Comment les données transforment le monde des jeux d'arcade

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  Bonjour. Merci à tous d’être présents à cette discussion informelle « Fireside Chat » organisée aujourd’hui par RetailNext avec Dave & Buster’s. Je suis très heureux d’accueillir parmi nous aujourd’hui Ayotunde Gibbs, vice-président chargé des systèmes d’entreprise et des données. Permettez-moi de vous présenter brièvement RetailNext et de me présenter.

  Je m’appelle Joe Shasteen. Je suis responsable mondial de l’analyse avancée chez RetailNext. RetailNext est la première plateforme IoT spécialisée dans le commerce de détail à fournir des analyses de type e-commerce aux magasins physiques. Notre plateforme SaaS centralisée collecte et analyse automatiquement les données, fournissant ainsi des informations en temps réel à nos détaillants afin qu’ils puissent prendre des décisions commerciales et améliorer l’expérience client en temps réel.

  Nous sommes au cœur même du magasin, avec plus de quatre cent cinquante détaillants répartis dans une centaine de pays à travers le monde. Sur ce, Hyundai, pourriez-vous nous donner quelques informations rapides sur votre parcours, ainsi que sur votre expérience chez Dave & Buster’s et, de manière générale, sur la stratégie de Dave & Buster’s pour les magasins que vous êtes en train de déployer ? Oui, bien sûr.

  Eh bien, merci de m’avoir invité à cette discussion informelle. Je travaille chez Dave & Buster’s depuis environ trois ans et demi. Au cours de cette période, j’ai eu l’occasion de diriger les équipes chargées des points de vente en magasin. Actuellement, je dirige l’équipe d’ingénierie et d’analyse des données ainsi que l’équipe des systèmes d’entreprise.

  Il y a environ deux ans, Dave & Buster’s a lancé une initiative visant à comprendre précisément la fréquentation de nos établissements. Avant cela, nous ne savions pas vraiment combien de personnes franchissaient le seuil de nos établissements, ni comment exploiter au mieux ces données pour gérer nos effectifs et établir de meilleures prévisions de chiffre d’affaires. C’est là que Resil Next est entré en scène. Non.

  C’est parfait. Dans cette optique, pourriez-vous nous en dire un peu plus sur le contexte et le parcours en matière d’analyse de données ? Pourriez-vous nous décrire en gros comment se déroulait le processus avant de disposer de données sur la fréquentation ? Quelle source de données utilisiez-vous pour estimer la fréquentation ?

  Et puis, lorsque vous avez commencé à déployer le système de mesure de la fréquentation, quels ont été les enseignements et les constatations intéressantes que vous avez pu tirer lors de la mise en place de ces premiers magasins avec Trafisch ? Oui. J’ai eu la chance, lorsque j’ai pris la direction de l’entreprise, de comprendre que Dave & Buster’s, dans l’ensemble, est une entreprise axée sur les données et guidée par celles-ci. Et, avant de disposer de véritables données de fréquentation, nous utilisions ce que nous appelons un « indicateur de fréquentation », qui correspondait essentiellement au nombre de personnes ayant acheté ou utilisé une « power card » dans nos établissements.

  Ainsi, si vous êtes allé récemment chez Dave & Buster’s, vous savez qu’une partie de l’expérience consiste à acheter ce que nous appelons une « power card », puis à l’utiliser sur nos centaines de jeux dans la salle de jeux ou l’espace arcade. Nous utilisions donc les passages de la carte comme indicateur de fréquentation. Cependant, le problème était que cela ne nous indiquait que les personnes qui venaient effectivement dans nos établissements pour jouer. Or, si vous êtes déjà allé chez Dave & Buster’s, vous savez que notre expérience repose à la fois sur les jeux et sur la restauration ; cela signifie que si vous veniez dans nos établissements pour manger, nous ne vous comptabilisions pas dans ce décompte de fréquentation.

