Joe Shasteen : Bienvenue à tous à cette discussion informelle d’aujourd’hui dans le cadre du salon NRF 2026. Je m’appelle Joe Shasteen et je suis responsable mondial de l’analyse avancée chez RetailNext. Pour ceux d’entre vous qui ne connaîtraient pas encore RetailNext, nous sommes la principale plateforme d’intelligence commerciale qui transforme les données de fréquentation en informations exploitables tout au long du parcours client. Notre solution, qui s'appuie sur l'intelligence artificielle, regroupe de multiples capacités d'analyse du commerce de détail au sein d'une plateforme unifiée, offrant ainsi des informations stratégiques avec un retour sur investissement mesurable. Aujourd'hui, dans le cadre de nos discussions informelles, nous allons partager de nombreux exemples concrets tirés de l'expérience de nos clients et vous expliquer comment ils exploitent ces données. Je suis très heureux d’accueillir aujourd’hui David Lizak, de Shoe Palace. David, pourriez-vous vous présenter brièvement et nous parler un peu de votre parcours chez Shoe Palace et de vos expériences antérieures ?
David Lizak : Bien sûr. Bonjour, Joe. Merci de m’accueillir. Je m’appelle David Lizak et je travaille chez Shoe Palace. Je suis chez Shoe Palace depuis environ six ans. J’ai la chance de superviser plusieurs plateformes utilisées par nos magasins, qu’il s’agisse des systèmes de point de vente, de la planification des effectifs ou de tout autre système avec lequel les magasins sont en contact direct : j’ai l’occasion de gérer tout cela. Auparavant, j’ai travaillé dans la vente au détail de baskets. Je pense que mon parcours a été plutôt passionnant. J’ai pu passer toute ma carrière dans la vente au détail de baskets. À une époque, j’étais directeur général du Foot Locker situé ici même, à Times Square. Pour résumer, j’ai eu l’occasion de déployer et d’explorer diverses plateformes et technologies tout au long de ma carrière, et j’ai désormais la chance de poursuivre cette expérience chez Shoe Palace.
Joe Shasteen : Génial. Pour remonter un peu dans le temps… RetailNext et Shoe Palace sont partenaires depuis très longtemps. Si l’on remonte aux environs de 2018, lorsque Shoe Palace a pris la décision de déployer une solution de mesure de la fréquentation, pourriez-vous nous expliquer un peu la réflexion qui a présidé à ce choix, et quel a été le moteur qui a poussé l’entreprise à passer d’une analyse traditionnelle du commerce de détail à des solutions davantage axées sur la fréquentation ?
David Lizak : Vous savez, il est difficile d’imaginer exercer cette activité sans disposer de données sur la fréquentation, n’est-ce pas ? Mais la réalité est que de nombreux détaillants n’en disposent pas. À une certaine époque, nous étions l’un de ces détaillants. Et même aujourd’hui encore, nous avons intégré quelques magasins qui, eux aussi, étaient en train de revivre ce processus. Mais à l’époque, la raison était la suivante : imaginez que vous conduisiez une voiture sans compteur de vitesse. La seule façon de savoir à quelle vitesse vous roulez, la seule façon de connaître l’évolution des ventes, c’est de « le sentir », de se référer à la voiture à côté de vous, ou de se faire arrêter par la police. Mais quoi qu’il en soit, vous ne disposez pas vraiment d’un indicateur fiable de vos performances, n’est-ce pas ? Cette première étape, qui consiste à pouvoir observer le trafic, vous apporte donc cette visibilité, et c’est quelque chose dont notre organisation avait vraiment, vraiment besoin : quelle est cette base de référence à laquelle se comparer ? Nous avions ce résultat — où en sommes-nous réellement ?
Joe Shasteen : Et vous évoquiez également brièvement le fait que, lorsque vous avez commencé, Shoe Palace avait déjà commencé à déployer certaines solutions de gestion du trafic. Qu’en était-il lorsque vous avez rejoint Shoe Palace en 2019 ? Quels étaient les changements en cours, étant donné qu’ils avaient déjà commencé à mettre en œuvre certaines de ces solutions de gestion du trafic, et quel a été votre impact, ainsi que celui de votre fonction, sur les activités de Shoe Palace à cette époque, en 2019 ?
