Avec la menace des crises sanitaire et économique, les Français n’ont jamais autant épargné qu’en 2020 : 90 milliards de plus qu’en 2019 selon la Banque de France. Des économies qu’ils sont prêts à dépenser, en partie, pour ces fêtes de fin d’année plutôt inédites. D’après l’étude annuelle de Cofidis, ils alloueront en moyenne 603 euros -soit 54 euros de plus que l’année dernière- aux achats de Noël. Parmi les plus grosses dépenses : les cadeaux qui représentent la moitié du budget, puis le repas. Comment les enseignes peuvent-elles se démarquer pour tirer parti de ce plan de dépenses généreux de fin d’année ?
Le triptyque essentiel du prix, de la promotion, et de l’assortiment
Au-delà de la proximité géographique, le prix et la promotion sont deux marqueurs importants de la fréquentation en magasin, qu’il s’agisse de la grande distribution ou du retail spécialisé. On aurait donc tendance à penser que si la première est immuable, ces deux autres variables sont celles qui peuvent changer la donne lorsque l’heure est venue pour le consommateur de faire un choix entre un magasin, et un autre : mais ce n’est pas entièrement vrai.
Intégrés à des modèles prédictifs, le prix et la promotion -s’ils sont indispensables-, ne sont pas suffisants pour délivrer des prévisions suffisamment précises quant à la fréquentation de son magasin. Surtout en 2020, et surtout lorsqu’arrive la période de fin d’année, pour laquelle la plupart des Français ne font plus de listes au Père Noël. Cependant, elles peuvent donner des résultats de prévisions d’un niveau de fiabilité jamais égalé, à condition qu’on les combine à une autre variable : celle de l’assortiment.
Si un consommateur de 30 ans, qui habite dans le Nord de la France, peut avoir la même appétence pour un article qu’une personne âgée de l’Ouest a concrétisé en achat, il peut s’en détourner selon le produit auquel il est assorti. L’assortiment, s’il est mal géré, peut avoir un impact significatif sur le chiffre d’affaires d’une enseigne, c’est pourquoi toutes doivent chercher à le maîtriser. C’est ce que permettent, entre autres, les technologies prédictives de machine learning.
Le ticket de caisse : papier banal aux données riches
Au-delà du profil démographique, trop réducteur, le machine learning est capable d’établir de véritables comportements d’achat grâce aux données internes de l’enseigne (cartes de fidélité, tickets de caisse…) et qui, combinées à des données externes, délivrent des prédictions d’un haut niveau de précision. On pourra par exemple différencier les motivations d’achat d’un client qui achète seulement son repas de midi et paie en caisse automatique, d’un autre qui effectue ses courses de la semaine, ou qui commande des produits spécifiques (cosmétiques par exemple) via le drive.
Pour distinguer ces motivations, les données contenues sur un ticket de caisse sont très riches (nombre de produits achetés, variété des produits, montant global, part de produits haut de gamme, date et heure de l’achat, nombre de produits par catégories,…). Ces informations permettent de créer des clusters de tickets similaires, eux-mêmes indicateurs de motivations d’achat (ticket emplettes, ticket petites courses, tickets repas de midi, tickets apéro foot entre amis, etc.)
Ces comportements d’achat permettent alors de développer un assortiment spécifique à chaque point de vente en sachant que tel ou tel produit fonctionnera mieux qu’un autre à tel ou tel endroit.
Un investissement gagnant-gagnant
Le premier bénéfice de l’optimisation de l’assortiment est la satisfaction client : celui-ci trouve exactement ce dont il a besoin, rapidement.
Côté enseigne, la réduction du nombre de références dû à l’incompatibilité avec l’assortiment local permet non seulement d’optimiser les surfaces en magasin, mais aussi de simplifier les stocks et de réduire les coûts de transport. On diminue également le nombre de produits à faible rotation, ce qui participe à l’amélioration de la précision prévisionnelle. Enfin, l’impact des opérations promotionnelles est décuplé par la concentration des offres sur un nombre de produits réduit.
La prévision sur l’assortiment présente donc des avantages non-négligeables pour les retailers, tant pour la productivité et l’augmentation de leur chiffre d’affaires que pour l’expérience client. Régulièrement oubliée, celle-ci permet aussi d’identifier les prochaines tendances, et d’aider les enseignes à développer de nouvelles offres : c’est par exemple le cas de Monoprix et de son tout nouvel espace “La Station” dédié aux vélos et trottinettes. Une activité développée en amont de la vague, en réponse à des usages qui se développent rapidement, et qui -on le prévoit- fonctionnera.
Par Rupert Schiessl, CEO et co-fondateur de Verteego