  C’est pourquoi nous avions vraiment besoin d’une solution complète pour recenser chaque personne entrant dans notre établissement, qu’elle vienne pour les divertissements, comme nous les appelons, pour la restauration ou même pour faire un tour en bateau. Oui. Et en tant que responsable des données chez Dave & Buster’s, en quoi cela a-t-il permis à vos équipes de prendre de meilleures décisions, maintenant que vous disposez d’une source de données réelle sur la fréquentation, plutôt que de vous contenter de cartes de fidélité uniques pour l’estimer ? Oui.

  Eh bien, je vais vous donner un très bon exemple illustrant comment nos directeurs généraux et nos responsables sont en mesure de mieux gérer leurs établissements grâce aux données dont ils disposent. Ainsi, si vous êtes déjà allé chez Dave & Buster’s, vous avez peut-être visité un tout petit établissement de trente mille pieds carrés ou l’un de nos immenses établissements de soixante-dix mille pieds carrés, voire plus. Et nos directeurs généraux veulent toujours avoir une idée précise du nombre de personnes présentes dans l’établissement à un moment donné, afin de gérer les effectifs ou de s’assurer que le personnel est affecté au bon endroit. Avant RetailNext, nous utilisions essentiellement des compteurs manuels dans nos magasins.

  Les directeurs généraux chargeaient donc un responsable de faire le tour du magasin et d’utiliser le compteur manuel pour compter le nombre de personnes présentes sur place. Désormais, grâce à RetailNext, ils disposent de l’application. Il leur suffit de l’ouvrir pour connaître précisément le nombre de personnes présentes dans leur établissement grâce à l’indicateur de fréquentation. Cela a véritablement changé la donne pour nous.

  Désormais, le directeur général peut, à tout moment, n’importe quel jour et à n’importe quelle heure, consulter cette application et savoir immédiatement combien de personnes se trouvent dans son magasin. Et cela permet de prendre toute une série d’autres décisions. Ainsi, s’il pleut aujourd’hui et qu’il n’y a qu’une centaine de personnes dans mon magasin, je peux adapter mes effectifs en conséquence. Vous voyez, je n’aurai peut-être pas besoin d’autant de personnel sur place.

  N’est-ce pas ? Ou bien, s’il pleut et que je sais que les clients qui entrent auront besoin d’aide, par exemple pour les parapluies ou autre chose, je sais alors que je peux affecter mes ressources à l’accueil. Un autre avantage intéressant de l’application est qu’elle leur permet d’accéder en temps réel aux caméras situées à l’entrée de leurs magasins, là où se trouve généralement notre comptoir d’accueil. Ils peuvent donc observer l’accueil, identifier les clients qui entrent dans le magasin, voir qui est en poste à l’accueil, et donner des instructions pour rendre cette première expérience sur place encore plus agréable.

  Oui. Je pense que c’est un excellent point que vous avez soulevé, notamment en ce qui concerne la libération d’une partie de la main-d’œuvre, puisqu’il n’est plus nécessaire que quelqu’un doive se déplacer pour effectuer des clics manuels à la chaîne. J’imagine que cela représente un gain de temps considérable pour les collaborateurs qui devaient auparavant s’en charger. Tout à fait.

  Et puis il y a aussi l’aspect vidéo. Je pense que c’est un aspect souvent sous-exploité. La facilité de, vous savez, visionner la vidéo, de se faire une idée de ce à quoi ressemblent certaines zones, même du point de vue de la conformité.

  Existe-t-il des moyens d’utiliser la vidéo pour garantir ce type d’expérience, au moins au niveau du point d’entrée sur le site, un peu comme vous le souhaitez ? Je trouve simplement que c’est une façon précieuse d’envisager les choses également. Oui. Je pense que la première chose à faire est de s’assurer que l’équipe est prête à offrir cette expérience d’accueil.

