Magasins Data Visualisation
BI

Comment la data visualisation peut-elle aider les responsables de magasin à atteindre leurs objectifs de ventes ?

Par Liza le 11 septembre 2018
En ce qui concerne l’analyse des comportements de consommateurs, les boutiques en ligne ont depuis longtemps une longueur d’avance sur les magasins physiques. Les avancées en matière de tracking permettent aux E-commerçants d’analyser le parcours de chaque client avant et après l’acte d’achat. Les boutiques en ligne ont à disposition des centaines voire parfois des milliers de données leur permettant d’identifier les tendances d’achat. Offline, le consommateur demeure bien plus mystérieux…

En effet, les boutiques physiques sont loin de disposer d’autant d’informations et doivent encore fréquemment prendre des décisions « au nez », sans réelles certitudes quant aux attentes de leurs consommateurs. Les gérants de boutiques sont généralement en mesure d’analyser ce qui se passe en caisse, au moment de l’achat, mais peu capables de décomposer le cheminement menant à cet acte.

Confiance, convivialité et service

À l’ère de l’e-commerce et du multi device, les magasins physiques restent fortement plébiscités. Ils représentent encore près de 90% du chiffre d’affaires du retail et affichent un taux de conversion au moins 20 fois plus élevé que dans l’e-commerce. Le parcours et les attentes du client ne sont cependant plus les mêmes qu’il y a 20 ans. Si, lorsqu’il venait au magasin il était en phase de découverte des produits, ce n’est généralement plus le cas aujourd’hui car la recherche est faite en amont via le site de l’enseigne ou de ses concurrents. Si l’achat en ligne a l’avantage de proposer des gammes de produits plus diversifiées à des prix souvent inférieurs, le consommateur se déplace encore en magasin pour vivre une expérience : la confiance, la convivialité et le service.

Les bienfaits d’une analyse quotidienne

Une analyse quotidienne des données de trafic au sein du magasin, couplés aux données de ventes devient stratégique car elle permet :

  • D’identifier immédiatement une zone dans laquelle les ventes de produits sont faibles ou en baisse et d’en chercher la cause : propreté, mauvaise organisation du rayon, pas de vendeurs affectés à la zone pour conseiller le client…
  • D’analyser les affinités de ventes des produits, de réaliser des tests de disposition des rayons et d’en tirer des conclusions : les ventes de chaussettes ont doublé depuis qu’elles se trouvent dans le rayon chaussures plutôt que dans celui du textile.
  • De mieux comprendre le parcours client : le trafic dans la zone des produits de saison est élevé mais les ventes ne suivent pas, il peut s’agir d’une zone à fort passage mais où les clients ne s’arrêtent pas car elle est située entre deux zones chaudes.
  • De se servir des données d’historique comme guide : l’année dernière la nouvelle collection avait très bien marché pendant la période des soldes, il serait judicieux de réutiliser les mêmes logiques de mises en avant.
  • D’identifier des articles qui ne se vendent plus : cela fait plusieurs semaines que les ventes sont en chute dans la zone du magasin qui est occupée par certains produits, il est sans doute temps de modifier la stratégie sur ces articles.
  • De connaître le taux d’attractivité d’un nouveau produit ou d’une collection auprès des clients : en analysant le trafic dans une zone avant et après la mise en rayon.
  • D’identifier des zones où les vols sont fréquents : les pertes liées au vol peuvent représenter un coût important pour le magasin, connaître ces zones permet aux employés d’être plus vigilants ou de positionner les agents de sécurité en fonction.
  • D’avoir une connaissance précise des pics de fréquentation dans le point de vente : le store manager peut alors optimiser le planning de son équipe pour toujours avoir le nombre optimal de personnes adapté à la demande quel que soit le moment de la semaine ou de la journée.

Une plus grande agilité

Cette introduction des données dans le quotidien de chaque magasin permet une plus grande agilité pour adapter à tout instant la stratégie de merchandising. Certaines enseignes investissent même dans des caméras capables de suivre les mouvements des clients pour en dégager des tendances appelés « patterns ».

Outre l’analyse des données de merchandising, les opérationnels peuvent se servir de la data visualisation pour les aider à maintenir une bonne disponibilité des produits en magasin en analysant rapidement l’ensemble des niveaux stocks. Une optimisation de la disposition des produits rapportera peu si la moitié des produits manquent à l’appel. Il est bien connu que le client est volatile : s’il ne trouve pas le produit qu’il est venu chercher en magasin, il ira le chercher ailleurs…

La data visualisation devient un outil de pilotage principal pour le responsable de magasin qui est désormais en mesure (1) de suivre ses indicateurs de performances à tout moment en fonction de ses objectifs, (2) d’adapter ses stratégies et (3) d’analyser immédiatement le résultat de ses actions.

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