Qu'est-ce que le retail analytics ? Le guide ultime

Michael Hickins | Responsable de la stratégie du contenu | 17 mars 2023

Dans cet article

Auparavant, les retailers se fiaient principalement à leur instinct, acquis après des années d'expérience, pour décider des articles à vendre, des emplacements susceptibles d'attirer la plus forte demande, de la quantité de stocks à conserver et du moment où ajuster les prix. Bien que les retailers soient souvent satisfaits de leur intuition, cela ne suffit plus, surtout dans un secteur aux faibles marges de profit. Les attentes des consommateurs sont trop imprévisibles et les variables du marché sont trop nombreuses pour les capacités cognitives humaines. Un logiciel d'analyse de données peut aider les retailers à prendre des décisions plus pertinentes et plus rentables en augmentant et, dans certains cas, en corrigeant leurs intuitions.

Qu'est-ce que le retail analytics ?

Les retailers utilisent les analyses de données pour améliorer la gestion des stocks, les campagnes marketing, la tarification et la répartition de leurs produits.

Le retail analytics nécessite l'utilisation d'un logiciel pour collecter et analyser des données de points de vente physiques, en ligne et dans les magasins de déstockage, afin de fournir aux retailers des informations sur le comportement client et les tendances d'achat. Il peut également servir à éclairer et améliorer les décisions concernant les opérations de tarification, d'inventaire, de marketing, de marchandising et de stockage en appliquant des algorithmes prédictifs aux données provenant à la fois de sources internes (comme les historiques d'achat des clients) et de référentiels externes (comme les prévisions météorologiques). De plus, le retail analytics peut mesurer la fidélité client, déterminer les modèles d'achat, prédire la demande et optimiser l'agencement des magasins. Ainsi, les retailers peuvent placer sur les mêmes rayons des articles souvent achetés ensemble ou offrir des remises personnalisées aux acheteurs réguliers, ce qui augmente la taille moyenne du panier et stimule les visites en magasin.

Points clés à retenir

  • Le retail analytics utilise des données empiriques et la science pour faciliter la prise de décisions dans un domaine traditionnellement fondé sur l'intuition.
  • Les analyses aident les retailers à définir les niveaux de stock, à affecter le personnel, à établir des prix à des niveaux qui attireront les clients tout en offrant aux entreprises des marges de profit suffisantes et à gagner des parts de marché.
  • Le retail analytics exploite une pléthore de sources de données, telles que les systèmes de point de vente, les enregistrements vidéo en magasin et les systèmes qui suivent les historiques d'achat et de service client.
  • Les outils de retail analytics utilisent parfois l'IA et le machine learning pour prédire les tendances, proposer des offres et fournir la base pour prendre des décisions en matière de tarification et d'affectation des stocks. Grâce à leurs visualisations, ces outils se révèlent plus faciles à utiliser que les feuilles de calcul et autres rapports de veille stratégique en texte brut.

Définition du retail analytics

Le retail analytics est la science de la collecte, de l'analyse et de la production de rapports sur les données liées aux opérations d'un retailer. Elle complète l'art du retail.

Le retail analytics peut s'appliquer à l'analyse du comportement client, au suivi des niveaux de stock, à la mesure de l'efficacité des campagnes marketing, etc. Par exemple, en analysant les données provenant de diverses sources, telles que l'historique d'achat des clients, les journaux de centre d'appels et les systèmes de PDV, les retailers peuvent obtenir des informations précieuses sur les habitudes et les préférences de leurs clients pour ajuster leurs offres de produit en conséquence, mais aussi leur tarification, leurs politiques de retour et même l'agencement de leurs magasins physiques et en ligne. Les analyses aident également les retailers à prendre de meilleures décisions au sujet des promotions à mettre en place et des stratégies de marketing sur lesquelles se concentrer, ainsi que du besoin en personnel. En fin de compte, l'analyse des données aide les retailers à augmenter leurs ventes, à réduire les coûts et à améliorer la satisfaction et la fidélisation client.

Pourquoi le retail analytics est-il si important ?

En résumé, le retail analytics permet d'éviter de prendre de nombreuses décisions au hasard. Les salariés expérimentés sont souvent une source de sagesse, mais comme la génération des baby-boomers quitte le marché du travail, les collaborateurs qui restent auront moins de connaissances à partager. Même les collaborateurs les plus expérimentés et les plus avisés doivent se frayer un chemin à travers une multitude de points de données internes et externes sur des facteurs tels que les grèves, les tendances des marchandises et les prévisions météorologiques. Les analyses aident les retailers à synthétiser ces données et à prendre des mesures pour anticiper les événements.