  Mais, vous savez, d’après ce que j’ai pu constater, au sein de notre hiérarchie, le directeur général n’est plus la seule personne à avoir accès à cette caméra. Le responsable régional y a donc également accès. Et j’ai même vu certains directeurs généraux, dans certains magasins, observer les magasins concurrents de la même région et examiner comment ils sont aménagés en façade. Cela a en quelque sorte créé un peu de concurrence, car désormais, tout le monde sait ce que font les autres.

  Et puis, en tant que responsable, je sais exactement à quoi cela ressemble, et je peux intervenir immédiatement. Par exemple, je me dis peut-être que j’ai besoin de plus de personnel à l’accueil parce que je vois une file d’attente à l’entrée, et je peux prendre ces décisions et apporter ces changements immédiatement, vous voyez, dans la façon dont nous gérons cette expérience dès l’entrée. C’est intéressant, ce point concernant cette sorte de concurrence interne. N’est-ce pas ?

  Avez-vous constaté que cela s’est avéré efficace, notamment pour partager les conclusions ou les meilleures pratiques de certains magasins avec d’autres, maintenant que, vous savez, certains de vos directeurs généraux ou responsables régionaux peuvent voir comment les autres sites sont organisés ? Absolument. Je veux dire, enfin, ils ont les données à portée de main, non seulement pour leurs propres points de vente, mais pour l’ensemble des points de vente du réseau. Ainsi, cent cinquante-huit magasins savent comment se portent les cent cinquante-huit autres.

  Cela crée donc une certaine concurrence, car lorsque je me connecte à l’application, je sais si je suis le premier, le deuxième ou le cinquantième magasin de toute la chaîne. Cela renforce donc clairement la concurrence et suscite également une prise de conscience bien plus forte : « Tiens, je suis dans le magasin de New York, là où nous nous trouvons actuellement. » Nous avons plus de dix magasins dans la région de New York.

  Je peux donc consulter les magasins à proximité et comprendre lequel attire le plus de clients, pourquoi, puis observer leur entrée pour voir à quoi ressemble cette affluence à tout moment, à n’importe quelle heure de la journée. Oui. Je veux dire, nous travaillons avec de nombreux détaillants, et je constate qu’il existe souvent différentes stratégies en matière de partage des données. Je veux dire, certains détaillants ne souhaitent pas autoriser, par exemple, un directeur général ou un responsable régional à consulter les données d’autres magasins ou d’autres régions.

  Quelle a donc été votre stratégie à cet égard ? Il semble que vous vous efforciez d’être très transparents avec les données, en les diffusant autant que possible à l’ensemble de l’organisation. Quelle est donc la stratégie globale de Dave & Buster’s à ce sujet, ainsi que celle concernant les utilisateurs spécifiques de ces données ? Vous avez brièvement évoqué la répartition des effectifs, mais y a-t-il d’autres types d’options où vous avez constaté que la diffusion des données à l’ensemble de l’organisation s’est avérée particulièrement utile ?

  Oui. Je pense que pour nous, il s’agit vraiment de mettre les données à la disposition de tous nos magasins. Et, vous savez, nous sommes une marque ludique. Nous sommes une marque qui adore la compétition.

  Nous sommes donc toujours dans une dynamique où l’on compare ce que je fais avec ce que font mes pairs, et où l’on crée cette dimension ludique pour que chacun ait envie de comprendre et d’améliorer la fréquentation ou le fonctionnement de son magasin. Le fait de leur donner accès à tout n’a donc pas été un souci pour nous, car nous avons déjà cette culture, et l’application est extrêmement pratique. Ainsi, lorsque je suis directeur général ou l’un des responsables de rayon, je suis en magasin et je ne veux pas avoir à transporter un iPad ou un appareil lourd. Disposer de cette application est donc extrêmement pratique : cela leur permet d’accéder à ces données à tout moment, en temps réel.

  Cela fait donc vraiment partie de notre stratégie : veiller à ce que tout le monde ait accès à l’application. Cela dit, cette application s’adresse davantage aux utilisateurs en magasin, n’est-ce pas ? Mais qu’en est-il du niveau de l’entreprise ou de la direction ?

