Comment utiliser l'analyse des données de vente au détail pour augmenter les ventes

Avis de non-responsabilité : ceci est un blog invité soumis par Pohan Lin

Le secteur de la vente au détail est très axé sur le client. Ce qui signifie que les données représentent un gros problème.

Grâce aux données sur les consommateurs, les entreprises peuvent en apprendre beaucoup sur leurs produits, le marché actuel et le public qu'elles ciblent. C'est comme ouvrir une porte secrète sur les habitudes d'achat des gens.

Toutes ces informations proviennent des données !

Voyons comment utiliser l'analyse des données de vente au détail pour augmenter les ventes, notamment ce qu'est l'analyse des données et comment elle peut être bénéfique pour votre entreprise.

Qu'est-ce que l'analyse des données de vente au détail ?

Les données de vente au détail font référence à toute information liée aux opérations de votre entreprise, y compris les ventes, les stocks et les prix. Le processus analytique implique donc la collecte, l’analyse et la création de rapports sur ces données.

L'objectif est de recueillir des informations sur les différentes facettes de votre entreprise, du comportement et de la fidélité des clients aux chaînes d'approvisionnement et aux niveaux de stocks, dans le but d'améliorer chaque élément de vos opérations.

Il ne suffit pas de croire que votre entreprise fonctionne bien ou d'avoir une compréhension générale de vos faiblesses. Ce qui compte vraiment, c'est d'avoir des informations précises sur l'efficacité des différentes sections de votre chaîne d'approvisionnement ou du parcours client.

Les données de vente au détail sont la clé pour dévoiler ces secrets et améliorer divers aspects, notamment la tarification et la fidélisation des clients.

Quelles données sont collectées par le secteur de la vente au détail ?

Le secteur de la vente au détail collecte un large éventail de données provenant de diverses sources et en tire le meilleur parti grâce à la gouvernance des données. Certains des principaux types de données collectées par le secteur de la vente au détail comprennent :

• Données de transaction – Comprend des informations sur les transactions de vente individuelles, telles que la date et l'heure de l'achat, les articles achetés, la quantité et le montant total dépensé.
• Données client – ​​Données collectées sur les données démographiques des clients telles que l'âge, le sexe, l'emplacement, la profession, les coordonnées et l'historique des achats.
• Données sur les produits – Informations sur les produits vendus, y compris les noms des produits, les descriptions, les prix, les SKU (Stock Keeping Units) et le niveau de stock.
• Données de comportement en ligne – Données concernant l'utilisation des sites Web et des applications, y compris des mesures telles que les pages vues, les taux de clics, le temps passé sur les pages et les cas de paniers abandonnés.
• Commentaires et avis des clients – Données provenant d'enquêtes sur les commentaires des clients, d'avis sur les produits et de commentaires sur les réseaux sociaux.

La protection contre les menaces telles que les virus informatiques constitue également une préoccupation cruciale dans la gestion des données. Il est impératif de garantir des mesures de cybersécurité robustes pour protéger ces précieuses données de vente au détail contre d’éventuelles violations.

Quels sont les types d’analyse des données de vente au détail ?

Il existe plusieurs types d’analyses de données de vente au détail à prendre en compte, tels que :

• Descriptive – L'analyse descriptive utilise des données historiques, qui sont gérées via un entrepôt de données.Ce type d'analyse des données de vente au détail se concentre sur la collecte des comportements antérieurs et la recherche d'un modèle. C'est une façon très pratique d'examiner les données, car elle peut être très utile dans la prise de décision future.
• Diagnostic – L'utilisation des analyses de diagnostic vous permet d'approfondir les données pour identifier les causes de résultats particuliers.Par exemple, si vous avez organisé une campagne sociale qui n'a pas généré autant de clics que vous l'auriez souhaité, les analyses de diagnostic peuvent vous aider à comprendre pourquoi.
• Prédictif – Cette analyse des données vous aide à anticiper les tendances futures possibles, les comportements des acheteurs et même les niveaux de stock à des moments spécifiques de l'année.
• Prescriptive – L'analyse prescriptive va au-delà de l'analyse prédictive en conseillant sur des actions ou des décisions spécifiques basées sur des informations historiques et prédictives.
• Axé sur le client – ​​Il s’agit peut-être du type d’analyse de données de vente au détail le plus connu et le plus utilisé.En mettant l’accent sur la compréhension et la segmentation des clients, il aide les détaillants à créer des campagnes marketing personnalisées susceptibles de favoriser la fidélité des clients.
• Axé sur les transactions – Chaque fois que vous effectuez un achat en ligne via un détaillant de commerce électronique, il peut être suivi et lié à vous et à vos habitudes d'achat, et ces pépites d'informations peuvent être utiles aux détaillants.

