10 façons dont les commerçants peuvent tirer parti de l'analyse de données

L'analyse de données est un outil de plus en plus important pour les commercants, car elle leur permet de mieux comprendre leurs clients et d'améliorer l'efficacité et la rentabilité de leurs magasins.

Avant tout, l'analyse de données fournit aux commercants des informations précieuses sur le comportement des clients. En analysant les données relatives à leurs clients, notamment leur historique d'achats, leurs caractéristiques démographiques et leur activité sur les réseaux sociaux, les commerçants du secteur alimentaire peuvent mieux comprendre ce qui motive ces derniers. Les commerçants peuvent mettre ces connaissances à profit pour adapter leurs stratégies marketing et stimuler leurs ventes. Par exemple, un commerce peut utiliser des outils d'analyse pour déterminer que ses clients les plus fidèles sont des personnes âgées, puis mettre en place une promotion spéciale qui leur est destinée afin d'augmenter son chiffre d'affaires.

Les commerçants analysent également les données de vente afin de repérer les produits qui se vendent mal et d'adapter leurs stocks en conséquence, ce qui leur permet de réduire leurs coûts et d'optimiser leurs bénéfices. Cette analyse des données revêt une importance particulière pour les denrées périssables, comme les produits laitiers, les œufs et la viande. Les commerçants de proximité ont également recours à l'analyse de données pour évaluer les processus de passage en caisse et déterminer les points à améliorer. Par exemple, un magasin peut s'en servir pour déterminer le nombre optimal de caisses ou pour repérer les zones où les caissiers pourraient avoir besoin d'une formation complémentaire.

Enfin, en analysant les données de vente de différents magasins, les commerçants peuvent repérer les nouvelles tendances du secteur et l'évolution des préférences des clients. Ces analyses peuvent servir de base au lancement de nouveaux produits et à la réorganisation de la gamme de produits.

Qu'est-ce que l'analyse des données dans le secteur de la grande distribution ?

L'analyse des données dans le secteur de la grande distribution consiste à analyser l'historique des achats, les transactions, les stocks et d'autres types de données brutes (à l'aide d'applications logicielles avancées) afin de prendre de meilleures décisions en matière de marketing, de gestion des stocks, de présentation des produits, de gestion du personnel et dans d'autres domaines.

Par exemple, les logiciels d'analyse peuvent utiliser des algorithmes basés sur l'historique des achats figurant dans les dossiers clients pour prédire les types de produits qu'un acheteur en ligne pourrait souhaiter acheter en lien avec une recherche qu'il a effectuée sur Internet. L'analyse de données permet également d'étudier les journaux des centres d'appels et d'alerter les agents du service client en cas de problème avec un produit donné, tout en leur proposant une solution ou une alternative pour les clients qui appellent à ce sujet, transformant ainsi l'expérience client, qui passe de la frustration à la surprise et à l'enthousiasme. Les commerçants utilisent souvent des logiciels d'analyse combinés à des données historiques sur les ventes pour prendre des décisions d'achat plus éclairées pour leurs magasins, ce qui leur permet de répondre à la demande des clients.

Principaux points à retenir

• Les commerçants de proximité ont recours à l'analyse de données pour mieux cerner le comportement et les préférences de leurs clients, ce qui leur permet d'optimiser leurs prix, d'améliorer la gestion de leurs stocks, d'évaluer l'efficacité de leurs campagnes marketing et d'améliorer leur service client.
• Ils ont recours à l'analyse de données pour personnaliser leurs recommandations de produits et proposer à leurs clients des promotions plus ciblées, susceptibles de générer une augmentation du chiffre d'affaires.
• Les gérants de magasins d'alimentation s'appuient également sur l'analyse des données pour optimiser leurs cadences d'approvisionnement afin de réduire le gaspillage alimentaire, d'améliorer le contrôle de la température dans certaines zones du magasin, de repérer les tendances suspectes pouvant indiquer des vols ou des activités frauduleuses, et de réduire d'autres types de « pertes ».
• L'analyse des données aide les commerçants à mieux répartir leurs caissiers à certains moments de la journée afin de réduire au minimum le temps d'attente aux caisses.

