Distribution & Négoce

Vos défis

Problèmes qui ralentissent la croissance

Commerciaux terrain sans visibilité

Les commerciaux tournent sans savoir qui visiter en priorité, quoi proposer, ni quel stock est disponible. Les tournées se font au hasard. Le potentiel réel de chaque client reste invisible.

Stock qui dort, stock qui manque

Trop de stock sur certaines références, ruptures sur d'autres. Le destockage se fait au feeling, pas par algorithme. La trésorerie s'immobilise sur des items invendables.

Devis et commandes encore manuels

Chaque devis prend 20 minutes. Les erreurs de saisie coûtent cher en retours et en crédits. L'assistant commercial est octroyée aux tâches administratives au lieu de vendre.

Clients qui partent sans prévenir

Pas de visibilité sur les signaux de désengagement. Les clients inactifs sont relances trop tard. La perte de clients est découverte quand il est trop tard pour réagir.

Le déroulé du déploiement

Comment on améliore votre stock et vos ventes

1

Audit données articles (Semaine 1)

On analyse votre fichier articles : est-ce que les prix de revient sont justes, les descriptions complètes, les familles cohérentes ? 40 % des distributeurs ont des données sales mal renseignées — ça casse la prédiction. On nettoie d'abord.

2

Connecter l'ERP et l'historique (Semaines 2-3)

Supply Chain Command lit vos ventes des 12-24 derniers mois dans l'ERP. Plus vous avez d'historique, meilleure la prédiction. Puis on renseigne les clients, les liaisons fournisseur, les délais livraison actuels.

3

Calibrer la prédiction (Semaine 4)

L'IA analyse les patterns : saisonnalité, cycles clients, anomalies (promotions, ruptures). Elle propose un stock optimal par article. On peut affiner pour tel client, telle période. Les mécaniciens restent en contrôle.

4

Dashboards et alertes (Semaine 5+)

Chaque responsable voit : ruptures prédites 7-15 jours à l'avance, surstock identifié, rotation par article, couverture jours. Les alertes passent avant le problème, pas après.

Les prérequis qui bloquent

Ce qui doit être en place

Données articles et pricing robustes

Si vos prix de revient sont faux, les marges calculées sont fausses. Si les articles manquent de description ou sont en doublon, la prédiction demande perd ses repères. 2-3 semaines de nettoyage = gain réel après. Pas de shortcut.

Historique de vente accessible

La prédiction a besoin d'au moins 12 mois de données réelles. Idéal : 24 mois. Si vos données sont en PDF ou sur papier, on digitalise d'abord. Si elles sont dans l'ERP : on les extrait directement.

Accès à votre réseau de fournisseurs

On a besoin de savoir : délais de livraison réels, minimums de commande, moq (quantity), rabais. Si ça bouge tous les mois ou que vous avez 50 fournisseurs différents, c'est plus complexe. Mais on gère.

Acceptation commerciale de la prédiction

L'IA propose — le commercial décide. Un bon responsable stock va accepter 80-85 % des recommandations, laisser 15-20 % pour cas spéciaux (promo future, client fidélité). Ça sauvebeaucoup de temps sans casser le métier.

Ce que vous mesurez vraiment

Les KPIs qui font la différence

1

Taux de rupture par famille d'articles

Les ruptures coûtent : perte de vente immédiate, perte de client, friction durable. Avec prédiction bien calibrée, vous réduisez les ruptures drastiquement. Chaque amélioration de ce taux se traduit directement par du CA supplémentaire via fidélisation.

2

Rotation des stocks et jours de couverture

Vous avez des articles qui traînent longtemps en stock, générant des coûts de stockage significatifs. Prédiction + trigger de braderie automatique = vous libérez du cash et de la place pour articles à forte rotation. Résultat : amélioration du BFR (besoin en fonds de roulement).

3

Marge de distribution réelle

Marge brute − coûts rupture − coûts surstock − coûts de stockage = marge nette. Vous la voyez vraiment ? Ou vous devinez ? Avec dashboards Supply Chain, vous savez par article, par client, par période.

4

Délai de réapprovisionnement et fiabilité fournisseur

Qui livre à temps ? Qui livre en retard ? Par combien ? L'historique révèle souvent qu'un fournisseur dépendable vaut 2 euros par article de moins qu'un fournisseur flaky. Vous réinvestissez dans les bons partenaires.

Objections qu'on entend

Réponses franches

« Nos données articles sont vraiment mal organisées. »

Normal. Distribution = 5-30k articles. Personne n'a le temps de rrenseigner parfaitement. On passe 2-3 semaines à dedoublonner, corriger les prix de revient, compléter les descriptions manquantes. C'est un coût-bénéfice : une semaine de peine pour 2 ans de stock optimisé.

« Mon ERP ne se connecte à rien. »

Si c'est du Sage 100, Cegid, Odoo, ou un ERP standard : on connecte directement. Si c'est du legacy propriétaire : on passe par exports quotidiens. Plus lent, mais ça marche. Coût additionnel selon la complexité.

« Ça va surcharger mes achats — trop d'emails de prédictions. »

Pas d'emails spams. Un dashboard que vous regardez une fois par jour. Les alertes critiques (rupture imminente) sont signalées. Les autres recommandations sont dans le tableau. Vous contrôlez le flux, pas l'inverse.

« On ne peut pas commander aux fournisseurs — moqs trop élevés. »

C'est un vrai contrainte et on l'intègre. Si Fournisseur X exige 500 pièces minimum et que vous en vendez 10 par mois, on règle ça : commande groupée, stock lissé, ou pivot vers fournisseur alternatif. La prédiction inclut ces contraintes.

« Mes clients font des commandes farfelues et imprévisibles. »

L'IA détecte les outliers et les isole. Elle n'essaye pas de prédire une promo surprise ou un gros marché qui arrive sans prévenance. Mais elle détecte les anomalies régulières (commandes plus fortes à certaines périodes). Vous n'avez jamais 100 %, mais 85 % c'est déjà énorme.

Questions fréquentes

Réponses directes

En combien de temps je vois des ruptures évitées ?

Aussitôt qu'on a 6-8 semaines d'historique. Les premières alertes commencent à la semaine 4. Les premiers gains mesurables : mois 2-3. Gains complets et stabilisés : mois 4-6 (suffisant pour voir les cycles complets).

Que fait-on des articles qui ne vendent jamais ?

L'IA les signale automatiquement. Vous décidez : braderie, destruction, donation. Supply Chain vous montre le coût de stockage — vous pouvez comparer avec le coût de liquider. Souvent, vendre 50 % de prix-revient vaut mieux que garder l'article 18 mois.

Comment on gère les articles saisonniers ?

L'IA détecte la saisonnalité dans l'historique. Elle vous propose un stock 60-90 jours avant la haute saison. Les clients réguliers : plus facile. Nouveaux patterns : l'IA vous alerte pour validation manuelle les premières fois.

Si je arrête l'abonnement, je récupère mes données ?

Oui, tout. CSV, JSON, XML — votre choix. Pas de verrouillage. Préavis 30 jours. Une semaine de support technique pour la transition.

Y a-t-il un coût additionnel par article ou par référence ?

Non. Abonnement fixe selon la taille catalogue + volume transactions. 5k articles ou 50k : même abonnement tant que vous restez dans la tranche. Aucun coût par référence ou par prédiction.