Piloter une gamme de produits de plusieurs centaines, voire plusieurs milliers de références, pose rapidement un problème : comment savoir si chaque produit a réellement sa place dans l’assortiment ? Certaines références génèrent des ventes mais se concurrencent entre elles. D’autres mobilisent du stock ou du linéaire sans apporter de véritable complémentarité. Et malgré une offre déjà très large, certains besoins clients peuvent rester insuffisamment couverts.
En pratique, Excel suffit pour des analyses ponctuelles et des assortiments limités. Les outils de BI permettent de mieux visualiser la performance, tandis que les solutions spécialisées d’assortment analytics sont plus adaptées lorsque l’analyse doit intégrer les redondances, les trous d’assortiment, les données concurrentielles et les différences entre magasins.
C’est l’un des principaux défis de l’analyse d’assortiment : distinguer la performance d’un produit de sa contribution réelle à la cohérence de la gamme. Une référence qui vend beaucoup peut faire doublon avec plusieurs produits très proches. Un SKU aux volumes plus faibles peut, lui, jouer un rôle essentiel s’il couvre un usage, un niveau de prix ou un segment de clientèle spécifique.
Se limiter au chiffre d’affaires, à la marge ou à la rotation peut donc conduire à des arbitrages trop rapides. Analyser la cohérence d’une gamme suppose de comprendre le rôle de chaque référence dans l’assortiment : comment les produits se complètent, où se trouvent les redondances, quels besoins restent insuffisamment couverts et si certaines références peuvent être rationalisées sans fragiliser l’offre.
Alors, quel outil utiliser pour analyser la cohérence de sa gamme ? Quels indicateurs suivre et jusqu’où Excel ou les outils de Business Intelligence peuvent-ils répondre à ce besoin ?
Qu’entend-on réellement par cohérence d’une gamme ?
La cohérence d’une gamme ne se mesure pas au nombre de références qu’elle contient. Elle dépend surtout de la place qu’occupe chaque produit et de ce qu’il apporte par rapport aux autres.
Prenons une catégorie de 200 références. Plusieurs produits peuvent réaliser de bonnes ventes tout en étant très proches en termes de caractéristiques, de prix ou d’usage. Leurs résultats sont satisfaisants lorsqu’on les regarde séparément, mais leur présence simultanée est-elle réellement justifiée ? Si plusieurs références couvrent le même besoin, une partie de leurs ventes peut simplement se répartir entre des produits très similaires.
C’est aussi pour cette raison qu’un faible volume de ventes ne suffit pas à justifier un déréférencement. Certains produits vendent moins mais conservent une vraie fonction dans la gamme. Ils peuvent couvrir un premier prix, répondre à un usage particulier, toucher un segment spécifique ou assurer la présence d’une marque recherchée.
Le chiffre d’affaires, la marge et la rotation restent indispensables pour suivre la performance. Pour analyser la cohérence d’une gamme, il faut toutefois les rapprocher d’autres informations. Le positionnement prix, les attributs produit, la couverture des différents segments et les données concurrentielles permettent notamment de comprendre si les références se complètent réellement.
Concrètement, analyser la cohérence d’une gamme revient à répondre à plusieurs questions : chaque référence couvre-t-elle un besoin suffisamment distinct pour justifier sa présence ? Certaines références sont-elles fortement substituables entre elles ? Certains segments de prix, formats, marques ou usages sont-ils surreprésentés ou, au contraire, insuffisamment couverts ? Enfin, la structure globale de l’assortiment est-elle cohérente avec la demande et avec la place occupée par ces différents segments sur le marché ?
Des déséquilibres deviennent alors plus faciles à repérer. Une gamme peut concentrer beaucoup de références sur un même niveau de prix alors qu’un autre reste peu couvert. Plusieurs produits peuvent présenter des caractéristiques presque identiques. Une marque ou un format bien représenté chez les concurrents peut aussi être absent de l’offre.
