Article

La puissance des analyses dans le commerce de détail : Pour une approche centrée sur le client et les données

Dans un environnement en constante évolution, les commerces font face à de nouveaux défis et à des demandes changeantes. Les nouvelles formes de commercialisation, la clientèle de plus en plus informée et exigeante ou encore des innovations de produits jamais vues auparavant font partie des raisons pour lesquelles ce secteur doit absolument évoluer et d’adapter.

Le principe de base demeure néanmoins le même : celui qui réussit à offrir le bon produit, au bon endroit, au bon moment et au bon prix sera gagnant. Ainsi, comment les données peuvent-elles aider à prévoir toutes ces variables ?

Au cours des années, les analyses ont pris une place importante dans la stratégie des détaillant. L’une des clés du succès est d’être plus centré sur les données, d’en tirer des informations exploitables et de prendre des décisions plus intelligentes en vue d’améliorer la satisfaction des clients et d’assurer une croissance et une rentabilité durables.

Bien que la matière première (données) et la vision soient pleinement intégrées dans les opérations quotidiennes, l’esprit analytique est déjà considéré comme acquis. On peut ainsi se poster la question suivante : comment plonger dans des quantités massives de données, qui augmentent à chaque seconde, tout en obtenant des informations plus précises ?

Les capacités analytiques peuvent aider les détaillants à résoudre les principaux problèmes de leur chaîne d’approvisionnement. Dans une approche basée sur les données, la première étape consiste à cartographier et à quantifier toutes les étapes opérationnelles à l’aide de données afin de bien comprendre comment les choses se sont déroulées et pourquoi : il est essentiel pour cela de disposer d’une structure de base de données fiable et d’un ensemble complet d’outils de reporting et de business intelligence. Ce n’est qu’à l’étape suivante qu’il sera possible d’évoluer vers des approches plus complexes, comme la simulation, la prévision, le Machine Learning, l’intelligence artificielle et l’optimisation mathématique.

On peut appliquer ce nouvel état d’esprit à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement, ce qui en fait un atout essentiel pour surveiller et améliorer le « coût de service », c’est-à-dire le coût réel pour fournir un produit à un client, de l’approvisionnement à la livraison du dernier kilomètre, en passant par toutes les étapes opérationnelles.

Ainsi, nous pouvons diviser le rôle analytique en quatre domaines :

Gestion des catégories et merchandising

L’analyse joue un rôle clé dans l’optimisation de l’assortiment. Une compréhension approfondie de la manière dont le catalogue correspond aux profils des clients permet de générer des informations essentielles : pour faire face au nombre infini de produits, à l’espace limité des rayons, aux différents profils de magasins et à la complexité de la chaîne d’approvisionnement, quel est le meilleur assortiment ?

D’un côté, il faut identifier les attributs (par exemple, les marques, les catégories) qui sont intéressants pour les clients, pour estimer la demande future pour chaque produit et prévoir la demande de nouveaux produits potentiels. Cela permet de gérer le cycle de vie du produit, tout en assurant constamment la meilleure rentabilité pour cette catégorie de produits.

D’autre part, il est également possible d’exploiter les opportunités de vente croisée grâce à un meilleur placement de produits.

Ainsi, grâce à un meilleur assortiment de produits et à un lien stratégique entre les besoins des clients et le portefeuille de produits des magasins, il est également possible de simplifier la chaîne d’approvisionnement et de donner aux départements d’achat des informations plus précises.

En plus de restructurer la méthodologie d’assortiment de produits, il est aussi possible de bénéficier d’une stratégie de prix plus avantageuse. L’identification du « bon » prix reste une tâche ardue (un prix trop élevé peut réduire la part de marché et compromettre la fidélisation des clients, un prix trop bas peut réduire les marges). Cette décision devra être prise avec tenant compte de nombre de facteurs : entre magasins, segments, canaux, en tenant compte de l’image de marque / des questions stratégiques (comme la concurrence).

Parallèlement, il est possible de s’appuyer sur ces informations pour créer des stratégies de prix adaptées et des activités de promotion dynamiques.

Marketing

Aujourd’hui, les clients sont de plus en plus en mesure de contrôler comment, quand et où ils veulent interagir. Il est désormais vital d’attirer, de fidéliser et de renforcer les valeurs des clients, nous menant à un changement de paradigme : nous sommes passés d’une approche intuitive et centrée sur le produit à un système basé sur les données.

L’analyse marketing est au cœur de la stratégie de nombreux détaillants. Il est possible de mettre en place un processus d’engagement en combinant rapidement toutes les données pertinentes sur les clients (des systèmes de gestion de la relation client aux cartes de fidélité, en passant par les systèmes de points de vente (POS) et les données des réseaux sociaux). Cela est essentiel pour réellement comprendre le profil et l’historique complet du client à travers les différents canaux. Qu’achètent-ils et comment réagissent-ils aux initiatives marketing ?

Grâce aux analyses, nous pouvons regrouper les clients, examiner comment les précédents stimuli marketing ont influencé les réponses des clients et ainsi évaluer la meilleure corrélation possible entre le client et les campagnes. Les analyses avancées sont utilisées pour concevoir de meilleures campagnes marketing, en se concentrant sur des messages/offres spécifiques aux clients, en optimisant les dépenses et les ressources marketing. Ce modèle personnalisé permet également de contrôler le message – le “quand”, le “comment” et le “pourquoi” de sa diffusion – ce qui favorise l’optimisation des performances multi-canaux.