Le retail est une activité hautement concurrentielle qui se complexifie en raison du commerce en ligne, relativement nouveau, et des marges de profit qui ont toujours été minces, laissant peu de place à l'erreur. De légers ajustements dans la sélection des produits et la gestion des stocks peuvent suffire à réduire considérablement les ruptures de stock ou, à l'autre extrémité du même spectre, la nécessité de procéder à des remises importantes. Ces ajustements, à leur tour, peuvent avoir un impact énorme sur les résultats. Par exemple, les retailers de mode peuvent utiliser l'analyse des données pour déterminer les styles et les tailles à commander pour différents lieux et selon les quantités, en fonction des tendances liées à la démographie et l'achat de chaque emplacement.

Avantages du retail analytics

Les retailers peuvent utiliser un ensemble d'outils d'analyse en vue d'augmenter leurs revenus, réduire les frais généraux et les coûts du travail et d'améliorer leurs marges. Voici quelques-unes des façons d'atteindre ces objectifs grâce au retail analytics :

  • Diminution des ruptures de stock et nécessité de procéder à des remises : le retail analytics aide les utilisateurs à comprendre les tendances de la demande afin qu'ils puissent avoir assez de produits en réserve, mais pas au point d'avoir recours à des remises importantes pour se débarrasser des stocks excédentaires. Par exemple, les analyses peuvent aider à déterminer la rapidité avec laquelle la demande chute pour les articles de mode mis en avant par certains influenceurs sur les réseaux sociaux.
  • Affinage de la personnalisation : les analyses aident les retailers à comprendre les préférences de leurs clients et donc à saisir plus de demande que leurs concurrents. Par exemple, en utilisant l'historique des achats, un libraire peut prévenir les clients ayant manifesté un intérêt pour l'histoire américaine quand un nouveau livre de l'historien Ron Chernow est disponible en précommande.
  • Des décisions tarifaires plus efficaces : l'analyse des données peut aider les retailers à définir les prix optimaux pour leurs produits en synthétisant divers facteurs tels que les paniers abandonnés, les informations de tarification concurrentielle et le coût des produits vendus. Les retailers peuvent ainsi maximiser leurs profits en évitant de fixer des prix plus élevés que le marché supportera ou inférieurs à ce que les clients seraient prêts à payer.
  • Amélioration de l'affectation des produits : les analyses peuvent aider les retailers à décider comment allouer des produits à différentes régions géographiques, centres de distribution et magasins, réduisant ainsi les coûts de transport inutiles. Par exemple, un retailer de vêtements de sport peut constater, grâce aux analyses, que même une différence de température de deux degrés a une incidence sur les ventes de sous-vêtements thermiques. Il peut donc allouer une plus grande quantité de ces articles au centre de distribution le plus proche des zones où l'on prévoit des températures plus froides au cours d'un hiver donné.

Types d'analyse de données pour le retail

Il existe quatre principaux types d'analyse de données pour le retail : l'analyse descriptive qui reflète et explique le rendement passé, l'analyse de diagnostic qui détermine la cause fondamentale d'un problème, l'analyse prédictive qui prévoit les résultats et l'analyse prescriptive qui recommande les étapes à suivre. Chacune de ses quatre approches est détaillée ci-dessous.

Analyses descriptives

L'analyse descriptive est la base des types d'analyses plus complexes, y compris celles qui suivent dans cette liste. Elle répond aux questions fondamentales suivantes : « Combien ? Quand ? Où ? Quoi ? ». Les outils et tableaux de bord d'intelligence métier standards fournissent des rapports hebdomadaires sur les niveaux des ventes et des stocks.

Analyse de diagnostic

L'analyse de diagnostic aide les entreprises de retail à repérer et à analyser les problèmes qui peuvent entraver leur rendement. En combinant des données provenant de diverses sources, comme les retours des clients, le rendement financier et les indicateurs opérationnels, les retailers obtiennent une vision plus complète de l'origine des problèmes auxquels ils sont confrontés.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive aide les retailers à anticiper les événements en fonction de plusieurs variables, notamment la météo, les tendances économiques, les perturbations de la chaîne logistique et les nouvelles pressions concurrentielles. Cette approche prend souvent la forme d'une analyse par simulation, qui, par exemple, permettrait à un retailer de déterminer ce qui se passerait s'il offrait une réduction de 10 % plutôt que de 15 % sur un produit, ou d'estimer quand il serait en rupture de stock sur la base d'un certain nombre d'actions possibles.