  Comment les données leur sont-elles transmises, et quelles décisions pourraient être prises à un niveau plus élevé sur la base des données que vous observez également ? Oui. Un autre cas d’utilisation très intéressant concerne notre programme de rénovation. Actuellement, Dave & Buster’s procède à la rénovation d’un grand nombre de ses établissements, et nous y introduisons de nouveaux agencements plus ouverts, à ciel ouvert, ainsi que de nouveaux jeux.

  Dans le cadre de ces travaux, les données nous ont aidés à déterminer précisément où investir dans chaque établissement. De nombreux établissements Dave & Buster's sont situés dans des centres commerciaux et, en général, ils constituent des enseignes phares dotées de plusieurs entrées : l’une donne directement accès au magasin, tandis qu’une autre mène au centre commercial. Cela nous aide donc à déterminer combien de personnes entrent par l’entrée directe et combien passent par le centre commercial. Ainsi, lorsqu’il s’agit de définir le style et l’aménagement de notre entrée, nous pouvons déterminer s’il convient d’investir dans l’entrée côté centre commercial.

  Ou peut-être que nous ne le faisons pas, car il n’y a pas autant de passage dans cette zone, et nous concentrons davantage nos efforts sur l’aménagement de la façade, là où le flux de clients est plus important et où davantage de personnes empruntent cette entrée pour accéder au magasin. Et dans le même ordre d’idées, avez-vous eu des surprises, par exemple lorsqu’un directeur général ou un responsable de magasin pensait qu’il s’agissait d’une entrée, mais qu’il s’est avéré qu’il en était une autre, ce qui a quelque peu modifié votre stratégie quant à l’endroit où vous alliez réaliser ces investissements ? Oui. Tout à fait.

  Je pense que nous avons dans nos systèmes de nombreux directeurs généraux qui, vous savez, occupent leur poste dans différents magasins depuis cinq ou dix ans. Ils ont donc bien sûr une intuition quant à l’entrée qui génère le plus de fréquentation, mais nous sommes enfin en mesure de leur fournir des données concrètes, sous forme de chiffres et non plus d’une simple intuition. C’est donc un premier point. Ensuite, nous avons également des directeurs généraux plus récents qui ne sont en poste que depuis quelques années ; ils n’ont donc pas encore développé cette intuition. Et c’est là que nos données entrent en jeu.

  Et dans ce cas précis, nous adoptons une approche légèrement différente. Nous nous intéressons davantage à l’engagement client et à l’expérience client, vous voyez, du point de vue des ressources humaines ; vous avez d’ailleurs un peu expliqué comment vous pourriez exploiter ces données. Mais existe-t-il d’autres façons dont vous utilisez ces données pour offrir une meilleure expérience client ? Vous segmentez un peu davantage votre clientèle.

  Vous avez évoqué les clients des loisirs, ceux de la restauration… Avez-vous également tiré des conclusions à partir de ces données jusqu’à présent ? Oui. Je pense que l’une de nos découvertes, comme je l’ai mentionné précédemment, est la suivante : avant de disposer de données fiables sur la fréquentation, nous utilisions ce que nous appelions des « cartes d’accès uniques », qui étaient liées aux loisirs. Maintenant que nous disposons de données fiables sur la fréquentation, nous comprenons combien de personnes se trouvent réellement dans les magasins par rapport au nombre de personnes ayant effectivement acheté des jeux.

  Nous disposons donc désormais d’un écart, et ce chiffre nous aide à déterminer s’ils sont uniquement là pour acheter à manger ou s’ils ont acheté une carte « Power » pour jouer et ont également mangé. Nous comprenons donc désormais ce segment de clientèle dans notre établissement. Et comme nous disposons désormais de ce chiffre, nous sommes en mesure d’élaborer des stratégies, par exemple ce que nous appelons une « vente incitative », ce qui signifie que nous vous convainquons, par exemple, d’acheter un hamburger après avoir passé une heure dans la salle d’arcade. Ou bien nous comprenons que vous êtes simplement venu pour manger, et nous pouvons vous convaincre d’acheter peut-être une carte de jeu et de passer plus de temps dans la salle d’arcade.

