Le pouvoir de l’analytique métier dans le commerce de détail : Une approche centrée sur le client et sur les données ​

Confrontées à un contexte en constante évolution, les entreprises du secteur du commerce de détail doivent faire face à de nouveaux défis et à de nouvelles exigences. Parmi les principales raisons de l’évolution nécessaire dans ce secteur figurent les nouvelles formes de concurrence numérique, la quantité d’informations consommées par les clients et l’innovation rapide des produits.

Quels que soient les nouveaux défis, le principe de base et le paradigme de l’activité restent inchangés : celui qui peut offrir le bon produit, au bon endroit, au bon moment et au bon prix sera le gagnant. Alors comment l’analytique métier peut-elle aider à prévoir toutes ces variables ?

Au fil des ans, l’analytique a pris une place importante dans la stratégie de chaque détaillant. L’une des clés de la réussite dans le commerce de détail est d’être davantage centré sur les données, de tirer des conclusions exploitables à partir de celles-ci et de prendre des décisions plus éclairées, en s’orientant vers une plus grande satisfaction des clients et une croissance et une rentabilité durables.

Avec des matières premières et des données totalement intégrées aux opérations quotidiennes, et un esprit analytique déjà acquis, le défi pour les détaillants est de savoir comment travailler avec d’énormes quantités de données, qui augmentent à chaque seconde, pour en extraire des informations révélatrices et disruptives.

Les capacités analytiques peuvent aider les détaillants à aborder les points les plus difficiles et les plus fragiles identifiés le long de leurs chaînes d’approvisionnement. La première étape de cette approche axée sur les données consiste à cartographier et à quantifier toutes les étapes opérationnelles de la chaîne afin de comprendre ce qui se passe et pourquoi. Pour cela, une structure de base de données fiable et un ensemble complet d’outils de rapport et d’informatique décisionnelle sont essentiels. Il est essentiel de garantir ces prémisses, qui sont une condition nécessaire pour évoluer vers des approches plus complexes, telles que la simulation, la prévision, l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et l’optimisation mathématique.

Cette nouvelle approche peut être appliquée à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement, devenant ainsi un actif essentiel pour superviser et améliorer le « coût de service », c’est-à-dire le coût réel de la fourniture d’un produit à un client, de l’approvisionnement à la livraison capillaire, en englobant toutes les étapes opérationnelles.

Nous pouvons donc diviser l’approche analytique du commerce de détail en quatre domaines :

Gestion des catégories et merchandising

Les techniques analytiques jouent un rôle essentiel dans l’optimisation de la gamme de produits. En examinant la relation entre le catalogue et les profils des clients, il est possible d’obtenir des informations essentielles : quelle est la meilleure combinaison pour faire face au nombre infini de produits, à l’espace limité des rayons, aux différents profils des magasins et à la complexité de la chaîne d’approvisionnement?

D’une part, en identifiant les caractéristiques – telles que la marque ou l’origine – qui sont pertinentes pour les clients, il devient possible d’estimer la demande future pour chaque produit. Cela permet non seulement de gérer le cycle de vie des produits, mais aussi d’assurer la meilleure rentabilité pour chaque catégorie. En outre, il est possible de tirer parti des opportunités de vente croisée qui découlent du positionnement stratégique des produits.

Grâce à un meilleur assortiment de produits et à un lien stratégique entre les besoins des clients et le portefeuille en magasin, il est également possible de simplifier la chaîne d’approvisionnement et d’enrichir les services d’approvisionnement avec des informations très utiles.

En plus de la reconception du processus de gestion de la gamme, il est également possible de tirer une plus grande valeur des stratégies de tarification. L’identification du « bon » prix reste une tâche ardue, car un prix trop élevé peut réduire la part de marché et compromettre la fidélisation des clients. En revanche, des prix trop bas peuvent réduire la marge. Cette décision doit être prise au niveau le plus granulaire possible, y compris les magasins, les segments et les canaux de vente, et doit tenir compte des contraintes stratégiques de chaque marque.

