Boggi Milano est une marque italienne de prêt-à-porter masculin qui compte 235 boutiques réparties dans plus de 61 pays. Elle s'appuie sur l'innovation, la technologie, le développement durable et des matières de haute qualité et très performantes. Ses vêtements associent des tissus haut de gamme, souvent biologiques et recyclés, à une recherche stylistique axée sur un mode de vie contemporain.
Le défi
En 2018, Boggi Milano a décidé d’améliorer son analyse des performances de ses magasins et s’est mise en quête d’un partenaire disposant d’une expertise approfondie en matière d’analyse des données en magasin. L’équipe n’arrivait pas à optimiser et à rationaliser la main-d’œuvre, ne disposait d’aucun moyen fiable pour identifier les magasins présentant une forte fréquentation mais un faible taux de transformation, et avait une visibilité limitée sur le nombre de clients pris en charge par heure de travail.
La solution
Boggi Milano s’est associé à RetailNext, dont la plateforme s’appuie sur le capteur IoT tout-en-un Aurora® — doté d’un large champ de vision, d’une vidéo couleur HD, des technologies BLE, Wi-Fi et des balises — ainsi que sur un modèle prédictif de fréquentation qui estime le nombre de clients par tranches de 15 minutes. Plutôt que de se fier aux moyennes de l’ensemble du réseau, l’équipe a analysé la durée des visites et le nombre de clients par heure de travail magasin par magasin afin de déterminer l’effectif équivalent temps plein (ETP) adapté à chaque site, en équilibrant les temps de vente et les temps hors vente.
Les résultats
En utilisant l’Traffic Analytics pour affiner la répartition des effectifs, Boggi Milano a réduit ses effectifs de 15 % depuis 2018, tout en diminuant ses charges salariales et en augmentant sa productivité. Au cours de la même période, la marque a augmenté le rendement par client d’environ 40 %, amélioré son taux de transformation d’environ 5 points et augmenté le panier moyen d’environ 15 % — transformant ainsi l’analyse des données en magasin en un moteur de performance durable.