Exemples d'applications d'analyse de données de vente au détail

Il ne sert à rien de collecter et d’analyser des données volumineuses simplement parce que tout le monde le fait. Vous devez comprendre comment le mettre en pratique, c’est-à-dire comment lire les informations pour vous aider à prendre de meilleures décisions.

La bonne nouvelle est qu’en matière de données de vente au détail, il existe une myriade de cas d’utilisation. Voici quelques façons d’utiliser l’analyse des données en tant que détaillant :

• Marketing personnalisé : l'expérience client en ligne d'aujourd'hui est entièrement axée sur la personnalisation.En analysant les données clients, vous pouvez cibler des publics spécifiques avec des offres spécifiques qui encouragent la fidélité et augmentent les conversions. Vous pouvez également identifier vos clients les plus précieux et adapter votre marketing pour augmenter davantage leurs dépenses ou récompenser leur fidélité.
• Optimisation des prix : le coût des produits joue un rôle important dans les décisions d'achat des clients, vous souhaitez donc éliminer les incertitudes dans votre modèle de tarification.La science des données vous aide à analyser le comportement, la psychologie et les ventes des clients afin d'optimiser les prix de vos produits et de votre entreprise en particulier.
• Gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement : votre activité de vente au détail n'est rien sans stock, il est donc crucial de maintenir les bons niveaux.Les analyses vous permettent d'identifier les modèles d'achat des clients et de prédire les tendances futures pour optimiser la gestion des stocks. Vous pouvez également surveiller des indicateurs tels que les délais d'expédition et la disponibilité des fournisseurs pour rendre votre chaîne d'approvisionnement plus efficace.
• Système de recommandation : à l'instar de la personnalisation, de nombreux détaillants en ligne mettent aujourd'hui en œuvre un système de recommandation pour cibler les clients en faisant la promotion ou en vendant des articles en fonction de leur comportement d'achat précédent.Pour être efficaces, les systèmes utilisent un algorithme pour analyser automatiquement les données d'utilisation et recommander des produits en fonction des préférences et des actions.
• Détection de fraude : si votre entreprise prend en charge de gros volumes de commandes, il est peu probable que le personnel humain soit en mesure de détecter les transactions frauduleuses.C'est pourquoi les banques et les entreprises de commerce électronique s'appuient de plus en plus sur l'analyse pour détecter rapidement et précisément les activités suspectes, économisant ainsi des sommes d'argent importantes.
• Prévision des ventes : en évaluant les chiffres de ventes historiques et en identifiant les tendances, vous pouvez prédire avec plus de précision les ventes futures.
• Prévision de la demande : le processus analytique doit être considéré comme une entreprise à long terme.En collectant des données sur une période plus longue, vous pouvez repérer plus clairement les tendances qui vous permettront d'évaluer la demande future, optimisant ainsi vos niveaux de stocks.

Quels sont les avantages des données dans le secteur de la vente au détail ?

Il a été démontré que les données jouent un rôle crucial dans le secteur de la vente au détail et offrent de nombreux avantages, notamment l'amélioration de l'expérience client et du développement de produits.

Sachant que 45,9 % des propriétaires d'entreprise conviennent que l'expérience client sera leur priorité absolue au cours des cinq prochaines années, il est bon de savoir que l'analyse des données de vente au détail peut jouer un rôle important à cet égard.

Image provenant de superoffice.com

Voici un aperçu de certains des autres avantages clés de l'analyse de données dans le secteur de la vente au détail.

• Meilleure compréhension du client

  De nombreuses entreprises visent à améliorer continuellement l’expérience d’achat de leurs clients, ce qui va de pair avec une meilleure compréhension des clients. C'est là qu'intervient l'analyse des données, car elle permet aux détaillants d'obtenir des informations approfondies sur les comportements.

• Gestion optimisée des stocks

  Un autre avantage majeur de l’analyse des données est l’amélioration du contrôle des stocks. Vous pouvez suivre l'inventaire dans l'entrepôt et éviter les ruptures de stock ou même le surstock en utilisant les données de ventes précédentes. En faisant cela, vous augmentez la satisfaction des clients tout en réduisant les coûts de possession.
  De plus, en utilisant ces données, vous pouvez également générer des campagnes marketing plus ciblées et des recommandations de produits pertinentes.

