Optimisation de stocks avec kits ou bundles
Les commerçants vendent fréquemment des kits (ou bundles), où plusieurs articles sont vendus ensemble, alors qu’il est possible d’acheter les articles séparément. L’existence des kits complique encore l’optimisation de stocks car elle introduit des dépendances entre articles en ce qui concerne leur disponibilité. Dans cet article, nous tentons d’éclairer l’optimisation de stocks en présence de kits.
Il existe deux approches opposées pour traiter les kits:
- Ne stockez aucun kit, seulement des articles séparés. Assemblez les kits au dernier moment en supposant que tous les articles soient disponibles.
- Stockez tous les kits pré-assemblés en tant que SKUs. Les kits sont assemblés à l’avance. Si aucun kit n’est disponible, le kit est considéré comme en rupture de stock.
En pratique, la plupart des politiques de stocks concernant les kits tendent à être un mélange de ces deux approches.
Commençons par la première approche. Le principal avantage de garder tout désassemblé est qu’il maximise la disponibilité des articles séparés; toutefois, cela se fait au détriment de la disponibilité des kits.
En effet, en supposant que les niveaux de disponibilité des articles soient indépendants et désignés par L1, L2, … Lk (pour un kit composé de k articles), alors la disponibilité du kit est LK = L1 x L2 x … x Lk.
Supposons que nous ayons un kit composé de 5 articles, tous ayant le même taux de service. Le graphique ci-dessus illustre la correspondance entre le taux de service du kit et les taux de service des articles séparés.
Par exemple, avec 5 articles à un taux de service de 90 %, le kit se retrouve avec un taux de service légèrement inférieur à 60 %. Ce comportement illustre le comportement du maillon le plus faible des kits : il suffit qu’un article soit en rupture de stock pour que l’ensemble du kit le soit. Même si tous les articles présentent une disponibilité assez élevée, la disponibilité du kit peut être bien inférieure ; et plus le kit est grand, pire c’est. Si, au lieu de 5 articles, nous considérons un kit avec 10 articles à 90 % de taux de service, alors la disponibilité du kit est réduite à 35 % ; ce qui est typiquement inacceptable pour la plupart des entreprises.
La deuxième approche consiste à stocker des kits pré-assemblés. Cette approche maximise la disponibilité des kits. Dans ce cas, les kits sont traités comme n’importe quel autre article : la demande de kits est prévisionnée, avec des prévisions quantiles, et un point de reapprovisionnement est calculé pour le SKU représentant les kits. Cette politique de stocks préserve un découplage strict entre le kit et ses articles.
Avec cette approche, le taux de service du kit est déterminé par le calcul quantile. Ainsi, le kit n’est pas affecté négativement par la disponibilité séparée des articles. Chaque article dispose également de son propre point de reapprovisionnement.
L’inconvénient principal de cette deuxième approche est que, dans le pire des cas, la quantité de stocks peut être doublée pour une disponibilité limitée voire inexistante. En pratique cependant, en supposant qu’environ la moitié de la consommation des articles provient des ventes de kits, les stocks sont généralement augmentés d’environ 50 % lorsqu’on applique cette deuxième approche au lieu de la première ; le stock supplémentaire est utilisé pour garantir le haut niveau de disponibilité du kit lui-même.
La stratégie d’optimisation de stocks optimale, celle qui maximise le ROI (Return On Inventory), est généralement un mélange de ces deux approches.
L’optimisation exacte de stocks des kits est un problème relativement complexe, néanmoins il pourrait être reformulé ainsi : à quel moment le commerçant devrait-il commencer à refuser de vendre séparément l’un des articles du kit parce qu’elle risquerait de perdre des commandes plus avantageuses sur les kits à la place ?
En effet, tant que les kits sont disponibles, il n’y a généralement aucun incitatif pour que le commerçant refuse de vendre un kit afin de préserver la disponibilité des articles séparés. (Il pourrait y avoir un incitatif si les articles ont une marge brute bien supérieure à celle du kit, mais, par souci de simplicité, ce cas dépasse le cadre de la présente discussion).
Pour déterminer combien d’articles devraient être réservés pour les kits (assemblés ou non), on peut utiliser des prévisions quantiles alternatives, où le taux de service n’est pas défini comme un objectif de disponibilité souhaitée, mais sur une probabilité bien plus faible qui reflète un volume de ventes probable devant être préservé.
Par exemple, supposons qu’un taux de service de 30 % sur un kit donne une prévision quantile de 5. Cette valeur peut être interprétée comme « il y a 70 % de chances que 5 unités ou plus des kits soient vendues sur la durée du délai de livraison ». Si une confiance de 70 % dans la vente de 5 kits l’emporte sur les bénéfices de vendre l’article suivant dès maintenant (en supposant qu’il ne reste que 5 articles), alors l’article devrait être considéré comme réservé pour l’assemblage de kits.
Nous ne faisons qu’effleurer la surface en ce qui concerne les kits. N’hésitez pas à poser votre question dans les commentaires.
Commentaires des lecteurs (2)
Pouvez-vous détailler un scénario dans lequel les pièces individuelles qui composent un kit ou une nomenclature ne peuvent pas être vendues séparément ?
William Davidson (il y a 5 ans)
En théorie, les pièces sont toujours vendables séparément. Cependant, il existe des situations où cela a peu de sens. Par exemple, IKEA pourrait essayer de vendre ses meubles sans les tournevis hexagonaux normalement inclus dans chaque emballage, en facturant 0,20 $ de moins dans ce cas. Cependant, non seulement la demande est trop faible pour justifier une complexité d’approvisionnement supplémentaire, mais cela risque également de semer la confusion parmi de nombreux clients.
Joannes Vermorel (il y a 5 ans)
