Considérez la dernière fois que vous avez pris une décision importante pour votre magasin de détail. Avez-vous fait des suppositions éclairées? Si c'est le cas, vous n'auriez pas dû. Même si votre intuition était correcte, c'est une façon risquée de gérer une entreprise. La majorité des détaillants ne le font pas. Le secteur mondial de l'analyse de la vente au détail, évalué à 8.64 milliards de dollars, aide les détaillants en leur fournissant les données dont ils ont besoin pour prendre de meilleures décisions. L'utilisation des données pour gérer une entreprise de vente au détail rentable élimine les conjectures, de la détermination de l'emplacement de votre prochain magasin à la hiérarchisation des réapprovisionnements des stocks. Vous ne savez pas où commencer? Cet article traite des types d'analyses de vente au détail que vous devriez consulter lors de la prise de décisions, ainsi que des outils et des exemples pour démontrer chaque statistique en action.
Qu'est-ce que l'analyse des données de vente au détail ?
L'analyse des données de vente au détail consiste à collecter et à analyser des données de vente au détail (telles que les ventes, les stocks, les prix, etc.) afin d'identifier les tendances, de prévoir les résultats et de prendre de meilleures décisions commerciales plus lucratives.
Lorsqu'elle est effectuée correctement, l'analyse des données permet aux détaillants d'obtenir un meilleur aperçu des performances de leurs magasins, produits, clients et fournisseurs - et d'utiliser cette compréhension pour augmenter la rentabilité.
Presque tous les commerçants utilisent l'analyse de données d'une manière ou d'une autre, même s'il ne s'agit que d'examiner les chiffres de vente dans Excel.
Cependant, il existe une différence significative entre un analyste utilisant Excel pour parcourir des feuilles de calcul et une IA spécialement conçue pour évaluer simultanément des milliards de points de données.
Pour apprécier cette distinction, vous devez d'abord comprendre les quatre catégories d'analyse de données de vente au détail.
Types d'analyse de données de vente au détail
Il existe quatre types de base d'analyse des données de vente au détail : l'analyse descriptive, qui reflète et explique les performances passées ; l'analyse diagnostique, qui identifie la cause principale d'un problème donné ; l'analyse prédictive, qui estime les résultats futurs ; et l'analyse prescriptive, qui suggère les prochains mouvements. Chacune des quatre techniques est décrite plus en détail ci-dessous.
#1.Analyse descriptive
L'analyse descriptive sert de base à des types d'analyse plus sophistiqués, tels que ceux répertoriés ci-dessous. Il répond à des questions fondamentales telles que "combien, quand, où et quoi" - la substance des outils et des tableaux de bord de veille économique de base qui fournissent des statistiques hebdomadaires sur les ventes et les stocks.
#2. Analyse diagnostique
L'analyse diagnostique aide les entreprises de vente au détail à identifier et à analyser les problèmes susceptibles d'entraver les performances. Les détaillants peuvent acquérir une compréhension plus approfondie des causes principales des problèmes qu'ils rencontrent en fusionnant des données provenant de nombreuses sources, telles que les commentaires des consommateurs, les performances financières et les analyses opérationnelles.
#3. Analyses prédictives
L'analyse prédictive aide les commerçants à prévoir les événements futurs en fonction de divers facteurs tels que la météo, les tendances économiques, les interruptions de la chaîne d'approvisionnement et les nouveaux défis concurrentiels. Cette stratégie prend souvent la forme d'une analyse de simulation, qui permet à un détaillant de déterminer ce qui se passerait s'il offrait une remise de 10 % par rapport à une remise de 15 % sur un produit, ou d'anticiper le moment où il serait en rupture de stock sur la base d'un ensemble particulier d'actions alternatives.
#4. Analytique prescriptive
L'analyse prescriptive est l'application de l'IA et du Big Data pour obtenir des résultats d'analyse prédictive et prescrire des actions. Par exemple, l'analyse prescriptive, par exemple, peut fournir aux agents du support client des offres suggérées qu'ils peuvent transmettre aux consommateurs à la volée, comme une vente incitative basée sur l'historique des achats précédents ou une vente croisée pour répondre à une nouvelle requête client.
