Réduire les retours dans la boulangerie : privilégier les données plutôt que l'intuition

Pour de nombreuses boulangeries, les retours font partie du quotidien. À la fin de la journée, il reste des pains, des croissants et des viennoiseries qui ne peuvent plus être vendus. Ce qui reste est jeté ou, dans le meilleur des cas, donné. Dans tous les cas, cela représente une perte : en matières premières, en temps de travail et en marge bénéficiaire.

La plupart des entreprises sont conscientes de leur problème de retours. Mais y remédier est plus difficile qu'il n'y paraît. En effet, les causes ne résident pas dans l'exécution des travaux, mais dans la planification.

Ce que coûtent réellement les retours

Les coûts directs sont évidents : les ingrédients, l'énergie et le temps de travail consacrés à un produit que personne n'achète. Mais les coûts indirects sont souvent plus importants.

Quand on produit régulièrement trop, on s'y habitue. Les retours deviennent une « perte normale » qui est prise en compte dans le calcul des coûts. Cela se traduit par des prix de vente plus élevés ou des marges plus faibles. À cela s'ajoute le temps nécessaire : les retours doivent être enregistrés, triés et éliminés. Dans les boulangeries en magasin, cela représente rapidement plusieurs heures par semaine.

Et puis, il y a la question de l'image. Les clients qui arrivent juste avant la fermeture et voient des rayons bien remplis se réjouissent peut-être du choix proposé. Mais en tant que magasin, cela te coûte cher.

Pourquoi il est si difficile de réduire les retours

La demande en produits de boulangerie est imprévisible. C'est du moins l'impression qu'en ont les commerces. Un jour de pluie, les vacances scolaires, un marché local ou simplement un mercredi plutôt qu'un jeudi : tout cela influe sur les quantités vendues de chaque produit.

La plupart des boulangeries réagissent à cette incertitude en prévoyant une marge de sécurité. Mieux vaut avoir quelques petits pains de trop que des rayons vides. C'est compréhensible, mais cela conduit systématiquement à une surproduction.

L'autre approche classique : l'expérience. « Le lundi, c'est moins bien, le vendredi, c'est mieux. » C'est vrai en moyenne, mais cela n'aide pas beaucoup lorsqu'un vendredi ensoleillé de mars se comporte de manière totalement différente d'un vendredi pluvieux d'octobre et que la succursale de la gare présente des tendances bien différentes de celles du quartier.

Le problème fondamental : il est impossible pour une personne de calculer chaque jour la quantité optimale pour des centaines d'articles répartis sur plusieurs sites, tout en tenant compte à la fois de la météo, des congés, des événements et des tendances saisonnières. C'est tout simplement trop complexe.

Comment les prévisions basées sur les données permettent de réduire les retours

C'est précisément là qu'interviennent les prévisions de ventes basées sur l'IA. Au lieu de s'appuyer sur l'expérience et des marges de sécurité, l'IA analyse automatiquement les quantités réellement nécessaires, à quelle date et sur quel site.

Pour ce faire, GoNina se GoNina directement au système de caisse de la boulangerie – par exemple HS-Soft, ProtecData ou Lightspeed – et prend en compte les données historiques de vente, les prévisions météorologiques, les jours fériés, les vacances scolaires et les événements locaux. À partir de ces données, l'IA établit une prévision quotidienne des ventes par produit et par site.

Il en résulte une proposition de commande concrète : non pas « à peu près autant que la semaine dernière », mais une recommandation fondée sur des données, qui s'adapte quotidiennement à la situation actuelle. L'entreprise peut accepter directement cette proposition ou la modifier manuellement.

La différence fondamentale par rapport à l'intuition : l'IA prend en compte simultanément des dizaines de facteurs qu'un être humain ne peut pas évaluer systématiquement au quotidien. Elle reconnaît que, lors d'un mercredi ensoleillé après les vacances de printemps, la succursale n° 3 a davantage besoin de sandwichs et moins de pain de campagne, et adapte sa recommandation en conséquence.

Ce qui change dans la pratique

Les boulangeries qui GoNina font état de plusieurs effets :

Moins de déchets en fin de journée. Le changement le plus flagrant : il reste moins de surplus à la fin de la journée. Les établissements parviennent à réduire leurs surplus jusqu’à 52 %. Cela se traduit par moins de retours, moins de gaspillage alimentaire et une baisse des coûts des matières premières.

Moins de discussions émotionnelles. La question « Quelle quantité devons-nous cuire demain ? » fait souvent l'objet de discussions entre le service de production, la direction des magasins et la direction générale. Grâce à une recommandation fondée sur des données, cette discussion devient plus objective et plus concise.

Un chiffre d'affaires en hausse malgré une production en baisse. Cela peut sembler paradoxal, mais c'est tout à fait logique : lorsque les prévisions sont plus précises, les produits recherchés sont plus souvent disponibles. Les clients trouvent ce qu'ils cherchent, au lieu de se rabattre sur les invendus ou de quitter le magasin sans rien acheter. Les commerces enregistrent ainsi une augmentation de leur chiffre d'affaires pouvant atteindre 6 %.

Une meilleure base de décision pour la gamme de produits. Les données prévisionnelles indiquent également quels produits font l'objet d'une demande constante et lesquels ne se vendent que rarement. Cela facilite les décisions concernant la gamme : vaut-il la peine de continuer à proposer cette pâtisserie spéciale tous les jours, ou trois jours par semaine suffisent-ils ?

Foire aux questions

Au bout de combien de temps verrai-je un impact sur les retours ? La plupart des entreprises constatent un changement notable dès les premières semaines. L'IA apprend à partir des données de vente et gagne en précision au fil du temps. L'effet complet se manifeste généralement au bout de deux à trois mois.

Puis-je également passer outre ces suggestions ? Oui . GoNina des recommandations, pas des consignes. L'entreprise peut modifier manuellement chaque suggestion, par exemple lorsqu'une promotion spéciale est prévue ou qu'un produit doit être mis davantage en avant.

Et si je préfère produire un peu plus ? C'est un choix délibéré que GoNina . Les prévisions indiquent la demande attendue. Que tu produises un peu plus ou un peu moins, c'est à toi de décider. Mais ce choix sera fondé sur des données plutôt que sur une estimation forfaitaire.

Conclusion

Les retours de marchandises dans une boulangerie ne sont pas une fatalité. Ils résultent d'un manque de précision dans la planification, que l'on peut réduire considérablement grâce à des données pertinentes. Les prévisions de ventes basées sur l'IA ne remplacent pas l'intuition, mais elles la complètent par une base de données qu'aucun être humain ne peut fournir au quotidien.

Pour ceux qui souhaitent réduire leurs déchets sans perdre de chiffre d'affaires, les prévisions basées sur des données constituent un levier concret.

Pour en savoir plus sur la manière dont les prévisions basées sur l'IA simplifient l'ensemble de la planification de la production, consulte notre guide sur les prévisions de ventes basées sur l'IA pour les boulangeries.