En parallèle, il est possible d’ajouter un deuxième niveau de complexité et de tirer parti de ces informations pour créer des stratégies de tarification dynamique et définir des initiatives promotionnelles.

Marketing

Les clients prennent de plus en plus le contrôle de la manière, du moment et du lieu où ils veulent interagir. Faire appel aux valeurs des clients, conserver leur confiance et renforcer leurs idéaux est devenu crucial. Cela conduit à un changement de paradigme : d’une approche intuitive, centrée sur le produit, à une approche fondée, centrée sur les données du client.

Dans le domaine du marketing, l’analytique métier est au cœur des stratégies de nombreux détaillants. En combinant rapidement toutes les données importantes sur les clients – telles que les systèmes de gestion, les cartes de fidélité, les systèmes de points de vente (POS) et les données provenant des médias sociaux – il est possible de construire un processus d’interaction permettant de maintenir un profil détaillé du client, qui évolue en temps réel. Qu’achètent les clients et quel est l’impact des initiatives de marketing ?

Une analyse détaillée de la réponse des clients aux incitations marketing permet de tirer des conclusions afin d’optimiser la conception des campagnes, en s’assurant qu’elles répondent à l’intérêt du public cible. Les méthodes analytiques avancées sont utilisées pour concevoir de meilleures campagnes de marketing, en se concentrant sur des messages/offres détaillés destinés à différents profils de clients. Ce modèle personnalisé, qui optimise les dépenses et les ressources marketing, contrôle également le message – le quand, le comment et le pourquoi de son affichage – favorisant ainsi l’optimisation des performances multicanal.

En ce qui concerne la modélisation marketing, il est essentiel de prévoir la valeur du cycle de vie du client pour déterminer les clients les plus rentables dans le temps et ainsi prendre les mesures nécessaires pour accroître la fidélisation de la clientèle. En favorisant cette évaluation de l’engagement des clients et en prédisant le taux de désabonnement, il est possible de convertir les informations en décisions intelligentes et de construire un modèle complet de planification des campagnes. Quelle campagne doit être envoyée à chaque client ? Quels articles doivent apparaître sur la page principale pour générer des ventes ?

Renseignements sur les acheteurs (Shopper Intelligence) et exploitation des magasins

Les mentalités ont changé, tant en ligne qu’en magasin, grâce aux nouvelles capacités d’analyse et aux innovations numériques.

Tous les mouvements, qu’ils soient physiques ou numériques, sont cartographiés, stockés et traités à l’aide d’outils analytiques afin d’améliorer la prise de décision, grâce aux informations collectées par des capteurs connectés aux personnes, aux lieux, aux processus et aux produits. Plusieurs points d’interaction avec le client peuvent fournir des données : les réseaux sociaux, les sites de commerce électronique, les cartes de paiement, les systèmes avancés de points de vente et les solutions liées au flux de personnes dans les magasins. En disposant de toutes ces informations, il est non seulement possible de comprendre le passé, mais aussi de prévoir quand et où le client ira ensuite ! Aujourd’hui, nous pouvons suivre le comportement des clients sur différents canaux en combinant les données en ligne et hors ligne, plutôt que de stocker et d’analyser ces informations séparément dans des silos. Quel est le parcours du client à l’intérieur du magasin ? Quelles sont les zones les plus visitées ? Toutes ces informations permettent d’améliorer tous les processus liés à la conception et au design du magasin, qu’il soit physique ou virtuel. Avec la bonne gamme de produits, il est possible de construire un cadre axé sur les données pour tirer le meilleur parti de tous les domaines de contact avec nos clients, en maximisant la valeur ajoutée à leur parcours.