Analyses prescriptives

L'analyse prescriptive associe l'IA et le big data pour exploiter les résultats de l'analyse prédictive et recommander des actions. L'analyse prescriptive peut, par exemple, proposer aux agents du service client des offres à transmettre aux clients lors de leurs échanges, qu'il s'agisse d'une vente incitative liée au dernier historique d'achat ou d'une vente croisée pour répondre à une nouvelle demande.

Comment utiliser l'analyse de données sur le retail ?

Les entreprises se servent du retail analytics pour expliquer le rendement financier et opérationnel passé, diagnostiquer ce qui s'est mal passé, proposer des approches alternatives qui auraient été plus productives, prévoir la demande et faire des suggestions, parfois en temps réel, que les associés de magasins, les agents du service client et d'autres peuvent utiliser pour effectuer des ventes croisées, des ventes incitatives ou améliorer l'expérience client. Dans tous les cas, ces outils sont conçus pour aider les retailers à augmenter leurs ventes, leurs profits et la satisfaction client.

  • Les outils d'analyse en magasin utilisent les données générées par les systèmes de point de vente et les enregistrements vidéo en magasin pour aider les retailers à analyser les modèles d'achat des clients afin qu'ils puissent placer les produits plus efficacement dans les allées, vérifier que les niveaux de stocks sont appropriés et réduire les vols. Les enregistrements vidéo, par exemple, peuvent montrer si les clients ralentissent pour regarder un affichage, tandis que les données du système de point de vente peuvent afficher l'efficacité du marchandising sur les clients qui utilisent leurs cartes de fidélité.
  • L' analyse des clients utilise des données de systèmes avec lesquels les clients interagissent, notamment les systèmes de PDV, les sites Web, les journaux téléphoniques et les chats du service client. L'analyse de ces données aide les retailers à déterminer quels articles sont les plus populaires, pourquoi certains produits sont retournés ou échangés, ou encore quelles promotions ou suggestions sont les plus efficaces. Par exemple, elle peut contribuer à définir le discours marketing le plus efficace au téléphone, par opposition au chat, au moment de la promotion d'un nouvel article.
  • L'analyse des stocks, comme son nom l'indique, évalue les niveaux de stocks des marchandises dont dispose un retailer. Elle est utilisée pour préconiser des stratégies plus efficaces d'entreposage et de distribution, par exemple lorsqu'un centre de distribution est préférable à un entrepôt plus local et le moment approprié pour réapprovisionner les articles en fonction des niveaux de stocks et de la demande prévue. L'analyse des stocks peut, par exemple, réduire les coûts de la main-d'oeuvre et d'expédition associés au transport d'un inventaire de sécurité trop important.
  • L'analyse des marchandises aide les retailers à déterminer s'ils mettent en avant leurs produits efficacement, principalement dans les magasins physiques, dans le but d'inciter les consommateurs à acheter en utilisant des offres ou des assortiments convaincants. L'analyse de marchandise aide également les retailers à ajuster les prix pour augmenter leurs marges de profit sur l'ensemble des produits.
  • L'analyse Web suit le comportement des consommateurs sur une page Web lorsqu'ils restent longtemps sur certaines parties d'une page ou qu'ils passent d'une page à l'autre. Elle les suit depuis la source qui les a amenés sur le site jusqu'au moment où ils quittent la page. Ce type d'analyse aide les retailers en ligne à déterminer comment et où mettre en avant leurs produits sur le site, à quel prix et avec quelles promotions marketing les associer.
  • Les rapports de Business Intelligence (BI), souvent présentés sous forme de tableaux de bord, sont prédéfinis pour présenter certains indicateurs clés de performance, tels que la rotation des stocks et le taux de vente directe. Ils sont principalement utilisés pour partager des tendances de premier plan avec l'équipe et la direction générale.
  • La prévision de la demande prévoit la demande pour les articles vendus en ligne en fonction du parcours suivi par les clients pour consulter ces articles, les placer dans leur panier, les supprimer ou abandonner entièrement le panier. Bien que ces actions ne soient pas comptabilisées comme des ventes, elles permettent d'extrapoler la future demande.
  • La prévision des ventes aide les retailers à prédire les ventes en fonction du chiffre d'affaires réel et d'autres facteurs. Utilisée conjointement avec la prévision de demande, elle peut prédire la demande totale d'un article sur tous les canaux et aider les retailers à s'assurer qu'ils ont les stocks nécessaires pour y répondre.
capture d'écran de cx analytics

