Quelles sont les 5 tendances majeures de l'analyse de données pour le commerce de détail en 2017 ?

Pour le commerce de détail, les normes de l'aide à la décision évoluent constamment, ce qui encourage les principaux acteurs à s'orienter vers l'analyse. Les organisations de commerce de détail et de la grande consommation partagent plus aisément leurs données avec les collaborateurs et dirigeants de première ligne. Alors que les outils à la fois plus naturels et plus agiles - et compatibles avec les terminaux mobiles - sont de plus en plus présents, 5 tendances des analyses du commerce de détail pour 2017 ressortent :

1. Les analyses complexes ne sont plus forcément propres aux experts
Avec l'essor du libre-service, tous les collaborateurs des enseignes de distribution exploitent de plus en plus leurs données, même ceux sans connaissance particulière en analyse. Les gérants de magasin, tout comme les comptables, poussent leurs recherches plus loin grâce à des visualisations interactives qui leur permettent de trouver instantanément des réponses à leurs questions.

La plupart des grandes surfaces tirent également parti des analyses prédictives complexes pour répartir les tâches lors des pics d'activité et pour améliorer la qualité du service à la clientèle.

Les fonctions d'analyse complexe, telles que les clusters et la détection de valeurs atypiques, permettent aux collaborateurs de prendre facilement des décisions basées sur les données. Grâce aux informations exploitables ainsi obtenues, les équipes choisissent l'agencement du magasin le plus pertinent et optimisent l'expérience d'achat, ce qui, au final, augmente le chiffre d'affaires.

2. L'arrivée des analyses mobiles
Pour les détaillants, la recherche d'informations exploitables sur le terrain via un terminal mobile n'est plus un rêve illusoire. Au lieu de passer par les anciens systèmes d'aide à la décision, les analyses mobiles modernes jouent un rôle central dans le processus de décision des magasins physiques et de leurs centres de distribution.

Plus que jamais, les détaillants exploitent les installations Wi-Fi disponibles dans leurs commerces pour permettre aux caissiers et aux magasiniers de tirer instantanément parti des analyses. Par exemple, lorsqu'un client recherche un produit qui n'est pas en stock, un salarié dispose de beaucoup plus d'informations exploitables lorsqu'il accède à une application d'analyse mobile. Ces informations lui permettent de répondre bien plus rapidement à la demande du client.

Aujourd'hui, les collaborateurs du commerce de détail et de la grande consommation
peuvent désormais accéder à des données mobiles en direct tous les jours, voire toutes les heures, grâce à leur tablette. Les commerçants, les directeurs régionaux, les salariés chargés de la prévention des pertes et même les fournisseurs ont tous abandonné leurs feuilles de calcul au profit de visualisations interactives facilitant la collaboration sur leurs terminaux mobiles. Ce modèle favorise la réactivité lors de la prise de décisions concernant les stocks, la chaîne d'approvisionnement omnicanal et l'efficacité opérationnelle.

Par exemple, voici comment Coca Cola Bottling Company simplifie la gestion des rapports avec l'analyse mobile : « La mobilité est essentielle. Notre responsabilité première est de vendre. C'est pourquoi nous faisons notre possible pour que nos commerciaux ne soient pas bloqués au bureau. Ils en profitent également lorsqu'ils vont chez le client. Pour les questions, ils n'ont pas besoin de sortir une feuille de calcul Excel ou tout autre document. Ils allument leur tablette, trouvent le tableau de bord requis et répondent tout de suite. » explique Shawn Crenshaw, analyste principal chez Coca-Cola Bottling Co. Consolidated (CCBCC).

3. Le fait d'intégrer des données omnicanales devient important
La flexibilité des analyses est non seulement utile, mais également nécessaire pour les commerces de détail. Le facteur temps est crucial. C'est pourquoi il est essentiel de fournir aux utilisateurs les données pertinentes au moment même où ils en ont besoin. C'est un défi de taille, étant donné que les données sont désormais stockées à différents emplacements, que ce soit dans des anciens systèmes ou sur des plates-formes de bases de données distinctes hébergées sur site et dans le Cloud.

Pour prospérer, les enseignes doivent donc être en mesure de voir et de comprendre, de manière globale, les données relatives aux canaux de distribution, à la chaîne d'approvisionnement et aux clients. Telle est la promesse qu'offre l'omnicanal.

Le recours à différents canaux et différentes sources de données peut se révéler fastidieux, voire impossible. En 2017, de nouveaux acteurs feront leur apparition dans le domaine de l'intégration des données. Face à la montée en puissance d'outils sophistiqués et l'ajout de nouvelles sources de données, les entreprises cesseront de vouloir à tout prix centraliser leurs données en un emplacement unique. Les détaillants pourront se connecter aux ensembles de données où ils sont stockés. Ils pourront explorer, combiner et fusionner d'autres ensembles de données à l'aide d'outils et de méthodes plus agiles.