• Marketing et publicité efficaces

  Un autre avantage de l’analyse des données de vente au détail est qu’elle vous permet d’être très précis. Vous pouvez identifier certaines données démographiques que vous souhaitez cibler et utiliser des offres et des promotions personnalisées pour attirer leur attention, par exemple en leur envoyant par e-mail un coupon de réduction de 20 % pour les articles déjà dans leur panier.

  Fondamentalement, vous pouvez créer des campagnes marketing plus efficaces simplement en utilisant ce que les données vous montrent. Vous pouvez également utiliser le marketing par e-mail et la séquence Gmail pour suivre les prospects.

• Opérations de magasin améliorées

  L'analyse des données peut optimiser l'agencement des magasins. Vous pouvez l'utiliser pour déterminer quels produits se vendent le mieux à quel poste et gérer les niveaux de dotation. Cela vous aidera également à découvrir des modèles dans les domaines de produits populaires et les heures de pointe pour les achats.

Source : Unsplash

• Fidélisation des clients et réduction du taux de désabonnement

  À l’aide de l’analyse des données, les détaillants peuvent identifier les clients susceptibles de se désintéresser (arrêter d’acheter avec la marque) et mettre en œuvre des stratégies de fidélisation pour les maintenir engagés. Cela réduit le taux de désabonnement des clients et augmente la valeur à vie du client.

Comment augmenter les ventes à l'aide des données de vente au détail

Maintenant que nous savons ce que l'analyse des données peut apporter aux détaillants, voyons comment augmenter réellement les ventes au détail à l'aide des données.

• Gérer les prix

  Les entreprises sont en mesure de suivre les achats des clients et de combiner ces données avec l'augmentation des coûts de gros et d'exploitation, le tout à l'aide de l'analyse des données de vente au détail.

  L'analyse des transactions peut être utilisée ici, en se concentrant sur l'analyse des transactions pour identifier les produits que vos clients achètent.

  Par exemple, les clients achètent-ils fréquemment deux produits ensemble ?

  Si tel est le cas, votre équipe marketing peut ensuite utiliser ces informations pour travailler ensemble et créer des publicités spéciales pour essayer de vendre les deux produits ensemble, ou même créer une offre groupée avec une remise.

  Vous pouvez également utiliser ces informations pour analyser l’impact de différentes modifications de prix sur les ventes.

  Par exemple, quelle est l’efficacité d’une offre 2 pour 1 ?

  Une remise en pourcentage est-elle plus efficace ?

  Et si vous souhaitez découvrir d’autres informations liées aux prix, telles que la manière dont l’inflation et la période des fêtes influencent les prix, alors les données de vente au détail sont votre amie.

• Utilisez votre avantage concurrentiel

  Les détaillants qui exploitent efficacement l’analyse des données acquièrent un avantage concurrentiel sur le marché. Ainsi, vous pouvez toujours garder une longueur d’avance sur vos concurrents en ce qui concerne les nouvelles tendances et les produits populaires.

  Grâce à l'analyse de vente au détail, vous pouvez déterminer les stratégies de tarification les plus efficaces pour différents produits et segments de clientèle. En prenant en compte des facteurs importants tels que l'élasticité de la demande, les prix des concurrents et les tendances du marché, en tant que détaillant, vous pouvez définir des prix optimaux pour maximiser les revenus et la rentabilité, renforçant ainsi la compétitivité.

• Utilisez-le pour prendre des décisions rapides

  L’une des raisons pour lesquelles les données sont si utiles est qu’elles peuvent vous donner un aperçu précis de la situation actuelle. L'analyse des données en temps réel peut véritablement profiter aux détaillants en les aidant à prendre des décisions éclairées et opportunes. Lorsque vous êtes en mesure de surveiller les données au fur et à mesure qu'elles sont générées, vous pouvez réagir rapidement aux changements du marché, aux fluctuations des stocks et aux besoins des clients.

  Cela signifie que vous êtes dans une bien meilleure position pour vous adapter en cas de besoin, ce qui permet parfois d'économiser des coûts à long terme grâce à des décisions rapides et fondées sur des données.

• Suivez votre chaîne d'approvisionnement

  L'analyse peut être utilisée pour suivre les fonctionnalités de votre chaîne d'approvisionnement, en se concentrant sur quelque chose que toutes les entreprises doivent maîtriser : les opérations de la chaîne d'approvisionnement. Cela permet de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité.

