Pour faire face aux évolutions du commerce et leurs conséquences sur la supply chain, la startup Vekia utilise le machine learning pour optimiser les stocks des distributeurs.
Le changement de comportement du consommateur et ses conséquences sur la supply chain
Le commerce est en pleine mutation, notamment à cause de l’arrivée sur le marché de nouveaux entrants et donc d’une concurrence accrue. De plus, l’arrivée du smartphone a changé le comportement du consommateur : aujourd’hui il peut comparer les prix en magasin de manière instantanée grâce à son smartphone, il s’attend à avoir une offre plus large et il exige une disponibilité immédiate en magasin et des délais de livraison très courts sur internet.
Il y a des conséquences pour la supply chain des distributeurs : les prix baissent à cause de la concurrence, les distributeurs doivent donc vendre plus d’articles et baisser leurs coûts logistiques pour être rentable.
Une optimisation de la supply chain
Fondée en 2008 par Manuel Davy, la startup lilloise Vekia commercialise des solutions de gestion de stock pour les grandes enseignes de la distribution. Installée au cœur de la French Tech, à Euratechnologies, Vekia souhaite répondre à une problématique des distributeurs : avoir le bon stock, au bon endroit, au bon moment, pour répondre au mieux aux besoins des consommateurs.
En faisant des prévisions de ventes et en optimisant des opérations logistiques, Vekia permet aux commerces de baisser leurs stocks et d’augmenter leur chiffre d’affaire.
Le machine learning au service de la supply chain
Vekia se distingue par sa capacité à faire des prévisions de ventes fiables à 97%, grâce à une technologie de pointe : le machine learning. Elle l’utilise pour piloter les stocks et les approvisionnements. Vekia propose une solution grâce à une maîtrise des données algorithmiques et une connaissance du marché de la distribution.
En croisant des données telles que la saisonnalité, les opérations promotionnelles, les produits présents dans chaque magasin, la place disponible dans le stock ou encore la situation géographique, l’algorithme de machine learning va permettre aux distributeurs de gérer la répartition des stocks suivant la prévision des ventes.
De manière concrète, la startup permet d’obtenir une baisse des stocks dans les magasins de 8 à 20%, une augmentation du chiffre d’affaires de 2 à 5% et une réduction des coûts des opérations logistiques de 5 à 10%.
Des grandes enseignes ont déjà adopté la solution Vekia pour leurs magasins : Leroy Merlin, Jacadi, Sergent Major, Mr Bricolage, Tape à l’œil…
Après avoir conquis le marché français, la startup compte bien s’étendre à l’international et devenir la référence en matière d’optimisation de supply chain.