J'entends régulièrement cette objection. Un vice-président chargé des opérations en magasin, qui gère généralement un portefeuille de 200 points de vente ou plus, se penche en arrière et déclare : « Nos inventaires sont suffisamment précis. Un écart de quelques points de pourcentage ne changera pas grand-chose. »
Je comprends ce réflexe. Lorsque vous gérez les effectifs de centaines de magasins, que vous optimisez les négociations de baux et que vous menez des bilans hebdomadaires de performance, la précision des données de fréquentation peut sembler n'être qu'un détail technique. Une question dont l'équipe d'analyse doit se charger.
Cependant, il ne s'agit pas simplement d'un détail technique… C'est un problème de recettes. Et je voudrais vous expliquer précisément pourquoi.
…ET EN SAVOIR PLUS SUR LES COÛTS 👉 Les coûts cachés d'une interruption de la diffusion des données de trafic
Les mathématiques qui changent la donne
Prenons un exemple simple, spécialement adapté au secteur de la mode éphémère, où le montant moyen des transactions s'élève à environ 50 dollars.
Prenons l’exemple d’un magasin accueillant 1 000 visiteurs par jour. Si des données de fréquentation inexactes entraînent une baisse de 3 points de pourcentage de votre taux de transformation mesuré, réfléchissez à l’impact que cela peut avoir. Peut-être que vos compteurs ne comptabilisent pas correctement les entrées. Peut-être qu’ils comptent deux fois les mêmes personnes. Peut-être que votre système a été hors ligne pendant un certain temps et que les lacunes ont été comblées par des estimations. Les raisons sont diverses. L’effet, lui, est toujours le même.
Trois points de pourcentage sur 1 000 visiteurs quotidiens représentent 30 transactions supplémentaires par jour. Avec une valeur moyenne de transaction de 50 dollars, cela représente 1 500 dollars par jour. Sur une année complète, cela représente 547 500 dollars de chiffre d'affaires par magasin, que vos rapports actuels omettent complètement de prendre en compte ou attribuent à un facteur autre qu'un problème de mesure du trafic.
Multipliez maintenant ce chiffre par le nombre de vos magasins. Pour un portefeuille de 200 points de vente, cela représente un manque à gagner potentiel de plus de 109 millions de dollars par an. Non pas parce que vos magasins affichent des performances insuffisantes, mais parce que vos données ne sont pas à la hauteur.
Les conséquences de données de magasin erronées sur la gestion du personnel
L'impact sur la conversion est l'aspect le plus visible du problème. L'impact sur la main-d'œuvre est moins visible, mais il s'amplifie tout aussi rapidement.
Dans le secteur de la vente au détail, la planification des horaires du personnel repose sur les tendances de fréquentation. La plupart des systèmes de gestion des effectifs utilisent des données historiques de fréquentation pour générer des recommandations en matière de dotation en personnel, heure par heure et jour par jour (ou, si vous êtes utilisateur d’RetailNext, vous savez que cela peut être effectué directement sur la plateforme). Si les données de fréquentation qui alimentent ces modèles sont inexactes, les résultats en matière de dotation en personnel le seront également.
Dans la pratique, deux problèmes majeurs se posent : d’une part, les magasins embauchent trop de personnel pendant les périodes qui semblent plus chargées qu’elles ne le sont réellement, ce qui réduit les marges, car cette main-d’œuvre supplémentaire ne génère pas de chiffre d’affaires proportionnel. D’autre part, lors des véritables périodes de pointe qui ont été sous-estimées, les magasins manquent de personnel, ce qui entraîne une dégradation de l’expérience client précisément au moment où un service de haute qualité est le plus indispensable.
Aucun de ces deux résultats ne peut être rattrapé a posteriori. Vous ne pouvez pas récupérer les heures de surdotation en personnel. Vous ne pouvez pas récupérer les clients qui sont partis parce que la file d'attente était trop longue ou qu'une cabine d'essayage était inoccupée. La perte est définitive, et elle se répercute sur le compte de résultat d'une manière qu'il est véritablement difficile de faire remonter à un problème d'exactitude des données.
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La question diagnostique que la plupart des équipes négligent
Lorsque le taux de transformation d'un magasin baisse, l'analyse standard porte sur les produits, la présentation, les promotions et les performances du personnel. Ce sont là les bons points de départ.
Mais il y a une question que la plupart des équipes opérationnelles ne pensent pas à poser : le chiffre du trafic est-il correct en soi ?
Si le dénominateur de votre calcul de taux de transformation est erroné, toutes les conclusions que vous tirez de cet indicateur sont fausses. Vous pourriez modifier la répartition du personnel dans un magasin, réajuster les prix des produits ou mettre en place des actions promotionnelles pour remédier à un problème de conversion qui est en réalité un problème de comptage. C'est une erreur coûteuse à commettre au niveau d'un magasin. C'est une erreur extrêmement coûteuse à commettre à l'échelle d'un portefeuille.
Disposer de données précises sur le trafic ne se résume pas à une simple obligation de déclaration. Il s'agit d'une donnée qui détermine la qualité de chaque décision opérationnelle en aval.
C'est à cette échelle que cela prend une dimension stratégique
Si la précision au niveau de chaque magasin est importante, c'est la précision au niveau du portefeuille qui constitue le facteur clé de différenciation. Elle permet aux organisations d'adopter une approche stratégique plutôt que de se contenter de réagir en permanence à des données auxquelles elles ne peuvent pas se fier entièrement.
Lorsque vos données de fréquentation sont fiables et cohérentes sur l’ensemble de vos sites, l’analyse comparative prend tout son sens. Vous pouvez ainsi distinguer les magasins dont les taux de transformation sont réellement faibles de ceux dont les résultats sont faussés par des comptages erronés. Vous pouvez prendre des décisions en matière d’investissement en main-d’œuvre en vous appuyant sur des tendances de demande réelles. Vous pouvez présenter des données fiables lors des négociations de renouvellement de baux. Vous pouvez fournir aux équipes régionales une base solide sur laquelle s’appuyer pour encadrer le personnel, une base qui soit réellement défendable.
Rien de tout cela n'est possible lorsque les données de trafic sous-jacentes ne sont pas fiables.
Une norme simple à appliquer
Je ne dis pas que les commerçants ont besoin de données d’une précision absolue. Je dis simplement que le niveau de précision de votre plateforme d’analyse de fréquentation doit correspondre à l’usage réel qui est fait de ces données. Si celles-ci servent à déterminer les effectifs, à analyser les taux de transformation, à évaluer les promotions et à prendre des décisions en matière d’immobilier, elles doivent alors être considérées comme une infrastructure essentielle à la mission de l’entreprise, et non comme un simple outil opérationnel secondaire.
Chez RetailNext, la précision et la continuité des données constituent le fondement sur lequel repose tout ce que nous faisons. Car nous savons ce qui se passe lorsque ces éléments font défaut, et nous avons constaté ce qu’il est possible de réaliser lorsqu’ils sont assurés.
Les chiffres parlent d'eux-mêmes. La question est de savoir ce que votre organisation décidera d'en faire.
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