Regardez une démonstration sur la façon dont les retailers peuvent offrir des expériences de retail plus intelligentes et à grande échelle grâce à l'intelligence artificielle

Outils de retail analytics

Le retail analytics repose sur des données issues de multiples sources, à la fois des magasins physiques et des sites Web. Voici certains des outils utilisés :

  1. Systèmes de point de vente : il s'agit des systèmes que les retailers utilisent pour suivre et gérer les transactions avec leurs clients. Les systèmes de PDV fournissent des données sur les achats des clients et peuvent générer des rapports sur les tendances des ventes et des clients.
  2. Logiciel de gestion de la relation client (CRM) : cette catégorie comprend les applications qui gèrent les processus de vente, de marketing, de service client et d'e-commerce. Les retailers utilisent ces applications pour suivre les interactions avec leurs clients, conserver les données liées à chacun d'entre eux et repérer les possibilités de vente, de marketing et de service client en fonction de ces informations.
  3. Outils de Business Intelliegence : les retailers utilisent les outils de BI pour synthétiser les informations dégagées à partir de grands volumes et de différents jeux de données, principalement pour suivre les indicateurs clés de performance tels que la fidélisation client, la rotation des stocks, le taux de vente directe et le nombre de jours de stocks disponible. Les retailers peuvent facilement générer des rapports à partir de ces outils et les partager avec les dirigeants et aux autres responsables métier.
  4. Systèmes de gestion des stocks : les retailers utilisent ce logiciel pour suivre les articles en stock, surveiller l'inventaire dans les entrepôts et les centres de distribution et créer des prévisions de demande. Cette solution aide également les retailers à déterminer les emplacements optimaux pour stocker certains articles, afin de réduire les frais de transport et de s'assurer que les produits sont disponibles pour répondre aux demandes des clients.
  5. Analyse prédictive : ce type d'analyse exploite les données des transactions antérieures, des communications et d'autres actions, pour prédire les tendances et les comportements. Les quatre types de retail analytics les plus courants sont les suivants : descriptif, diagnostique, prédictif et prescriptif (définis ci-dessus), qui permettent de repérer les opportunités de croissance et les nouveaux segments de clients.

5 bonnes pratiques de retail analytics

1. Accroître considérablement les données client

Les clients fournissent de nombreuses informations explicites et implicites sur leurs désirs et leurs intentions, et les meilleurs analystes du retail utilisent ces données pour établir les tendances et mieux comprendre ces clients. Les principaux retailers combinent les données client à partir de leurs propres programmes de fidélité aux données qu'ils recueillent à partir de l'e-commerce, des systèmes de PDV et d'autres sources, ainsi qu'aux données achetées à des courtiers.

Les experts catégorisent souvent les données client comme une combinaison de points démographiques, transactionnels, comportementaux et même psychographiques. La collecte, la consolidation et l'exploitation de ces différentes données sur les clients suivent souvent une progression, en commençant par les données démographiques. Les retailers font également une distinction entre les « clients » (personnes qui ont déjà fait affaire avec eux) et les « consommateurs » (ceux qui peuvent faire de bons prospects). Les données des consommateurs peuvent aider à informer la « modélisation semblable ». Par exemple, un retailer établit Mark comme un excellent client. Il recherche donc plus de personnes avec des attributs similaires et les cible avec des offres spéciales.

2. Utiliser des outils de visualisation

Les outils de visualisation tels que les diagrammes, les graphiques et les tableaux de bord, communs au logiciel de Business Intelligence sont essentiels à la compréhension des données et à la prise de décisions éclairées. Il s'agit d'un moyen beaucoup plus efficace d'enrichir les informations que de simplement regarder des lignes et des colonnes de données. Les outils de visualisation de Business Intelligence mettent également à disposition ces analyses aux utilisateurs métier, plutôt qu'ils soient contraints d'attendre que le service informatique génère des rapports et exécute des requêtes.

3. Analyser plusieurs sources de données

L'analyse de plusieurs sources de données, notamment les données de vente, les données historiques sur les clients et les données d'inventaire, peut aider les retailers à obtenir une vue plus nuancée de l'activité, d'autant plus que les mesures sont souvent interdépendantes. Par exemple, les retailers peuvent mettre en corrélation les analyses en magasin et les analyses d'attributs des marchandises pour déterminer comment optimiser l'agencement d'un magasin physique, afin d'inciter les clients à acheter. Les analyses des stocks peuvent aider les retailers à disposer de suffisamment de produits pour prendre en charge la disposition du marchandising. (Les retailers doivent également être conscients que différentes applications peuvent avoir des définitions différentes pour les types de données, ce qui pourrait conduire à des analyses incorrectes si elles ne sont pas rectifiées. C'est un argument en faveur de l'utilisation d'une plateforme unique pour le retail analytics, au lieu d'adopter des applications dites de pointe.)

