Auparavant, les détaillants prenaient des décisions sur les articles à vendre, où les vendre, quelle quantité de stock conserver et quand modifier les prix en fonction de leur expérience et de leur intuition. Même si de nombreux détaillants sont fiers de leur instinct, il ne suffit plus de s’en remettre uniquement à eux, surtout avec des marges bénéficiaires serrées. Les préférences des consommateurs évoluent rapidement et les détaillants ne peuvent pas suivre avec précision tous les facteurs du marché.
Sauvegarde de analytique les logiciels peuvent aider les détaillants à prendre des décisions meilleures et plus rentables en améliorant ou en corrigeant leurs hypothèses éclairées. Vous voulez en savoir plus ? Ce guide du débutant montrera aux entreprises tout ce qu'elles doivent savoir sur l'analyse du commerce de détail et ses meilleures pratiques.
Table des matières
Retail Analytics : qu’est-ce que c’est et quels sont ses avantages pour les entreprises ?
Les 4 types d'analyse de données de vente au détail
5 bonnes pratiques pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de l'analyse du commerce de détail
Types d'outils que les détaillants peuvent utiliser pour l'analyse de la vente au détail
Mot de la fin
Retail Analytics : qu’est-ce que c’est et quels sont ses avantages pour les entreprises ?
Retail Analytics utilise un logiciel pour collecter et analyser les données des magasins physiques, des boutiques en ligne et des catalogues afin d'aider les détaillants à comprendre le comportement des clients et les tendances d'achat. Ces informations peuvent améliorer les décisions en matière de prix, d'inventaire, de marketing, de placement de produit et d'exploitation du magasin en utilisant des algorithmes prédictifs sur des données provenant à la fois de l'intérieur de l'entreprise (comme l'historique des achats des clients) et de sources externes (comme les prévisions météorologiques).
L'analyse du commerce de détail peut également mesurer la fidélité des clients, repérer les modèles d'achat, prévoir la demande et améliorer l'agencement des magasins. Par exemple, il aide les détaillants à placer sur les étagères les articles fréquemment achetés ensemble et à offrir des remises personnalisées aux clients réguliers, ce qui entraîne des achats plus importants et davantage de visites.
Avantages de l'utilisation de l'analyse de vente au détail pour les entreprises
Réduire les ruptures de stock et les remises
En comprenant les tendances de la demande, les détaillants peuvent stocker la bonne quantité de produits. Par exemple, les analyses peuvent montrer à quelle vitesse la demande d’appareils électroniques grand public diminue sous l’influence des médias sociaux, aidant ainsi les détaillants à éviter les surstocks et les remises importantes.
Améliorer la personnalisation
Les analyses aident les détaillants à comprendre ce que leurs clients aiment, leur permettant ainsi de générer davantage de ventes. Par exemple, un libraire peut utiliser l'historique d'achat pour informer les clients intéressés par l'histoire américaine d'un nouveau livre de l'historien Ron Chernow disponible en précommande.
Optimiser les décisions de tarification
L'analyse des données peut aider les détaillants à fixer les meilleurs prix en tenant compte de facteurs tels que les paniers abandonnés, les prix des concurrents et les coûts des produits. Cela garantit que les prix ne sont ni trop élevés ni trop bas, maximisant ainsi les profits.
Améliorer la répartition des produits
Les analyses peuvent guider les détaillants sur l'endroit où envoyer les produits, réduisant ainsi les coûts de transport inutiles. Par exemple, un détaillant de vêtements de sport peut tirer parti des analyses pour constater que même une légère baisse de température augmente les ventes de maillots de corps thermiques, afin de pouvoir en envoyer davantage dans des zones plus froides.
Les 4 types d'analyse de données de vente au détail
Analyse descriptive
L'analyse descriptive examine les performances passées pour répondre à des questions de base telles que « combien », « quand », « où » et « quoi ». C'est la base des outils et des tableaux de bord de business intelligence qui affichent des rapports fréquents sur les ventes et les stocks.
Analyse de diagnostic
L'analyse de diagnostic aide à trouver les causes des problèmes affectant les performances. La combinaison de données provenant de diverses sources, telles que les commentaires des clients, les résultats financiers et les mesures opérationnelles, permet aux détaillants de mieux comprendre leurs problèmes.
Analyses prédictives
L'analyse prédictive prévoit les événements futurs en analysant la météo, les tendances économiques, les problèmes de chaîne d'approvisionnement et la concurrence. Cela implique souvent des scénarios de simulation, comme prédire l'efficacité d'une remise de 10 % par rapport à une remise de 15 % ou estimer le moment où le stock sera épuisé dans différentes conditions.
Analyse prescriptive
L'analyse prescriptive utilise l'IA et le Big Data pour recommander des actions en fonction des résultats prévus. Par exemple, il peut suggérer des offres aux agents du service client, telles que des ventes incitatives basées sur l'historique des achats ou des ventes croisées pour répondre aux demandes de nouveaux clients.
