Taux de service (Supply Chain)

En supply chain, le taux de service (ou simplement taux de service) est la probabilité attendue de ne pas subir de rupture de stock lors du prochain cycle de réapprovisionnement, et donc, c’est également la probabilité de ne pas perdre de ventes. La durée du cycle est implicitement le délai d’approvisionnement. Le taux de service peut également être défini comme la probabilité de pouvoir satisfaire la demande des clients sans jamais être confronté à des commandes en souffrance ou à des ventes perdues. Bien qu’un taux de service de 100% puisse sembler souhaitable, c’est généralement une option irréalisable.

En effet, la notion de taux de service n’est pertinente que dans les situations où la demande future est incertaine - sinon, atteindre un taux de service de 100% relève simplement d’une planification adéquate. Lorsque la demande future est incertaine, la seule façon théorique de ne laisser aucune place aux ruptures de stock consiste à opter pour un stock infini. Ainsi, en pratique, le gestionnaire des stocks doit se contenter d’un compromis imparfait en matière de stocks. Ce compromis est précisément mesuré par la notion de taux de service.

Le taux de service comme compromis financier

Les détaillants ou les fabricants cherchent à satisfaire autant de clients que possible, car cela maximise leurs ventes. Cependant, en même temps, maintenir les stocks correspondants est à la fois coûteux et risqué : les produits sont coûteux à acheter ou à produire, ils nécessitent de l’espace pour être stockés, ils expirent, ils deviennent obsolètes, etc.

En fin de compte, plus les stocks sont importants, plus les coûts et les risques sont élevés. Cela ne vaut la peine que jusqu’à un certain point. En fait, le principal défi du contrôle des stocks est d’atteindre le bon équilibre entre les coûts : avoir suffisamment de stocks à vendre, mais pas trop, de sorte que les coûts des stocks ne puissent pas compenser les avantages des ventes supplémentaires.

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Rendements décroissants sur les niveaux de service élevés

Dans la plupart des secteurs de la vente au détail, spécialisés ou non, viser des niveaux de service élevés est la norme, généralement supérieure à 95 %. En particulier, des niveaux de service élevés sont l’un des facteurs clés pour renforcer la fidélité des clients.

Cependant, atteindre des niveaux de service plus élevés est un cas classique de rendements décroissants où chaque effort marginal supplémentaire, c’est-à-dire des stocks supplémentaires dans le cas présent, génère des rendements moindres, c’est-à-dire des fractions plus petites de ruptures de stock éliminées. Le graphique ci-dessous illustre la relation entre le niveau de service et le niveau de stocks :

Comme l’illustre le graphique, pour la plupart des détaillants, augmenter le niveau de service de 95 à 97 % est beaucoup plus coûteux que de l’augmenter de 85 à 87 %. En pratique, il y a peu de situations, dans la vente au détail en général, où des niveaux de service supérieurs à 98 % peuvent être atteints au niveau du magasin.

Optimisation des niveaux de service

Le niveau de service marque un compromis entre les coûts d’opportunité et les coûts d’exploitation. Optimiser les niveaux de service pour maximiser les rendements de l’entreprise est généralement complexe et spécifique au domaine. Le défi est généralement rendu difficile car l’analyse est sensible à la période considérée : réduire les niveaux de stocks permet d’avoir immédiatement de l’argent disponible supplémentaire, tandis qu’il peut prendre des années pour observer une baisse du taux de désabonnement des clients (et donc une augmentation des ventes) obtenue grâce à des ruptures de stock moins fréquentes.

Comme la sensibilité des clients aux ruptures de stock varie d’un produit à l’autre, le niveau de service optimal, si une telle valeur pouvait être calculée, serait très certainement spécifique à chaque produit - chaque produit ayant sa propre valeur optimale. Cependant, en pratique, des approximations pratiques, c’est-à-dire des heuristiques, sont généralement utilisées pour réduire la complexité du problème.

Une approche heuristique : l’analyse ABC

La méthode largement connue de l’analyse ABC repose sur l’idée que plus un produit génère de revenus, plus il est censé être “important”, tant pour le détaillant que pour ses clients. Cette hypothèse donne généralement des résultats raisonnables - bien qu’il y ait des exceptions notables - et offre un moyen pratique de catégoriser les produits en fonction de leur volume de ventes respectif. Chaque catégorie se voit ensuite attribuer son propre niveau de service.

Une partition ABC typique se présente comme suit :

• Articles A, 20 % des produits les plus importants, classés comme “Critiques” : niveau de service élevé, par exemple 96-98 %
• Articles B, 20 à 30 % des produits suivants, classés comme “Intermédiaires” : niveau de service moyen, par exemple 91-95 %
• Articles C, 50 à 60 % des derniers produits, classés comme “Triviaux” : niveau de service inférieur, par exemple 85-90 %

Bien sûr, ces chiffres varient en fonction du marché/secteur d’activité. D’autres catégories peuvent également être introduites.

Une approche plus avancée et réaliste : l’analyse des coûts

L’analyse ABC vise à déterminer un niveau de service adéquat pour des groupes de produits, mais en théorie, il est possible de trouver un niveau de service optimal pour chaque produit individuel. Cependant, la grande majorité des méthodes utilisées pour cela sont basées soit sur des hypothèses drastiques et simplificatrices, qui sont généralement très erronées (par exemple, la distribution des ventes est normale), soit sur des mathématiques très compliquées (en utilisant par exemple des distributions de risques réelles pour les ventes).

