[PDF] Gestion des assortiments de produits dans la grande distribution





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  • Quels sont les différents types d'assortiment ?

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  • Comment définir un assortiment ?

    Les quatre dimensions de l'assortiment

    Qu'est-ce qu'un assortiment ? L'ampleur de l'assortiment. La largeur de l'assortiment. La profondeur de l'assortiment. La hauteur de l'assortiment. Les dimensions de l'assortiment comme reflet de l'entreprise.

THÈSE POUR OBTENIR LE GRADE DE DOCTEUR

ÉCOLE

N

ATIONALE

S

UPÉRIEURE

D ES M

INES D'ALÈS (IMT MINES

A LÈ S)

En Informatique

École

doc torale I2S - Information, Structures, Systèmes

Portée par

l'Université de

Montpellier

Unité de recherche

Gestion des assortiments de produits dans la grande distribution

Présentée par Jocelyn PONCELET

Le 11 Setpembre 2020

Sous la direction de Jacky MONTMAIN

Devant le jury composé de

ABELMarie

MONTMAINJacky,Professeur,IMTMinesAlès

PECHEURNicolas,Chefdeprojet,TRFRetail

Rapporteur

Rapporteur

Examinateur

Examinateur

Encadrantdeproximité

Directeurdethèse

Invit Invit PONCELETJocelyn: Gestiondesassortiments deproduits danslagrande distribution,Mai2020

RƒSUMƒ

dationspermettant auxgrandsdistributeursdÕamŽliorer leursassorti- mentsdepr oduitsdistribuŽsˆ traversdenombreux pointsdev ente. Danscecontexte, laproblŽmatique adressŽeest celledela planiÞca- tiondÕassortimentqui consisteˆ Žliciterlesmeilleurs produits,e.g., ceuxfaisantle plusde chiffr edÕaffair es.Pource faire,nousproposons dansunpr emiertempsune comparaisondesmŽthodespragmatiques misesenplace danslÕindustriea veclՎtat delÕartassociŽ ˆla planiÞ- sonsdesstructur esde connaissancespropresˆla grandedistribution. Gr‰ceˆces structures,une mŽthodeAgiledÕoptimisation delÕassorti- mentpouvant treintŽgrŽedans unprocessusdÕamŽliorationcontinue estformalisŽe. CettemŽthodepermetdÕintŽgrer lÕexpertisehumaine, quenousconsidŽr onscomme indispensable,auxdiffŽrentsle viers actuellementadoptŽs. Poursoulignerla modularitŽdenotr eapproche, nousproposons ensuiteuneanalyse sŽmantiquedes magasinsqui,en plusdÕamŽlio- rerlaprŽcisionde nossimulations,per metdedŽÞnirunnouvel axe dÕamŽliorationdelÕassortiment. Cetteanalysese basesurles struc- turesdeconnaissancespropr esˆ chaqueenseigneet surlesmesures desimilaritŽssŽmantiques. EnÞn,pour perfectionnernotre mŽthode etallerplus loindanslÕexploitation decesstructur es,nouspr oposons uneanalysesŽmantique desconsommateurs quisontles ciblesÞnales delÕassortiment.Cette secondeanalysesŽmantique permetdÕapporter denouvelles connaissancespourlesdistributeurset dÕapporterde butionsscientiÞques,dif fŽrentesapplications ontŽtŽdŽveloppŽes poursoulignerlÕinter opŽrabilitŽdenos contributionsavecdesnotions propresˆdiffŽrents typesdedistributeurs (e.g.Alimentaire,Bricolage ...).CesapplicationssontprŽsentŽesdanslemanuscrit danslalimite durespect delaconÞdentialitŽetdela propriŽtŽintellectuelle. iii

