RETAIL & FAST-MOVING CONSUMER GOODS
AI and data at the heart of retailers’ challenges
Our expertise
Reinventing business models in the face of a persistent crisis and changing consumption patterns
Retail in the broad sense is heavily influenced by technology and data, from the creation of the offering to its distribution, including procurement, performance management and CSR impact.
Distributors operate in an environment where AI is profoundly transforming their businesses. Optimising product ranges, ensuring price consistency, personalising the e-commerce client experience and managing stock now require robust approaches that can reconcile operational performance with client satisfaction. Beyond the relationship with the consumer, the challenges affect the entire chain: automation of low value-added tasks, sales forecasting for ultra-fresh products, warehouse maintenance, traceability via blockchain, and the development of retail media. In a rapidly changing world fraught with uncertainty, data and AI give you the agility you need to build robust business models.
OUR OBJECTIVES
Build your offering around your clients
Boost the performance of your product range by identifying growth drivers, maximising margins and building in-depth knowledge of your ultra-segmented consumers.
AI Pricing and Revenue Growth Management
Optimise and manage your prices based on demand sensitivity and your strategic objectives. Integrate AI and predictive modelling into pricing and commercial policies for increased revenue and margins.
Invest resources more effectively and commit to CSR
Support stakeholders in directing their resources towards what matters most: streamlining the supply chain, strengthening positive impact and tangibly measuring their commitment to responsibility. Make sustainability a factor in competitiveness.
Build a new asset from your data
You have a wealth of data on your clients and their purchasing behaviour. Leveraging and utilising this data must be part of a strategic roadmap to extract maximum value and create a new asset.
Sales forecasting
Effectively anticipate demand using advanced predictive models to confidently adjust your inventory, pricing and marketing campaigns.
Creating value by combining your data, our modelling and AI
From mass market distribution to specialised B2B distribution, Veltys has been supporting major retailers in a sector facing price pressure and changing consumer habits for over ten years.
Using data intelligence, we identify performance levers, improve commercial management, detect additional business opportunities and build client segmentation. Our interventions are results-oriented and accompanied by relevant success indicators.
OUR BUSINESS CASES
Optimiser les coûts de mailing catalogue pour 2 à 5% d'économie
Contexte
Pour un acteur de la vente à distance, la visibilité et l’activation des clients sont essentielles. Historiquement, l’entreprise s’appuyait fortement sur l’envoi de catalogues papier, un support particulièrement apprécié par une clientèle plutôt âgée. Mais avec la montée en puissance des canaux digitaux, il devenait stratégique d’évaluer la pertinence d’un recours massif aux catalogues. La difficulté : la multiplicité des canaux d’activation rend complexe l’identification de l’impact réel de chaque levier. Dans ce contexte, toute décision devait rester rentable, avec une marge d’erreur tolérée inférieure à 3 %.
Méthode
L’approche a combiné une analyse fine des profils clients (habitudes d’achat, fréquence, montants, produits, canaux privilégiés, âge, géographie, ancienneté) avec l’étude des campagnes d’animation (catalogues et emails) sur différentes périodes. Veltys a modélisé l’impact précis de chaque catalogue sur les commandes et distingué les clients les plus sensibles des moins réactifs. Des seuils d’activation ont été optimisés pour maximiser la marge, et des fenêtres peu propices à l’envoi de catalogues ont été identifiées. Enfin, une expérimentation a été mise en place pour valider les préconisations avant déploiement à grande échelle.
Résultats
L’expérimentation a confirmé la robustesse des recommandations : les suppressions de catalogues entraînaient une baisse inférieure à 2 points de commandes par segment. L’entreprise a pu identifier , selon la stratégie retenue, et améliorer significativement la rentabilité tout en préservant l’efficacité commerciale. Cette optimisation illustre comment une analyse rigoureuse et une approche économétrique permettent d’aligner réduction des coûts et maintien de la performance client.
Segmenter les clients d’un distributeur B2B pour adapter le pricing en fonction des profils
Contexte
Pour relancer la croissance de sa marge, la direction d’un distributeur B2B majeur souhaitait reprendre la main sur ses pratiques de pricing, jusque-là largement laissées aux commerciaux dans une organisation très décentralisée. Le défi était majeur : un catalogue de plus de 1,5 million d’articles, une base de plus de 300 000 clients aux profils extrêmement hétérogènes, allant de l’artisan du résidentiel à l’industriel. Tous n’achètent pas les mêmes produits, ni avec la même régularité ou sensibilité aux prix. Même parmi des clients a priori comparables, les comportements d’achat pouvaient fortement varier. La segmentation devenait donc essentielle pour proposer un pricing précis et adapté à chacun.
