Piloter et optimiser la performance de son réseau de magasins, comment faire ? La place du magasin dans la relation client : Le magasin est un point de contact essentiel pour les clients. Il permet de collecter de précieuses informations sur leurs habitudes d’achat et préférences. Les données recueillies en magasin peuvent être utilisées pour personnaliser les interactions avec les clients et améliorer leur expérience. En dehors des classiques données de transactions, les informations collectées peuvent être de différents types. Comme par exemple : des données socio-démographiques, des données de consentement quant aux envois de communications etc…Mais aussi des commentaires sur les produits et les plaintes. La collecte de ces informations peut être effectuée via l’inscription à des programmes de fidélités. Mais il existe aussi les enquêtes de satisfaction ou même les conversations directes avec les clients. Le magasin est un élément clé d’une stratégie CRM performante car c’est là que les interactions avec les clients ont lieu. Ces données collectées en magasin sont utilisées pour créer des profils clients et personnaliser les offres. Mais aussi pour adapter les messages marketing et améliorer l’expérience client. Les informations recueillies en magasin peuvent également être utilisées pour alimenter les autres canaux de communication. Par exemple : les e-mails, les messages push et les réseaux sociaux. Ainsi, une bonne collecte de données en magasin est indispensable pour développer une stratégie CRM efficace. La collecte d’informations en magasin : Pour optimiser la collecte d’informations en magasin, il est important de définir les informations les plus importantes à collecter. Ensuite, il faut les intégrer dans les processus de vente. Les programmes de fidélité peuvent également aider à collecter des données de manière plus systématique. De plus, vous pouvez fournir des incitations pour encourager les clients à partager leurs informations. Notons par exemple les offres exclusives ou des points de fidélité. Également, il est essentiel de former le personnel de vente sur l’importance de la collecte de données. Il est nécessaire de leur expliquer comment collecter ces données de manière appropriée tout en respectant la vie privée des clients. Il est aussi intéressant de mettre en place des actions incitant les vendeurs à collecter ces informations via des challenges en magasin par exemple. Piloter la performance de son réseau de magasins : Le pilotage de la performance de son réseau de magasins nécessite de suivre les indicateurs clés de performance (KPI) pertinents. Les KPI les plus couramment suivis incluent les ventes par mètre carré, le taux de conversion, le panier moyen et le nombre de clients actifs. Mais il existe aussi : la fréquence d’achat, les taux d’optins sur les différents canaux de communication et le taux de satisfaction client. D’autres KPI peuvent également être pertinents en fonction des objectifs de l’entreprise. Il est important de suivre ces KPI régulièrement et de les comparer aux objectifs fixés pour évaluer la performance de chaque magasin. Pour piloter efficacement la performance de son réseau de magasins, il est important de disposer des bons outils. De manière générale, il conviendra de mettre en place les tableaux de bords adéquats et des enquêtes de satisfaction. Ces enquêtes devront être administrées régulièrement. L’intérêt de ses deux approches est de pouvoir croiser une vision objective issue de KPI chiffrés (les tableaux de bords d’activités) avec des informations déclaratives permettant d’identifier les sources d’insatisfaction et les points d’améliorations potentiels.  Ces deux approches vont permettre de définir des plans d’actions pertinents. Les résultats : Pour interpréter les résultats et prendre des décisions, il faut analyser les données collectées. Cette analyse se réalise à partir des indicateurs de performance clés et des outils de pilotage de la performance. Il est essentiel d’effectuer ces analyses régulièrement pour surveiller les tendances, les écarts et les anomalies. Par la suite, il faudra comparer les résultats obtenus aux objectifs fixés et aux performances antérieures pour évaluer la performance de chaque magasin. Ensuite, des décisions stratégiques doivent être prises pour améliorer la performance des magasins. Les décisions peuvent inclure l’optimisation de la disposition des produits, l’amélioration de l’expérience client, l’ajustement des promotions et des prix, la formation du personnel et la mise en œuvre de programmes de fidélisation. Les décisions doivent être basées sur des données et une analyse approfondie pour assurer une amélioration constante de la performance de chaque magasin. Suivre son activité magasins avec datacadabra Au sein du module Suivre de datacadabra, vous pouvez utiliser le Tableau de bord Réseau pour piloter les KPI clés de vos points de vente. Avec ce reporting vous pourrez suivre le recrutement, l’activité, la joignabilité de vos clients sur les différents points de vente. Cela vous permettra d’identifier les points de ventes en avance sur les autres et de les interviewer pour identifier les bonnes pratiques à partager aux autres magasins. Cela contribuera à améliorer la performance globale « in store ». En parallèle, l’amélioration de la collecte des informations de contact permettra d’améliorer la performance des actions CRM qui sont elles aussi un support à l’activité des magasins. N’hésitez pas à demander une démo !

