E-commerce : quand les algorithmes deviennent le meilleur allié des distributeurs
Stocks tendus, prix sous pression, clients plus exigeants : et si l'arme secrète du e-commerce était l'optimisation mathématique ? Décryptage d'une révolution discrète.
En 1997, Amazon annonçait fièrement que son catalogue dépassait pour la première fois les 200 000 produits. Une étape que nul autre e-commerçant n’avait franchie jusqu’alors. Aujourd’hui, ce chiffre peut sembler dérisoire car la plupart des boutiques en ligne modernes proposent des centaines de milliers, voire des millions de produits. Cette multiplication de l’offre, associée à un environnement en constante évolution et à l’enjeu grandissant d’expérience client engendrent de nouveaux défis pour les distributeurs.
Une pression de plus en plus grande pour les e-commerçants
La concurrence s’est intensifiée ces dernières années. Les grandes marketplaces font pression sur le marché en raison de leur portée géographique, de leur large panel de produits et de leur stratégie de prix agressive. Acquérir de nouveaux clients, rester compétitifs et fidéliser durablement la clientèle sont devenus de réels défis pour les e-commerçants.
Par ailleurs, les chaînes d'approvisionnement mondiales restent instables. La hausse des droits de douane, l'inflation des prix et les incertitudes géopolitiques engendrent d'énormes risques en matière de planification. Ces bouleversements se répercutent directement sur la disponibilité des produits, les processus opérationnels et le pouvoir d’achat des consommateurs. Pour rester opérationnels dans ces conditions, les commerçants doivent prendre des décisions plus rapides et mieux fondées – en termes de gammes de produits, de tarification et de logistique. Dorénavant, une grande capacité d’adaptation est nécessaire pour pouvoir réagir rapidement aux changements.
Au lieu de traiter ces problèmes individuellement, il faut les rattacher à un objectif global, qui permettra d’employer une approche structurée et méthodique pour les résoudre. C'est précisément pour cette raison que de plus en plus de e-commerçants envisagent la gestion de leurs stocks comme un problème d'optimisation mathématique.
S’assurer d’une gestion des stocks robuste à l’aide de l’optimisation
Même lorsque les objectifs sont multiples et parfois contradictoires, l’optimisation permet de prendre la décision la plus adéquate. Un modèle d’optimisation prend en compte les variables de décision et les contraintes métier, puis de les traduit en algorithmes capables de recommander des actions concrètes.
C’est précisément ce qui la rend particulièrement adaptée à la situation actuelle du e-commerce. Si une nouvelle contrainte menace d’affecter la chaine de valeur, ou si l’un des objectifs initiaux est modifié, un solveur d’optimisation permettra d’ajuster les paramètres, et les calculs sous-jacents pourront être relancés afin de produire de nouveaux résultats.
Exemple pratique : Birchbox
L’entreprise franco-américaine spécialisée dans la cosmétique Birchbox envoie, sous forme d’abonnement, des coffrets contenant des échantillons de produits de beauté. Son objectif est de faire découvrir de nouveaux produits à sa clientèle, qui pourra ensuite les acheter. Le succès repose sur une composition des coffrets parfaitement adaptée aux différents segments de clientèle et à l’historique individuel de navigation. Pour y parvenir, Birchbox s’appuie depuis des années sur l’optimisation mathématique. Avec la croissance de son activité, la résolution de certains calculs pouvait durer plus de 30 heures. Grâce à l’introduction d’un solveur spécialement conçu pour les problèmes d’optimisation en nombres entiers, ce temps a pu être réduit de 99%, pour atteindre environ dix minutes.
La nouvelle norme dans le commerce en ligne
Gérer manuellement les prix et les stocks de l’ensemble des produits serait en principe possible, mais cela nécessiterait un investissement considérable en temps et en ressources, sans pour autant garantir un résultat optimal.
L’optimisation mathématique permet de simplifier considérablement ce processus et de l’automatiser en grande partie. Associée au machine learning, elle apporte une valeur supplémentaire : les prévisions portant sur les niveaux de stocks, les prix des concurrents ou l’intérêt des clients servent de données entrantes aux modèles d’optimisation, qui calculent ensuite les stratégies tarifaires et les remises à attribuer. L’optimisation mathématique permet ainsi d’ajuster les prix et de gérer les stocks de manière flexible dès que les conditions évoluent.
L’optimisation mathématique est une technologie encore méconnue du grand public. Pourtant, de nombreux consommateurs y sont déjà exposés depuis longtemps, sans forcément en avoir conscience : un parcours d’achat plus fluide, des promotions mieux ciblées, moins de produits indisponibles, ou des délais de livraison plus courts en sont quelques exemples. Face à la multiplication des gammes de produits et aux incertitudes économiques, les commerçants qui exploiteront pleinement tous les outils à leur disposition pour optimiser leurs processus pourront se démarquer en offrant une expérience d'achat plus fluide et plus efficace.