Un outil d’analyse d’assortiment doit permettre de faire ressortir ces situations sans obliger les équipes à multiplier les fichiers et les croisements manuels, tout en allant au-delà du simple classement des références selon leurs performances pour mieux comprendre le rôle de chaque produit dans la gamme et identifier les arbitrages à mener.
Pourquoi Excel atteint rapidement ses limites pour analyser une gamme ?
Excel reste parfaitement pertinent pour une analyse ponctuelle sur quelques dizaines de références. Il permet de croiser le chiffre d’affaires, la marge, les volumes, la rotation ou encore l’évolution des ventes.
Les limites apparaissent lorsque l’assortiment gagne en profondeur et que les données à prendre en compte se multiplient. Un retailer peut avoir plusieurs milliers de SKU répartis entre des centaines de magasins, différents formats de points de vente, plusieurs régions et canaux de vente. À cela s’ajoutent les attributs produit, les marques, les segments de prix, les données concurrentielles, la saisonnalité ou les contraintes d’espace. La limite d’Excel ne dépend pas uniquement du nombre de références. Elle apparaît surtout lorsque l’analyse doit croiser plusieurs dimensions simultanément : SKU, magasins, attributs produit, segments de prix, concurrence, saisonnalité et scénarios d’assortiment.
À cette échelle, les fichiers et tableaux croisés s’accumulent rapidement. Les équipes consacrent alors une part importante de leur temps à consolider la donnée, la vérifier et la mettre en forme avant même de pouvoir l’analyser.
Excel montre également ses limites lorsqu’il faut anticiper les conséquences d’une décision sur l’assortiment. Supprimer une référence ne signifie pas nécessairement perdre toutes les ventes associées. Une partie de la demande peut se reporter sur un produit similaire. De la même manière, intégrer une nouveauté ne garantit pas des ventes supplémentaires si elle vient surtout capter celles d’une référence déjà présente.
La localisation de l’assortiment ajoute encore une difficulté. Une gamme pertinente à l’échelle nationale ne répond pas forcément de la même manière aux besoins de chaque magasin, notamment lorsque les profils de clientèle, la concurrence locale ou les contraintes de surface diffèrent.
À ce stade, regarder les ventes passées ne suffit plus.L’analyse doit aussi permettre de mesurer les effets d’une suppression, d’un ajout ou d’un changement d’assortiment sur le reste de la gamme.
Excel reste particulièrement efficace pour analyser ce qui s’est passé. Il devient en revanche moins adapté lorsqu’il faut estimer ce qui pourrait se produire après l’ajout ou le retrait d’une référence.
Les 6 analyses qu’un outil de cohérence de gamme doit permettre de faire
1. Mesurer la performance sans raisonner uniquement en chiffre d’affaires
L’analyse commence généralement par la performance des références. Le chiffre d’affaires, les volumes, la marge, la rotation, la contribution à la catégorie ou encore l’évolution des ventes permettent de repérer les produits qui soutiennent les résultats et ceux qui sont en retrait.
Ces indicateurs peuvent également être rapprochés de la place occupée par chaque produit dans l’assortiment. Le chiffre d’affaires ou la marge par référence, la contribution du SKU aux résultats de la catégorie ou encore, lorsque les données de merchandising sont disponibles, le chiffre d’affaires ou la marge rapportés à l’espace occupé en rayon permettent d’évaluer la productivité de la gamme. L’objectif est notamment d’identifier les références ou les segments qui mobilisent une part importante de l’assortiment ou du linéaire sans apporter une contribution proportionnelle à la performance.
Ces indicateurs ne suffisent toutefois pas pour décider quelles références conserver ou déréférencer. Se fier uniquement au chiffre d’affaires revient souvent à favoriser les best-sellers, au risque de réduire la diversité de la gamme et d’écarter des produits moins vendeurs mais importants pour couvrir certains besoins clients.