Exemples d'applications d'analyse de données de vente au détail
L'une des raisons les plus importantes d'utiliser l'analyse de données pour guider la prise de décision est de s'assurer que vos conclusions sont fondées sur la vérité réelle (chiffres froids et concrets), plutôt que sur le point de vue de quelqu'un sur la réalité.
Analytics peut également vous aider à comprendre votre entreprise de manière beaucoup plus détaillée que vous ne le pourriez autrement.
En pratique, un magasin peut utiliser l'analyse de données pour :
- Comprendre la valeur de la commande typique et la quantité de produits vendus.
- Déterminez quels produits se vendent le plus, lesquels se vendent le moins et tout le reste.
- Déterminez vos clients les plus précieux.
- Découvrez votre véritable demande ainsi que les ventes manquées précédentes.
- Déterminez les quantités de commande les mieux proposées et faites des recommandations sur les quantités d'achat et les allocations.
- Déterminer le meilleur prix pour un produit spécifique dans chaque zone donnée.
Ces informations (et d'autres) peuvent vous aider à mieux comprendre les paramètres de votre entreprise et à développer des stratégies qui vous mèneront là où vous voulez aller.
L'analyse des données devrait devenir un élément essentiel de votre entreprise au fur et à mesure de sa croissance afin d'améliorer la prise de décision et de développer des tactiques de vente au détail efficaces.
Il n'est donc pas surprenant que le secteur des solutions d'analyse de détail soit important et en plein essor. Nous passerons en revue certaines de ces applications, leur fonctionnement et les avantages que vous pourriez tirer de leur utilisation.
#1. L'intelligence d'entreprise
De nombreuses entreprises utilisent des outils de Business Intelligence pour gérer et organiser correctement leurs données. Les outils de BI sont un exemple d'analyse descriptive car ils vous aident à organiser et à visualiser vos données.
De nombreux magasins entreprennent une veille économique (BI) de base en utilisant les fonctionnalités natives du système ERP (Enterprise Resource Planning) ou en important des données directement dans Microsoft Excel.
Les détaillants un peu plus sophistiqués utiliseront des logiciels de BI tels que :
- Microsoft Power BI
- Tableau
- SAP
- QlikView
- Étincelle par Apache
Ces applications donnent accès à de nombreuses sources de données, à des visuels attrayants et à certaines manipulations de données.
La BI la plus complexe comprend généralement des scientifiques des données qui utilisent des langages de programmation (tels que Python) qui offrent une liberté supplémentaire pour le traitement, la visualisation et la modélisation des données.
Bien qu'utiles, bon nombre des exemples ci-dessus nécessitent une intervention humaine importante et prennent du temps à gérer. Cela est particulièrement vrai pour les détaillants de taille moyenne à grande avec des centaines ou des milliers de points de vente (et des dizaines de milliers à des centaines de milliers de produits). C'est pourquoi de nombreux détaillants emploient des analystes affectés à chaque département pour compiler des rapports.
Les outils d'analyse avancés, tels que Retalon, peuvent généralement automatiser la majorité des procédures manuelles et répétitives associées aux méthodes de BI standard en raison de leur sophistication.
#2. Prévision des ventes
La prévision des ventes est une autre utilisation courante de l'analyse de données dans le commerce de détail.
En termes simples, la prévision des ventes consiste à analyser les données de ventes précédentes, à identifier les tendances et à les projeter dans le futur afin d'estimer les ventes.
Cela aide les commerçants dans tous les domaines, des achats d'inventaire et de la gestion du budget OTB à la définition d'objectifs financiers de haut niveau pour l'organisation.
La prévision des ventes, comme son nom l'indique, est de nature prédictive - et il s'agit du type d'analyse prédictive le plus élémentaire utilisé par les détaillants.
Il existe de nombreuses techniques de prévision des ventes car les entreprises cherchent à le faire depuis des siècles :
- Utilisation des chiffres de vente de l'année dernière pour prévoir les ventes de l'année en cours
- Enquêtes, observations et autres formes d'études de marché
- Estimations des experts
- Modèles statistiques Excel
- Logiciel spécialisé
De nombreux magasins ont développé leur propre solution interne pour prévoir les ventes futures, intégrant généralement des dizaines (voire des centaines) de feuilles Excel, des capacités ERP, des logiciels spécialisés et des équipes d'analystes.