L'analyse de données pour la grande distribution alimentaire

Le secteur de la grande distribution alimentaire devient de plus en plus complexe et concurrentiel. es commerçants doivent rapidement repérer les nouvelles tendances de consommation, comme la sensibilisation accrue aux allergies alimentaires et aux régimes alimentaires, ainsi que la demande en produits issus de l'agriculture durable et biologique, le tout dans un contexte marqué par l'inflation des prix, les perturbations persistantes de l'approvisionnement, le changement climatique et l'évolution des comportements des clients à la suite de la pandémie de COVID-19.

Les logiciels d'analyse de données fournissent aux commerçants les outils dont ils ont besoin pour passer au crible et mettre en corrélation de vastes quantités de données empiriques, afin de prendre de meilleures décisions commerciales en temps opportun. L'analyse de données transforme le rôle des données : celles-ci ne servent plus simplement à expliquer les résultats financiers d'un épicier au cours de la semaine, du mois ou du trimestre écoulé, mais deviennent un outil permettant de prévoir l'avenir et de recommander des mesures visant à tirer le meilleur parti des occasions qui se présentent. Par exemple, l'analyse des données peut aider les commerçants à détecter des changements subtils dans les habitudes d'achat des consommateurs dans certains points de vente (comme une hausse soudaine de la demande de pizzas au chou-fleur dans les magasins situés à proximité des universités) et leur suggérer de proposer davantage de ces produits dans ces magasins que dans d'autres.

10 façons dont les commerçants peuvent tirer parti de l'analyse de données

Les commerçants ont recours à l'analyse de données de manière cyclique, en recueillant des données provenant de sources tant internes qu'externes concernant l'état des marchandises à leur arrivée en stock, les niveaux de stock à mesure que les marchandises sont vendues ou renvoyées aux fournisseurs, les types de consommateurs qui font leurs achats dans leurs magasins, ainsi que les prix pratiqués par la concurrence. Les commerçants enrichissent en permanence ces données et ont recours à l'analyse de données pour affiner leurs stratégies marketing et leurs offres promotionnelles, leurs niveaux de prix, leurs commandes de réapprovisionnement, leurs retours de marchandises, etc.

1. Gérer les stocks

La gestion des stocks est l'un des aspects les plus complexes du secteur de la grande distribution, en raison du volume considérable de denrées périssables. L'analyse des données aide les commerçants à s'assurer qu'ils disposent de stocks suffisants de produits laitiers, de viande, de poisson et d'autres denrées périssables ; elle leur permet également de déterminer à quel moment retirer les produits des rayons.

L'analyse de données aide également les commerçants à réduire leurs coûts de stockage en déterminant les centres de distribution à utiliser et les itinéraires de transport routier les plus efficaces. Par ailleurs, l'analyse de données aide les commerçants à gérer leurs stocks d'articles non alimentaires et à s'assurer que les produits saisonniers (comme les décorations de Noël) sont disponibles pour être mis en rayon au moment opportun.

2. Détecter la fraude et le vol

Les commerçants ont recours à l'analyse de données pour détecter les fraudes et les vols, en déterminant les comportements d'achat inhabituels des clients et en surveillant les niveaux de stock. Par exemple, l'analyse des données de caisse peut aider les commerçants à repérer les clients qui effectuent des achats d'un montant inhabituellement élevé ou qui procèdent à des retours fréquents, ce qui pourrait indiquer qu'ils tentent de commettre une fraude aux remboursements. Les analyses peuvent également révéler si un caissier s'entend avec un ami ou un proche pour commettre une fraude en accordant indûment des remises sur certains articles (pratique connue sous le nom de « sweethearting »). Les commerçants ont également recours à l'analyse de données pour détecter d'éventuels écarts entre leurs niveaux de stock réels et les stocks enregistrés dans le système du magasin.

3. Mieux lutter contre le gaspillage

Les outils d'analyse de données génèrent des modèles prédictifs qui peuvent aider les commerçants à anticiper le moment où certains aliments, boissons et autres articles risquent de se détériorer, ce qui leur permet de prendre des mesures pour éviter ou limiter cette détérioration. Les commerçants analysent également les données afin de repérer les sources de détérioration — par exemple pendant le transport, chez un prestataire logistique donné ou dans une zone précise d'un magasin donné — afin de pouvoir y remédier. De plus, l'analyse de données permet aux commerçants de mieux comprendre les facteurs qui contribuent à la détérioration des produits, tels que la température, l'humidité et la lumière, ce qui les amène à adapter leurs méthodes de stockage et de présentation des denrées alimentaires.