Un outil d’analyse d’assortiment doit donc permettre de rapprocher la performance économique de chaque référence du rôle qu’elle joue réellement dans la gamme.
2. Identifier les doublons et les zones de cannibalisation
Deux produits proches en termes d’usage, de format, de caractéristiques ou de prix peuvent répondre au même besoin. Ajouter une référence ne génère donc pas nécessairement de nouvelles ventes : une partie de la demande peut simplement se déplacer depuis des produits déjà présents.
L’analyse doit ainsi distinguer les ventes incrémentales, qui développent réellement la catégorie, des ventes issues de la cannibalisation. Lorsqu’une référence est retirée, certaines ventes peuvent être perdues, tandis que d’autres sont transférées vers des produits substituables.
Cette distinction est essentielle pour rationaliser un assortiment. Une référence réalisant peu de ventes peut rester stratégique si elle couvre un besoin spécifique, tandis qu’un produit plus performant peut être supprimé avec un impact limité si sa demande se reporte facilement vers d’autres références.
Les solutions d’assortment optimization permettent notamment d’analyser ces transferts de demande pour mieux mesurer la contribution réelle de chaque produit.
3. Repérer les trous dans l’assortiment
Une gamme très large peut malgré tout laisser certains besoins sans réponse. Un retailer peut, par exemple, proposer de nombreuses références en milieu et haut de gamme tout en étant peu présent sur les premiers prix. Le même déséquilibre peut se retrouver sur les formats, avec une offre très développée sur les grandes contenances mais peu de choix pour la consommation individuelle.
Pour repérer ces trous d’assortiment, doit regarder comment les références se répartissent selon les critères qui structurent réellement la catégorie. Selon les produits, il peut s’agir du prix, de la marque, du format, de l’usage, du conditionnement ou encore du niveau de gamme.
On voit alors plus clairement les segments où les références s’accumulent et ceux où le choix est limité. Un segment peu couvert ne justifie pas pour autant l’ajout de nouveaux produits. La question est plutôt de savoir s’il répond à une attente client et s’il représente une réelle opportunité pour l’enseigne.
Les données marché et concurrentielles permettent justement de vérifier ce point. Elles montrent si un segment peu présent dans la gamme l’est également sur le marché ou s’il occupe une place plus importante chez les concurrents.
4. Comprendre les critères de choix du client
L’analyse d’un assortiment gagne aussi à intégrer la manière dont les clients choisissent réellement leurs produits. Leur parcours ne suit pas toujours la classification utilisée par l’enseigne. Selon la catégorie, la marque peut peser davantage dans la décision, tout comme le prix, le format, l’usage ou une caractéristique spécifique du produit.
Les Consumer Decision Trees, ou arbres de décision consommateur, permettent de représenter ces critères et leur poids dans le choix.
Deux références très proches sur le papier peuvent ainsi répondre à des attentes différentes. Des produits classés dans des segments distincts par l’enseigne peuvent également être considérés comme des alternatives par le client au moment de l’achat.
Prendre en compte ces comportements dans l’analyse d’assortiment permet de mieux distinguer les références complémentaires de celles qui sont substituables, et de vérifier si la gamme répond aux critères qui orientent réellement la décision d’achat.
5. Comparer son assortiment au marché et aux concurrents
Une gamme peut sembler équilibrée lorsqu’on l’observe seule et révéler des faiblesses évidentes lorsqu’on la compare au marché.
L’analyse concurrentielle permet notamment de répondre à des questions structurantes : quelles marques sont présentes chez mes concurrents mais absentes chez moi ? Quels segments de prix sont sous-représentés ? Sur quels attributs mon assortiment est-il véritablement différenciant ? Où mon offre est-elle au contraire excessivement similaire ?
Le benchmark transforme ainsi l’analyse interne en analyse de positionnement.