ABSTRACT

Themain objectiveof thisthesisistopropose arecommendation systemallowing retailerstoimpro vetheirassortmentsofpr oducts distributedthrough numerousstores.In thiscontext,theproblem addressedistheassortmentplanning whichconsistsin elicitingthe bestproducts, e.g.,thosewith themost turnov er.T othisend, weÞrst proposeacomparisonofassortment planningwith thepragmatic methodswhichar ecommonlyused intheindustryandthe stateof theart.This comparisonhighlightsthe problemof cross-functionality ofthekno wledgeusedtoda ytoimprove theassortment.T oovercome thisproblem, weproposeknowledge structuresspeciÞctomassdistri- bution.Thanksto thesestructures, anAgileassortment optimisation methodthatcan beintegratedinto acontinuousimpr ovement pro- cessisfor malised.Thismethod makespossibletointegratehuman expertise,whichw edeem essential,inthevariousle verscurr ently adopted. Tounderlinethemodularityof ourappr oach,we thenpropose a semanticanalysisof thestores which,inaddition toimpro vingthe accuracyofour simulations,allows ustodeÞne anew axisofassort- mentimpro vement.Thisanalysisisbasedonknowledgestructures whichar especiÞctoeachbrandand onsemanticsimilarity measures. Finally,toperfectourmethod andgo furtherinthe exploitationof thosestructures, weproposeasemantic analysisoftheconsumerswho aretheÞnaltargets oftheassortment. Thissecondsemantic analysis allowsustobring newkno wledgetor etailersandne wconstraints onassortments.In parallelto thesescientiÞccontributions, differ ent applicationshav ebeendevelopedtohighlighttheinter operabilityof ourcontributions withconceptsspeciÞc todiffer enttypesof retailers (e.g.Food,DIY. ..). Theseapplicationsarepresentedinthemanus- criptwithinthe limitsofr espectforconÞdentiality andintellectual property. v

PUBLICATIONS

J.Poncelet,P .A.Jean,F .Troussetand J.Montmain.Ç SemanticCusto- mersÕSegmentation. ÈInProceedings ofthe6thInternationalConfer ence onINTERNETSCIENCE -(INSCI2019),pp.318-325. J.Poncelet,P .A.Jean, F.Troussetand J.Montmain.Ç Impactdesme- suresdesimilaritŽsŽmantiquedans unalgorithmede partitionnement: dÕuncasbiomŽdical ˆladŽtection decomportements deconsomma- cation(SFC2019),pp.1-6. J.Poncelet,P .A.Jean, F.Troussetand J.Montmain.Ç SemanticHie- rarchicalClustering:An Applicationinthe BiomedicalDomain.È In Proceedingsofthe19thInternationalConfer enceonArtiÞcial Intelligence andSoftComputing (ICAISC2020),pp.1-12. J.Poncelet,P .A.Jean, M.VasquezandJ.Mo ntmain. ÇHierarchical reasoningandknapsackpr oblemmodellingto designtheideal assort- mentinr etail.ÈInProceedings ofthe18thInternationalConfer enceon InformationProcessing andManagementofUncertaintyin Knowledge-Based

Systems(IPMU2020),pp.1-15.

