Analyse de la vente au détail : Comment tirer parti des données des consommateurs

En 2015, Starbucks a lancé Mobile Order & Pay. Aujourd'hui, cela représente près d'un quart de leurs commandes de détail aux États-Unis.

Le programme visait à rendre l'expérience d'achat de café facile, permettant aux clients de commander à l'avance ou de payer en magasin en utilisant leurs appareils mobiles. Mais l'application offre plus que de la commodité pour les amateurs de café.

Mobile Order & Pay agit également comme un outil de collecte de données, offrant à Starbucks une vue détaillée et en temps réel du comportement de leurs clients. Les analyses de vente au détail que Starbucks recueille grâce à leur programme Mobile Order & Pay sont inestimables pour leur succès global.

En termes simples, l'analyse de vente au détail aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes. Les marques utilisent les données recueillies à partir de logiciels d'analyse de vente au détail pour identifier leurs clients idéaux en fonction de facteurs tels que les habitudes d'achat, la localisation et les préférences personnelles.

Avec l'analyse de vente au détail, vous pouvez mieux comprendre les comportements d'achat et comment utiliser ces informations pour créer des expériences personnalisées qui attirent de nouveaux clients et répondent à leurs besoins.

Comment les analyses sont utilisées dans le commerce de détail

L'analyse de vente au détail est le terme générique donné à des ensembles de données perspicaces qui aident les détaillants à gérer les opérations et à prendre des décisions commerciales éclairées. Les détaillants utilisent un ou plusieurs logiciels d'analyse pour obtenir des données sur divers aspects de l'entreprise, tels que les niveaux de stock et la demande des consommateurs.

La collecte d'analyses peut aider à guider un certain nombre de décisions commerciales importantes, des niveaux de stock à l'ouverture de nouveaux magasins.

• Informations sur les clients : Obtenez des informations inestimables sur la prise de décision et le comportement d'achat de vos clients. Ces données aident à orienter votre assortiment de produits, vos prix et vos stratégies de marketing multicanal.
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : Utilisez la prévision des ventes pour aider à gérer efficacement les chaînes d'approvisionnement et les niveaux de stock. Comprendre les demandes futures des consommateurs vous aide à planifier l'exécution et à éviter les produits en rupture de stock.
• Optimisation des opérations commerciales : Les données en magasin et en ligne peuvent vous aider à vous adapter pour répondre aux besoins de vos clients. Ces données peuvent également aider à garantir que les stocks sont correctement approvisionnés et que vos magasins sont correctement dotés en personnel aux heures de pointe.
• Créer la fidélité des clients : Les consommateurs veulent des expériences d'achat personnalisées qui répondent à leurs besoins. L'analyse de vente au détail permet aux entreprises de fournir aux consommateurs des suggestions basées sur leurs intérêts et leurs habitudes d'achat passées. Si les clients sont satisfaits de leur expérience, ils sont susceptibles de revenir.
• Prévoir les tendances futures : Les entreprises qui ont accès en temps réel à différentes analyses commerciales peuvent mieux prédire les événements et comportements futurs en se basant sur des données historiques. Cela peut aider à guider les décisions concernant le développement de produits, les stocks et la logistique.

Starbucks utilise l'analyse de vente au détail concernant la localisation, la démographie, le comportement et les tendances pour prédire la performance future de nouveaux emplacements de magasins. Cela aide à atténuer le risque d'ouvrir un nouvel emplacement dans une zone non rentable.

Source : Application Starbucks

Starbucks va encore plus loin dans ses données pour s'assurer qu'ils sont constamment en contact avec leurs clients. La marque utilise des analyses avancées pour créer des campagnes marketing personnalisées et des incitations au sein de l'application mobile pour interagir avec les clients en dehors de leurs magasins physiques.

L'application offre diverses incitations pour encourager l'utilisateur à revenir continuellement dans leurs magasins physiques. Starbucks centre ses campagnes autour de l'obtention de « stars » afin que les utilisateurs se sentent récompensés lorsqu'ils dépensent de l'argent dans le café.

Que disent les analyses de Mobile Order & Pay à Starbucks sur leurs clients ?

• Comment ils achètent : Ces informations montrent si les clients préfèrent acheter en magasin, au drive, ou en commandant à l'avance pour un retrait.
• Ce qu'ils achètent : L'historique des achats peut influencer la gestion des stocks et les nouveaux lancements de produits avec des informations sur les boissons, aliments et marchandises populaires.
• Où ils achètent : Les magasins populaires et les zones régionales fréquentées influencent souvent où Starbucks décide d'ouvrir de nouveaux emplacements.
• Quand ils achètent : Les responsables de magasin peuvent utiliser les données de l'application pour découvrir les heures d'achat de pointe afin de doter les emplacements en personnel et de planifier les employés en conséquence.

