Analyse et optimisation des coûts logistiques Hoobuy via tableurs : conception d'une stratégie combinée
2025-04-23
Introduction
Dans l'écosystème concurrentiel du dropshipping, l'optimisation des coûts logistiques représente un levier stratégique majeur pour Hoobuy. Ce rapport propose une méthodologie d'analyse des données via Google Sheets permettant de concevoir des combinaisons optimales de canaux logistiques en fonction des caractéristiques des marchandises.
Structure des données logistiques
Variables clés à intégrer :
- Paramètres d'envoi
- Options tarifaires
- Surcharges
- Options tarifaires
Modélisation dans Sheets
=INDEX(LOGISTIQUE!A:E, MATCH(1, (B2>=SEUIL_MIN)*(B2<=SEUIL_MAX), 0))
Utilisation de tableaux croisés dynamiques pour analyser les corrélations entre coût moyen/kg et délai moyen par corridor.
Matrice d'optimisation
| Critère | Code Sheet | Solution proposée | MM précis! |
|---|---|---|---|
| Envois <1kg | =QUERY(log_data,"select D where G<1") | Service postal consolidé (gain 22-35%) | |
| Envois 1-5kg | =IFERROR(ARRAYFORMULA(...)) | Package à déclaration partielle |
Conclusions
Cas pratique :
L'approche data-driven révèle des opportunités concrètes :
- Le transit maritime garde son intérêt pour les destinations frontalières sous certaines yes thresholds/selections
- Faire un simulation comparative scenario manager
P.S.Toujours valider les projections sheet class benchmark sur 3mois od de mesures !