Selon nous, une approche différente (et, selon nous, plus efficace) pour trouver un niveau de service optimal, basée sur un point de vue commercial, devrait être envisagée à long terme. Nous avons dit précédemment que le niveau de service cible peut être défini comme un compromis entre le coût des stocks et le coût des ruptures de stock. Par conséquent, on pourrait estimer ces coûts et aborder la question du niveau de service par le biais d’une analyse des coûts. Le problème est que cela est plus facile à dire qu’à faire.

En règle générale, les coûts des stocks sont nombreux et parfois difficiles à isoler en termes de comptabilité, mais ils peuvent néanmoins être identifiés : coût du capital de travail, coût de l’espace de stockage, coût des manipulations courantes des stocks (chargement/déchargement/stockage/déplacement…). À ces coûts évidents peuvent s’ajouter, pour certains produits, le coût de l’obsolescence, le coût des stocks périmés et détruits…

Le coût des ruptures de stock est une question tout à fait différente et plus complexe. Le coût le plus évident des ruptures de stock est bien sûr la perte de ventes, mais ce facteur, aussi important soit-il, est loin d’être le seul, ni le plus significatif. Des études approfondies ont montré que les ruptures de stock représentent un risque énorme en termes de satisfaction client et peuvent entraîner, à long terme, une érosion sérieuse de votre base de clients.

Aller plus loin : mesurer les taux de service

Étant donné que le taux de service est considéré comme essentiel (et à juste titre), la plupart des détaillants essaient de savoir “à posteriori” quel a été le taux de service exact qu’ils ont offert à leurs clients au cours de la semaine, du mois ou de l’année écoulée, et essaient donc de mesurer leurs taux de service. Cela soulève plusieurs problèmes.

Bien que nous ayons fourni une définition classique (et, selon notre expérience, tout à fait utilisable) du taux de service, il est important de comprendre que cette définition n’est pas absolue. En effet, les taux de service peuvent être compris de différentes manières.

Prenons un exemple qui peut mettre en évidence la compréhension de ces définitions :

Imaginez un magasin ouvert en continu de 10h à 20h. À son ouverture, le magasin dispose de 9 unités du produit A en stock. Au cours de la journée, 2 clients entrent dans le magasin, souhaitant acheter ce produit A : le premier client arrive à 11h, souhaitant acheter 9 unités, et le deuxième à 16h, souhaitant acheter 1 unité.

Dans cette configuration, le premier client peut acheter 9 unités, mais en le faisant, il met le magasin en rupture de stock à 11h. Ainsi :

• Si le taux de service représente le pourcentage de la demande totale en unités qui est réellement satisfaite, alors le taux de service pour la journée est de 90 % (9 unités servies sur une demande totale de 10).
• Si le taux de service représente le pourcentage de la demande totale en commandes(/paniers) qui est réellement satisfaite, alors le taux de service pour la journée est de 50 % (1 client a été entièrement satisfait et 1 a trouvé une étagère vide). Notez que si chaque commande était pour 1 unité, cette définition deviendrait équivalente à la précédente.
• Enfin, si le taux de service représente le pourcentage de temps passé sans rupture de stock sur une période totale, alors le taux de service pour la journée est de 10 % (le magasin est en rupture de stock après 1 heure, sur une journée de 10 heures). Notez que si les ventes étaient parfaitement régulières dans le temps, cette définition deviendrait également équivalente à la première.

Chacun de ces exemples représente une certaine perspective sur la définition du taux de service : le premier est centré sur les ventes perdues, le deuxième sur la satisfaction client et le troisième sur la gestion des stocks. Cela montre bien que, lorsqu’on essaie de mesurer les taux de service, il est d’abord important de définir exactement ce que l’on mesure.

Dans la plupart des cas, les détaillants traditionnels choisissent de mesurer les ventes perdues. Le problème est que mesurer les ventes perdues (en commandes ou en unités) est extrêmement difficile car, malheureusement, lorsqu’un client trouve une étagère vide dans un magasin, il ne signale généralement pas cet incident. La seule situation où cette mesure est possible est lorsque le client, lorsqu’il passe commande sur un site de commerce électronique par exemple, n’est pas averti que le produit est en rupture de stock, ou est contraint de passer commande quand même (client captif), ce qui est rarement le cas.

L’approche qui consiste à comparer les ventes réelles aux ventes prévues est profondément erronée car elle repose sur l’hypothèse que les prévisions sont parfaites, ce qui est faux par définition. Cette approche peut, au mieux, alerter sur les ventes les plus anormales, mais n’a aucune chance de fournir des indicateurs de taux de service fiables indicateurs.

Ainsi, au final, seules 2 façons de mesurer les taux de service subsistent : mettre en place des audits manuels traditionnels et très coûteux (à la recherche de trous dans les étagères), ou faire l’hypothèse très audacieuse (et généralement très fausse) que les données d’inventaire sont effectivement correctes et que les schémas de vente sont plus ou moins bien connus.

Attention de Lokad : taux de service passif vs actif

Les méthodes de prévision classiques utilisées pour l’optimisation des stocks offrent peu de contrôle sur les taux de service réels. En effet, les hypothèses faites lors du calcul des stocks de sécurité sont incorrectes, et les taux de service théoriques ne sont pas observés en pratique lorsque les taux de service sont mesurés. Cependant, chez Lokad, nous avons réalisé qu’avec la méthodologie appropriée, c’est-à-dire la prévision probabiliste, il est possible d’atteindre rigoureusement les taux de service souhaités. Adopter une méthodologie de contrôle des stocks qui garantit les taux de service par conception simplifie de nombreux processus et offre la possibilité de réellement commencer à optimiser ces taux de service.