4. Gérer les commandes en ligne

L'analyse de données peut aider les commerçants à évaluer les performances de leurs systèmes de commande en ligne. Cette analyse porte notamment sur le suivi du nombre de commandes traitées et de la rapidité d'exécution de celles-ci, ainsi que sur les notes de satisfaction des clients. De plus, l'analyse de données aide les commerçants à déterminer les tendances dans les habitudes de commande en ligne, ce qui leur permet d'adapter leurs processus et leurs offres en conséquence.

5. Améliorer la productivité des employés

Les gérants de supermarchés ont recours à l'analyse de données pour déterminer les heures de forte affluence et celles de faible affluence, afin de savoir quand réaffecter leur personnel des tâches effectuées pendant les heures creuses, telles que le réapprovisionnement des rayons et le nettoyage des allées, vers des tâches plus sollicitées, comme le passage en caisse.

Ils ont également recours à l'analyse de données pour améliorer la gestion des stocks, en déterminant avec une grande précision où et quand affecter du personnel pour réapprovisionner certains articles, ce qui revêt une importance particulière dans les hypermarchés et autres magasins d'alimentation de très grande superficie.

6. Personnaliser les actions marketing et promotionnelles

Les supermarchés ont recours à des programmes de fidélité pour collecter des données sur leurs clients, tant dans leurs magasins physiques que par l'intermédiaire de leurs abonnements en ligne, et ils analysent ces données afin de proposer des bons de réduction personnalisés et d'autres offres promotionnelles. Ces programmes de fidélité sont extrêmement appréciés des clients : seuls 11 % des clients interrogés déclarent que ces programmes les influencent rarement ou jamais. L'analyse des données aide également les commerçants à mettre en évidence les affinités entre les produits afin de promouvoir de manière croisée ceux qui sont souvent achetés ensemble, en particulier par les personnes appartenant au même groupe démographique. Par exemple, l'analyse des données pourrait révéler que les personnes qui achètent du café haut de gamme ont également tendance à acheter du beurre bio, ce qui inciterait les épiciers à regrouper les promotions sur ces articles à forte marge.

7. Affiner les opérations

En permettant de déterminer quels produits se vendent bien et lesquels ne se vendent pas, l'analyse des données aide les commercants à adapter leurs stocks et leurs prix en conséquence, ce qui améliore l'efficacité opérationnelle globale. L'analyse de données aide également les commerçants à optimiser leurs effectifs (voir la section sur la productivité des employés ci-dessus) et l'agencement de leurs magasins afin d'exploiter l'espace de la manière la plus efficace possible. Par exemple, les rapports générés par les logiciels d'analyse peuvent produire des cartes thermiques indiquant les endroits où les clients s'attardent le plus longtemps. De plus, les commerçants peuvent recourir à l'analyse de données pour déterminer des possibilités de réduction des coûts, par exemple en repérant les domaines où il est possible de réduire le gaspillage et la consommation d'énergie.

8. Gérer les tarifs

L'analyse des données peut aider les commerçants à adapter leurs prix en leur fournissant des informations sur le comportement des consommateurs, les tendances en matière de prix et les tarifs pratiqués par leurs concurrents directs. L'analyse de données aide également les commerçants à comprendre l'effet des remises et autres actions promotionnelles sur leurs bénéfices.

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

L'analyse de données peut aider les commerçants à mieux cerner leur chaîne d'approvisionnement en leur fournissant des informations sur les niveaux de stock, les tendances de la demande et les goulots d'étranglement dans les circuits d'approvisionnement. L'analyse de données peut également aider les commerçants à réduire les coûts de la chaîne d'approvisionnement et à accélérer les livraisons en optimisant les itinéraires de transport. De plus, les commerçants peuvent analyser les données afin de détecter les fraudes au sein de la chaîne d'approvisionnement, notamment les cas de non-respect des règles relatives à la traçabilité des produits et d'autres réglementations.