Et bien sûr, l'application mobile Starbucks offre une interface conviviale qui facilite la commande et le paiement de vos boissons préférées. Cette stratégie aide Starbucks à obtenir des niveaux de satisfaction client plus élevés et à encourager la fidélité à la marque.

Types d'analyses de vente au détail

Il existe quatre types d'analyses de vente au détail que les entreprises utilisent pour la prise de décision. Tous ces types de données travaillent ensemble pour peindre un tableau plus large de vos opérations commerciales et du comportement de parcours client.

Analytique descriptive

L'analytique descriptive fournit aux entreprises un aperçu de la performance de diverses actions. L'historique des achats, l'exécution des commandes, les niveaux de stock, les résultats des campagnes et d'autres points de données similaires contribuent tous à l'analytique descriptive.

Les détaillants utilisent l'analytique descriptive pour voir combien d'utilisateurs visitent leur site Web ou magasin, combien de temps ils passent sur le site, les pages qu'ils visitent, et quelles actions ont conduit à un achat.

Analytique diagnostique

L'analytique diagnostique examine les mêmes données historiques mais travaille à fournir un contexte et à découvrir des tendances. Les détaillants utilisent l'analytique diagnostique pour identifier les relations entre ces différentes variables.

La plupart des entreprises ont connu un afflux de livraisons et d'achats en ligne pendant la pandémie. L'analytique de vente au détail diagnostique aiderait à découvrir le lien entre la hausse des achats sans contact et les ordres de rester à la maison à l'échelle nationale.

Analytique prédictive

L'analytique prédictive offre un aperçu des tendances futures basées sur les données découvertes par l'analytique diagnostique. Ces comportements passés des consommateurs peuvent aider les détaillants à anticiper les actions futures.

Si votre magasin est généralement en sous-effectif le samedi et manque souvent d'un produit spécifique, vous utiliseriez l'analytique de vente au détail prédictive pour gérer votre inventaire et vous assurer que votre magasin est correctement doté en personnel le week-end.

Analytique prescriptive

L'analytique prescriptive permet aux entreprises d'ajuster leurs stratégies en fonction des changements anticipés dans le comportement des consommateurs, la demande et les stocks. Ces données sont constamment mises à jour pour que les détaillants puissent apporter des modifications en temps réel à leur stratégie.

Les jours de shopping historiquement chargés, comme le Black Friday, nécessitent souvent des augmentations des niveaux de stock et des changements de prix. Ces décisions sont toutes motivées par l'analytique prescriptive.

La science des données derrière l'analyse de vente au détail

Acquérir des informations approfondies sur vos clients et votre entreprise est sans aucun doute utile. Mais d'où viennent les données en premier lieu ?

En termes simples, les données viennent de vous.

Bien que les mégadonnées soient souvent associées à des entreprises de plusieurs milliards de dollars comme Starbucks, elles ne sont pas hors de portée pour le détaillant moyen. De nombreux outils et ressources que votre entreprise utilise déjà contiennent des données importantes à analyser.

Analytique de vente au détail en magasin

Comprendre comment les consommateurs agissent en magasin peut aider à guider la prise de décision dans vos emplacements physiques. L'analytique de vente au détail en magasin peut influencer tout, de la dotation en personnel à la disposition du magasin. Heureusement, il existe des moyens faciles de suivre le comportement des consommateurs avec des équipements couramment trouvés dans les magasins de détail.

Les dispositifs de sécurité, tels que les caméras et les étiquettes, fournissent des informations utiles sur vos clients. Les images de vidéosurveillance peuvent vous montrer quelles parties de votre magasin ont le plus de trafic piétonnier et si l'emplacement est correctement doté en personnel pendant les heures de pointe.

Les systèmes de point de vente (POS) sont le saint graal de l'analyse de vente au détail. Votre système de point de vente de détail stocke beaucoup d'informations utiles sur votre entreprise, y compris les chiffres d'inventaire et le montant moyen des ventes.

Analytique de vente au détail sur site Web

Vous voulez savoir quelles sections se démarquent pour les acheteurs en magasin, et il en va de même pour le site Web de votre marque.

Les analyses Web fournissent un aperçu approfondi de la façon dont vos clients se comportent en ligne. Vous pouvez découvrir ce que les clients ont ajouté à leur panier, les articles qu'ils ont abandonnés dans leur panier, et à quelle fréquence ils reviennent sur votre site.

Analytique du comportement des consommateurs

Si vous n'utilisez que vos données en magasin et en ligne, alors vous n'avez fait qu'effleurer la surface de l'analyse de vente au détail. Les données provenant de plateformes tierces, comme les places de marché en ligne ou les médias sociaux, peuvent fournir un aperçu encore plus approfondi de vos clients actuels et potentiels.