Quant à la modélisation, il est essentiel de prévoir la valeur du cycle de vie des clients afin de déterminer les clients les plus rentables au fil du temps et de prendre toutes les mesures nécessaires pour accroître la fidélisation des clients. Est-il possible de convertir les informations en décisions intelligentes en promouvant cette évaluation de l’engagement des clients (par exemple, en identifiant les clients ayant une propension à dépenser plus), en prédisant le taux de désabonnement des clients (prévoir les clients plus susceptibles de partir), le tout accompagné d’un modèle complet de conception de campagne. Quelle est la campagne à envoyer à chaque client ? Quels sont les articles qui doivent figurer sur la page d’accueil pour générer des ventes ?

Shopper Intelligence et opérations en magasin

Tant en ligne qu’en magasin, la mentalité a changé grâce aux nouvelles capacités d’analyse et aux innovations numériques.

Ainsi, pour une meilleure prise de décision, tous les mouvements physiques et numériques sont cartographiés, stockés et traités à l’aide d’analyses. Plusieurs points d’interaction avec les clients peuvent être sources de données : les réseaux sociaux, les sites web marchands, les cartes de paiement, les systèmes de point de vente avancés et les suivi trafic. Nous sommes aujourd’hui en mesure de suivre le comportement des clients sur l’ensemble des canaux, en combinant les données en ligne et hors ligne, au lieu de stocker et d’analyser ces informations séparément. Il est par exemple possible de suivre un acheteur qui fait des recherches en ligne puis achète l’article dans le magasin physique. Après avoir suivi le parcours du client, nous pouvons identifier son comportement en magasin : Quelles sont les zones les plus visitées ? Quel est le parcours du client à l’intérieur du magasin ? Toutes ces informations permettent d’améliorer tous les processus liés à la conception des magasins. Avec le bon assortiment de produits, nous pouvons construire un cadre axé sur les données pour tirer pleinement parti de toutes les zones de contact avec nos clients, en maximisant la valeur ajoutée du parcours du client.

De plus, toutes ces données peuvent être intégrées, ce qui nous permet de faire face à un autre problème : la gestion des stocks. L’analyse prédictive aide à comprendre la bonne quantité de stock disponible pour éviter les ruptures de stock sans avoir à créer une pile d’articles (surstockage). Ces modèles analytiques suggèrent quels produits commander et en quelle quantité, en mettant l’accent sur l’élimination du gaspillage d’espace, des coûts généraux et de l’incertitude, tout en réduisant le nombre d’achats basés uniquement sur des intuitions ou des commandes passées. Un domaine critique est celui du traitement des produits frais, car les commandes manuelles et la détérioration critique de ces produits surviennent. Il est possible d’introduire des critères concernant les produits périssables afin d’améliorer la performance des stocks grâce à des modèles de réapprovisionnement et à des méthodes de prévision spécifiques.

L’analyse prédictive peut aider les détaillants à garder une longueur d’avance sur les préférences des clients et à découvrir efficacement les nouvelles tendances de vente tout en réduisant le coût des stocks. Pour ce faire, il est nécessaire de s’assurer que le bon stock se trouve dans le bon magasin, ce qui permet d’augmenter les ventes au lieu d’augmenter les coûts.

Efficacité de la chaîne d’approvisionnement

L’agilité de la chaîne d’approvisionnement est essentielle car les magasins comptent sur elle pour s’assurer que le produit peut être livré à temps avec le maximum d’efficacité.

La gestion des stocks, la réduction des coûts de transport et le renforcement de la collaboration avec les fournisseurs peuvent être mis à profit grâce au recours à l’analyse.

En ce qui concerne l’entreposage, par exemple, des modèles mathématiques et de simulation sont utilisés pour déterminer la meilleure répartition des produits dans l’entrepôt et la méthode de stockage (par exemple, en calculant comment réduire les mouvements). L’analyse de la variabilité permet de comprendre les variations de productivité en saisissant les différences entre les performances réelles et attendues. Le développement de la main-d’œuvre et la planification des capacités sont des sujets clés : Comment pouvons-nous garantir la meilleure planification des équipes et un système de récompense juste ?

Dans le domaine des transports, il est essentiel de disposer d’un algorithme de routage qui corresponde aux besoins et aux particularités de l’entreprise. La mise en place d’algorithmes analytiques pour le dimensionnement des flottes permet d’optimiser tout ce qui concerne la gestion des tarifs. 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 du réseau (définir le meilleur endroit pour ouvrir un nouveau magasin ou installer un nouvel entrepôt), les analyses avancées jouent un rôle essentiel dans l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.

Encore une fois, tout est lié. Ces analyses sont en outre capables d’aider les détaillants à intégrer des variables telles que le nombre d’unités par boîte/emballage. De quelle manière pouvons-nous optimiser ce paramètre et négocier en conséquence avec les fournisseurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement, de l’entreposage aux opérations de stockage en passant par les transports ?

L’avenir des analyses dans le commerce de détail comporte deux défis importants : les capacités analytiques et l’innovation numérique. Nous nous trouvons dans une situation actuelle et future où :

De nouveaux modèles sont testés tous les jours : en développant toutes les applications de la modélisation prédictive, l’analyse avancée et l’analyse en libre-service – ce qui fait de l’analyse un processus démocratique pour tous les utilisateurs.
Tests à faible coût
Les innovations numériques rendent le monde des données plus grand et meilleur : analyses Cloud, big data et architectures hybrides, temps réel sur mémoire.

Même 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 observations humaines. La véritable valeur de l’analyse réside dans la façon dont les compétences techniques permettent de tirer parti des connaissances opérationnelles.

Un déploiement holistique des capacités analytiques tout au long de la chaîne d’approvisionnement est crucial pour promouvoir les synergies entre les données et l’expérience en favorisant une attitude axée sur les données, qui est le meilleur outil pour faire face à un avenir imprévisible.