vii

TABLEDESMATIéR ES

1introduction1

1.1Contexte.. ... .. ... ... ... ... ... ... ..1

1.2ProblŽmatique.... ... ... ... ... ... .. ... 3

2lÕassortimentdepr oduits5

2.1Gestionindustrielle delÕassortiment. ... ... ... .5

2.1.1Lesproduits &lesmagasins.. ... ... ... 6

2.1.2Structuremarchandise.. ...... ... .. ..8

2.1.3LÕassortimentgigogne... ... ... ... ... 9

2.2ƒtatdelÕart :planiÞcationde lÕassortiment. ... ... 13

2.2.4LaplaniÞcationde lÕassortiment:bilan ... ..22

2.3Conclusion. ... ... ... ... ... ... ... ... .23

3structuresdeconnaissances26

3.1ƒtatdelÕart :Structur esdeconnaissances ... .....26

3.1.1TechniquesdereprŽsentation desconnaissances 27

3.1.2MesuressŽmantiques... .. ... ... ... .27

3.2Danslagrande distribution. ... ... ... ... ... 34

3.3ClusteringsŽmantique. .. ... ... ... ... ... .40

3.3.1IdentiÞcationdeshabitudes dÕachatsdes consom-

mateurs.. ... ... ... ... ... ... .. .40

3.3.2ValidationduclusteringsŽmantique. .. ... .46

4.1Optimisationdespr oÞlsassortiment desmagasins..55

4.1.2Estimateurdegain dÕassortimentsupŽrieur ..60

4.2TaxonomieetraisonnementdÕabstraction. ... ... .62

4.2.1InformativitŽbasŽesurla taxonomie.. ... .63

4.2.2Exempleillustratifde lÕoptimisationdesmagasins 64

4.3Conclusion.. ... .. ... ... ... ... ... ... .70

5processsusdÕamŽlioration72

5.1LaplaniÞcationdÕassortiment .. ... ... ... ... .73

5.1.1AssortimentLocal etGlobal. ... ... ... ..73

5.1.2Lesassortimentsdans lagrande distribution.. 74

5.2Expressiondecontraintes.. ... ... ... ... .. .74

5.2.1Lescontrainteset lesprŽfŽr ences.. ... ....75

5.2.2Expressiondescontraintesen langagenaturel .80

5.3FormalisationdelamŽthodeAgile ... ... ... .. .81

ix

5.3.1OptimisationLocale. ... ... ... ... ... 82

5.3.2OptimisationGlobale. ... ... ... ... ..86

5.3.3Performancedesproduits ... ...... ... .89

5.4RationalisationdelÕassortiment ... ... ... .. ... 93

5.4.1MŽthodederationalisation ... ... ... ... 93

5.4.2Interfacederationalisation ... .. ... ... .95

5.5Conclusion.. ... .. ... ... ... ... ... ... .98

6conclusionetperspectives100

6.1Conclusion.. ... .. ... ... ... ... ... ... .100

6.2Perspectives.... ... ... ... ... ... .. ... .101

7appendix:exempleillustratifde lÕassortiment

gigogne104 bibliographie107

TABLEDESFIGUR ES

Figure1ExempleillustratifdÕune structuremar chandise8 Figure2 Exempleillustratif delÕassortimentgigogne ..10 Figure3 Exempleillustratif dÕunestructure marchandise

Žtendueav eclesproÞlsassortiment... ... 11

Figure5ExempledÕontologiedÕapplication avec Taxo- nomiedepr oduitsetMagasins ...... ... 37 Figure6ExempledÕontologiede domainea vecT axono- miede produitset Magasins..... ... ... 38 Figure7Etapesdu processusde classiÞcationascendante hiŽrarchique(CAH).................43 Figure9FrŽquencedÕachatsdesclusterspar catŽgorie deproduits ...... ... ... ... ... ... 45

Figure10Exempleder elation"is-a"dans leMeSH...47

Figure11Nombredemaladiesparcluster ... ... ..48

Figure12Statistiquessur lesdonnŽes. ... ... ... .50 Figure13Assortimentgigognebidimensionnel ... ... 56 Figure14ExempleillustratifdÕune structuremar chandise

Žtendueav eclesproÞlsassortimentbidimen-

sionnel.. ... ... ... ... ... .. ... .57 Figure15Illustrationde propagationdÕutilitŽ etdecožts59 Figure17EstimationdelÕutilitŽ ................67 Figure18Exempleder Žductiondessolutions gr‰ceauxcontraintes68 Figure19Exempleillustratifde lÕarbrede dŽcisionex- plicitantlÕinstanciationde contraintesav ecles ŽlŽmentsnŽcessaires ˆchaqueobjectif... ..77 Figure20Exempleillustratifde chemindanslÕarbr ede dŽcision.. ... ... ... ... ... .. ... .78 Figure21Exempleillustratif dechemindans lÕarbrede dŽcision. ... ... ... ... ... ... ... .78 Figure22Exempleillustratifde lapropagation decontraintes80 Figure23InterfacedÕexpression descontraintes.... .80

Figure24Exempledestructur edeconnaissances ....83

Figure25InterfacedÕoptimisationlocale ... ... ... .85 Figure26InterfacedÕoptimisationglobale .. ... ... .88 Figure27SchŽmadelastructure deconnaissancesser - vantˆlarationalisationde lÕassortiment.. ..94 Figure28Interfacerationalisation- Matricedesr ™lesCa- tŽgories.. ... ... ... ... ... .. ... .96 xi xiiTable desÞgures Figure29Interfacerationalisation- Recommandations.97 Figure31 Exemplede structuremar chandise..... ..104 Figure32ProÞlassortimentdesproduits ... ... ...105 Figure33ProÞlassortimentdesmagasins ... ... ... 105 Figure34Exempledev ecteurbinaire reprŽsentantlÕas- sortimentdesmagasins ... ... ... ... .. 106

