Laurence FaguerLes ExpertsRetail & eCommerce

Retail: la gestion des stocks, nouvel enjeu capital

Interview de Benjamin Kelly, CEO Singuli, par Laurence Faguer

Il pourrait jubiler tant le contexte de cette année atypique lui est favorable – à deux titres. Il n’en est rien. Benjamin Kelly, le CEO et co-fondateur de la plateforme d’optimisation d’achat des stocks Singuli, reste humble et très pragmatique quand je l’interview par Zoom à New York. Peut-être est-ce sa formation couronnée par un PhD en Electrical and Computer Engineering.

Singuli clôt une année en trombe. La raison ? La plateforme Tech aide les retailers à maîtriser leur inventaire et à redonner à celui-ci sa vocation première, faire progresser le chiffre d’affaires, en résolvant deux grandes questions du moment : (1) comment mieux acheter, pour réduire les ruptures de stocks, et les invendus – et ceci dans un contexte où se référer à l’année dernière n’a aucun sens. (2) Quelles quantités prévoir pour les lancements de produits – là encore quand aucun repère ne tient.

L’autre raison du succès est qu’en aidant les retailers à acheter mieux, ceux-ci répondent à l’attente forte des consommateurs pour une mode plus responsable. La boucle est bouclée.

Ma conversation avec Benjamin Kelly, le CEO et co-fondateur de Singuli.co, startup basée à Brooklyn.

Vous avez travaillé pour trois entreprises particulièrement innovantes dans le domaine du digital – avec des business modèles astucieux : Birchbox, Rockets of Awesome et M.Gemi. Comment vous êtes-vous lancé dans le commerce des stocks, en co-créant Singuli ?

Benjamin Kelly : Quand j’ai terminé mon doctorat, j’ai essayé de faire de la recherche industrielle pendant un certain temps, mais j’ai décidé que je voulais faire quelque chose qui ait un rithme plus rapide. Au début de la dernière décennie, j’ai donc décidé de postuler pour des emplois dans le domaine de la « Data Science ». En 2011/2012, la Data Science en était à ses débuts.

Mon premier emploi en Data Dcience a été chez Birchbox. Au plus fort de l’activité, la société traitait chaque mois des millions d’échantillons de beauté. Après y avoir passé quelques années, j’avais déjà une bonne idée de ce que les marques de DTC devaient faire avec les données – comment stocker, traiter et analyser les données – et de certains des problèmes clés pour lesquels de « bons modèles » pouvaient avoir un véritable impact sur les résultats.

Mais en tant que vice-président de la division Data Science, Analytics & Insights, j’étais également responsable des opérations proprement dites, devant travailler avec la chaîne d’approvisionnement, l’ERP, l’entrepôt. De nombreux problèmes à régler au quotidien. C’est là que j’ai pu voir qu’il y avait une opportunité de construire une plateforme logicielle que les enseignes modernes pourraient utiliser avec la Data Science, pour faire des choses intéressantes dans l’inventaire, la planification et le merchandising.

La boutique Flagship de M.Gemi à Hudson Yards, New York. November 2019- Credit : Customer Insight.

Quels sont les « pain points » spécifiques que vous résolvez avec Singuli ?

Benjamin Kelly : Si vous mettez de côté le coût de vos employés, l’inventaire, le fulfillment et le marketing sont les dépenses les plus importantes pour les e-commerçants. Lorsque vous vous penchez sur ces activités, et j’ai eu la chance d’examiner ceci à la fois avec de la hauteur, et de près, dans mes entreprises précédentes, vous constatez que les stocks et la chaîne d’approvisionnement sont gérés de manière très manuelle. Il n’y a pas de plateforme logicielle magique qui aide l’équipe de planification et de gestion des marchandises à décider quoi acheter ou comment répartir.

Quant au fonctionnement de l’entreprise, le marketing, le merchandising, la planification et les stocks ne sont pas encore totalement alignés. Trop souvent, ils essaient tous de faire la même chose – essayer de maximiser la satisfaction du client, la valeur ajoutée, la marge, le retour sur investissement – mais il n’existe pas d’approche unifiée pour y parvenir.

Est-ce pour cela que Singuli est une « plateforme » ?