10. Améliorer la rentabilité

Les commerçants ont recours à l'analyse de données, tant du côté des recettes que des coûts, afin d'améliorer leur rentabilité. En fournissant des informations sur le comportement et les préférences des clients, l'analyse de données aide les commerçants à élaborer des stratégies marketing ciblées afin d'augmenter leurs ventes. L'analyse de données aide également les commerçants à déterminer les catégories de produits les plus rentables, ce qui leur permet d'envisager d'éventuelles modifications de leur gamme de produits. Du côté des coûts, l'analyse de données peut aider les commercants alimentaires à déterminer les possibilités d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement (voir la section 9) et à trouver des fournisseurs moins chers, ainsi qu'à réduire les dépenses liées à l'énergie, à la main-d'œuvre, aux matériaux et à d'autres intrants.

Logiciel d'analyse de données pour le secteur de la grande distribution

Les logiciels d'analyse de données pour le secteur de la grande distribution collectent, stockent et analysent les données du secteur. Les commerçants s'en servent pour mieux comprendre le comportement des clients, les tendances en matière de produits et les habitudes d'achat. Les commerçants utilisent également ce logiciel pour analyser l'historique des achats de leurs clients afin de repérer des occasions de ventes croisées, et pour analyser les données démographiques de leur clientèle afin de segmenter leurs marchés cibles. De plus, les commercants utilisent des logiciels d'analyse pour suivre les ventes de produits afin de déterminer leurs besoins en stock. Parmi les autres utilisations, on peut citer le suivi des résultats commerciaux, l'analyse des stratégies tarifaires des concurrents et l'évaluation de l'efficacité des promotions.

Les solutions analytiques d'Oracle optimisent tous les processus, de la prévision au réapprovisionnement

Le logiciel d'analyse Oracle Retail fournit des informations sur le comportement des clients, aidant ainsi les commercants alimentaires à prendre de meilleures décisions en matière de tarification et de merchandising. Cela leur permet de déterminer les tendances et les occasions de vente, de prévoir la demande, de segmenter la clientèle en différents groupes cibles et d'optimiser les niveaux de stock. Ce logiciel offre également une bonne visibilité sur les performances des opérations en magasin, ce qui aide les commerçants à améliorer certains aspects tels que le service à la clientèle et l'agencement des magasins.

Les commerçants utilisent les applications Oracle Cloud ERP pour tirer parti des capacités d'analyse d'Oracle, qui les aident à personnaliser leurs offres, leurs tarifs et leurs gammes de produits, à fidéliser leur clientèle grâce à une utilisation judicieuse des programmes de fidélité, et même à déterminer le nombre optimal de magasins par région géographique. Ces applications aident également les commerçants à comprendre comment les clients prennent leurs décisions d'achat, afin de formuler des prévisions pertinentes et des recommandations ciblées.

Foire aux questions sur l'analyse des données dans le secteur de la grande distribution

Comment les commerces exploitent-ils les mégadonnées?

Les grandes surfaces analysent les mégadonnées pour déterminer les besoins et les préférences de leurs clients, ajuster leurs prix, élaborer leurs promotions, améliorer leur service client et personnaliser leurs offres. En collectant et en analysant des données provenant de diverses sources, notamment les cartes de fidélité, les enquêtes, les sites web, les systèmes de point de vente et les enregistrements vidéo en magasin, les distributeurs alimentaires acquièrent une meilleure compréhension des comportements et des habitudes d'achat de leurs clients. Ces informations aident les commerçants à déterminer quels produits proposer, en quelle quantité les stocker, ainsi que la meilleure façon de les promouvoir et de les présenter.

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

Les supermarchés ont recours à diverses méthodes et divers systèmes pour collecter des données, notamment des sondages en ligne et par courriel, des systèmes de point de vente, des programmes de fidélité, des cookies sur leurs sites Web, des systèmes de vidéosurveillance, l'analyse des réseaux sociaux et des fournisseurs de données tiers.

Comment l'analyse de données est-elle utilisée dans le commerce de détail ?

Les commercants ont recours à l'analyse de données pour mieux cerner les préférences de leurs clients, optimiser leurs tarifs et leurs promotions, améliorer la gestion de leurs stocks, évaluer l'efficacité de leurs campagnes marketing et de l'agencement de leurs magasins, ainsi que pour améliorer leur service client.

Comment les supermarchés utilisent-ils les données relatives aux transactions de leurs clients?

Les supermarchés utilisent les données relatives aux transactions des clients pour optimiser leurs promotions, repérer de nouvelles occasions de commercialisation de produits, mettre au point des campagnes marketing ciblées, ajuster leurs prix et gérer leurs stocks.