Metro est un groupe progressiste avec une valeur estimée à plus de 194 millions de dollars en 2014. Il gère une chaîne de grands magasins à Singapour. L'équipe de Metro collecte constamment diverses données dans ses magasins afin de mieux comprendre les pics d'activité et les périodes d'accalmie, les flux de stock et le comportement d'achat des clients. « Les données relatives aux ventes se trouvaient à un point A, tandis que celles concernant les transactions et les clients se trouvaient respectivement à un point B et à un point C. Pour exploiter ces informations, nous devions donc extraire des données de plusieurs sources. Cela nous prenait des semaines, mais aujourd'hui, il ne nous faut plus que quelques secondes. » explique Erwin Oei, analyste principal, GRC et contrôle des marchandises chez Metro.

L'analyse des tendances basée sur des données provenant de diverses sources permet à l'équipe de définir des stratégies opérationnelles et promotionnelles tout en continuant à améliorer l'efficacité et les performances.

4. Grâce aux robots, de nouvelles opportunités arrivent pour les données du commerce de détail
Si la robotique était déjà présente depuis des années dans les centres de distribution des grands détaillants, elle jouera en 2017 une place centrale dans l'expérience en magasin. Les machines, les robots et l'intelligence artificielle seront intégrés aux tâches quotidiennes des détaillants, par exemple pour dresser un inventaire physique, offrir des promotions, voire réaliser des enquêtes et enregistrer des commandes. Ces robots serviront dans un premier temps de nouveau point de contact en matière de données. Ils rassembleront d'importantes informations concernant les comportements et les interactions des clients que les entreprises pourraient exploiter.

Les détaillants poursuivront leurs efforts pour encourager la fidélité client au-delà de l'achat. Les données sur le service à la clientèle recueillies par les robots joueront un rôle essentiel dans leur succès.

Les robots sociaux offrent une véritable valeur ajoutée aux détaillants à la recherche d'une relation client plus authentique, en cela qu'ils interagissent avec les clients, leur prodiguant conseils et recommandations, évaluations et informations en temps réel.

5. La réalité virtuelle et augmentée provoquent plus d'informations exploitables pour les analyses des détaillants
Vous êtes-vous déjà demandé si tel modèle de canapé irait bien avec votre salon ? En 2017, la réalité augmentée (RA) et la réalité virtuelle (RV) offriront aux consommateurs la possibilité d'expérimenter un article avant de l'acheter. Moins le cycle d'achat comporte d'inconnues, plus les ventes et le taux de satisfaction client sont susceptibles d'augmenter, et les retours coûteux de se raréfier. Si l'on ajoute les analyses à l'équation, les détaillants ont la possibilité d'exploiter leurs données pour indiquer à leurs clients les stocks en temps réel en représentant sur une carte le magasin dans lequel le produit est disponible.

Les professionnels du merchandising tireront également parti de la RA et de la RV pour visualiser des scénarios en magasin. Par exemple, plutôt que de perdre du temps et de l'argent à développer des plans produit physiques pour les rayons et l'agencement du magasin, les détaillants pourront visualiser différentes dispositions grâce à la réalité virtuelle.

L'entreprise sera en mesure d'associer les résultats obtenus aux analyses de données intégrées pour accroître son chiffre d'affaires et sa rentabilité. Les détaillants s'essaieront à placer des articles virtuels sur les étagères et se serviront de leurs données pour prédire le résultat de chaque scénario.

« La réalité virtuelle est le fruit de décennies d'innovations technologiques. Au cours des prochaines années, cette technologie transformera tous les secteurs d'activités. Les consommateurs et les détaillants sont toujours émerveillés de découvrir la réalité virtuelle pour la première fois. Grâce aux produits de RA et de RV abordables, cette expérience se démocratise aujourd'hui. » explique John Wright, PDG de STRATA.​


Jeff Huckaby : Jeff Huckaby, Directeur Global chez Tableau sur le segment de marché commerce de détail et biens de consommation, cherche continuellement à améliorer la manière dont les détaillants voient et comprennent leurs données. Au cours de ses 20 années d'expérience, Jeff a brillamment tenu diverses fonctions analytiques à la fois au niveau Business et IT. Sa vision et sa stratégie de transformation des organisations vers des modèles en libre-service centrés sur l'analyse visuelle et l'analytique avancé ont permis de créer des solutions de Business Intelligence innovantes, considérablement plus rapides, et avec un retour sur investissement quantifiable. C'est cette vision et cette envie de faire progresser le commerce de détail l'ont amené à être nommé au sein du TOP 25 Information Workers du Magazine Information Management en 2011. Il a également reçu un Business Int elligenc e Award en 2018 avec le prix de la Business Value (ROI).