Alors que la prévision des ventes est la base de nombreux processus de planification de vente au détail, c'est probablement le domaine le plus important de l'analyse des données qui doit être amélioré. Cela est dû au fait que les prévisions de ventes sont souvent erronées et ne tiennent pas compte des complexités du secteur de la vente au détail.
Par exemple, si un commerçant a vendu un produit l'année dernière, les méthodologies conventionnelles de prévision des ventes lui diraient de répéter l'erreur, même s'il pourrait vendre beaucoup plus.
En conséquence, la plupart des prévisions de ventes sont tombées en disgrâce, laissant la place à des analyses prédictives plus complexes.
#3. Prévision de la demande
Comme indiqué précédemment, la prévision de la demande est une sorte d'analyse prédictive beaucoup plus avancée que les commerçants utilisent.
La prévision de la demande, au lieu de tenter d'estimer les ventes en utilisant uniquement des données de ventes historiques, utilise une gamme de données beaucoup plus large pour calculer la demande pour chaque produit, dans chaque magasin, à des intervalles de temps précis. La prévision de la demande est donc beaucoup plus précise que la prévision des ventes habituelle.
Vous trouverez plus d'informations sur les prévisions de ventes par rapport aux prévisions de la demande ici.
En résumé, les principaux avantages de cette forme d'analyse de la vente au détail sont les suivants :
- Prévision plus précise de l'état futur de l'entreprise
- Faire des simulations ou des scénarios "what-if"
- Capacité à s'adapter à la volée lorsque les conditions changent au sol
- Unification des fonctions critiques de vente au détail (par exemple, les promotions et la gestion des stocks)
Comme il est d'usage, il existe de nombreuses méthodes de prévision de la demande. Les détaillants peuvent utiliser les éléments suivants, par ordre décroissant de sophistication :
- Feuilles de calcul Excel contenant des modèles statistiques
- Logiciel d'analyse générale et de modélisation statistique
- Logiciel d'analyse de vente au détail alimenté par l'IA
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Alors que les deux premières alternatives sont adéquates pour les petites entreprises, elles deviennent difficiles (voire impossibles) à utiliser avec de très grands ensembles de données (tels que ceux que l'on trouve chez les détaillants de taille moyenne à grande).
Cela est dû au fait que la prévision de la demande utilise des données provenant de sources autres que les données sur les ventes.
- Historique des prix
- Inventaire passé
- L'étendue et la richesse de l'assortiment
- Groupes et familles de produits
- Saisonnalité
- Incohérence de la chaîne d'approvisionnement
- Activité des concurrents
- Préférences des consommateurs
- Etc
Imaginez la compilation, l'analyse et la modélisation manuelles de toutes ces données pour des milliards de combinaisons Store/SKU distinctes.
Trouver un fournisseur de logiciels d'analyse prédictive pour la vente au détail ayant fait ses preuves dans les relations avec les détaillants dans leur secteur vertical est la meilleure méthode pour les détaillants d'utiliser la prévision de la demande.
L'utilisation d'un logiciel personnalisé comme celui-ci offre de nombreux avantages aux magasins.
Par exemple, vous pouvez expérimenter différentes variables telles que le prix du produit, les ouvertures de nouveaux magasins, les lancements de nouveaux produits (et autres) pour voir quel effet ils ont sur vos indicateurs de performance clés, puis modifier votre inventaire, vos prix ou votre stratégie marketing en conséquence.
#4. Analytique avancée unifiée de la vente au détail
Il s'agit du type d'analyse le plus puissant, avec le meilleur retour sur investissement lorsqu'il est utilisé de manière appropriée.
L'analyse avancée unifiée, qui relève du quatrième type d'analyse (analyse prescriptive), s'efforce de combiner les avantages de l'intelligence d'affaires, des diagnostics solides et des prévisions de demande précises avec une automatisation intelligente qui propose les activités les plus lucratives de l'entreprise.
Un logiciel d'analyse unifiée décent fera ce qui suit :
- Automatisez les rapports et la visualisation des données.
- Prévoyez la demande pour chaque produit dans chaque magasin à certains moments.
- Autorisez des simulations flexibles et des scénarios hypothétiques pour les lancements de nouveaux produits, les ouvertures de magasins et d'autres situations similaires.