4. Suivre les indicateurs clés

Le suivi des indicateurs clés de performance aide les retailers à mesurer leur rendement et à cerner les points à améliorer. La plupart des retailers qui réussissent adoptent des synthèses des indicateurs clés hebdomadaires (appelés tableau de bord prospectif), comparant 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, la chute des ventes de certains articles), suivi d'une analyse plus approfondie des raisons pour lesquelles cela s'est produit (par exemple, une rupture de stock).

5. Prioriser vos objectifs

Il ne faut pas mesurer tout ce qui peut être mesuré. De nouveaux outils d'analyse et un océan de données sont à la disposition des retailers, mais ils doivent être judicieux quant à ce qu'ils mesurent, au risque de noyer les décideurs de recommandations. Les retailers devraient commencer par repérer les opportunités hautement prioritaires qui peuvent avoir un impact immédiat sur l'entreprise. Les meilleures analyses permettent de résoudre un problème métier particulier et d'obtenir des résultats mesurables, selon McKinsey.

Mark Lawrence, un expert en retail analytics, suggère que les cinq bonnes pratiques ci-dessus s'associent. Sa recommandation : commencez avec un objectif, puis peut-être deux ou trois objectifs sous-jacents. Les indicateurs clés de performance qui informent les progrès à ce niveau sont des indicateurs clés de performance de premier plan, précise-t-il. Si l'un des objectifs est de « se rapprocher du client », explique-t-il, les KPI pourraient être d'« augmenter la valeur vie client de 20 %, », « atteindre une conversion de 15 % des consommateurs d'une année à l'autre » et « optimiser les niveaux de stocks pour soutenir les objectifs centrés sur le client ». Les outils de visualisation permettent aux dirigeants d'examiner les progrès accomplis dans la réalisation de ces objectifs et d'encourager les mesures correctives, comme les nouvelles promotions et les changements apportés aux assortiments de produits.

L'avenir du retail analytics

Dans les années à venir, le retail analytics sera plus répandu, moins visible et, certainement, moins au centre de l'attention. Les utilisateurs et les applications exploiteront les analyses de façon continue, souvent sans le savoir, à l'instar des smartphones qui utilisent constamment la géolocalisation pour répondre rapidement aux besoins des utilisateurs.

Pour les utilisateurs métier, le retail analytics sera moins axé sur la production ou la révision des rapports hebdomadaires et sera plus intégré dans leurs flux de travail quotidiens. De plus en plus de personnes auront accès aux fruits de l'IA dans leurs activités commerciales régulières, même sans en être conscients. L'analyse de données reposant sur l'IA sera banalisée.

Augmentez vos revenus en tirant parti du logiciel de retail analytics

Lorsque vous choisissez des outils de retail analytics, tenez compte de ceux qui peuvent ingérer et corréler des données provenant de sources internes et externes, utilisez l'IA pour produire des informations précises et évoluez pour croître en même temps que votre activité. La suite intégrée de services cloud d'Oracle Retail comprend des outils d'analyse pour le marketing, la planification et la gestion des stocks et l'engagement des clients sur tous les canaux et peut être entièrement déployée en quelques mois seulement.

FAQ sur le retail analytics

Quels sont des exemples d'analyse ?
Les retailers ont recours à l'analyse pour diverses raisons telles que prévoir la demande, aider les responsables à acheter et à allouer des stocks suffisants pour répondre à la demande, comprendre les comportements des clients, optimiser la tarification et prendre des décisions concernant le besoin en personnel.

Quels types de données sont utilisés dans le retail analytics ?
Le retail analytics utilise une variété de données provenant de sources internes et externes, y compris l'historique des achats client, les journaux des centres d'appels, la navigation sur les sites d'e-commerce, les systèmes de points de vente, les enregistrements vidéo en magasin et les données démographiques des clients.

Quelles décisions le retail analytics permet-il aux retailers de prendre ?
Le retail analytics permet d'éviter les approximations en fournissant aux dirigeants du secteur des conseils sur la quantité d'un article à commander, l'endroit où le stocker, le montant à facturer et les types de produits qui ont tendance à être achetés en même temps.

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