  L'analyse prédictive permet aux détaillants de prévoir avec précision la demande future de produits, ce qui peut s'avérer crucial pour commander des stocks et maintenir les niveaux des entrepôts au début de la chaîne d'approvisionnement. L'utilisation de la prévision de la demande peut être utile lorsqu'il s'agit de planifier la production de certains articles, réduisant ainsi le risque de perte d'opportunités de vente.

  Pour les petites et moyennes entreprises qui fonctionnent avec un budget serré, cela peut être assez important. L'analyse des données sur les fournisseurs, les stocks, la logistique et les canaux de distribution fait partie du processus. Grâce à toutes ces informations sur votre chaîne d'approvisionnement, vous êtes en mesure de voir où vous pouvez réduire les coûts et où vous devriez investir davantage, ce qui peut contribuer à augmenter les ventes globales.

• Prédire la demande du commerce de détail sur les réseaux sociaux

  À l'aide d'un logiciel d'analyse de données de vente au détail, vous pouvez analyser les tendances des médias sociaux et ce dont on parle actuellement en ligne, vous permettant ainsi de prévoir quels produits pourraient être demandés.

  Les médias sociaux peuvent être écrasants, mais les analyses des médias sociaux sont extrêmement utiles aux entreprises pour prédire la demande du commerce de détail. Non seulement il peut vous indiquer ce qui semble être une tendance, mais il peut également vous aider à en savoir plus sur les taux de clics et vous indiquer si votre argent est bien dépensé. Grâce aux données et aux algorithmes, vous pouvez mieux prévoir les demandes des détaillants, ce qui peut constituer un excellent outil pour augmenter les ventes.

  Pour garantir une collecte de données précise dans ce processus, envisagez d'utiliser des proxys résidentiels, qui peuvent fournir une représentation plus authentique du comportement des utilisateurs en ligne.

  Il est important que les détaillants comprennent comment utiliser les médias sociaux à leur avantage. Pour vous faciliter la tâche, vous pouvez utiliser divers outils logiciels, tels que l'intégration de Salesforce Facebook.

Outils d'analyse de vente au détail

Collecter des pans entiers de données sur l’ensemble de votre entreprise peut sembler intimidant. Mais une gamme d’outils sont aujourd’hui disponibles qui rendent le processus encore plus simple. En voici quelques-uns conçus pour aider les détaillants à optimiser leur approche.

• Systèmes de point de vente

  Il y a de fortes chances que vous disposiez déjà d’un système de point de vente (POS), mais exploitez-vous toutes les données qu’il contient ? Les outils de point de vente comme Magestore, Square for Retail et Shopify collectent des informations sur tout, des produits et clients au personnel et aux ventes.

  Source : blog.littledata.io

  Ces pépites d'informations sont inestimables pour mieux comprendre le comportement et les dépenses des clients, les membres commerciaux les plus performants et les produits les plus vendus. Les données de vente vous aident également à analyser les chiffres de chaque canal de vente, ce qui est idéal si vous exploitez un site physique et en ligne.

• Applications de gestion des stocks

  La gestion manuelle des niveaux de stock est un casse-tête constant. En automatisant le processus, vous le rendez non seulement plus efficace, mais vous pouvez également obtenir des informations précieuses sur les analyses au niveau des stocks, depuis la démarque inconnue et la rotation des stocks jusqu'aux coûts de détention.

  Certains outils de point de vente, tels que Magestore et Lightspeed, sont livrés avec un logiciel de gestion des stocks intégré, tandis que les applications dédiées incluent InFlow, Sortly et Megaventory.

• Logiciel de veille économique

  Les outils de business intelligence tels que SiSense, Looker et Power BI sont parfaits pour visualiser et analyser de grandes quantités de données dans l'ensemble de l'entreprise. Vous pouvez afficher des mesures en temps réel, des ventes et revenus aux dépenses, pour évaluer votre stratégie et l'adapter si nécessaire.

  Certains vous permettront même de personnaliser le tableau de bord d'analyse de la vente au détail, ce qui en fait une solution idéale pour les grandes entreprises confrontées à des décisions plus complexes.

• Plateformes d'analyse de vente au détail

  Avec autant d'entreprises de vente au détail en concurrence aujourd'hui, il n'est pas surprenant qu'il existe davantage de plateformes d'analyse de vente au détail dédiées sur le marché. Des logiciels tels que SafetyCulture, Tableau et DataWeave sont spécialement conçus pour les entreprises du secteur de la vente au détail afin d'améliorer leur productivité, leur efficacité et leur compétitivité.

