Les retailers rivalisent depuis des années sur le créneau de la praticité : livraison rapide, retours flexibles, livraison le jour même. Et ça marche : les clients n'ont jamais eu autant d'options, ni même d'attentes plus élevées.
Une étude de McKinsey révèle que la tolérance des consommateurs face aux frictions continuera de diminuer tandis que leurs attentes en matière de rapidité et de service ne feront qu'augmenter.
Proposer une telle praticité n'est cependant pas gratuit : chaque promesse a un prix. Pourtant, bon nombre de retailers ne peuvent pas le chiffrer avec précision.
Les chiffres des revenus racontent rarement toute l'histoire
Les différents canaux d'exécution ont des profils de coûts différents. La livraison à domicile n'est pas un retrait en magasin, alors qu'une commande le jour même ne ressemble pas à une livraison hebdomadaire programmée. Lorsque les données sur les coûts de transport, la main-d'œuvre, la gestion des stocks, le kilométrage de livraison et sur les retours se trouvent toutes dans des systèmes déconnectés, le véritable coût de chaque commande reste invisible.
Pour compliquer le tout, la logique métier utilisée pour allouer et interpréter ces coûts est souvent enfermée dans des systèmes traditionnels, des processus manuels et auprès des experts du domaine. Les règles qui déterminent la répartition des coûts de transport, la manière dont les retours sont attribués ou la mesure de la rentabilité client peuvent exister à plusieurs endroits, ce qui rend difficile la construction d'une vision cohérente du coût du service dans toute l'organisation.
Le résultat ? Les décisions sont prises sur la base d'informations incomplètes.
Un segment de clientèle qui semble très rentable dans un rapport sur les revenus pourrait générer des trajets coûteux sur le dernier kilomètre, qui détruisent discrètement la marge. Une catégorie de produits qui semble fonctionner pourrait générer des rendements disproportionnés.
Gartner a averti que de nombreuses organisations négligent des facteurs qui faussent la rentabilité des clients et des produits.
L'automatisation et l'IA sont bien placées pour relever ce genre de défis, à partir du moment où les données sous-jacentes sont fiables.
L'urgence est réelle, et elle monte en puissance.
La pression sur les coûts dans le retail n'est pas un problème nouveau, mais les enjeux sont plus importants.
Selon Deloitte, la quasi-totalité des dirigeants du secteur du retail anticipent une hausse des coûts, mais 82 % d'entre eux prévoient tout de même de meilleures marges pour 2026. Face à la montée des pressions sur les coûts, une compréhension plus approfondie des coûts de service devient essentielle pour préserver la rentabilité.
KPMG va plus loin et désigne le coût de service la priorité absolue pour les responsables de la chaîne d'approvisionnement, et appelle explicitement les organisations à optimiser la granularité pour les coûts liés au service de chaque client, produit et canal.
Le message est cohérent : l'analyse générale de la rentabilité n'est plus suffisante, la marge est dans les détails.
Comment un retailer identifie les références non productives et économise 50 millions de dollars
Le cabinet Kearney a mis cela en pratique avec un retailer majeur qui manquait de visibilité sur l'impact réel de chaque produit sur ses résultats. En utilisant Alteryx, Kearney a construit un modèle de coût de service qui a cartographié les coûts à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement pour plus de 100 000 références dans l'assortiment de ce retailer, réduisant ainsi le temps de traitement des données de plus de 70 % par rapport à l'approche précédente basée sur Excel.
Les résultats sont significatifs. L'analyse a permis d'identifier 13 000 références non productives et de réaliser 50 millions $ d'économies sur le fonds de roulement, ainsi que 10 millions $ supplémentaires de réduction des coûts de transport annuels.
Comme l'explique Matt Feeley, de Kearney : « Le coût de service est la clé qui permet de comprendre les performances de votre chaîne d'approvisionnement. Il constitue est le point de départ de nombreuses autres analyses. »
La visibilité est une stratégie de croissance
Les retailers les plus performants comprennent que la visibilité du coût du service ne se limite pas à réduire les coûts.
Lorsque vous connaissez la véritable économie derrière chaque commande, vous pouvez décider avec assurance dans quelles options d'exécution investir, comment fixer les prix entre canaux, quels segments de clients développer et où renégocier.
Les organisations qui innovent ne réalisent pas l'analyse du coût de service de manière ponctuelle. Au contraire, elles intègrent des insights sur la rentabilité dans chaque cycle de planification, chaque décision de livraison, chaque discussion sur les prix. Pour cela, elles s'appuient sur l'automatisation, des données fiables et une application cohérente de la logique métier.
La puissance de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie.
Alors que les retailers se tournent vers l'IA pour relever ces défis, un nouveau problème apparaît : les données alimentant ces modèles sont souvent les mêmes données fragmentées et incomplètes qui ont créé le problème de visibilité.
L'ampleur de cette lacune en matière de préparation est frappante. Le rapport Alteryx 2026 sur le rôle de l'analyste de données rend cette tension évidente. Alors que la quasi-totalité (96 %) des analystes utilisent désormais des outils d'IA et que 85 % considèrent que l'IA influence les décisions critiques de l'entreprise, 47 % des projets IA et analytiques qui échouent sont encore attribués à une mauvaise qualité ou une mauvaise gouvernance des données.
L'ambition de l'IA dépasse la préparation des données. Dans les opérations retail, où le coût pour service dépend de la connexion des données de livraison, de transport, d'inventaire et financières entre des systèmes déconnectés, c'est cette lacune qui efface la marge.
Outre la qualité des données, les règles métier, les modèles de répartition des coûts et les connaissances opérationnelles qui sous-tendent le coût du service doivent être collectés, normalisés et appliqués de manière cohérente. Sans cela, les organisations peinent à établir une vision fiable de la rentabilité à grande échelle.
Par conséquent, les retailers cherchant une véritable compréhension du coût par rapport au service doivent créer un cadre fiable et reproductible qui combine des données de haute qualité avec une logique métier standardisée, facilitant une analyse cohérente de la rentabilité entre clients, produits et canaux.