- Des milliers (voire des millions) de micro-optimisations à travers la sélection, l'allocation, la tarification, etc. sont automatiquement recommandées.
- Toutes les modifications et mises à jour doivent être réconciliées dans tous les services et toutes les sources de données.
Cette forme d'analyse ne peut être proposée que par des fournisseurs de logiciels spécialisés dans l'analyse avancée de la vente au détail en raison de sa complexité et de sa spécialité.
Il automatise non seulement des centaines de processus répétitifs (compilation de rapports, consolidation des données entre les départements, évaluation, etc.), mais il optimise également à une granularité que les analystes humains ne peuvent tout simplement pas égaler.
Ce type d'analyse de données avancée est fourni par une variété de solutions, y compris la plate-forme d'analyse de détail de Retalon, qui utilise une prévision de la demande très précise et une IA avancée pour fournir des centaines, des milliers, voire des millions d'améliorations granulaires qui améliorent le résultat net.
De plus, ce type de logiciel est hautement adaptable et peut être configuré pour accepter automatiquement certaines suggestions tout en nécessitant une autorisation humaine pour d'autres pour un meilleur contrôle.
Quand est-il temps de mettre à jour vos analyses de vente au détail ?
Toute moyenne ou grande entreprise de vente au détail qui souhaite réussir à long terme doit utiliser une sorte d'analyse de données. En effet, des informations correctes doivent être obtenues de manière proactive afin de fournir le produit approprié, au bon endroit, au bon moment et dans la bonne quantité.
Même si vous utilisez déjà des analyses, vous voudrez probablement mettre à jour tôt ou tard pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.
En règle générale, à mesure que votre entreprise grandit, le volume de données et la complexité des décisions impliquées augmentent également.
Mais que se passe-t-il si vous avez beaucoup trop de données et que vous ne savez pas quoi en faire ?
Pour déterminer s'il est temps de moderniser vos outils d'analyse de données, commencez par vous poser les questions suivantes :
- Jusqu'où dois-je approfondir les données ? Les solutions à mes difficultés sont-elles évidentes ?
- Est-il courant pour moi de rencontrer des exceptions et de devoir réviser manuellement mes prévisions ?
- Mes outils d'analyse dans différentes fonctions de vente au détail se complètent-ils ?
- Est-il possible que je fasse les mêmes erreurs année après année ?
- Ai-je encore des problèmes de distorsion des stocks, tels que des ventes perdues, des stocks excédentaires et des ruptures de stock ?
- Ai-je trop de démarques vers la fin de la saison ?
- Existe-t-il une bonne approche pour faire face aux nouveaux produits qui n'ont pas d'historique de vente ?
Les réponses à ces questions vous aideront à déterminer si vous devez améliorer votre approche analytique.
Cependant, évitez l'écueil trop courant de la paralysie de l'analyse de la vente au détail.
Les détaillants qui investissent dans des analyses avancées volent des parts de marché à ceux qui sont encore indécis. À l'approche de l'ère numérique du commerce, l'analyse puissante des données et l'IA de vente au détail ne sont plus un « désir » mais un « besoin ».
Les avantages de Retail Analytics
L'analyse de la vente au détail est un ensemble d'outils utilisés par les détaillants pour améliorer les ventes, minimiser les frais généraux et les frais de main-d'œuvre et améliorer les bénéfices. L'analyse de la vente au détail peut aider à atteindre ces objectifs de plusieurs manières, notamment :
#1. Réduire les ruptures de stock et le besoin de remises
L'analyse de la vente au détail aide les utilisateurs à comprendre les tendances de la demande afin qu'ils aient suffisamment de produits sous la main, mais pas au point de devoir recourir à des remises sévères pour se débarrasser des stocks excédentaires. L'utilisation d'analyses pour déterminer la rapidité avec laquelle un produit est consommé est une pratique courante.
#2. Amélioration de la personnalisation :
L'analyse permet aux commerçants de mieux comprendre les préférences de leurs consommateurs et, par conséquent, de capter plus de demande que leurs concurrents. Un libraire, par exemple, peut utiliser l'historique d'achat pour informer les consommateurs qui ont manifesté un intérêt pour l'histoire américaine lorsqu'un nouveau livre de l'historien Ron Chernow devient disponible en précommande.