Comparer son assortiment à celui des concurrents permet surtout de voir ce qui manque, ce qui est déjà très présent et ce qui distingue réellement l’offre. L’enjeu n’est pas d’avoir les mêmes références que le marché, mais de savoir si les écarts observés sont voulus ou s’ils révèlent un besoin encore mal couvert.
6. Analyser la cohérence au niveau local
Une gamme cohérente à l’échelle nationale ne l’est pas forcément dans chaque point de vente. Une référence peut afficher de très bonnes performances globales et trouver beaucoup moins sa place dans certains magasins. Les habitudes d’achat varient d’une zone à l’autre, tout comme la concurrence locale, la taille des magasins ou l’espace disponible en rayon.
Ces différences poussent les retailers à adapter davantage leurs assortiments aux réalités locales. McKinsey estime d’ailleurs que la sélection de SKU au niveau du magasin peut représenter un potentiel de croissance des ventes de 2 à 4 % dans le retail alimentaire. Une telle granularité demande toutefois des données suffisamment fiables et une organisation capable de gérer des assortiments différenciés.
Une référence peut ainsi être indispensable dans un cluster de magasins et beaucoup moins pertinente dans un autre. Plutôt que d’appliquer les mêmes règles de référencement à tout le réseau, l’analyse locale permet d’identifier les produits à maintenir partout, ceux dont la présence se justifie seulement dans certaines zones et les références qui occupent du linéaire sans répondre à une demande locale suffisante.
Quel outil choisir pour analyser la cohérence de sa gamme ?
Le bon outil pour analyser la cohérence d’une gamme dépend surtout du besoin en interne. Suivre la performance de quelques centaines de références, comparer des assortiments entre magasins ou identifier des produits redondants ne demande ni les mêmes données ni les mêmes capacités d’analyse.
Excel convient aux analyses ponctuelles sur des assortiments limités, tandis que les outils de Business Intelligence facilitent la consolidation et la visualisation des performances.
Les solutions de category management et de planogramming répondent davantage aux enjeux d’implantation et d’allocation de l’espace en rayon. À l’inverse, les plateformes d’assortment analytics permettent d’analyser plus finement la composition de l’offre, les redondances, les écarts de couverture ou les opportunités de différenciation.
C’est notamment le rôle d’OptimiX Assortment Benchmark, qui permet de comparer les assortiments et les performances afin d’identifier les forces et faiblesses de l’offre et d’aider les équipes à arbitrer entre maintien, rationalisation ou développement des références.
Les critères à regarder avant de choisir une solution d’assortment analytics
Le premier critère est la granularité de l’analyse. Une solution pertinente doit permettre de naviguer du niveau global jusqu’à la référence, mais aussi de comparer catégories, sous-catégories, marques, attributs, magasins ou clusters.
Le deuxième est la capacité à enrichir les données internes. Les ventes de l’enseigne racontent ce qui se passe dans son propre périmètre. Elles ne révèlent pas nécessairement les opportunités absentes de l’offre. L’intégration de données marché, concurrentielles ou produit permet de replacer la performance interne dans son véritable contexte.
Le troisième est la qualité de la visualisation. Une analyse sophistiquée qui nécessite plusieurs jours d’interprétation par une équipe data perd une partie de son intérêt opérationnel. Les category managers et responsables de l’offre doivent pouvoir identifier rapidement anomalies, opportunités et arbitrages.
Le quatrième concerne la simulation. Avant de supprimer ou d’ajouter des références, les équipes doivent pouvoir tester différents scénarios et anticiper leurs conséquences sur la performance.
Enfin, l’outil doit être suffisamment accessible pour être utilisé par les métiers. La sophistication algorithmique n’a de valeur que si elle améliore réellement la qualité et la vitesse des décisions.