  C’est logique. Quelles équipes utilisent ces données ? Je crois que vous aviez mentionné que cela avait des implications pour le marketing et pour mieux comprendre la stratégie d’acquisition de clients. S’agit-il donc principalement des équipes qui réfléchissent à des stratégies visant à convertir ces clients pour qu’ils profitent à la fois de la restauration et des loisirs ?

  Oui. Je pense que nous avons vraiment une multitude d’utilisateurs au sein de notre organisation. L’équipe marketing a évidemment accès à ces données et les utilise également pour la segmentation de la clientèle. Les équipes opérationnelles sont sans aucun doute nos principaux utilisateurs, tout comme nos équipes immobilières ou de construction.

  Et puis, en quelque sorte, en ce qui concerne les derniers aspects liés à la planification des effectifs et à d’autres éléments de ce type, il semble que vous soyez en mesure de vous adapter assez rapidement, à la volée, en fonction de ces tendances. Je sais que c’est principalement via l’application qu’ils procèdent ainsi. Mais existe-t-il d’autres moyens leur permettant, par exemple, de faire appel à davantage de personnel s’ils constatent une forte affluence, ou au contraire de réduire les effectifs ? Quelles sont, concrètement, certaines de ces stratégies pour prendre ce genre de décisions ?

  Et quel est le délai nécessaire pour mettre en œuvre ce genre d’ajustements de personnel à la volée dans les magasins ? Oui. Selon l’emplacement de nos établissements, la météo est un facteur déterminant pour la fréquentation. Ainsi, malheureusement, s’il fait beau dehors et que tout le monde veut aller au parc, les clients ne viennent pas chez Dave & Buster’s.

  Mais s’il fait chaud et ensoleillé, tout le monde veut venir à l’intérieur parce qu’il fait trop chaud et qu’ils recherchent un endroit fermé et climatisé. C’est donc cela qui détermine vraiment notre fréquentation. Mais encore une fois, c’est une question d’intuition. Vous voyez ce que je veux dire ?

  Le responsable du magasin observe donc la fréquentation. Vous voyez ? Il se dit : « Bon, il fait 102 dehors aujourd’hui, donc je pense qu’il y aura peut-être plus de monde dans mes établissements. » Mais grâce à l’application et aux données de fréquentation, il peut se rendre compte : « D’accord.

  Bon, il est 14 h, et on dirait qu’il y a déjà 400 personnes dans mon magasin ; je peux alors faire appel à mes renforts. « Bonjour. Je n’avais prévu que vingt serveurs pour aujourd’hui. Je pense que j’aurais besoin de deux personnes supplémentaires.

  Vous voyez ? Alors vous appelez les renforts et vous leur dites : « Bonjour. Il semblerait que j’aie besoin d’un peu plus d’aide aujourd’hui. Pourriez-vous venir à telle ou telle heure ? »

  Ce sont donc ces décisions que cela nous permet désormais de prendre. Non. C’est formidable. Et, oui, surtout quand on entend que vous êtes capable d’apporter des modifications à la volée.

  Je sais que beaucoup de nos commerçants aimeraient pouvoir faire ça, mais on dirait que vous êtes vraiment capables de le faire, vous voyez, de manière bien plus en temps réel dans de nombreux cas. Oui. Mais il s’agit aussi, en quelque sorte, de se projeter vers l’avenir. Donc, disons, pour le reste de l’année 2025, voire jusqu’en 2026.

