L’analyse décisionnelle pour une stratégie de commercialisation pour le commerce de détail

Ces dernières semaines, la presse s’est fait l’écho de lourdes pertes financières accusées par plusieurs géants de la vente au détail. Faute de continuité dans leur chaîne d’approvisionnement, les voici dépassés par des concurrents plus réactifs et agiles, faisant mentir les prévisions des analystes.

Ce fut le cas du leader britannique Marks and Spencer qui, après avoir avoué qu’il aurait pu tripler ses ventes de pull-overs s’il avait mieux étudié les données générées par ses magasins, a vu le cours de son action chuter, au point qu’il enregistre la seconde plus forte dégringolade du trimestre à l’indice FTSE 100. Au même moment, John Lewis (autre détaillant) vendait 129 % de ballerines de plus que l’année précédente et réalisait des bénéfices record, pour avoir su évaluer précisément la demande et approvisionner ses stocks en conséquence.
Je me suis donc interrogé sur les causes de cette situation, ce qui explique la réussite de l’un et l’échec de l’autre. Est-ce la chance qui fait que l’on a suffisamment de stocks du bon produit au bon moment ou, au contraire, une stratégie bien huilée ?
Vous l’aurez compris, le hasard n’a rien à y voir : la réussite vient de la capacité à extraire des informations exploitables de multiples sources de données internes et externes, les plus précieuses étant les caractéristiques démographiques des principaux clients, leurs particularités psychologiques et leurs comportements d’achat, l’utilisation qu’ils entendent faire de vos produits, la conjoncture macroéconomique… jusqu’aux conditions météorologiques de la période ciblée. L’analyse de ces données permet de dégager des tendances au plus tôt pour fonder des décisions aussi stratégiques que : quels produits réapprovisionner, à quel moment et en quelle quantité, où les placer en magasin, comment les conditionner et quelle stratégie de commercialisation adopter.
Le rôle des bases de données analytiques est justement de centraliser toutes les données produites par les systèmes opérationnels (terminaux points de vente, systèmes de gestion des stocks, de merchandising, de fidélisation, ERP, etc.) pour permettre aux décideurs d’accéder au plus vite aux informations dont ils ont besoin pour affiner leur stratégie de croissance, améliorer la performance et la compétitivité de leur entreprise et, au final, accroître ses profits. Un tel moteur analytique peut aider à mieux comprendre les comportements d’achat des clients et à identifier plus rapidement les tendances pour adapter judicieusement les plans de merchandising et les gammes de produits. Ces solutions aident également à optimiser la gestion de votre chaîne d’approvisionnement par la meilleure coordination des commandes, livraisons et réapprovisionnements, pour satisfaire la demande de chaque client potentiel.
Les bases de données analytiques les plus rapides, qui supportent la consolidation de gros fichiers, permettront également d’étudier les comportements d’achats croisés pour éclairer quantité de décisions, notamment les stratégies marketing et promotionnelles, le choix des produits ou encore l’agencement des magasins.
Mais rapidité et performances ne suffisent pas. Une solution analytique doit également être économique. En effet, quel intérêt y aurait-il à investir dans une base de données analytique qui supposerait d’investir dans de nouveaux équipements, qu’il faudrait alimenter, refroidir, configurer et entretenir ? Mieux vaut opter pour un système prêt à l’emploi, aussi peu encombrant que possible.
Les entreprises les plus averties, à l’image du détaillant américain Sheetz, savent utiliser les solutions analytiques pour aligner plus rapidement leur choix de produits et leurs stocks sur les besoins des consommateurs, améliorer leur service client et proposer une expérience individualisée à moindres coûts. A l’heure où la moindre négligence peut briser la chaîne d’approvisionnement des plus grands acteurs du marché de la vente au détail, il ne suffit plus d’être le plus fort, il faut aussi être le plus rapide. L’ultra-réactivité est de mise, qui suppose un système de Business Intelligence à même de produire des analyses opportunes sans délai, faute de quoi vous risquez de passer à côté d’opportunités déterminantes pour la survie de votre activité.
Conclusion : être expert du marché des pull-overs ou des ballerines importe peu sans visibilité sur les attentes des consommateurs.