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Contexte et défis :
Portée par une demande mondiale en forte croissance, l’industrie du luxe doit s’adapter aux attentes changeantes et paradoxales des consommateurs. Ceux-ci ont un goût toujours plus marqué pour la nouveauté et la personnalisation des produits. Ils sont également à la recherche d’une expérience client omnicanale, fluide et sans couture. Ils attendent enfin des marques qu’elles assument une responsabilité sociale et environnementale toujours plus forte.
* Ces évolutions structurelles imposent aux acteurs traditionnels du luxe de repenser leur business model pour rester compétitif. Ils font face à des défis spécifiques pour améliorer leur attractivité : Maintenir l’attractivité produits au travers d’une introduction plus rapide des nouveautés, ce qui implique des processus de développement produits à réinventer (conception 3D, PLM, cycle « lean » …).
* Optimiser la gestion des collections : maîtrise de la largeur et de la profondeur, approche géolocalisée des assortiments, en s’appuyant notamment sur les outils de marchandise planning et la data science.
* Accroître l’offre de personnalisation produit avec une gestion améliorée de la configuration, de la production unitaire, du suivi tout au long de la chaîne.
* Réussir la transformation omnicanale, en assurant une parfaite fluidité entre les canaux de vente sur tout le cycle de vie (« one stock », OMS, « temps réel » …).
* Produire au plus juste pour éviter les destructions en s’appuyant sur de meilleures capacités prédictives (via les data sciences) et une planification supply chain plus agile.
* Enfin renforcer les preuves de responsabilité sociale et environnementale, via la transparence sur les filières d’approvisionnement (cuirs, or, diamant…) et la réduction des impacts environnementaux (traçabilité IoT, « blockchain », transport à faible émission de CO²…).
Notre approche :
Nous travaillons avec la plupart des acteurs mondiaux du luxe, dans tous les domaines de la chaîne de valeur, pour les accompagner dans la transformation de leur business model :
- re-engineering des processus, de la conception des produits jusqu’à la livraison aux entrepôts, dans une logique d’optimisation des délais et de maîtrise de la qualité ;
- planification et pilotage des collections, des assortiments et des stocks au niveau macro (catégories et régions) et micro (SKU [stock-keeping unit] et boutiques) en s’appuyant sur les meilleurs techniques et outils de merchandise planning ;
- optimisation des prévisions de vente en utilisant la data science ;
- mise en œuvre d’une planification supply chain agile (fiabilisation de l’engagement de production, DDMRP (Demand Driven Material Requirements Planning) …) ;
- gestion de la pénurie et des allocations (matières premières, nouveautés, best) ;
- démarches lean sur les sites de production et en logistique ;
- refonte des schémas logistiques et optimisation des flux de transport, en s’appuyant sur les technologies IoT (Internet des Objets) et l’automatisation des entrepôts ;
- définition et mise en œuvre de la transformation omnicanale (palette de services, stratégie d’unification des stocks, orchestration des commandes) et optimisation des opérations back office en magasin ;
- accompagnement des équipes et conduite du changement : mobilisation des acteurs, accompagnement de la transformation des métiers et des organisations.