  Quels sont, par exemple, les aspects qui vous enthousiasment le plus concernant l’utilisation de ces données de fréquentation à l’avenir ? Oui. Tout à fait. Eh bien, chez Dave & Buster’s, tout repose sur les chiffres comparables, ou ce que nous appelons les « comps », et c’est également le cas pour d’autres détaillants.

  Les « comps » d’une année sur l’autre constituent donc véritablement notre indicateur de performance. Nous avons donc installé toutes nos caméras de trafic, à l’exception de quelques-unes dans les établissements en cours de rénovation, et nous attendons avec impatience le jour, l’heure, la minute où nous disposerons enfin de ces comparables d’une année sur l’autre que notre équipe de direction et notre équipe centrale pourront réellement utiliser pour comprendre les performances d’une année sur l’autre. Par ailleurs, nous développons activement nos modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, en y intégrant notamment les données de fréquentation. Nous disposons donc de trois facteurs principaux que nous utilisons pour nos modèles d’apprentissage automatique.

  Le premier, bien sûr, ce sont les données historiques : nous utilisons donc le chiffre d’affaires historique de chaque site. Le deuxième est la météo. Comme je l’ai mentionné, la météo influence fortement la fréquentation d’un site, et le troisième est la fréquentation elle-même. Nous disposons donc enfin de cette troisième variable, vraiment importante et cruciale, que nous pouvons utiliser pour améliorer la précision de nos prévisions lorsque nous effectuons cette comparaison d’une année sur l’autre.

  Et c’est un élément que j’ai également trouvé très efficace. N’est-ce pas ? En effet, bon nombre de nos commerçants se basent sur les ventes pour établir leurs prévisions. N’est-ce pas ?

  Mais dans de nombreux cas, cela, vous savez, c’est déjà du passé. N’est-ce pas ? La fréquentation est donc cet indicateur avancé qui vous permet d’évaluer votre potentiel global en termes de chiffre d’affaires pour ces jours-là. Je pense que cela peut être très utile à des fins de planification.

  Mais vous mentionniez que le trafic est désormais pris en compte dans certains de vos modèles. Le trafic est-il donc en quelque sorte à l’origine de certains des changements que vous apportez, par exemple d’un point de vue de la planification ? Et je sais qu’il est peut-être encore trop tôt. Vous êtes encore en train de développer certains des modèles qui vous permettent d’analyser les tendances d’une année sur l’autre.

  Mais quelles sont certaines de ces autres implications que vous pourriez observer ? Par exemple, peut-être dans les plans relatifs à l’alimentation et aux plantes, ou à l’alimentation et aux boissons, ce genre de choses, vous voyez, ces aspects-là également. Oui. La fréquentation est, encore une fois, l’un de ces principaux facteurs qui nous aide à comprendre comment mieux gérer nos points de vente.

  Ainsi, tout ce qui concerne la main-d’œuvre devient un autre aspect du magasin que nous pouvons mieux gérer si nos prévisions sont plus précises, ce qui nous permettra d’effectuer des comparaisons d’une année sur l’autre. Mais nous sommes également en mesure de gérer la demande. Ainsi, si nous disposons d’une bonne prévision et que nous comprenons quelle sera la demande, cela détermine non seulement nos niveaux de stock, mais aussi les effectifs en cuisine. Cela détermine également la quantité de produits que nous achèterons, que ce soit pour notre offre de restauration ou pour notre magasin de rachat.

  En ce qui concerne vos prévisions, à quelle fréquence sont-elles mises à jour ? N’est-ce pas ? Donc, en supposant que vous en ayez une en début d’année, vous recevez des données tout au long de l’année. Les actualisez-vous en permanence et mettez-vous à jour les prévisions, ou à quoi ressemble ce processus ?

  Oui. En réalité, c’est quotidien pour nous. Évidemment, les prévisions météorologiques sont d’autant plus précises que l’on se rapproche de la date. C’est pourquoi nous souhaitons réviser quotidiennement ces prévisions.