5 bonnes pratiques pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de l'analyse du commerce de détail
1. Fiez-vous aux données clients
Les clients partagent beaucoup d’informations sur ce qu’ils veulent et ce dont ils ont besoin. Les meilleurs détaillants utilisent ces données pour repérer les tendances et mieux comprendre leurs clients. Ils combinent les données des programmes de fidélité, du commerce électronique, des systèmes de point de vente et d'autres sources, y compris les données achetées auprès des courtiers.
Habituellement, les experts divisent les données client en informations démographiques, transactionnelles, comportementales et psychographiques. Les détaillants commencent par collecter des données démographiques de base, puis étendent leurs activités à d’autres types de données. Ils font la distinction entre les « clients » (les personnes qui ont acheté chez eux) et les « consommateurs » (les clients potentiels). Les données sur les consommateurs contribuent à la « modélisation similaire » : par exemple, si Mark est un excellent client, le détaillant recherche davantage de personnes comme Mark et les cible avec des offres spéciales.
2. Utilisez des outils de visualisation
Les tableaux, graphiques et tableaux de bord, éléments courants dans les logiciels de BI, sont cruciaux pour comprendre les données et prendre des décisions intelligentes. Ils sont bien plus efficaces que la simple observation des lignes et des colonnes de données. Ces outils permettent également aux utilisateurs professionnels d'accéder directement aux analyses sans attendre que le service informatique crée des rapports et exécute des requêtes.
3. Examinez différentes sources de données
L'examen de différentes sources de données, telles que les chiffres de ventes, les anciennes données clients et les niveaux de stock, aide les magasins à mieux comprendre leur activité. Pourquoi? Ces chiffres sont souvent liés d’une manière ou d’une autre. Par exemple, les magasins peuvent associer les données du magasin aux détails des produits pour déterminer la meilleure disposition du magasin afin de convertir les visiteurs en acheteurs.
La vérification des niveaux de stock garantit qu'il y a suffisamment de produits pour correspondre à l'agencement du magasin. Les magasins doivent également garder à l’esprit que différents outils peuvent définir les données de différentes manières, ce qui peut entraîner des erreurs si elles ne sont pas corrigées. C'est une bonne raison d'utiliser une seule plateforme pour toutes les données de vente au détail au lieu de choisir le meilleur outil pour chaque tâche.
4. Suivez les numéros importants
L'observation de chiffres importants aide les magasins à évaluer leur performance et à trouver des moyens de s'améliorer. Les magasins les plus performants examinent ces chiffres chaque semaine et les comparent à la semaine précédente. Cela commence par examiner ce qui s'est passé (comme certains articles se vendent moins), puis par comprendre pourquoi cela s'est produit (comme une rupture de stock).
5. Concentrez-vous sur les objectifs principaux
Tout ne doit pas être mesuré. Les détaillants disposent de nombreux nouveaux outils et données, mais ils doivent choisir judicieusement, sinon ils risquent de submerger les décideurs. Au lieu de cela, ils doivent d’abord trouver les domaines clés qui peuvent améliorer rapidement l’entreprise. Selon McKinsey, les meilleures analyses résolvent un problème spécifique et conduisent à des résultats clairs.
Types d'outils que les détaillants peuvent utiliser pour l'analyse de la vente au détail
L'analyse du commerce de détail utilise les données collectées dans les magasins et les sites Web via divers outils, notamment les suivants :
1. Systèmes de point de vente (POS)
Ces systèmes suivent et gèrent les transactions des clients. Ils fournissent des données sur ce que les clients achètent et peuvent créer des rapports sur les ventes et les tendances.
2. Logiciel de gestion de la relation client (CRM)
Ce logiciel gère les processus de vente, de marketing, de service client et en ligne. Les détaillants l'utilisent pour suivre les interactions des clients, conserver des informations sur les clients et trouver de nouvelles opportunités de vente et de marketing.
3. Outils de business intelligence (BI)
Les outils BI combinent des données provenant de différentes sources pour suivre des indicateurs de performance clés tels que la fidélité des clients, la rotation des stocks et les taux de vente. Ils peuvent générer des rapports pour les dirigeants et autres décideurs.
4. Systèmes de gestion des stocks
Ce logiciel suit les niveaux de stock dans les magasins et les entrepôts, prévoit la demande et aide à décider où stocker les articles pour réduire les coûts et répondre aux besoins des clients.
5. Analyses prédictives
Ce type d'analyse utilise les données passées pour prévoir les tendances et les comportements futurs. Les principaux types d’analyses de vente au détail sont descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives. Ceux-ci aident à identifier les opportunités de croissance et les nouveaux groupes de clients.
Mot de la fin
L’analyse du commerce de détail est un élément essentiel de toute entreprise réalisant des ventes. Il permet de suivre l'activité et de faire des prévisions futures pour éviter les ruptures de stock et autres situations préjudiciables. Alors que s’appuyer sur l’intuition était la norme, l’analyse du commerce de détail est en train de l’éliminer progressivement (mais sûrement). Les données de 2024 ne sont pas les mêmes qu’il y a 20 ou 10 ans. Les détaillants doivent donc évoluer s’ils veulent gérer toutes les données entrantes et sortantes.