#3. Améliorer les décisions de tarification
En synthétisant une gamme d'indicateurs, tels que les paniers abandonnés, les informations sur les prix de la concurrence et le coût des produits vendus, l'analyse de données peut aider les entreprises à fixer les prix idéaux pour leurs produits. Les détaillants peuvent maximiser leurs profits en ne facturant pas des prix supérieurs à ce que le marché peut supporter ou inférieurs à ce que les clients sont prêts à payer.
#4. Améliorer les allocations de produits
L'analyse peut aider les détaillants à déterminer comment répartir les produits entre les régions géographiques, les installations de distribution et les vitrines, éliminant ainsi les coûts de transport inutiles. Par exemple, un magasin de vêtements de sport peut utiliser des analyses pour voir comment une variation de température de deux degrés affecte les ventes de maillots de corps thermiques et allouer davantage de ces articles à une installation de distribution la plus proche des endroits censés avoir des températures plus fraîches au cours d'un hiver donné.
Logiciel d'analyse de vente au détail
L'analyse de la vente au détail est basée sur des données collectées de diverses manières, y compris les emplacements physiques des magasins et les sites Web. Certains des outils utilisés étaient les suivants :
- Systèmes de point de vente (POS) sont utilisés par les magasins pour suivre et gérer les transactions des consommateurs. Les systèmes de point de vente collectent des données sur les achats des consommateurs et peuvent fournir des rapports sur les ventes et les tendances des clients.
- Logiciel de gestion de la relation client (CRM) : Les applications de cette catégorie gèrent les processus de vente, de marketing, de service client et de commerce électronique. Les détaillants utilisent ces programmes pour surveiller les interactions avec les clients, enregistrer des données sur des consommateurs spécifiques et découvrir d'éventuelles possibilités de vente, de marketing et de service client sur la base de ces données.
- Outils d'intelligence d'affaires : Les détaillants utilisent des outils de business intelligence (BI) pour synthétiser les informations collectées à partir d'énormes quantités et de divers ensembles de données, principalement afin de suivre les indicateurs de performance clés tels que la fidélité des clients, la rotation des stocks, le taux de vente et les jours disponibles. Ces outils permettent aux détaillants de compiler facilement des rapports et de les envoyer aux PDG et autres décideurs.
- Systèmes de gestion des stocks : Ce logiciel est utilisé par les détaillants pour suivre les articles en stock, surveiller les niveaux de stock dans les entrepôts et les installations de distribution et prévoir la demande. Il aide également les commerçants à déterminer les meilleurs endroits pour stocker des choses spécifiques afin de réduire les coûts de transport et de s'assurer que les marchandises sont disponibles pour satisfaire la demande des clients.
- Analyses prédictives: Ce type d'analyse prévoit les tendances et les comportements futurs à l'aide de données provenant de transactions, d'interactions et d'autres événements antérieurs. Les quatre types d'analyses de vente au détail les plus répandus sont descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives (comme indiqué ci-dessus), qui sont utilisées pour découvrir de nouveaux segments de clientèle et des perspectives de croissance.
Meilleures pratiques sur les pratiques d'analyse de détail
#1. Faire un usage intensif des données clients.
Les clients fournissent de nombreuses informations explicites et implicites sur leurs désirs et leurs intentions, et les meilleurs praticiens de l'analyse de la vente au détail utilisent ces données pour repérer les tendances et mieux comprendre ces clients. Les principaux détaillants combinent les données clients de leurs propres programmes de fidélité avec les données du commerce électronique, les systèmes de point de vente et d'autres sources, ainsi que les données obtenues auprès des courtiers.
Les données clients sont fréquemment classées par les experts comme un mélange de points démographiques, transactionnels, comportementaux et même psychographiques. La collecte, l'agrégation et la capitalisation de divers types de données sur les clients suivent souvent un cheminement logique, en commençant par le large éventail démographique. Les détaillants font également la distinction entre « clients » (ceux qui ont déjà fait affaire avec eux) et « consommateurs » (ceux qui pourraient être de bons prospects). Les données sur les consommateurs peuvent aider à informer la "modélisation des sosies" - par exemple, si un détaillant reconnaît Mark comme un client formidable, il recherchera plus de personnes ayant des caractéristiques similaires et les ciblera avec des offres spéciales.
#2. Utiliser des outils de visualisation.