Benjamin Kelly : Oui, une Plateforme d’Optimisation des Stocks. Nous rassemblons les différents ensembles de données dont disposent les retailers. Qui cherche quoi sur le site ? Qui navigue ? Qui fait une véritable recherche ? Qu’est-ce qui se vend bien, où va votre budget marketing, quel type de clients acquérez-vous ? Et nous utilisons toutes ces données pour guider la décision d’achat de stocks, pour avoir des chiffres d’affaires plus élevés, pour mieux vendre ce que les clients veulent, et pour augmenter les marges parce que vous n’avez pas à démarquer ce qui ne se vend pas.

Et l’efficacité opérationnelle augmente, car votre équipe de planification des ventes est capable de faire plus avec moins parce qu’elle dispose du logiciel nécessaire. Ils sont plus efficaces avec leur inventaire en raison de toutes les décisions qui découlent de l’utilisation des données que d’autres parties de l’entreprise génèrent pour guider leurs décisions d’achat.

Les données de visites sur un site web sont utiles aux équipes d’acquisition ou de gestion des relations avec la clientèle. Comment utilisez-vous ces données pour l’inventaire, la planification et le merchandising ?

Benjamin Kelly : Une partie est inspirée de mes années chez Birchbox. Sur Birchbox.com, il y avait un Quiz « Profil Beauté » que les nouveaux clients remplissaient. Au fil des ans, j’ai réalisé que ce profil – parfois appelé Persona – est en fait très puissant s’il est construit et utilisé de la bonne manière. Les profils deviennent prédictifs du comportement des clients. Vous pouvez placer ces clients dans ce groupe et vous pouvez prédire ce qui va se passer à l’avenir.

Précisément, le comportement de navigation est l’une de ces entrées que nous pouvons mettre dans notre plateforme. C’est pourquoi Singuli est avant tout une plateforme pour les retailers online, car en ligne, nous avons la possibilité de rassembler tous les inputs nécessaires. Ce serait plus difficile dans un magasin physique, même s’il y a des caméras et des choses comme ça. Mais il y a beaucoup plus de données sur une e-boutique. Donc, tout comme les équipes d’acquisition marketing et les équipes CRM établissent des profils sur ce qu’il faut recommander, nous construisons nos modèles prédictifs en utilisant ces ensembles de données, pour prévoir la demande.

Il y a dix ans, il y a eu les recommandations « à-la-Amazon » : si vous regardez ceci, vous voudrez peut-être regarder cela. Les algorithmes modernes de machine learning (« AI ») nous permettent de prendre de nombreux ensembles de données disparates, des données sur les clics, sur les ventes, le marketing et de les fusionner pour construire des modèles hautement prédictifs de la demande et des ventes.

En dehors de l’activité sur le site web, de quelle donnée avez-vous besoin pour identifier un signal pour la demande, dans tout ce « bruit digital »?

Benjamin Kelly : L’historique des achats en fait bien sûr partie, mais aussi les dépenses de marketing, le trafic sur le site, les données de cohorte, les attributs des produits, le taux de retour, le calendrier d’Email marketing, le plan de lancement des nouveaux produits, la saisonnalité. Vous ne pouvez pas vous contenter de regarder l’historique. Il y a d’autres éléments que vous devez prendre en compte, et c’est ce que fait notre algorithme.

À quel niveau d’amélioration une enseigne utilisant Singuli peut-elle s’attendre ?

Benjamin Kelly : Nos clients constatent une hausse de 40 à 50 % de leur retour sur investissement en utilisant nos recommandations d’AI.

Pourquoi une telle différence entre Singuli et la méthode traditionnelle ?

Benjamin Kelly : Les commerçants sont des personnes intelligentes, dotées d’une très bonne intuition et ils ont en tête les contextes – le calendrier des emails envoyés, des promotions spécifiques et des nouveaux produits – de sorte qu’ils se souviennent quand ils font des prévisions d’une année sur l’autre. Mais parfois, ils ne peuvent pas tout se rappeler, revenir à l’historique. Pourtant, il faut aller loin dans l’historique, dans l’historique du marketing/de la promotion/du contenu social, par exemple, pour comprendre ce qui se passe. Pourquoi en juillet 2018, les ventes ont-elles été énormes ? Oh oui, nous avons été présentés dans un post par un célèbre Instagramer, donc cette journée était spéciale. Vous devez expliquer au système ce qui est arrivé dans le passé, vous devez lui apprendre, avant qu’il ne fasse une bonne recommandation. Singuli a une façon plus systématique de le faire.

