10 façons dont les magasins d'alimentation peuvent utiliser l'analyse de données

L'analyse des données est un outil de plus en plus important pour les détaillants en alimentation. Elle les aide à mieux comprendre leurs clients et à augmenter l'efficacité et la rentabilité de leurs magasins.

Tout d'abord, l'analyse fournit aux détaillants en alimentation des informations précieuses sur le comportement des clients. En analysant les données sur les clients, telles que l'historique des achats, les données démographiques et les activités sur les réseaux sociaux, les commerçants peuvent mieux comprendre ce qui les motive. Les commerçants peuvent utiliser ces connaissances pour adapter leurs stratégies marketing et stimuler les ventes. Par exemple, un magasin d'alimentation peut utiliser des analyses pour découvrir que ses clients les plus fidèles sont des personnes âgées, puis créer une promotion spéciale les ciblant pour augmenter ses revenus.

Les commerçants analysent également les données de vente pour identifier les produits qui évoluent lentement et ajuster leur stock en conséquence, ce qui les aide à minimiser les coûts et à maximiser leur marge. Cette analyse des données est particulièrement importante pour les produits périssables, tels que les produits laitiers, les œufs et la viande. Les commerçants utilisent également l'analyse pour évaluer les processus de paiement et identifier les domaines à améliorer. Par exemple, un magasin peut l'utiliser pour déterminer le nombre optimal de caisses ou pour identifier les zones où les caissiers peuvent avoir besoin d'une formation supplémentaire.

Enfin, en analysant les données de vente dans différents magasins, les détaillants en alimentation peuvent identifier les tendances émergentes du secteur et les changements dans les préférences des clients. Ces analyses peuvent éclairer les lancements de nouveaux produits et les modifications apportées au portefeuille de produits.

Qu'est-ce que l'analyse des données pour la distribution alimentaire ?

L'analyse des données pour la distribution alimentaire est le processus qui consiste à analyser l'historique des achats, des transactions, du stock et d'autres types de données brutes, à l'aide d'applications logicielles avancées, pour prendre de meilleures décisions en matière de marketing, de stockage, de merchandising, de dotation en personnel et autres.

Par exemple, un logiciel d'analyse peut utiliser des algorithmes par rapport aux historiques d'achat trouvés dans les enregistrements client pour prédire les types de marchandises qu'un acheteur en ligne peut souhaiter acheter en conjonction avec une recherche en ligne qu'il a saisie. L'analyse peut également se pencher sur les journaux du centre d'appel et alerter les agents du service client d'un problème lié à un produit particulier et leur fournir une solution ou une alternative pour les clients qui en font la demande, ce qui peut transformer une expérience frustrante du client en expérience surprenante. Les commerçants utilisent souvent un logiciel d'analyse associé à des données de vente historiques afin de prendre des décisions d'achat plus avisées pour leurs magasins, ce qui les aide à répondre à la demande des clients.

Points clés à retenir

• Les commerçants utilisent l'analyse des données pour en savoir plus sur le comportement et les préférences des clients, ce qui les aide à optimiser la tarification, à améliorer la gestion des stocks, à analyser l'efficacité de leurs programmes marketing et à améliorer le service client.
• Ils utilisent l'analyse des données pour personnaliser les recommandations de produits et offrir aux clients des promotions plus ciblées qui sont plus susceptibles d'augmenter leurs revenus.
• Les responsables des magasins d'alimentation s'appuient également sur l'analyse des données pour établir de meilleurs cadences d'achat afin de réduire le gaspillage des aliments, d'améliorer le contrôle de la température dans certaines parties du magasin, d'identifier les tendances suspectes susceptibles d'indiquer un vol ou une activité frauduleuse, et de réduire d'autres types de « fuites ».
• L'analyse des données aide les commerçants à mieux allouer leurs caissiers à certains moments de la journée, afin de minimiser l'attente en caisse.

