J'ai passé beaucoup de temps dans des salles de réunion avec des dirigeants du secteur de la distribution à discuter des performances des magasins. Et j'ai remarqué une chose : les conversations les plus difficiles à mener sont celles où les dirigeants ont cessé de faire confiance à leurs propres données.
Cela commence généralement par un problème lié aux données de trafic.
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Lorsqu'un système d'analyse du trafic tombe en panne, les conséquences sont immédiatement visibles. Les comptages horaires s'arrêtent. Les tableaux de bord s'effacent. Les rapports hebdomadaires sont accompagnés d'astérisques et de mises en garde. Un membre de l'équipe d'analyse envoie un e-mail pour expliquer cette lacune. C'est frustrant. Mais ce n'est pas là le véritable coût.
Le véritable coût réside dans ce qui se passe ensuite. Les décisions continuent d'être prises, mais sans les données sur lesquelles elles auraient dû s'appuyer.
Les données relatives à la fréquentation des magasins sont fondamentales. Elles sont à la base d'un nombre surprenant de décisions commerciales qui, à première vue, semblent relever de services totalement différents.
Ressources humaines
Les modèles de planification des effectifs s’appuient sur les tendances de fréquentation. Lorsque ces tendances font défaut ou sont inexactes, les responsables se retrouvent soit à surdimensionner leurs effectifs, ce qui réduit les marges, soit à sous-dimensionner leurs effectifs, ce qui nuit à l’expérience client. Aucune de ces deux situations n’est réparable. Il est impossible de remédier a posteriori à une défaillance du service, et la compression des marges se répercute sur les résultats bien avant que quiconque ne fasse le lien avec un manque de données.
Analyse du taux de transformation
Le taux de transformation est calculé en divisant le nombre de transactions par le trafic. Si le chiffre du trafic est erroné, celui du taux de transformation l'est également. Cela signifie que toutes les conclusions tirées des données de conversion pendant une période de panne sont faussées. Quels sont les magasins dont les performances sont insuffisantes ? Lesquels obtiennent réellement de bons résultats ? Vous n'en savez rien. Et si vous avez présenté ces chiffres à la direction, vous vous retrouvez confronté à un problème de crédibilité en plus d’un problème de données.
Évaluation promotionnelle
Les commerçants investissent massivement dans des campagnes, des événements et des actions en magasin. Les données de fréquentation vous permettent de déterminer si ces initiatives ont porté leurs fruits. Une coupure de courant pendant une période promotionnelle clé ne se traduit pas seulement par un manque de données. Elle implique également de ne plus pouvoir évaluer les dépenses déjà engagées et de perdre le point de référence dont vous auriez besoin pour planifier efficacement la prochaine campagne.
Décisions immobilières
C’est là que les enjeux sont les plus importants, et que des données erronées causent les dommages les plus durables. Renouvellements de baux, agrandissements de magasins et regroupements : ces décisions impliquent des investissements importants et des engagements sur plusieurs années. Elles sont censées s’appuyer sur les tendances de fréquentation, les indicateurs de performance et une analyse comparative à l’échelle de l’ensemble du portefeuille. Lorsque des lacunes existent dans ces données historiques, les modèles qui sous-tendent ces décisions perdent en fiabilité d’une manière difficile à détecter. Un magasin qui semblait sous-performer pendant une période de manque de données peut en réalité avoir enregistré un excellent trimestre. Un site marqué pour fermeture sur la base d’un historique de fréquentation incomplet peut avoir fait l’objet d’une interprétation totalement erronée. La direction ne s’en rend souvent compte que bien après que la décision a été prise, et à ce moment-là, le bail a déjà été signé ou la fermeture annoncée.
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Une simple coupure de courant est un problème. Mais le fait que les données soient systématiquement peu fiables est tout autre chose.
Au fil du temps, les lacunes récurrentes dans les données de trafic ont un effet insidieux : elles incitent les gens à ne pas les utiliser. Et c'est là la conséquence la plus coûteuse de toutes, car elle n'apparaît pas dans un rapport. Elle se manifeste dans la manière dont les gens travaillent.
J'ai vu des équipes d'analyse consacrer plus d'énergie à expliquer les anomalies des données qu'à analyser réellement les performances. J'ai vu des responsables d'exploitation en magasin se fier instinctivement à leur intuition, car ils avaient été trop souvent déçus par des chiffres qui s'étaient avérés erronés. J'ai vu des équipes financières écarter les analyses basées sur le trafic lors des cycles de planification, car les données historiques étaient trop fragmentaires pour permettre d'élaborer un modèle fiable.
Le schéma est toujours le même. Dans un premier temps, les gens émettent des réserves. Puis ils cessent de citer les données lors des réunions. Ensuite, ils cessent carrément de les consulter. À ce stade, l'investissement dans l'analyse du trafic figure toujours dans les comptes, mais il a cessé de servir d'outil d'aide à la décision. Techniquement, le système fonctionne toujours. Simplement, il n'est plus utilisé.
Rétablir cette confiance prend bien plus de temps que de réparer la technologie sous-jacente. Cela nécessite des mois de données fiables et cohérentes, un effort concerté pour réintroduire l’analyse dans les discussions de planification, ainsi qu’un leadership prêt à en défendre à nouveau la nécessité. Il s’agit là d’un coût organisationnel important qui est rarement imputé à la défaillance initiale de l’infrastructure.
La plupart des organisations, lorsqu'elles évaluent leur infrastructure d'analyse du trafic, se demandent : « Est-ce que cela suffit ? » La question qu'il convient davantage de se poser est la suivante : « Quelles décisions prenons-nous sur la base de ces données, et que se passe-t-il lorsqu'elles sont erronées ? »
Appliquez cet exercice en toute honnêteté aux domaines de la main-d'œuvre, de la conversion, des promotions et de l'immobilier. Additionnez les risques encourus. Le chiffre obtenu est généralement suffisamment élevé pour recadrer entièrement le débat. Les données de trafic fiables ne sont plus considérées comme un simple poste budgétaire, mais comme un moyen d'atténuer les risques. La précision et la disponibilité ne sont plus de simples exigences techniques, mais deviennent des normes essentielles à l'activité.
Les grands distributeurs méritent une infrastructure à la hauteur de l'importance des décisions qu'elle soutient. Cela implique non seulement des capteurs capables de compter avec précision, mais aussi des plateformes dotées de mécanismes de redondance, de surveillance et d'assistance permettant d'assurer la continuité des données lorsque les conditions deviennent difficiles.
Chez RetailNext, la fiabilité est l'exigence fondamentale à laquelle nous nous soumettons, car nous comprenons les enjeux en cas de défaillance. Si votre organisation envisage de revoir son infrastructure d'analyse du trafic cette année, je vous conseille de commencer par poser une question simple à votre prestataire actuel : quel est votre historique documenté de disponibilité, et comment gérez-vous la récupération des données lorsque les systèmes sont hors service ?
Cette réponse vous en dira long sur le fait de savoir si vous avez affaire à un partenaire ou simplement à un fournisseur.
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