Livraison : Comment mieux analyser vos données peut améliorer votre rentabilité et optimiser vos tarifs ?

Dans le secteur du transport et de la logistique, chaque décision impacte directement la rentabilité. Pourtant, de nombreuses entreprises n’exploitent pas pleinement leurs données pour optimiser leurs coûts et ajuster leurs tarifs.

Une analyse approfondie des données de livraison et de facturation permet de réduire les dépenses inutiles, d’identifier les zones peu rentables et d’ajuster sa grille tarifaire pour assurer un margement optimal.

Pourquoi l’analyse des données est essentielle pour la rentabilité ?

Chaque jour, une entreprise de transport génère une quantité importante de données opérationnelles. Ces informations couvrent :

• Les volumes de livraisons par zone.
• Les coûts de revient par trajet.
• Les retours et litiges liés aux livraisons.
• Le temps moyen de traitement des commandes.

Sans une analyse précise, il est difficile d’identifier les leviers d’optimisation et de mettre en place des ajustements tarifaires cohérents.

Exemple concret : Une entreprise de livraison urbaine s’est aperçue, grâce à son analyse de données, que les livraisons en périphérie lui coûtaient 30 % plus cher que celles en centre-ville. Elle a ajusté ses tarifs en conséquence pour éviter des marges négatives.

Cartographier les zones les plus et les moins rentables

Les écarts de rentabilité selon les zones

Certaines zones sont très demandées, d’autres sont moins denses en volume mais plus coûteuses à livrer.

• Une zone densément peuplée engendre des tournées optimisées et des coûts de livraison réduits.
• Une zone éloignée ou peu desservie impose des coûts de carburant et de personnel plus élevés.

Adapter sa politique tarifaire en conséquence

En analysant ces variations, une entreprise peut ajuster ses tarifs pour garantir une rentabilité homogène.

• Appliquer un supplément sur les zones à faible densité.
• Proposer des remises dans les zones à forte demande pour fidéliser les clients.
• Réduire la fréquence de certaines tournées non rentables.

Exemple concret : Un transporteur a mis en place une tarification dynamique après avoir constaté que ses livraisons en zone rurale représentaient 20 % de son chiffre d’affaires mais 40 % de ses coûts. Résultat : un réajustement tarifaire a permis de préserver la rentabilité.

Optimiser les coûts cachés pour ajuster les prix

Réduire le nombre de livraisons infructueuses

Chaque échec de livraison entraîne des coûts supplémentaires : temps perdu, carburant consommé, gestion des relivraisons.

• En analysant le taux de relivraison, une entreprise peut ajuster sa communication client et limiter les échecs.
• L’envoi de notifications précises sur l’heure de passage réduit les absences.

Exemple concret : Une société e-commerce a réduit de 15 % ses coûts logistiques en diminuant ses échecs de livraison grâce à un suivi plus précis des horaires.

Anticiper les pics de demande

Une mauvaise gestion des ressources lors des périodes de forte demande peut exploser les coûts.

• Une analyse des historiques de commandes permet d’ajuster les effectifs et les capacités de transport.
• Une entreprise peut prévoir des marges différenciées selon les périodes de l’année.

Exemple concret : Un transporteur a anticipé le Black Friday en adaptant sa grille tarifaire pour mieux absorber l’augmentation des volumes, tout en garantissant un service fluide.

Exploiter les données de facturation pour affiner les tarifs

Repérer les clients les plus rentables et les moins rentables

Certains clients génèrent plus de revenus, mais demandent un service plus coûteux.

• Identifier ceux qui demandent des livraisons fréquentes mais peu rentables.
• Ajuster les tarifs en fonction du volume de commandes et de la complexité des expéditions.

Exemple concret : Une entreprise de transport a revu sa politique de facturation en identifiant que 10 % de ses clients lui coûtaient plus qu’ils ne rapportaient. Un réajustement tarifaire a permis d’inverser la tendance.

Automatiser la gestion des coûts avec un TMS

Un TMS (Transport Management System) bien configuré permet d’automatiser la collecte des données tarifaires et d’ajuster les prix en fonction des coûts réels.

• Intégration des coûts réels par livraison.
• Comparaison des marges par type de prestation.
• Alerte sur les clients ou zones non rentables.

Vers une tarification plus intelligente et dynamique

La tarification dynamique, un levier de rentabilité

Grâce aux données de transport, certaines entreprises adoptent une tarification dynamique inspirée des plateformes comme Uber ou Deliveroo.

• Facturer plus cher aux heures de pointe pour équilibrer la charge.
• Adapter les frais de livraison en fonction des distances réelles.

Exemple concret : Une enseigne de livraison rapide a augmenté de 10 % son chiffre d’affaires en mettant en place un système de tarification ajusté en fonction du temps de trajet et de la densité des commandes.

Conclusion : comment mettre en place une gestion efficace des données pour optimiser ses tarifs ?

1. Analyser en continu les performances : suivre les coûts par zone, client et type de livraison.
2. Utiliser un outil BI et un TMS : croiser les données pour identifier les marges et les pertes.
3. Automatiser l’ajustement des prix : mettre en place une tarification évolutive selon les coûts réels.
4. Impliquer les équipes : former les responsables logistiques à l’analyse des données pour des décisions éclairées.

En adoptant ces pratiques, une entreprise peut réduire ses coûts, maximiser ses marges et garantir une meilleure rentabilité à long terme.