Explication de l'analyse des données pour les commerçants

Le commerce de détail pour l'alimentation devient de plus en plus complexe et concurrentiel. Les commerçants doivent identifier rapidement les nouvelles tendances des consommateurs, telles qu'une sensibilisation accrue aux allergies et aux régimes alimentaires, ainsi que la demande de produits biologiques et cultivés de manière durable, le tout dans un contexte d'inflation des prix, de perturbations continues de l'offre, de changement climatique et de changements de comportement des clients à la suite de la pandémie de COVID-19.

Un logiciel d'analyse de données fournit aux commerçants les outils dont ils ont besoin pour passer au crible et corréler les flux de données empiriques, afin de prendre de meilleures décisions commerciales en temps voulu. Avec l'analyse, les données ne sont plus un simple moyen d'expliquer la performance financière d'un commerçant au cours d'une semaine, d'un mois ou d'un trimestre précédents. Elles deviennent un outil de prévision de l'avenir et de prescription d'actions pour maximiser les opportunités. Par exemple, l'analyse des données peut aider les commerçants à détecter les changements subtils dans les habitudes d'achat des consommateurs à des endroits spécifiques, tels qu'une demande soudaine accrue de pizza au chou-fleur dans les magasins proches des universités, et suggérer que ces magasins proposent plus de ces articles que dans d'autres endroits.

10 façons dont les magasins d'alimentation peuvent utiliser l'analyse de données

Les détaillants en alimentation utilisent l'analyse des données de manière cyclique, en collectant des données provenant de sources internes et externes sur le statut des marchandises lorsqu'elles arrivent en stock, les niveaux de stock lorsque les marchandises sont vendues ou retournées aux fournisseurs, les types de consommateurs qui achètent dans leurs magasins et les prix appliqués par les concurrents. Les commerçants enrichissent continuellement ces données et appliquent l'analyse pour affiner leurs offres marketing et promotionnelles, leurs niveaux de tarification, leurs réapprovisionnements, leurs retours, etc.

1. Gérer le stock

La gestion des stocks est l'un des aspects les plus difficiles de la distribution alimentaire, en raison du volume considérable de marchandises périssables. L'analyse des données aide les détaillants de produits alimentaires à s'assurer qu'ils disposent de stocks suffisants de produits laitiers, de viande, de poisson et d'autres produits périssables. Elle les aide également à déterminer quand retirer les produits des rayons.

L'analyse aide également les commerçants à réduire les coûts de transport, en déterminant les centres de distribution à utiliser et les itinéraires de camionnage les plus efficaces. En outre, l'analyse aide les commerçants à gérer leurs stocks d'articles non alimentaires et à s'assurer que les produits saisonniers (tels que les décorations pour les fêtes) sont disponibles au bon moment.

2. Détecter la fraude et le vol

Les commerçants utilisent l'analyse des données pour détecter la fraude et le vol, en identifiant les modèles d'achat client anormaux et en suivant les niveaux de stock. Par exemple, l'analyse basée sur les données de point de vente peuvent aider les commerçants à identifier les clients qui effectuent des achats inhabituellement importants ou des retours fréquents, ce qui peut indiquer qu'ils essaient de commettre une fraude au remboursement. L'analyse peut également montrer si un caissier est de connivence avec un ami ou un parent pour commettre une fraude, en appliquant une remise incorrecte à certains biens. Les commerçants utilisent également l'analyse des données pour identifier les écarts entre leurs niveaux de stock réels et le stock enregistré dans le système du magasin.

3. Améliorer le contrôle du gaspillage

Les outils d'analyse de données génèrent des modèles prédictifs qui peuvent aider les commerçants à anticiper les moments où certains aliments, boissons et autres articles sont susceptibles de se détériorer. Ils peuvent ainsi prendre des mesures pour éviter ou minimiser le gaspillage. Les commerçants analysent également les données pour identifier les domaines propices au gaspillage : pendant le transit, avec une entreprise de logistique spécifique ou dans une zone donnée d'un magasin en particulier, afin de limiter ces événements. En outre, l'analyse fournit aux commerçants des informations sur les facteurs qui contribuent à la détérioration, tels que la température, l'humidité et la lumière, ce qui dicte les changements dans la façon dont ils stockent et présentent les aliments.

