Les avancées technologiques et l'évolution des comportements des consommateurs transforment le commerce de détail tel que nous le connaissons. Dans ce contexte en constante évolution, le commerce multimarque est devenu un secteur majeur et dynamique, offrant aux consommateurs une grande diversité de produits et d’expériences sous un même toit, des grandes surfaces aux expériences de luxe sur mesure. Dans ce cadre, l’analyse des données en magasin s’est imposée comme un outil essentiel qui permet aux détaillants multimarques d’optimiser leurs opérations, d’améliorer l’expérience client et d’attribuer efficacement les résultats.
Dans cet article, nous allons examiner l'importance du rôle que jouent les analyses en magasin dans la réussite du commerce multimarque, quels que soient le secteur d'activité ou la taille de l'enseigne. Nous nous pencherons également sur le rôle des données en magasin dans l'attribution des performances, ainsi que sur la croissance et la pertinence du commerce multimarque en tant que pilier de la distribution moderne.
EN SAVOIR PLUS : Comment l'analyse des données en magasin renforce la résilience du commerce de détail au Royaume-Uni
Le commerce de détail multimarque a le vent en poupe
Alors que les consommateurs reviennent en magasin en exigeant davantage de commodité, la grande distribution multimarque s'est imposée avec force. Selon une étude de la NRF, 93 % des consommateurs interrogés ont déclaré être « plus enclins à choisir de faire leurs achats chez un détaillant spécifique en fonction de la commodité ». Dans toutes les catégories, le « one-stop shopping » (achats tout-en-un) gagne en importance, tant en ligne qu’en magasin. Et alors que les contraintes budgétaires des ménages continuent d’influencer les habitudes de consommation, les acheteurs cherchent des moyens de réduire le nombre de leurs sorties en magasin. C’est donc le commerce multimarque qui vient à la rescousse !
La croissance et l'importance du commerce de détail multimarques ont été influencées par l'évolution des préférences des consommateurs, les progrès technologiques et les changements dans la dynamique du marché, tels que :
La diversité des préférences des consommateurs : Les consommateurs d'aujourd'hui recherchent activement la variété et la commodité dans leurs expériences d'achat. La vente au détail multimarque offre un lieu unique où trouver une large gamme de produits, répondant ainsi aux préférences variées des consommateurs et leur permettant de gagner du temps et de s'épargner des efforts.
« Retailtainment » et shopping expérientiel : les enseignes multimarques s’attachent de plus en plus à créer des environnements d’achat immersifs et expérientiels. Citons par exemple le salon annuel des fleurs Macy’s, qui se tient chaque printemps à New York, lorsque l’emblématique magasin de Herald Square se transforme en un véritable paradis floral, mettant en avant les parfums et les collections estivales. L’analyse des données en magasin joue un rôle essentiel dans la compréhension de l’engagement des clients vis-à-vis de ces expériences, permettant ainsi aux détaillants de les perfectionner afin d’améliorer la satisfaction client.
Intégration numérique : Les détaillants modernes s’engagent dans la transformation numérique en intégrant les canaux en ligne et hors ligne. L’analyse des données en magasin, associée à des outils numériques tels que les programmes de fidélité et les applications mobiles, permet d’offrir aux clients un parcours d’achat fluide. Outre ses avantages pour les clients, cette intégration permet également aux détaillants de collecter des données précieuses pour l’attribution des performances à l’ensemble des parties prenantes en interne.
Pourquoi les données de magasin sont-elles essentielles pour la distribution multimarque ?
Les enseignes multimarques s'adressent à une clientèle diversifiée, aux préférences et aux comportements d'achat variés. L'analyse des données en magasin permet aux enseignes d'acquérir une compréhension approfondie des caractéristiques démographiques de leurs clients, de leurs habitudes d'achat et de leurs préférences en matière de produits. Ces informations facilitent la mise en place de stratégies marketing personnalisées, l'optimisation globale de l'agencement du magasin, voire la création de sources de revenus complémentaires (telles que la monétisation des données et/ou les réseaux publicitaires en magasin). En suivant la fréquentation, les taux de transformation et la hausse des ventes lors des campagnes, les détaillants peuvent affiner leurs stratégies pour un impact maximal et ne plus se fier uniquement à leur instinct.
