Un tableau de bord peut être rempli de chiffres sans répondre à la question qui vous intéresse : est-ce que la logistique tient la promesse faite à vos clients ? Je préfère quelques indicateurs définis clairement, discutés régulièrement et reliés à des actions.
Le piège, c’est de comparer des pourcentages qui ne mesurent pas la même chose. « À l’heure » peut signifier préparé, expédié ou livré. Un taux d’erreur peut être calculé par commande, par ligne ou par unité. Avant de commenter le résultat, je demande donc comment le chiffre a été construit.
Voici onze KPI utiles pour une marque e-commerce. Pour comprendre les opérations qu’ils suivent, retrouvez ma visite des coulisses d’un entrepôt logistique.
Avant les chiffres : convenir du périmètre
Pour chaque indicateur, je veux une définition, une période, une source de données et un responsable. Il faut aussi distinguer l’objectif convenu du résultat réellement mesuré. Une promesse commerciale ne constitue pas, à elle seule, une preuve de performance.
Les commandes bloquées méritent une règle explicite. Si une commande attend une validation de la marque, on peut l’identifier séparément ; on ne doit pas simplement la faire disparaître du tableau. Je souhaite voir le résultat global et les causes d’écart.
1. Le taux d’expédition dans le délai convenu
Calcul : commandes remises au transporteur dans le délai convenu ÷ commandes à expédier sur la période × 100.
Il faut préciser le point de départ du délai, l’heure limite de prise en compte et les jours de traitement. Une étiquette créée ne prouve pas que le colis a été remis au transporteur. Le statut retenu doit correspondre à l’événement que l’on veut mesurer.
Je complète le pourcentage par le nombre de commandes en retard et leur ancienneté. Un petit reliquat qui vieillit peut poser un problème important à quelques clients, même lorsque le taux global semble satisfaisant.
2. Le taux de commandes préparées sans erreur
Calcul : commandes préparées sans erreur identifiée ÷ commandes préparées dans la cohorte étudiée × 100.
La cohorte est un groupe de commandes suivi sur une période définie. Comme certaines erreurs sont signalées après l’expédition, il faut laisser un délai d’observation cohérent avant de figer le résultat.
Je distingue les erreurs de référence, de quantité, de personnalisation et de document. Si l’on préfère mesurer la précision par ligne, c’est possible, mais il faut conserver cette unité et l’indiquer clairement. Les deux taux ne sont pas directement comparables.
3. Le délai de préparation
Mesure : temps écoulé entre la mise à disposition d’une commande complète et exploitable pour la préparation et la fin de sa préparation.
Je regarde la médiane et les commandes les plus lentes, pas uniquement la moyenne. Une moyenne peut masquer une minorité de dossiers longtemps bloqués. Je sépare aussi les temps d’attente des temps de travail lorsque les données le permettent.
Pour interpréter cet indicateur, il faut connaître le profil des commandes. Le nombre de lignes, la personnalisation et les contraintes de conditionnement influencent le temps nécessaire.
4. La livraison complète et à l’heure, ou OTIF
Calcul : commandes livrées intégralement dans la fenêtre promise ÷ commandes dont la livraison était attendue sur la période × 100.
L’OTIF, pour « On Time In Full », regarde le résultat jusqu’au destinataire. Il se distingue donc du taux d’expédition. Une commande peut quitter l’entrepôt à temps et arriver en retard.
Il faut définir la date promise, le traitement des livraisons partielles et les sources transporteur. Je garde les causes de retard visibles pour différencier préparation, transport, adresse ou indisponibilité du destinataire.
5. La fiabilité du stock
Exemple de calcul : positions de stock contrôlées sans écart ÷ positions contrôlées × 100. Une position peut être définie comme un couple référence-emplacement, complété par le lot si nécessaire.
Ce taux doit être accompagné de l’ampleur des écarts en unités ou en valeur. Un écart d’une unité et un écart de cent unités ne représentent pas le même enjeu, même s’ils concernent chacun une position.
Je regarde aussi si les contrôles couvrent suffisamment le catalogue. Vérifier seulement les références les plus faciles à compter donne une image partielle. Le sujet est détaillé dans mon article sur la gestion des stocks e-commerce.
6. La part des commandes bloquées faute de stock
Calcul : commandes qui ne peuvent pas être préparées complètement pour indisponibilité d’au moins un produit ÷ commandes à préparer × 100.
Les précommandes assumées doivent être identifiées à part. L’objectif est de repérer une indisponibilité qui empêche de tenir la promesse prévue, pas de qualifier automatiquement de rupture toute vente avant réception.
Je cherche ensuite la cause : achat insuffisant, réception en attente, écart d’inventaire, stock réservé ou mauvaise synchronisation. La réponse opérationnelle change selon le cas.