4. Gérer les commandes numériques

L'analyse des données peut aider les commerçants à mesurer les performances de leurs systèmes de commande numérique. Cette analyse inclut le suivi du nombre de commandes traitées et de la rapidité avec laquelle les commandes sont exécutées, ainsi que des scores de satisfaction du client. En outre, l'analyse aide les commerçants à identifier les modèles de comportement de commande en ligne, ce qui leur permet d'ajuster leurs processus et leurs offres en conséquence.

5. Améliorer la productivité des collaborateurs

Les responsables des magasins d'alimentation utilisent l'analyse des données pour cartographier leurs temps de trafic élevés et de faible trafic, afin de déterminer quand réattribuer leur personnel des fonctions en magasin lors des périodes de faible trafic, comme le réapprovisionnement des rayons et le nettoyage des allées, à des fonctions lors des périodes de trafic plus élevé, comme la gestion des caisses.

Ils utilisent également l'analyse pour améliorer la gestion des stocks, en identifiant avec précision où et quand déployer des collaborateurs pour réapprovisionner des articles spécifiques. Cela s'avère particulièrement important dans les supermarchés et autres commerçants de très grande envergure.

6. Personnaliser les efforts marketing et promotionnels

Les commerçants utilisent des programmes de fidélité pour collecter des données sur les clients dans les magasins physiques et via les adhésions en ligne, et ils analysent ces données pour générer des bons de réduction personnalisés et d'autres promotions. Ces programmes de fidélité sont extrêmement populaires auprès des clients. Seuls 11 % des clients interrogés affirment que ces programmes les influencent rarement ou jamais. L'analyse des données aide également les commerçants à corréler les affinités avec les promotions croisées sur certains biens souvent achetés ensemble, en particulier par des personnes du même groupe démographique. Par exemple, l'analyse pourrait révéler que les clients qui achètent du café premium ont également tendance à acheter du beurre biologique, ce qui pourrait pousser les commerçants à regrouper les promotions de ces articles à marge élevée.

7. Affiner les opérations

En fournissant des informations sur les produits qui se vendent bien et ceux qui se vendent mal, l'analyse des données aide les détaillants à ajuster leurs stocks et leurs prix en conséquence, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle globale. L'analyse aide également les commerçants à optimiser leurs niveaux de dotation en personnel (voir la section Améliorer la productivité des collaborateurs ci-dessus) et les dispositions de leurs magasins afin de tirer le meilleur parti de l'espace. Par exemple, les rapports générés par un logiciel d'analyse peuvent afficher des cartes d'activité indiquant où les clients restent le plus longtemps. En outre, les commerçants peuvent utiliser l'analyse pour identifier les opportunités d'économies de coûts, telles que les domaines où il est possible de réduire les déchets et la consommation d'énergie.

8. Gérer la tarification

L'analyse de données peut aider les commerçants à ajuster leurs prix en fournissant des informations sur le comportement des consommateurs, les tendances de tarification et les prix auprès de concurrents directs. L'analyse aide également les commerçants à comprendre l'impact des remises et d'autres activités promotionnelles sur la marge.

9. Bénéficier d'une visibilité sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement

L'analyse peut aider les commerçants à gagner en visibilité sur leurs chaînes d'approvisionnement, en fournissant des informations sur les niveaux de stock, les tendances de la demande et les goulots d'étranglement dans les itinéraires d'approvisionnement. L'analyse peut également aider les commerçants à identifier les opportunités de réduire les coûts dans la chaîne d'approvisionnement et d'accélérer les livraisons en optimisant les itinéraires de transport. En outre, les commerçants peuvent analyser les données pour détecter la fraude dans la chaîne d'approvisionnement, y compris le non-respect de la provenance du produit et d'autres réglementations.