Par exemple, SHOWFIELDS, surnommé « le magasin le plus intéressant au monde », propose des marques vendant directement aux consommateurs (DTC) dans des espaces de vente imaginatifs qui visent à offrir une expérience de vente au détail « hyperphysique » et accessible. Les données issues des magasins sont désormais essentielles aux stratégies de marketing, de merchandising et d’attribution de la marque, permettant ainsi au détaillant de prendre des décisions fondées sur des données. Lorsque des données fiables constituent le fondement d’une stratégie créative, les détaillants peuvent mieux susciter en magasin ce sentiment insaisissable de surprise et de plaisir.
Par ailleurs, la gestion des stocks pour plusieurs marques peut s’avérer complexe en raison de la variabilité des tendances de la demande et des cycles de vie des produits. L’analyse de données facilite le suivi des stocks en temps réel, la prévision de la demande et l’optimisation du réapprovisionnement. Cela permet de garantir la disponibilité permanente des produits les plus demandés tout en minimisant la surstockage. De plus, les chaînes d’approvisionnement complexes vont de pair avec la vente au détail multimarque. L’analyse de données permet d’identifier les goulots d’étranglement dans les opérations et de réduire les inefficacités, ce qui se traduit au final par des économies et une amélioration de la satisfaction client.
EN SAVOIR PLUS : L'impact de l'IA générative sur le commerce de détail traditionnel
Comprendre l'attribution des performances
L'attribution des performances des différentes marques, des produits et des actions marketing constitue un aspect essentiel du commerce de détail multimarque. L'analyse des données en magasin fournit les outils nécessaires à une attribution précise. Ces indicateurs sont essentiels pour prendre des décisions concernant les partenariats stratégiques entre marques, le merchandising saisonnier et l'agencement des magasins.
Répartition des ventes et du chiffre d'affaires
L'analyse avancée permet de ventiler les données de vente par marque, par catégorie de produits, voire par article. Ces informations permettent aux détaillants d'attribuer avec précision le chiffre d'affaires à des marques et à des produits spécifiques, ce qui les aide à identifier les marques qui génèrent le plus de chiffre d'affaires et de rentabilité. De plus, les détaillants peuvent voir où les clients s'attardent le plus longtemps, quels sont les produits qui suscitent le plus d'intérêt et comment les vendeurs s'acquittent de leurs tâches dans chaque espace dédié à une marque.
Analyse d'impact marketing
Les détaillants consacrent des ressources considérables aux activités de marketing et de promotion. L’analyse en magasin leur permet de suivre l’impact de ces efforts en analysant les tendances des ventes avant, pendant et après les campagnes. Cette analyse aide à évaluer le retour sur investissement des initiatives marketing et à ajuster les stratégies en conséquence. Le plus intéressant, peut-être, est que ces données peuvent être partagées ou vendues à des tiers afin de créer des réseaux médiatiques dédiés au commerce de détail.
Segmentation de la clientèle
L'analyse en magasin permet de créer des segments de clientèle en fonction du comportement d'achat et des préférences des clients. En analysant les habitudes de consommation et les affinités avec les marques de ces segments, les détaillants peuvent adapter leurs actions marketing et leurs offres de produits à des groupes de clients spécifiques, ce qui améliore encore l'attribution des performances. De plus, la collecte d'indicateurs spécifiques aux acheteurs peut ouvrir la voie à des opportunités de monétisation des données.
