Après avoir longtemps résisté, la consommation plonge depuis cet été sur la plupart des marchés.
Jusque-là, les CA étaient stables malgré l’érosion des volumes. Certes, les coûts augmentaient, il fallait augmenter la marge en % pour sauver le résultat, et contribuer ainsi à l’inflation… mais tant que le CA tenait, la situation restait sous contrôle. Avec des CA en baisse, c’est une autre histoire.
Cette baisse conjoncturelle des volumes fait écho aux tendances de long terme : à l’évidence, la nombre d’objets neufs consommés (donc distribués) ne pourra pas continuer d’augmenter, que ce soit pour des raisons physiques (ressources), réglementaires ou de pouvoir d’achat. À terme, tous les retailers devront apprendre à gagner plus d’argent sur des marchés où le nombre d’objets neufs vendus diminuera (d’où la nécessité de trouver des sources de marge nouvelles dans les services, ou les nombreux tests autour de la seconde main, peu concluants pour le moment).
À plus court terme, comment réagir ? Bien entendu, la chasse aux coûts inutiles redevient une priorité. Mais elle ne suffit jamais dans les entreprises bien managées. Bien entendu, la tentation est forte de moins dépenser pour la croissance ou la transformation. Mais c’est un remède mortel s’il dure plus de quelques mois… or rien ne permet de penser que les marchés repartent rapidement à la hausse dans le climat dépressif ambiant.
Notre conviction chez Diamart est que la seule véritable réponse est d’optimiser la précision des réglages du business model : pertinence de l’offre, pilotage des prix et des marges, allocation des leviers de trafic, maîtrise de la supply… Un truisme ? Peut-être, mais chez tous nos clients, nous constatons que les marges de progrès restent considérables.
Ce « commerce de précision » (sic) s’appuie nécessairement sur la data. Encore faut-il pour cela disposer d’une data propre, partagée sous une forme « user friendly », pré-traitée pour être facile à comprendre, modélisée pour rendre simple au lieu de rendre complexe.
Il ne s’agit pas ici de la guerre des étoiles (IA génératives et autres boîtes noires ultra-sophistiquées), mais de soumettre chaque micro-décision au filtre de la rationalité qu’amène la data. Il ne s’agit pas de « big data » : il s’agit d’une culture analytique, d’un réflexe d’exigence qui doit s’imposer dans toute l’entreprise, à tous les niveaux.
C’est, de plus en plus, ce que nous demandent nos clients : rationalisation de l’offre pour Brico Dépôt, pilotage des prix pour Weldom, optimisation des marges pour La Foirfouille, adaptation locale plus précise pour Franprix, stratégies catégorielles plus pointues pour E.Leclerc, activation clients pour Orchestra ou Grand Frais… tous ces projets ont cela en commun : c’est de la « performance data driven ».
Avec une conséquence très concrète pour nous : chez Diamart, il y a maintenant presque autant de data scientists que de consultants en stratégie. C’est de la synergie entre ces profils que vient notre capacité à développer la performance de nos clients. Malgré les volumes qui baissent. Et qui risquent fort de continuer à baisser…
Cordialement,
Cédric Ducrocq,
PDG Diamart Group
