10 bons conseils pour sélectionner au mieux un point de vente

L’évaluation de votre réseau commercial et l’élaboration d’un plan de développement demandent de la vigilance, des données et de l’expertise. Precisely réunit ces trois éléments. Dans le cadre de ce parcours, voici 10 conseils de nos experts en démographie, en location intelligence et en science des données pour une sélection réussie des sites de vente.

1. Vérifiez la qualité de vos données de localisation

Qu’elles fassent partie d’un modèle efficace de prévision commerciale ou qu’elles soient simplement affichées sur une carte, la précision des données de localisation est essentielle pour toute sélection d’un point de vente. Chez Precisely, nous recommandons de traiter toutes les données de localisation avec nos solutions de géo-adressage. Cela apporte à nos clients un niveau de confiance dans les données de localisation que nous utilisons pour construire des modèles complexes. En réalité, que vous ayez 4 ou 400 sites, il y en a probablement au moins un dans votre base de données qui comporte des coordonnées incorrectes. Cela peut entraîner des opportunités manquées et altérer la prise de décision.

2. Connaître vos millésimes de données et s’adapter en conséquence

Toutes les données démographiques ne sont pas créées de la même manière et il y a souvent un décalage entre la diffusion des données et celle des frontières correspondantes décalage entre la diffusion des données et celle des zonages correspondants. Le COVID a accentué ce décalage en raison des retards dans la saisie des données de recensement, pays par pays. Assurez-vous de demander à tout fournisseur de données démographiques quelle est l’année de référence de ses données et à quel zonage d’étude les données sont liées . Notre équipe d’experts alerte nos clients de tout impact potentiel et aligne les données en fonction de leur date de publication et du meilleur zonage d’étude correspondant.

3. Classez vos sites par mesure de densité

Le comportement des consommateurs diffère de manière significative au sein d’un marché. L’un des facteurs clés de ce phénomène est l’évolution de la densité de la population et des ménages. En regroupant tous vos sites par niveau de densité (une mesure de la densité des ménages dans un rayon de 5 kilomètres autour d’un point donné), nous pouvons commencer à voir émerger des modèles tels que la distance qu’un client est prêt à parcourir pour se rendre sur votre site, le type de cannibalisation attendu et les implications en matière de prévision commerciale.

4. L’harmonie des données, optimiser les jeux de données sur l’ensemble de l’organisation

Souvent, nos clients disposent de jeux de données de localisation disparates au sein de leur organisation. Notre équipe d’experts en localisation peut rendre ces données exploitables non seulement pour le département immobilier, mais aussi pour le marketing, les opérations et d’autres équipes internes. En général, la première chose à faire est d’avoir une vision cohérente du client dans l’ensemble de l’entreprise grâce à un système de segmentation ou à un profil de client. Chez Precisely, nous pouvons vérifier les caractéristiques de vos clients internes et externes et vous fournir des informations approfondies sur la manière dont ils peuvent être utilisés dans votre organisation.

5. Générer des données d’enquêtes continues sur les magasins

Comme le savent tous les professionnels de la vente au détail, l’emplacement est important. Ceci est particulièrement évident lorsque l’on considère les caractéristiques spécifiques du site (par exemple, l’accès, la signalisation, la visibilité, la taille du magasin). Nous avons constaté dans nos analyses que les caractéristiques d’un site peuvent souvent avoir un impact sur le potentiel de vente d’un site de +/- 20 %. Avec un tel impact, il est essentiel de saisir les données de manière cohérente au niveau du magasin et de les mettre à jour régulièrement pour tenir compte des changements. Nous recommandons de veiller à la cohérence de tout questionnaire d’enquête sur les sites. Nous conseillons également de limiter le nombre de réponses à chaque question de l’enquête sur le site afin de pouvoir facilement mettre en évidence les magasins pour les futures techniques de modélisation et de limiter la confusion pour les personnes interrogées. Enfin, lorsqu’il s’agit de générer des données d’enquête sur les magasins, il est préférable d’organiser au préalable une session de formation sur les attentes et les objectifs de l’enquête.

6. Comprendre la maturité de votre magasin avant d’élaborer des modèles

Vous avez probablement un mélange d’anciens et de nouveaux magasins. En comparant les magasins les plus récents aux magasins ouverts depuis plus longtemps, nous pouvons nous faire une idée de la différence de croissance et de ce qui définit un « magasin mature » au sein de votre réseau. Cet aspect est essentiel lorsque vous envisagez d’élaborer des modèles de sélection des points de vente à partir de ces données et de connaître les différences distinctes entre ces deux groupes afin de pouvoir fournir des estimations des ventes sur plusieurs années.

7. Comprendre la place des données de traçage mobiles dans la pyramide des données clients

Les données de traçage mobiles ont beaucoup évolué au cours des dix dernières années. Elles ont remplacé de nombreuses méthodes obsolètes de collecte de données sur les clients et constituent un moyen très fiable et précis de comprendre le comportement de vos clients à votre emplacement. Cependant, les données de traçage mobiles n’ont souvent pas l’ampleur d’un programme de fidélisation et ne peuvent pas vous dire ce qu’un client a acheté ni pour quelle somme. Si vous avez le choix, nous vous recommandons de mettre en place un solide programme de fidélisation ou de saisir les données sur les points de vente, complété par des données de traçage mobiles.

8. Fixer des attentes réalistes en matière de cannibalisation

La cannibalisation peut être très situationnelle et souvent difficile à modéliser. Nos années de recherche nous ont permis de comprendre certains des mystères de la cannibalisation et les modèles que nous avons pu identifier en fonction de la densité, du marché et du type de commerce de détail (détaillants axés sur la proximité ou sur la consommation). Bien que la qualité d’un modèle de cannibalisation dépende souvent des données qui l’étayent, notre objectif est de représenter avec précision la cannibalisation à +/- 2 %. Cet objectif peut être atteint grâce à une abondance d’observations historiques et à une approche cohérente de l’analyse des résultats.

9. Comprendre les options de modélisation, leurs forces et leurs faiblesses

Il existe de nombreuses options de modélisation lorsqu’il s’agit de construire des modèles de sélection de sites commerciaux et de prévision des ventes. En fin de compte, ce sont les données et le nombre de magasins observés qui dicteront le meilleur modèle de vente au détail à utiliser. Il est également important de savoir que vous n’avez peut-être pas besoin de l’IA ou de machine learning pour construire un modèle supérieur. Bien que l’IA gagne du terrain dans le secteur, elle n’a pas encore fait ses preuves et présente des lacunes potentielles. Nous consultons nos clients pour comprendre leurs attentes et leurs objectifs en matière de modèle de sélection de sites de vente. Notre objectif est de fournir le meilleur modèle avec les meilleures données afin d’obtenir le meilleur résultat.

10. Utiliser plusieurs méthodes pour accéder à de nouveaux sites

Lors de l’approbation et de la prévision des ventes d’un nouveau site, les avis et les compétences seront différents. La meilleure approche est celle de la collaboration, où le retour d’information est généré à partir de sources multiples, et où le modèle est utilisé comme guide. Il est essentiel de savoir ce qui motive cet outil ou ce modèle pour comprendre les lacunes et déterminer où d’autres sources de données et d’autres apports peuvent être utiles. Un modèle de prévision des ventes est un autre rôle à jouer, pas une dictature.

Pour en savoir plus sur la manière par laquelle l’analyse des données peut vous aider à prendre de meilleures décisions en matière de sélection des sites, lisez notre ebook Retail Channel Optimization in a World of Digital Transformation.