Elle met en balance les objectifs de sell-through et le coût de chaque remise.
En quoi l'optimisation des démarques diffère-t-elle de la tarification dynamique ?
L'optimisation des démarques porte sur des baisses de prix définitives destinées à écouler le stock en fin de vie d'un produit. La tarification dynamique modifie les prix plus fréquemment, à la hausse comme à la baisse, en fonction de la demande et des conditions de marché.