Toutes ces données peuvent être intégrées, ce qui vous permet de surmonter un autre cauchemar du commerce de détail : la gestion des stocks. L’analyse prédictive vous permet de connaître la bonne quantité de stock disponible pour éviter les ruptures de stock sans créer une accumulation sans fin d’articles obsolètes ou à faible rotation. Les modèles analytiques suggèrent quels produits commander et en quelle quantité, en se concentrant sur l’élimination de l’espace gaspillé, des frais généraux et en supprimant l’incertitude, tout en réduisant le nombre d’achats basés sur des “méthodes naïves”- ils supposent la reproduction du passé complétée par des suggestions purement intuitives. Le secteur des produits frais est particulièrement critique, étant donné la détérioration inhérente du produit. Dans ce cas, des critères peuvent être introduits pour les produits périssables afin d’améliorer la performance des stocks en mettant en œuvre des modèles de réapprovisionnement et des méthodes de prévision spécifiques.

Les techniques d’analyse prédictive peuvent aider les détaillants à rester au fait des préférences des clients et à découvrir efficacement les nouvelles tendances de vente tout en réduisant les coûts d’inventaire. Pour cela, il faut s’assurer que le bon stock se trouve dans le bon magasin, ce qui permet d’augmenter les ventes plutôt que les coûts irrécupérables.

Efficacité de la chaîne d’approvisionnement

L’agilité de la chaîne d’approvisionnement est essentielle car les magasins en dépendent pour garantir que le produit est livré à temps et avec une efficacité maximale. La gestion des stocks, la réduction des coûts de transport et la collaboration accrue avec les fournisseurs peuvent toutes être améliorées grâce aux méthodes analytiques.

En ce qui concerne le stockage, par exemple, des modèles mathématiques et de simulation sont utilisés pour déterminer la meilleure répartition des produits dans l’entrepôt, ainsi que la méthode de stockage idéale qui minimise le nombre de mouvements. L’analyse de la variabilité est appliquée pour comprendre les variations de productivité, en saisissant les différences entre les performances réelles et attendues. Le développement des équipes et la planification des capacités sont des sujets clés : comment assurer un meilleur dimensionnement des équipes et un système de récompense équitable ? Tout cela devient plus simple et plus transparent lorsque cela repose sur des données réelles et fiables collectées sur le terrain.

En ce qui concerne le transport, il est essentiel de disposer d’un algorithme de routage qui s’adapte aux besoins et aux particularités de l’entreprise. En disposant d’algorithmes analytiques pour soutenir le dimensionnement de la flotte, l’ensemble du processus de gestion et de sélection des tarifs de transport est également optimisé. La visibilité en temps réel des opérations et des coûts de transport est essentielle pour une chaîne d’approvisionnement contrôlée et efficace.

De la simulation des opérations à la conception des réseaux – en passant par la définition du meilleur endroit pour ouvrir un nouveau magasin ou installer un nouvel entrepôt – les méthodes analytiques avancées jouent un rôle essentiel dans l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.

Encore une fois, tout est interconnecté. L’analytique peut également aider les détaillants à étudier certaines variables critiques de manière intégrée, comme le nombre d’unités par caisse/emballage. Comment améliorer ce paramètre et négocier en conséquence avec les fournisseurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement, de l’entreposage au magasin, en passant par le transport ?

L’avenir de l’analytique dans le commerce de détail englobe deux défis importants : la capacité d’analyse et l’innovation numérique. Nous sommes témoins d’un présent et prévoyons un avenir où :

• De nouveaux modèles sont testés chaque jour, ce qui permet un large éventail d’applications de modélisation prédictive, de méthodes d’analytique avancées et même d’analytique en libre-service – faisant de l’analyse des données un processus démocratique pour tous les utilisateurs.
• L’innovation numérique rend le monde des données plus grand et meilleur : analytique en nuage, big data et architectures hybrides, temps réel en mémoire.

Cependant, si les ordinateurs et les algorithmes sont des outils puissants pour relever les défis actuels du commerce de détail, il est essentiel de reconnaître la valeur des connaissances humaines. La véritable valeur des méthodes d’analyse réside dans la manière dont les compétences techniques permettent de tirer parti des connaissances opérationnelles.

Une mise en œuvre holistique des capacités analytiques tout au long de la chaîne d’approvisionnement est essentielle pour promouvoir les synergies entre les données et l’expérience, renforçant ainsi un état d’esprit axé sur l’information/les données, qui est le meilleur outil pour faire face à un avenir imprévisible.

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