Synergies intermarques
Les détaillants multimarques organisent souvent leurs gammes de produits de manière à créer des synergies entre des marques et des produits complémentaires. L'analyse des données en magasin permet d'identifier les opportunités de ventes croisées et d'évaluer dans quelle mesure la présence d'une marque ou d'un produit a un impact positif sur les ventes d'une autre, ce qui se traduit par une meilleure attribution des performances et un placement stratégique des marques.
Témoignage client : Sharaf DG
Sharaf DG, le tout premier concept de grande surface des Émirats arabes unis, se spécialise dans la vente d’une gamme très étendue de produits électroniques, allant des appareils photo et ordinateurs portables aux réfrigérateurs et lave-vaisselle (en passant par à peu près tout ce qui se trouve entre les deux). La marque compte 30 magasins aux Émirats arabes unis, à Bahreïn, en Égypte et à Oman. Avec plus de 10 000 produits et accessoires électroniques de confiance parmi lesquels choisir, le détaillant doit s'appuyer sur des analyses en magasin pour garantir un service client de qualité supérieure, un merchandising adapté et une gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement.
Grâce à la suite RetailNext, l’enseigne a mis en place un modèle de partage des données dans ses magasins afin de développer l’intelligence commerciale, ce qui lui a permis de se démarquer encore davantage. Ce modèle divise le magasin en plusieurs « espaces de marque », c’est-à-dire des espaces exclusivement réservés à une marque. Les performances de chaque espace de marque sont mesurées afin de comprendre pleinement les consommateurs, les collaborateurs et les produits tout au long du parcours d’achat.
Grâce à des analyses avancées sur mesure, Sharaf DG peut collecter des données essentielles qui apportent des réponses à des questions stratégiques pour les marques. Désormais, le détaillant peut répondre à des questions telles que
Combien de clients se rendent dans un espace dédié à une marque dans un magasin Sharaf DG ?
Combien de clients passent plus de 10 secondes dans un présentoir de marque ?
Quel pourcentage de clients qui entrent dans le magasin se rendent également dans un espace dédié à une marque ?
Combien de temps, en moyenne, les clients passent-ils dans un « brand box » ?
Quel pourcentage de clients passe plus de dix secondes sur le site et achète un coffret de la marque ?
Quel est le montant moyen des ventes nettes par client se rendant dans un « brand box » au cours d'une période donnée ?
Combien d'interactions entre le personnel et les clients ont lieu dans un « brand box » ?
La compréhension de ces éléments essentiels a permis au détaillant d’améliorer l’efficacité de son personnel et l’engagement vis-à-vis des produits. Elle a également entraîné une augmentation du chiffre d’affaires net de la marque, tant au niveau des catégories qu’à l’échelle globale. De plus, ces données riches et spécifiques à chaque marque jettent les bases de futurs programmes de monétisation des données qui aideront les marques à prendre des décisions stratégiques efficaces au niveau de chaque magasin afin d’optimiser la fréquentation, les interactions entre le personnel et les clients, ainsi que les conversions. Cet exemple illustre le rôle inestimable que joue l’analyse des données dans un commerce de détail multimarque efficace, dynamique et innovant.
LISEZ L'ÉTUDE DE CAS DANS SON INTÉGRALITÉ : Comment un détaillant en électronique des Émirats arabes unis prend des décisions fondées sur les données
L'analyse des données en magasin s'est imposée comme un pilier essentiel de la réussite dans le secteur de la distribution multimarque. En exploitant le potentiel des données, les distributeurs peuvent mieux comprendre le comportement des clients, optimiser leurs opérations et attribuer avec précision les résultats. La croissance et la pertinence de la distribution multimarque dans le contexte dynamique actuel sont encore renforcées par l’intégration de la technologie, l’accent mis sur l’expérience client et le besoin d’informations fondées sur les données. À mesure que le secteur de la distribution continue d’évoluer, l’analyse en magasin restera un outil essentiel, permettant aux détaillants multimarques de prospérer face aux défis, de tirer parti des opportunités et de rester dans la course.
