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Les chaînes de vente au détail du secteur cosmétique gèrent des catalogues en constante évolution, avec des milliers de références, des promotions récurrentes et une demande fortement influencée par le marketing et la saisonnalité. Maintenir la disponibilité, éviter les pertes et équilibrer le mix entre produits à rotation élevée et faible nécessite une planification avancée.
Le catalogue croît plus vite que la demande réelle, générant des surstocks et des dates de péremption.
Changements d'emballage ou la formulation laisse le stock immobilisé dans le magasin.
La gestion manuelle entraîne des pertes et affecte l'image de marque.
La segmentation ABC-XYZ identifie les produits à faible rotation et propose des ajustements automatiques de couverture ou de liquidation.
Détecter les modèles de substitution et effectuer des actions de remplacement ou de remise avant que le produit ne soit en rupture de stock. obsolète.
Le contrôle FEFO automatise la rotation et génère des alertes par lot et par date, garantissant fraîcheur et conformité réglementaire.
Les promotions sont lancées sans vérifier la couverture en magasin.
Les campagnes laissent des produits sans débouché qui prennent de la place et réduisent la marge.
Les zones travaillent avec des informations fragmentées, réduisant l'efficacité opérationnelle.
La prévision promotionnelle anticipe l'impact de chaque campagne et recalcule la couverture pour éviter les casses ou les excédents post-campagne.
L'IA analyse la rotation réelle et propose des redistributions ou des liquidations sélectives selon le point de vente.
La planification collaborative unifie prévisions, achats et campagnes sur une plateforme unique connectée au point de vente. vente.
Le manque de priorisation réduit l'exposition des produits les plus rentables.
La multiplication des variantes et des formats complique la prise de décision en matière d'assortiment.
Le même catalogue ne se comporte pas de la même manière dans toutes les régions ou formats de magasins.
L'analyse prédictive calcule le mix optimal par catégorie, en privilégiant les références à fort chiffre d'affaires et à marge élevée.
La planification prédictive identifie les doublons et recommande des substitutions qui maximisent la rentabilité au mètre linéaire.
La planification par magasin ajuste l'assortiment local en fonction des données historiques et des préférences d'achat.
Les casses fréquentes génèrent des pertes de ventes et réduisent la fidélité des clients.
Les produits hors saison ou mal gérés génèrent de la logistique et du remplacement coûts.
Un mauvais contrôle des produits affecte la qualité perçue et la rotation.
Le système anticipe les pics de demande et propose des commandes automatiques en fonction de la couverture idéale de chaque magasin.
La prévision ajustée par saison et par canal évite les commandes excessives et réduit les retours.
La traçabilité complète par lot et date d'entrée permet d'auditer la qualité et de détecter les causes de perte.
Le personnel passe trop de temps à réapprovisionner les produits sans critères de priorité.
Le système génère des listes automatiques priorisant les références à chiffre d'affaires et valeur élevés.
La contribution par catégorie ou format n'est pas évaluée.
Les tableaux de bord intègrent les ventes, les marges et le chiffre d'affaires, mesurant la rentabilité réelle par produit.
Les prévisions initiales ne tiennent pas compte de la réponse réelle du marché.
Les modèles d'IA recalculent les prévisions sur la base des premières données de ventes, évitant ainsi la surproduction.
Des indicateurs clés qui offrent une vision claire du poids stratégique de cette industrie dans l'économie mondiale actuelle et future.
Données obtenues de Statista*
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