De l’analyse descriptive à la recommandation : ce que l’IA change
Quand une gamme compte plusieurs milliers de références, certaines anomalies ou redondances peuvent facilement passer sous le radar. Les données sont là, mais les analyser produit par produit devient vite impossible. L’IA appliquée à l’analyse d’assortiment permet justement de traiter ce volume sans multiplier les heures d’analyse manuelle.
Les algorithmes peuvent croiser un grand nombre de références et de critères pour repérer des produits très similaires, des écarts de performance ou des opportunités difficiles à identifier dans des fichiers. Le Category Manager passe ainsi moins de temps à chercher l’information et peut davantage se concentrer sur ce qu’elle signifie pour sa gamme.
L’IA ne décide pas pour autant quels produits doivent rester ou sortir de l’assortiment. Une recommandation de déréférencement doit être replacée dans la réalité de la catégorie. Le produit peut répondre à un besoin spécifique, jouer un rôle dans l’architecture de prix ou être particulièrement important dans certains magasins. La connaissance du marché et les choix commerciaux restent entre les mains des équipes métier.
McKinsey souligne en 2026 que l’IA appliquée au merchandising peut réduire le temps consacré au reporting. Pour un Category Manager, cela signifie moins de temps passé à consolider des fichiers ou à passer en revue des centaines de références une à une. Les produits qui présentent un écart, une redondance ou un potentiel particulier remontent plus rapidement, et l’expertise métier intervient là où elle apporte le plus de valeur, au moment de décider quoi en faire.
OptimiX Assortment Benchmark : objectiver les choix d’assortiment
Quels outils utiliser pour analyser et optimiser une gamme ?
L’analyse d’une gamme nécessite de croiser plusieurs sources de données : ventes, marges, prix, promotions, stocks, attributs produits, prévisions et données fournisseurs. Ces informations sont généralement réparties entre plusieurs outils.
L’ERP centralise notamment les transactions, les achats et les niveaux de stock, tandis que le PIM structure les caractéristiques des produits. Les solutions de Business Intelligence permettent ensuite d’explorer les performances historiques et de construire des indicateurs de pilotage.
Les outils de Pricing permettent d’analyser le positionnement tarifaire, les écarts de prix entre références et la cohérence de l’architecture prix.
Les outils d’analyse de la cohérence de gamme permettent d’évaluer la structure de l’assortiment, la complémentarité entre les références, les redondances, les besoins insuffisamment couverts et les opportunités de rationalisation ou de développement de l’offre.
Enfin, les solutions de Demand Planning intègrent les prévisions et la variabilité de la demande afin d’anticiper les besoins en stock et d’adapter les approvisionnements.
Relier les décisions d’assortiment, de Pricing, de prévision et de stock permet d’adopter une vision globale de la performance de la gamme. Les outils développés par Optimix Solutions réunissent ces différents leviers pour favoriser un pilotage plus cohérent de l’offre et de la demande.
Une gamme performante se construit référence par référence
Analyser la cohérence d’une gamme revient surtout à comprendre ce que chaque référence apporte à l’ensemble de l’offre. Deux produits qui performent peuvent être redondants, tandis qu’une référence moins vendeuse peut conserver toute sa pertinence si elle couvre un besoin spécifique.
Le niveau d’outillage dépend ensuite de la complexité de ces arbitrages. Excel peut suffire pour travailler sur un assortiment limité. Une BI facilite le suivi et la comparaison des performances. Lorsque l’analyse doit intégrer les interactions entre références, le positionnement face au marché, les trous d’assortiment ou les différences entre magasins, un outil spécialisé d’analyse d’assortiment apporte une profondeur supplémentaire.
Pour un retailer, le sujet n’est donc pas de réduire ou d’élargir sa gamme à tout prix. Il s’agit de savoir où ajouter du choix crée réellement de la valeur, où la multiplication des références dilue la performance et quels produits jouent un rôle suffisamment distinct pour conserver leur place.
C’est aussi ce qui fait la différence entre une gamme simplement large et un assortiment réellement maîtrisé.