  Vous pouvez obtenir diverses informations à l'aide de fonctionnalités telles que l'analyse de l'IA, la visualisation des données et l'intelligence des prix, et même les intégrer à d'autres solutions de vente au détail telles que votre point de vente ou votre CRM.

Quand devriez-vous mettre à niveau vos analyses de vente au détail ?

Les entreprises de toutes tailles peuvent bénéficier de l'analyse des données, et même si vous l'utilisez déjà, il y a de fortes chances qu'il y ait place à l'amélioration. À mesure que votre activité de vente au détail se développe, il est crucial d'anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent en obtenant une image précise de vos opérations et de vos clients.

Si votre entreprise vient tout juste de démarrer, il n'y a pas de meilleur moment que maintenant. Mettez en œuvre l’analyse dès le départ et vous aurez de bien meilleures chances de réussir lors de ces premières étapes difficiles. À ce stade, vous pouvez choisir de commencer par analyser une section particulière de vos opérations et de travailler à partir de là.

N'oubliez pas qu'à mesure que votre entreprise se développe, le volume et la complexité des données que vous collectez augmenteront également. Il viendra un moment où vous devrez mettre à jour vos analyses, ce qui peut impliquer de peaufiner le processus que vous utilisez pour collecter ou créer des rapports sur les données ou de mettre à niveau les outils que vous utilisez pour ce faire.

Demandez-vous si vous rencontrez toujours des problèmes courants : des lacunes dans la chaîne d'approvisionnement, des stocks excédentaires saisonniers ou des recommandations inefficaces, par exemple. Déterminez également si vos données nécessitent désormais une analyse plus approfondie ou si vous devez ajuster manuellement les prévisions. Si l’un de ces éléments semble vrai, c’est un signe clair qu’une mise à niveau est nécessaire.

Utiliser l'analyse des données de vente au détail pour augmenter les ventes

Selon Global Market Insights, la taille du marché de l'analyse de détail a dépassé 10 milliards de dollars en 2022. De plus, il devrait croître de plus de 24 % TCAC entre 2023 et 2032. On peut donc affirmer sans se tromper que le Big Data ne mènera nulle part de si tôt.

Il est clair que les commerces de détail qui exploitent les données peuvent augmenter leurs ventes. Mais c'estla manière dontvous utilisez les données qui fait toute la différence. Une fois que vous avez utilisé les outils appropriés pour découvrir toutes ces informations, vous pouvez extraire les éléments qui comptent pour vous. Vous pouvez ensuite créer une expérience client unique et personnalisée basée sur l’historique des ventes et les prévisions futures.

Alors que les recherches de McKinsey montrent que les promotions personnalisées des épiciers entraînent une augmentation des ventes de 4 à 8 %, les avantages de la création d'une expérience sur mesure sont évidents. Utiliser des données pour analyser la demande future peut être tout aussi bénéfique.

Par exemple, Walgreens et Pantene se sont associés à The Weather Channel pour créer une campagne et une application Haircast. L'idée était de surveiller les conditions météorologiques et de personnaliser les recommandations de produits pertinentes. Prévoyant une augmentation du taux d'humidité, les marques ont commencé à promouvoir des produits anti-frisottis avec des promotions en magasin pour conclure l'affaire.

La campagne a entraîné une augmentation de 24 % des ventes chez Walgreens et une augmentation des ventes de 4 % dans l'ensemble de la catégorie des cheveux. Pendant ce temps, les stands Walgreens de Pantene ont vu leurs objectifs de merchandising augmenter de 37,5 % grâce à une visibilité accrue.

Ainsi, les données peuvent réellement profiter à votre entreprise, et il existe de nombreuses façons d’utiliser les analyses de manière créative. Commencez dès aujourd’hui à recueillir des informations sur votre entreprise et vos clients, et vous exploiterez bientôt tout le potentiel de votre entreprise de vente au détail.

Biographie de l'auteur

Pohan Lin est responsable principal du marketing Web et des localisations chez Databricks, un fournisseur mondial de données et d'IA connectant les fonctionnalités des entrepôts de données et des lacs de données pour créer une architecture Lakehouse. Avec plus de 18 ans d'expérience dans le marketing Web, les activités SaaS en ligne et la croissance du commerce électronique. Pohan est passionné par l'innovation et se consacre à communiquer l'impact significatif des données sur le marketing. Pohan Lin a également écrit pour des domaines tels que BigCommerce.