Les analyses de vente au détail des clients aident les entreprises à déterminer quelles plateformes sont les plus populaires parmi différents segments. Ces analyses peuvent également découvrir les préférences des consommateurs pour aider à guider le développement de produits.

Starbucks peut recueillir une multitude de données à partir de leur site Web, des systèmes de point de vente en magasin et de l'application mobile. Mais les analyses qu'ils recueillent à partir de sources tierces fournissent encore plus d'informations. Par exemple, l'entreprise peut découvrir que les clients préfèrent s'abonner à des envois réguliers de café moulu Starbucks sur Amazon par rapport à d'autres plateformes de commerce électronique.

Tendances des analyses de données de vente au détail d'aujourd'hui et de demain

Malgré la façon dont les détaillants trouvent leurs données en magasin et en ligne informatives, nous n'avons fait qu'effleurer la surface de l'analyse de vente au détail. Les avancées technologiques et le partage de données continueront d'évoluer la façon dont les détaillants interagissent avec les clients et gèrent leurs entreprises.

Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre pour l'avenir de l'analyse de vente au détail :

• Étudier l'analyse du trafic piétonnier pour savoir quels produits les clients essaient ou testent mais abandonnent finalement en magasin.
• Utiliser la reconnaissance faciale et d'autres intelligences artificielles pour mieux reconnaître les clients réguliers en magasin et en ligne.
• Micro-cibler les clients avec des campagnes marketing qui répondent à leurs besoins et préférences spécifiques.
• Améliorer les expériences en magasin et en ligne et construire de meilleures relations avec les clients en partageant les données des consommateurs à travers les canaux de vente.

L'analyse de vente au détail évolue – et elle évolue plus vite que jamais. Dans le monde d'aujourd'hui, négliger vos données clients peut être préjudiciable à votre entreprise de vente au détail.

Lorsque la première application mobile Starbucks a été lancée en 2009, elle offrait un localisateur de magasin, des informations nutritionnelles et un outil de création de boissons. Aujourd'hui, l'application permet aux utilisateurs de commander à l'avance, de personnaliser les boissons, d'envoyer des cartes-cadeaux, de gagner des récompenses du programme de fidélité et de scanner pour payer leurs achats.

Le PDG de Starbucks, Kevin Johnson, explique : "Il y a deux éléments transformateurs pour le commerce de détail moderne. Le premier est que vous devez créer une expérience client dans votre magasin physique pour en faire une destination."

“Vous devez étendre cette expérience à une relation client numérique. Si vous échouez à faire les deux, vous aurez des difficultés.”

Kevin Johnson
PDG de Starbucks

Logiciels d'analyse de vente au détail

Les logiciels d'analyse de vente au détail vous donnent un aperçu complet de tous les aspects de votre entreprise. Les informations recueillies à partir des logiciels vous aident à analyser ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et ce que vous devriez faire pour améliorer les performances.

Les détaillants peuvent également intégrer des logiciels d'analyse de vente au détail avec d'autres applications, telles que les logiciels de point de vente, les systèmes de gestion de vente au détail, et les logiciels d'opérations de vente au détail, pour accéder à des données en temps réel.

Pour être inclus dans la liste des logiciels d'analyse de vente au détail, un produit doit :

• Se concentrer uniquement sur l'industrie de la vente au détail
• S'intégrer à, ou étudier les données d'autres systèmes de logiciels de vente au détail
• Offrir des informations approfondies basées sur les données
• Produire divers rapports en utilisant des données provenant de nombreuses sources

*Cette liste est basée sur les données G2 et les scores G2 individuels collectés le 18 mai 2021. Certains avis peuvent avoir été édités pour plus de clarté.

1. SPS Commerce Analytics

SPS Commerce Analytics a pour objectif de rendre l'analyse de vente au détail moins complexe. Le logiciel fournit aux utilisateurs des informations exploitables en collectant et en nettoyant les données de vente et d'inventaire auprès de plusieurs clients de vente au détail. SPS Commerce Analytics transforme les données désordonnées en informations avec des tableaux, des graphiques, des diagrammes et des visualisations interactives pour vous aider à répondre à la demande et à augmenter les bénéfices.

Ce que les utilisateurs aiment :

“Adoptez la capacité d'avoir des données rapides et pertinentes pour prendre des décisions rapides et perspicaces pour développer l'entreprise. Les informations du tableau de bord fournissent des outils pour creuser profondément, plus profondément et le plus profondément dans la cause profonde et les opportunités.”

- Revue SPS Commerce Analytics, Mark Z.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Le délai pour obtenir les rapports est atroce. En tant qu'entreprise, nous sommes tenus d'avoir nos données avant 11h le lundi matin. Semaine après semaine, les données ne sont pas téléchargées dans SPS Commerce Analytics avant le mercredi. C'est incroyablement retardé.”

- Revue SPS Commerce Analytics, Elise W.