LISTEDEST ABLEAUX

Table1Statistiquesindicatives pourtroisclientsdiffŽ- rentsdeTRFRetail( k=milliers). ... ... .5 Table2Statistiquesindicatives pourtroisdiffŽrents clients deTRFRetail (k=Milliers). ... ... ... .10 Table3Statistiqueseffectiv esdelÕontologiedÕapplica- Table4Exemplede matricedesimilaritŽ ... ... ..42 Table5Statistiquessurles donnŽes.. ... ... ... 43 Table6RŽsultats. ... ... ... ... ... ... ... 51 Table7DŽtailsdesconÞgurations sŽmantiques.. ..52 Table8Exempledecontraintes liŽesauxpr oÞlsassor- timent.. ... ... ... ... ... .. ... ..58

Table9 Exempledescontraintes magasinsliŽesaux

proÞlsassortiment.. ... ... ... ... ..60

Table10 DŽtailsdes Benchmarks...............70

xiii 1

INTRODUCTION

1.1contexte

Delamanutention ˆlav ente,enpassant parlacha"ne dÕapprovi- avecladŽmocratisationdelavente enligne,de nouveauxconcurr ents sontapparus.Pour faireface ˆlaconcurr ence,pourrŽpondreaux ßuctuationsdelÕenvir onnementŽconomiqueou encoreauxtendances dumarchŽ, lesdistributeursdoiventenper manenceamŽliorer la performancedeleuror ganisationetde leursopŽrations,ce quiles dÕapprovisionnementetdeventes[57,70].IlsÕagit ainsidepouv oir rŽpondreˆdesimpŽratifsdequalitŽ, cožt,dŽlai,inno vation,ßexibilitŽ etrŽactivitŽ quisontaujourdÕhuiles leviersmajeurs delaperfor mance [13,14,72,77,100].Celasuppose uneexcellentema"trise desßux Þnanciers,dÕinformation etdedŽcisionetunebonne coordinationdes activitŽs,tant eninterne quedansles relationsavecleurs partenaires (fournisseurs,sous-traitants,co-contractants.. .)[ 1,57,71,140,150]. fusionsou lorsdupassage aucommerce Žlectronique(e-Žconomie) commeparexemple lesERP (EnterpriseResource Planning),lesMES DonnŽesTechniques), lesSCM(SupplyChainManagement ).. .Pour puyernonseulement surdesdŽmar chesstructurŽes -oumŽthodo- associŽspourcontinuellement amŽliorer etŽv aluerlaperformancedes modesdÕorganisation ainsiquedesprocessusopŽrationnels [17,19,

38,43,62,63,74].

Actuellement,auniv eaustratŽgique,les mŽthodesdÕaideˆladŽci- essentiellementquantitativ esetsÕentiennentˆune visionglobaledu dÕoptimisationrestent dansunelogiquetaylorienne. EllessontbasŽes poursatisfaire auxbesoinsdÕamŽliorationetdepŽr ennisationdela performanceainsiquede rŽactivitŽdu pilotage,lapr oblŽmatiquede lÕoptimisationdesdŽcisions setraduit dŽsormaissous laforme dÕun 1

2introduction

LesstratŽgiesde pilotagepourlÕamŽlioration continuedela perfor- delՎv aluationdesperformancesdelÕentrepriseet,dÕautr epart,les relationsquiexistententre cesperformances ŽlŽmentaires[ 18,85,118]. OrientationsetdŽcisions stratŽgiquespeuvent ensuitesՎchafauder lÕoptimisationdela performanceindustrielle basŽssurdes techniques proposŽs[15,16,114,138]. LesaxesdÕamŽlioration delaperfor mancedela grandedistribution sontmultiples.AllŽger lesstocks, optimiserleslivraisons, amŽliorer seurs,amŽliorer lecontr™leducouplagede lademandeet delacha"nequotesdbs_dbs26.pdfusesText_32
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