  Et puis il y a divers autres facteurs qui évoluent au quotidien. Nous veillons donc à ce que ces prévisions soient actualisées quotidiennement avec précision. Parfait. Parfait.

  Génial. Eh bien, je pense que ma dernière question porte sur le fait que vous avez un peu évoqué la planification, mais y a-t-il autre chose qui vous enthousiasme particulièrement concernant, vous savez, les données de trafic pour, disons, l’avenir également ? Oui. Comme je l’ai mentionné, il est vraiment important d’avoir une meilleure compréhension de nos données historiques et de nos comparaisons d’une année sur l’autre.

  Mais comme je l’ai mentionné, Dave & Buster’s dispose également d’une équipe d’ingénierie des données relativement expérimentée. Ainsi, en plus d’utiliser l’application mobile ou les rapports fournis par RetailNext, nous sommes également en mesure d’importer les données dans notre lac de données et de les exploiter avec d’autres éléments pour nous assurer, encore une fois, de mieux comprendre les performances de l’entreprise et les opportunités de croissance. Et une dernière question à ce sujet. Vos équipes examinent-elles, par exemple, les corrélations et les relations entre ces éléments, analysent-elles l’historique de ces relations, puis procèdent-elles à des ajustements en fonction de ces informations ?

  Oui, tout à fait. Notre lac de données contient une quantité considérable d’informations : non seulement les données météorologiques, le trafic routier et les chiffres de vente, mais aussi le sentiment des clients et leurs retours d’expérience. Disposer de ces données nous aide donc à nous ancrer dans la réalité, à distinguer la vérité des faits, puis à intégrer ces autres éléments pour dresser un tableau plus précis non seulement de notre passé, mais aussi de la direction à prendre à l’avenir.

  L’aspect lié au sentiment des clients est vraiment intéressant, d’autant plus que vous êtes peut-être en train de développer ces modèles. Mais en examinant les relations entre les variations de fréquentation et celles du sentiment des clients, cela fait-il également partie de la feuille de route, potentiellement, de commencer à étudier la relation entre les évolutions des tendances de fréquentation et, peut-être, les variations de certains de ces scores de sentiment client ? Oui. Je pense que c’est exactement là que cela entre en jeu.

  Ainsi, si nous constatons que notre fréquentation a augmenté ou diminué, et que nous mettons cela en corrélation avec le sentiment des clients, nous pouvons alors déterminer si le sentiment de mes clients est plus élevé ou plus faible lorsque la fréquentation est importante dans mon établissement. Et cela reflète-t-il la façon dont j’ai géré mon personnel ce jour-là ? Il se peut donc que la satisfaction client soit plus faible parce qu’il y avait davantage de monde dans mon établissement et que je n’ai pas géré correctement mes effectifs. Cela a entraîné de longs temps d’attente aux tables ou peut-être que mes serveurs n’étaient pas aussi attentifs, car ils avaient davantage de clients à servir ce jour-là.

  C’est donc là que cela nous aide vraiment à comprendre, encore une fois, comment gérer l’activité. Oui. C’est vraiment fascinant, surtout parce que cela revient à s’assurer que l’expérience client est cohérente. Tout est étroitement lié : le personnel, l’expérience client et l’importance de veiller à ce que les clients aient envie de revenir et qu’ils restent des clients fidèles de Dave & Buster’s à l’avenir.

  Oui. Tout à fait. Notre objectif est justement de veiller à ce que vous passiez un excellent moment lorsque vous vous rendez dans l’un de nos établissements et que vous ayez envie d’y revenir la prochaine fois avec votre famille et vos amis. Exactement.

  Eh bien, merci beaucoup. Je pense que cela conclut toutes les questions que j’avais à vous poser, mais j’apprécie vraiment que vous ayez pu vous joindre à nous aujourd’hui. Et merci à tous d’avoir assisté à notre session avec Ayotunde Gibbs, vice-président chargé des données et de l’entreprise chez Dave & Buster’s. Merci.

  Merci de m’avoir invité.