Pouvez-vous décrire des use cases ?

Benjamin Kelly : Un des sujets sur lequel nous travaillons est le lancement de nouveaux produits. Une enseigne de mode – vêtements, chaussures, accessoires – présente chaque mois ou chaque saison une nouvelle collection. Il y a beaucoup d’incertitudes quant à la façon dont ces nouveaux articles se comporteront. Pourtant, la marque doit savoir combien acheter ou fabriquer.

Traditionnellement, elle le fait en comparant avec l’année précédente ou en comparant avec des styles similaires pour donner une base de référence. Chez Singuli, nous avons une toute autre façon de procéder. Nous sommes en mesure de générer une recommandation jusqu’au SKU – par style, couleur, taille – et de dire à un planificateur: « Nous pensons que vous pourrez vendre cette quantité de ce SKU dans les douze premières semaines ».

Et un autre use case ?

Le réapprovisionnement. Les marques ont souvent un socle de produits qu’elles doivent avoir en permanence en stock. Comme notre système est constamment en train d’examiner « ce qui se vend, ce qui ne se vend pas », nous pouvons faire des recommandations de réapprovisionnement et, à très court terme, nous pouvons dire « Demain ou la semaine prochaine, vous allez manquer de quelque chose ».

Souvent, la plupart des marques ne peuvent pas se réapprovisionner aussi rapidement, mais elles peuvent avoir des stocks ailleurs dans l’entreprise. Notre système peut dire qu’il faut passer du wholesale aux magasins, la semaine prochaine, par exemple, si vous ne voulez pas manquer des ventes. Nous aidons nos clients sur ces aspects d’allocation.

Quel est votre Business Model ?

Nous sommes en Saas, avec une tarification à paliers, selon la taille de votre entreprise en termes de revenu et de nombre de SKU.

Enfin, vous qui parlez à longueur de journée à des retailers, voyez-vous une volonté de leur part de s’attaquer au problème ses sur-stocks et des textiles invendus, qui a commencé avant même la crise du COVID-19 ?

Absolument, et il y a deux aspects du problème. Les marques achètent trop d’un produit qu’elles ne vont pas vendre, et elles achètent trop peu d’un produit qui va faire un tabac. Nous pouvons aider dans les deux cas.

Vous êtes basé en Amérique du Nord. Singuli est-il également disponible pour les enseignes françaises et européennes ?

Bien sûr. Thierry Bertin-Mahieux, notre directeur technique et cofondateur, est français, donc nous avons des racines françaises ! Et nous sommes évidemment pleinement RGPD. Avec la pandémie, le monde a changé. Tout le monde échange numériquement et travaille à distance toute la journée. Ce qui compte aujourd’hui pour tout retailer, c’est de travailler avec la meilleure plateforme technologique.

Quand est-il le moment pour un CEO ou un COO français de discuter avec vous pour voir si SINGULI convient à son entreprise ?

Cette personne doit se demander : « Sommes-nous confrontés à des problèmes critiques de stocks en ce moment ? Nos meilleurs vendeurs sont-ils souvent en rupture de stock ? Avons-nous un problème de stock excédentaire, laissant de l’argent sur la table ? Perdons-nous trop de marge lorsque nous réduisons nos prix ? Avons-nous un problème de répartition entre les canaux ? Ou est-ce qu’un planificateur ou un marchand de mon équipe utilise encore une énorme feuille de calcul Excel, ce qui prend des heures pour « extraire » les données de trop de systèmes ? Si il répond oui à une de ces questions, alors nous pouvons l’aider. Nous démarrerons la conversation à partir de là.

L’experte:

Laurence Faguer est une marketeuse et entrepreneuse « go-between » France et USA, fondatrice de Customer Insight.

A la demande d’entreprises françaises, elle repère en personne les innovations en Digital, Mobile et Retail aux Etats-Unis, avant qu’elles ne soient connues en France, puis les aide à transposer avec succès ces stratégies ayant fait leur preuve aux U.S.

Laurence est l’une des expertes retail et beautytech de FrenchWeb, vous pouvez régulièrement retrouver ses analyses, et interview sur Decode Retail.

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