2. Numerator Insights

Numerator rassemble les données de marketing omnicanal, de merchandising et de vente. Ce logiciel aide à clarifier ce que les gens achètent et ce qui influence leur achat. Si vous recherchez une plateforme capable de découvrir des informations sur le comportement des consommateurs en temps réel, ne cherchez pas plus loin que Numerator.

Ce que les utilisateurs aiment :

“Ce que j'aime dans ce produit, c'est qu'il vous permet de voir ce qu'un acheteur fait à travers toutes les différentes avenues de vente au détail. Savoir où ils sont numériquement et où ils migrent est la clé pour comprendre les fuites. Jusqu'à présent, IRI et Nielsen ne peuvent pas donner à la communauté CPG le genre de vue que Numerator offre.”

- Revue Numerator, Steve Z.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Leur couverture du commerce électronique et du click & collect est mince, mais ils travaillent à l'élargir. J'aimerais voir leur taille de panel augmenter de 25% pour aider à augmenter la couverture des petits détaillants et catégories.”

- Revue Numerator, Jason R.

3. Omnilytics

Les marques et les détaillants peuvent prendre des décisions éclairées avec Omnilytics. Ce logiciel aide les détaillants à comprendre le marché en associant les tendances des consommateurs et les informations sur le commerce électronique. Omnilytics permet aux détaillants de se transformer en marques durables et axées sur la demande.

Ce que les utilisateurs aiment :

“Avec Omnilytics, nous pouvons voir toutes les informations détaillées de nos concurrents, des prix et assortiments aux matériaux et motifs les plus vendus. Nous pouvons également voir la tendance saisonnière des catégories spécifiques et des détaillants qui nous aident à mieux comprendre les résultats commerciaux et à améliorer notre prise de décision à mesure que nous apprenons avec plus d'informations. Ce qui le rend encore meilleur, c'est que tout cela est fait dans Omnilytics, ce qui rend notre travail plus efficace et productif.”

- Revue Omnilytics, Kevin L.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Omnilytics a tendance à se concentrer sur les grandes marques de mode mondiales bien établies, mais nous aimerions voir plus de données provenant de petites marques locales qui sont dans notre catégorie de produits similaire. Ce serait également formidable de voir plus d'informations détaillées sur les engagements de durabilité des concurrents locaux et comment cela impacte leurs prix uniques en tant que catégorie de recherche supplémentaire.”

- Revue Omnilytics, Utilisateur dans l'habillement et la mode

4. Dataweave

Dataweave est une plateforme alimentée par l'IA qui aide les marques de commerce électronique à prendre des décisions commerciales intelligentes et basées sur les données. Le logiciel agrège et analyse les analyses Web pour fournir des données exploitables pertinentes. Les détaillants utilisent Dataweave pour aider à stimuler la croissance rentable et améliorer la découvrabilité des produits.

Ce que les utilisateurs aiment :

“Dataweave a été un partenaire précieux pour nous aider à améliorer notre intelligence concurrentielle. L'équipe est bien formée, flexible, très réactive et rapide à mettre en œuvre de nouvelles demandes. Excellent service dans l'ensemble !”

- Revue Dataweave, Hendrik M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Nous aurions préféré que Dataweave nous aide avec des contrôles de qualité des données supplémentaires dès le début du projet. Nous avons atteint un excellent niveau de qualité à la fin, cependant.”

- Revue Dataweave, Louise B.

5. RQ

Agissant à la fois comme un système de point de vente basé sur le cloud et un système de gestion de vente au détail, RQ est une excellente solution pour les détaillants multi-emplacements. Le logiciel propose des points de vente mobiles, la gestion des stocks, les ressources humaines et le marketing, ainsi que des rapports et analyses complets. RQ propose également de nombreuses intégrations pour aider à rationaliser les fonctions principales de votre entreprise.

Ce que les utilisateurs aiment :

“Les widgets et l'intégration complète fonctionnent très bien. J'ai apprécié l'utiliser car il me permet de migrer les données des clients d'un système à un autre. J'apprécie également la base de données d'informations sur les clients.”

- Revue RQ, Sean C.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

“Il doit y avoir un meilleur système de formation pour que mes représentants puissent mieux comprendre comment rechercher certains fichiers. Nous utilisons également un système de données que j'aimerais voir connecté à RQ4.”

- Revue RQ, Michael B.

Cognition, café et comportement des consommateurs

Starbucks peut suivre votre commande de café – et bien plus encore.

Mais vous n'avez pas besoin de lancer un programme de commande mobile à grande échelle pour obtenir des informations précieuses sur les clients. En fait, une grande partie des analyses de vente au détail de grande valeur dont vous avez besoin pour réussir dans les affaires est à portée de main.

Une fois que vous avez recueilli vos analyses de vente au détail, apprenez à exploiter efficacement vos données marketing client pour un succès commercial continu.