Les outils de visualisation dans les logiciels de BI, comme les diagrammes, les graphiques et les tableaux de bord, sont essentiels pour interpréter les données et prendre des décisions éclairées. Ils sont beaucoup plus efficaces que de simplement regarder des lignes et des colonnes de données afin de saisir des connaissances. Les outils de visualisation BI permettent également aux utilisateurs professionnels d'accéder aux analyses plutôt que de les obliger à attendre que le service informatique prépare des rapports et effectue des requêtes.
#3. Examiner plusieurs sources de données
Plusieurs sources de données, telles que les données de vente, les données historiques des clients et les données d'inventaire, peuvent aider les commerçants à acquérir une compréhension plus nuancée de leur activité, d'autant plus que les KPI sont fréquemment interconnectés. Les détaillants, par exemple, peuvent utiliser l'analyse des attributs de la marchandise conjointement avec l'analyse en magasin pour découvrir comment optimiser l'agencement d'un magasin physique afin de convertir les acheteurs en clients payants. L'analyse des stocks peut aider les détaillants à s'assurer qu'ils disposent de suffisamment de marchandises pour prendre en charge la disposition du marchandisage. (Les détaillants doivent également être conscients que différentes applications peuvent avoir des définitions différentes pour les types de données, ce qui, s'il n'est pas corrigé, pourrait conduire à des analyses incorrectes ; c'est un argument en faveur de l'utilisation d'une plate-forme unique pour l'analyse de la vente au détail plutôt que d'adopter ce qu'on appelle les meilleures applications.)
#4. Surveiller les KPI
Le suivi des indicateurs clés de performance aide les commerçants à mesurer leur performance et à identifier les opportunités de développement. Les marchands les plus performants utilisent des résumés hebdomadaires de KPI (également appelés tableaux de bord prospectifs) pour comparer les mesures les plus récentes à celles de la semaine précédente. Cela commence généralement par un examen de ce qui s'est passé (par exemple, les ventes ont chuté pour certains articles), suivi d'une enquête plus approfondie sur les raisons pour lesquelles cela s'est produit (par exemple, les ruptures de stock).
#5. Priorisez vos objectifs.
Il n'est pas nécessaire de mesurer tout ce qui peut être mesuré. Les détaillants ont accès à de nouveaux outils d'analyse et à une mer de données, mais ils doivent faire attention à ce qu'ils mesurent ou risquer de noyer les décideurs sous les recommandations. Les détaillants devraient commencer par identifier les opportunités hautement prioritaires avec un effet commercial immédiat. Selon McKinsey, les meilleures analyses s'attaquent à un problème commercial spécifique et créent une conséquence mesurable.
Selon Mark Lawrence, un expert en analytique du commerce de détail, les cinq pratiques recommandées énumérées ci-dessus sont interconnectées. Son conseil : Commencez par un objectif, puis deux ou trois objectifs sous-jacents. Il se réfère aux KPI qui informent le développement à ce niveau en tant que KPI « principaux ». Si l'un des objectifs est de «se rapprocher du client», les KPI pourraient être «d'augmenter la valeur à vie du client de 20%», «d'atteindre 15% de conversion des consommateurs d'une année sur l'autre» et «d'optimiser les niveaux de stock pour soutenir les objectifs centrés sur le client». Les outils de visualisation permettent aux chefs d'entreprise de suivre les progrès vers la réalisation de ces objectifs et d'inciter à des actions correctives telles que de nouvelles promotions et des changements d'assortiment de produits.
L'avenir de l'analyse de la vente au détail
L'avenir du commerce de détail est incertain, mais l'état actuel du commerce de détail ne l'est pas. Les utilisateurs et les applications utiliseront l'analyse sans cesse, souvent involontairement, de la même manière que les smartphones utilisent constamment le suivi de localisation pour satisfaire les besoins des utilisateurs.
L'analyse de la vente au détail deviendra plus intégrée dans les processus quotidiens des utilisateurs professionnels plutôt que d'être simplement utilisée pour produire ou réviser des rapports hebdomadaires. Davantage de personnes seront exposées aux fruits de l'IA dans leurs activités professionnelles quotidiennes, même si elles n'en sont pas conscientes. L'analyse de données alimentée par l'IA ne sera plus vantée.
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Bibliographie