Il est essentiel d’identifier les segments auxquelles appartiennent vos clients, sur le long terme il est encore plus pertinent d’analyser la matrice de passage afin d’affiner sa stratégie marketing.

Décider de la localisation de son prochain point de vente est loin d’être une décision arbitraire et facile à prendre, d’autant plus lorsque la zone est concurrentielle. La cartographie offre de véritables opportunités d’optimisation.  Les enjeux de la segmentation : Quelles zones géographiques privilégier face à l’impact de la concurrence ? Lorsque l’on cherche à implanter un nouveau point de vente, on est systématiquement tiraillé entre deux interrogations lié à l’impact de la concurrence.  Doit-on s’implanter là où se trouvent déjà certains de nos concurrents afin de bénéficier du trafic existant ? Ou doit-on plutôt privilégier certaines zones où nos concurrents sont moins présents ? Cette question est complexe et il faut rester prudent dans la réponse que l’on pourrait y donner au premier abord. Il convient donc d’étudier le sujet assez finement afin de pouvoir mesurer si oui ou non la performance est affectée par la présence des concurrents.La première approche d’analyse que l’on peut avoir est basée sur la cartographie. En effet, si le nombre de concurrents n’est pas trop élevé, on va pouvoir assez facilement réaliser une carte représentant le chiffre d’affaires généré par les points de vente, sur un niveau géographique pertinent, en y positionnant à la fois ses propres points de vente et ceux des concurrents. Cette carte va alors permettre de visualiser si le niveau de chiffre d’affaires est plus ou moins élevé selon la densité de ses propres magasins et de celle de ses concurrents. On peut en voir un exemple sur la carte ci-dessus. Les modèles statistiques pour mesurer l’impact de la concurrence Si cette approche est intéressante car simple à mettre en œuvre et très visuelle, elle est malheureusement assez peu précise, d’autant plus si on doit composer avec un grand nombre de concurrents.  Dans ce cas, il peut être intéressant de faire appel à des modèles statistiques, et en particulier aux modèles de régression, pour expliquer le niveau de chiffre d’affaires constaté dans les magasins en fonction d’un certain nombre de variables explicatives. On va par exemple pouvoir associer des variables endogènes (type de magasin, superficie…) à des variables exogènes (profils des clients sur la zone de chalandise, concurrents présents sur la zone…) afin de déterminer le modèle le plus pertinent. Une fois le modèle obtenu, on pourra ainsi identifier le poids de chaque composante dans le pouvoir explicatif du modèle. Ceci permettra alors de savoir quel est le poids de variables endogènes, du profil de la zone de chalandise ou de la concurrence sur le chiffre d’affaires. Méthodologie de mise en œuvre et bénéfices de ces modèles En termes de mise en œuvre, on vous conseille vivement de suivre le process suivant :–    Bien identifier les zones de chalandise de vos magasins. C’est la clé à plusieurs titres : bien identifier les concurrents présents sur le secteur, mieux comprendre le profil des ménages présents sur la zone–    Collecter un maximum de données tant endogènes (taille du magasin, type, âge…) qu’exogènes (concurrence, données open data…)–    Construire le modèle, le contrôler, l’ajuster et le valider sur un autre jeu de données (une autre période par exemple) Une fois le modèle obtenu, on pourra alors répondre à notre question de départ : est-ce que la présence de concurrents a un impact positif ou négatif sur le chiffre d’affaires ? Si vous mettez en œuvre ce type de modèles, vous verrez rapidement que la réponse est plus nuancée car certains concurrents auront plutôt un impact positif alors que d’autres influenceront négativement votre activité. A noter que ce type de modèle possède un deuxième intérêt : celui de faciliter les projections business liées à l’implantation d’un magasin. En effet, l’équation obtenue va permettre de comparer différentes implantations potentielles et de définir quel serait le niveau de chiffre d’affaires attendu selon les différents cas. Comment datacadabra vous aide à traiter ces sujets ?   datacadabra possède de nombreuses méthodes vous permettant de répondre à ce type de problématiques. Ainsi le module Cartographier vous permet d’intégrer nativement vos points d’intérêts (POI), qu’ils concernent vos magasins ou les magasins de vos concurrents. Vous allez ainsi pouvoir facilement visualiser votre performance commerciale sur des cartes réalisées en quelques clics. Le module Prédire va très prochainement s’enrichir d’une nouvelle méthode vous permettant de mesurer l’impact de la concurrence, vous pourrez ainsi en toute simplicité mettre en œuvre ce type de modèle.  Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra

De sa création à aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle est devenue un outil redoutable au service du marketing et CRM grâce à l’utilisation de modèles prédictifs. Les origines de l’Intelligence Artificielle  Lorsque l’on pense à l’Intelligence Artificielle (IA), on peut assez naturellement penser aux grands films de Science Fiction (ah le fameux Terminator), aux innovations liées à notre quotidien comme les développements en lien avec la voiture autonome par exemple, ou à d’autres sujets du même type. Dans le cadre des actions marketing, l’IA a aussi un grand rôle à jouer. Mais avant de s’étendre sur les usages de l’IA, il convient tout d’abord de rappeler les concepts associés à ce terme. La notion d’Intelligence Artificielle est née des travaux du mathématicien Alan Turing dans les années 50. C’est un concept très vaste et assez flou qui regroupe une grande diversité de traitements ayant tous le même but : permettre à une machine de reproduire des comportements humains.  Ainsi, la simple programmation logique IF… THEN… ELSE… est une forme d’IA. La recherche tend aujourd’hui à essayer de trouver les moyens de créer des Intelligence Artificielles capables d’apprendre quasiment toutes seules, comme AlphaGo par exemple, pour le jeu de Go. On différencier deux types d’intelligences artificielles : les Intelligences Artificielles faibles, capables de reproduire des comportements humains mais sans conscience, et les Intelligences Artificielles fortes, qui n’existent pas encore, et qui pourraient permettre aux machines d’être dotées de conscience et de sensibilité.  Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Network, le vocabulaire de l’IA  Au sein de ce grand ensemble que représentent les techniques liées à l’Intelligence Artificielle, on retrouve le Machine Learning. Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, va être capable face à un grand nombre de situations de prendre la décision à adopter et de créer un modèle le plus pertinent possible compte tenu des données disponibles. Un grand nombre de tâches vont ainsi être automatisées selon les situations. Le terme de Machine Learning n’est pas non plus nouveau, il est ainsi apparu dans les années 80 quand la statistique a permis d’améliorer les algorithmes informatiques pour les rendre intelligent. L’idée générale était alors de trouver un modèle qui se rapprochait le plus possible de la réalité des données à analyser. Sont alors nées les premières méthodes de régression. Le Machine Learning est très efficace dans une situation où, à partir d’un très grand jeu de données, l’algorithme doit découvrir un comportement atypique (fraude, achat d’un produit chez une minorité d’individus…) On parle enfin de Deep Learning, littéralement apprentissage profond. Lorsqu’on pense au Deep Learning on pense automatiquement aux Réseaux de Neurones qui ont pour ambition de reproduire le fonctionnement du cerveau humain pour prendre des décisions face à certaines situations. En réalité, le Machine Learning et le Deep Learning sont des formes d’Intelligences Artificielles, mais l’inverse n’est pas vrai : toutes les formes d’Intelligence Artificielles ne reposent pas sur des techniques de Machine Learning ou de Deep Learning. L’IA au service du marketing  Lorsque l’on s’attache à utiliser les techniques d’Intelligence Artificielle en marketing et CRM, on va principalement travailler sur des problématiques de modèles prédictifs. L’idée sera alors d’anticiper les comportements des clients sur différentes problématiques (appétence, attrition, intention d’achat, intérêt pour un produit…) afin d’affiner les plans d’actions. Les bénéfices en sont alors nombreux tant sur l’amélioration des performances (augmentation des ventes et/ou du panier moyen, réactivation de clients, limitation de la tombée en inactivité) que sur la réduction des coûts (diminution de la pression commerciale, optimiser des choix de canaux selon les cibles). On va ainsi pouvoir accroitre sa performance de plusieurs points grâce à l’Intelligence Artificielle. Comment datacadabra vous accompagne sur le sujet ?  Les modèles proposés au sein du module Prédire vont naturellement permettre de travailler sur l’ensemble des problématiques métier rencontrées par les marketeurs tout en s’appuyant sur des modèles d’Intelligence Artificielle éprouvés grâce aux méthodes prédictives. Envie d’en savoir plus ? N’hésitez pas à nous contacter ou à nous demander une démo de datacadabra