Méthode
L’approche a consisté à segmenter la base clients selon des critères économiques (dépenses annuelles, régularité, tendance de croissance, répartition des achats par catégorie de produits) et comportementaux. Une analyse agnostique par IA a permis de faire émerger des schémas d’achat, traduits ensuite en indicateurs simples de concentration des dépenses. Ces résultats ont été challengés par des experts métier afin de garantir leur pertinence et leur cohérence avec la réalité des activités des clients. Enfin, un croisement entre les analyses statistiques et les règles métier a permis d’affiner la segmentation et d’identifier les profils de consommation les plus représentatifs.
Résultats
L’analyse a conduit à la création d’une vingtaine de segments clients différenciés selon l’équilibre de leurs achats et leur dynamique. Les algorithmes ont permis de distinguer les clients « spécialistes » des clients « cherry-pickers », qui se fournissent partiellement chez la concurrence. Grâce à cette segmentation, l’entreprise dispose désormais d’une base solide pour appliquer un pricing différencié et pertinent, aligné sur les comportements réels des clients. Cette approche ouvre la voie à une meilleure maîtrise des marges tout en renforçant la compétitivité commerciale.
Structurer une gouvernance data dans l’organisation décentralisée de la grande distribution
Veltys a accompagné la Chief Digital Officer dans la mise en œuvre d’une gouvernance adaptée à son modèle régionalisé pour déployer le potentiel des initiatives data et IA auprès des métiers.
Contexte
Le groupe évolue dans un modèle fortement décentralisé, l’autonomie fait partie de son ADN, celle des points de vente et des entités régionales.
Toute démarche de gouvernance des données doit composer avec cette organisation complexe pour garantir l’alignement et la transformation des usages data et IA. L’enjeu est de composer un cadre structurant, sans brider l’initiative locale.
Méthode
Nous avons structuré une gouvernance fondée sur la responsabilisation, avec la définition de rôles et l’animation de communautés.
Des process opérationnels ont été conçus autour de la qualité des données : documentation existante, entretiens, remontées des données DSI, ateliers de refonte multi-acteurs.
Les actions ont été orientées vers un objectif concret : la data quality et son impact réel sur les métiers. Des outils structurants comme une matrice de priorisation des chantiers et des tableaux de bord de suivi de la qualité ont été conçus sur-mesure.
Résultats
La dynamique qualité est lancée, pilotée et connectée aux enjeux métiers.
Les rôles sont définis et intégrés dans un programme data structurant qui donne du sens et crée de l’adhésion. Les problématiques métiers ont été adressées, avec des correctifs immédiats et des solutions durables dans le cadre de la refonte et de la migration des outils data. Le programme s’ancre dans le réel, avec des bénéfices concrets pour la performance des équipes.
Booster marge et écoulement en dehors des soldes
Une enseigne souhaite rationaliser le modèle économique de ses marques propres en achetant et implantant chaque article à son potentiel de ventes. Veltys intervient pour une analyse fine de la demande permettant la prédiction du potentiel et la dé-moyennisation des volumes d’achat.
Contexte
L’enseigne constatait une baisse du taux d’écoulement et de la marge, compensée par une dépendance accrue aux soldes. Les volumes d’achat étaient trop homogènes : les meilleurs produits manquaient en rayon, tandis que les moins performants s’accumulaient en stock. La situation était compliquée par une réduction des crédits d’achat, un sourcing plus difficile, des contraintes de MoQ et l’absence d’outils de pilotage fiables. Les process manuels, sources d’erreurs, ne permettaient pas d’exploiter la richesse des données disponibles. L’hétérogénéité réelle des ventes par article ne se reflétait pas dans les achats.
Méthode
Nous avons analysé la performance et la contribution de chaque caractéristique produit (couleur, type, matière, implantation) grâce à un modèle économétrique. Ce modèle, nourri par plusieurs saisons de ventes, a permis de prédire les volumes attendus en soldes et hors soldes pour chaque article. Les équipes ont enrichi la démarche avec leur expertise mode et esthétique, intégrée directement dans l’outil. Sur cette base, nous avons formulé des recommandations précises de volumes d’achat, d’implantation calendaire et d’implantation magasin par article. Un outil collaboratif a été conçu sur-mesure, relié aux autres fichiers de suivi (plan de collection, etc.), permettant aux acheteurs de décider en confiance et de réduire les erreurs de saisie.
Résultats
Durant six saisons, l’enseigne s’appuie sur ce dispositif pour ses achats. Les résultats sont tangibles :
L’outil collaboratif est utilisé par l’ensemble des équipes achats, facilitant le travail avec les équipes produits et offrant un gain de temps significatif. Les prédictions sont robustes et intégrées dans la réalité métier : elles combinent la puissance des modèles et l’expertise terrain, permettant d’implanter chaque article au plus près de la demande, au bon moment et au bon endroit.
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