10. Améliorer la rentabilité

Les commerçants utilisent l'analyse des données à la fois sur le plan des revenus et des coûts pour améliorer leur rentabilité. En fournissant des informations sur le comportement et les préférences des clients, l'analyse aide les commerçants à développer des stratégies marketing ciblées pour augmenter les ventes. L'analyse aide également les commerçants à identifier leurs catégories de produits les plus rentables, en imposant des changements potentiels à leur portefeuille de produits. Du côté des coûts, l'analyse peut aider les commerçants à identifier les opportunités d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement (voir la section 9) et à identifier les fournisseurs à moindre coût, ainsi qu'à réduire les dépenses en énergie, en main-d'œuvre, en matériaux et en autres entrées.

Logiciel d'analyse des données pour la distribution alimentaire

Un logiciel d'analyse des données pour la distribution alimentaire collecte, stocke et analyse les données du secteur. Les commerçants l'utilisent pour améliorer leur compréhension du comportement des clients, des tendances des produits et des modèles d'achat. Les commerçants utilisent également le logiciel pour analyser l'historique des achats des clients afin d'identifier les opportunités de vente croisée, ainsi que pour analyser les données démographiques des clients afin de segmenter les marchés cibles. De plus, les détaillants en alimentation utilisent un logiciel d'analyse pour suivre les ventes de produits afin de déterminer les besoins en stocks. Les autres utilisations incluent le suivi des performances des ventes, l'analyse des stratégies de tarification des concurrents et l'évaluation de l'efficacité des promotions.

L'analyse d'Oracle simplifie tout, de la prévision au restockage

Le logiciel d'analyse Oracle Retail fournit des informations sur le comportement des clients, ce qui aide les commerçants à prendre de meilleures décisions en matière de tarification et de merchandising. Il les aide à identifier les tendances et les opportunités de vente, à prévoir la demande, à segmenter les clients en différents groupes cibles et à optimiser les niveaux de stock. Le logiciel fournit également une visibilité sur les performances des opérations en magasin, ce qui aide les commerçants à améliorer des domaines tels que le service clients et l'agencement des magasins.

Les commerçants utilisent les applications Oracle Cloud ERP pour tirer parti des fonctionnalités d'analyse Oracle, qui les aident à personnaliser les offres, les tarifs et les assortiments, à fidéliser les clients grâce à une utilisation avisée des programmes de fidélité, et même à allouer le bon nombre de magasins par région géographique. Les applications aident également les commerçants à déterminer la façon dont les clients prennent des décisions d'achat, afin de faire des prévisions utiles et des suggestions prescriptives.

FAQ sur l'analyse des données pour la distribution alimentaire

Comment les magasins d'alimentation utilisent-ils le Big Data ?

Les magasins d'alimentation analysent le Big Data pour identifier les besoins et les préférences des clients, ajuster leurs prix, informer les promotions, améliorer le service client et personnaliser leurs offres. En collectant et en analysant des données provenant de diverses sources, notamment des cartes de fidélité client, des enquêtes, des sites Web, des systèmes de point de vente (POS) et des vidéos au niveau des magasins, les commerçants obtiennent des informations sur les comportements des clients et les modèles d'achat. Ces informations aident les commerçants à déterminer les produits à transporter, leur quantité à stocker et la meilleure façon de les promouvoir et de les présenter.

Quelles méthodes de collecte de données les supermarchés utilisent-ils ?

Les supermarchés utilisent différents systèmes et méthodes pour collecter des données, y compris des enquêtes en ligne et par e-mail, des systèmes de point de vente, des programmes de fidélité, des cookies de site Web, des systèmes vidéo, des analyses de réseaux sociaux et des fournisseurs de données tiers.

Comment l'analyse des données est-elle utilisée dans la vente au détail ?

Les détaillants utilisent l'analyse des données pour mieux comprendre les préférences des clients, optimiser leurs prix et leurs promotions, améliorer la gestion des stocks, analyser l'efficacité des programmes marketing et de la disposition des magasins, et améliorer le service client.

Comment les magasins d'alimentation utilisent-ils les données de transaction client ?

Les magasins d'alimentation utilisent les données de transaction client pour les aider à optimiser leurs promotions, à identifier de nouvelles opportunités de produits, à développer des campagnes marketing ciblées, à ajuster leurs prix et à gérer leurs stocks.