David Lizak : Oui, c’était une phase d’apprentissage pour l’ensemble de l’organisation à l’époque, car on commençait tout juste à disposer de données de fréquentation d’une année sur l’autre. Il fallait donc vraiment expliquer à vos équipes en magasin et à vos responsables sur le terrain ce qu’était cet indicateur. Et ce n’est vraiment qu’à partir de ce moment-là — et heureusement, j’ai pu rejoindre l’entreprise à cette période —, ce n’est vraiment qu’à ce moment-là, en comparant ces données à celles des années précédentes, que l’on comprend réellement où l’on en est avec ces données. Puis vient le processus d’apprentissage : « D’accord, alors comment pouvons-nous améliorer cela ? » Et c’est un processus d’apprentissage qui s’étend tout au long du parcours. Le plus délicat, selon moi, c’est que nous devenons trop avertis en matière de technologie et que nous avons tendance à vouloir tout rendre trop complexe. Or, l’idée est de parvenir à simplifier les choses pour nos équipes en magasin. Et je pense que c’était vraiment le principe de base en 2019, lorsque j’ai rejoint l’entreprise : privilégier la simplicité pour nos magasins. On ne peut pas contrôler le nombre de visiteurs. C’est un bon point de départ pour présenter la situation, mais cela nous a évité d’entendre l’équipe de direction dire : « Oh, patron, ça a été plutôt calme hier. » Eh bien, désormais, vous disposez de données factuelles pour étayer cela, et c’est une tout autre histoire, n’est-ce pas ? Et essayer de simplifier cela pour nos équipes en magasin était vraiment l’enjeu principal.
Joe Shasteen : Vous savez, dans le même ordre d’idées, lorsque vous avez mis en place le suivi de la fréquentation, comment s’est déroulé ce processus de mise en œuvre et de collaboration avec l’équipe du magasin ? Vous avez parlé de « simplicité » — comment y êtes-vous parvenus ? Car cela peut être très intimidant au début pour des personnes qui ne sont peut-être pas habituées à l’analyse des données dans le commerce de détail, surtout au tout début de ce processus. Alors, comment s’est passée cette collaboration avec elles, pour les mettre à niveau et les familiariser avec les indicateurs afin qu’elles n’aient plus peur ? Je veux dire, nous avons vu des cas où les équipes en magasin bloquaient nos capteurs pour empêcher la mesure de la fréquentation. Comment avez-vous surmonté cela et dissipé cette crainte liée aux données ?
David Lizak : Je reviendrai un instant sur la manière de procéder, mais dès qu’un indicateur particulier devient la principale priorité que vous cherchez à améliorer, vous perdez de vue l’objectif global de l’organisation. Ainsi, même si vous disposez de ce nouvel indicateur, qui est extrêmement fiable et que c’est précisément ce que nous souhaitons améliorer, n’importe quel chiffre peut être manipulé à un moment ou à un autre. Il est donc important que, tout en accordant une grande importance à cet indicateur, nous ne perdions pas de vue l’objectif global. Nous voulons améliorer les ventes de l’entreprise, n’est-ce pas ? Revenons donc à la manière dont nous enseignons cela. À ce niveau, il s’agit de rester simple. « Eh bien, vous avez atteint 10 % de taux de transformation hier. Nous voulons que vous atteigniez 12 %. » Mais peut-on attendre d’un responsable, d’un assistant ou d’un employé à temps partiel qu’il soit capable de diviser le nombre de transactions par le nombre de visiteurs ? Probablement pas. Simplifions donc les choses pour eux. Hier, vous avez converti tant de clients pendant cette période — j’ai besoin que vous en convertissiez un de plus. Cette logique consistant à décomposer les choses et à les simplifier un peu en fonction du public visé à ce moment-là constituait donc véritablement notre stratégie à l’époque.
Joe Shasteen : Parfait. Et vous avez également mentionné précédemment comment vous aviez pu utiliser certaines de ces données avec votre ratio STAR. Pourriez-vous nous en dire un peu plus sur ce ratio STAR que vous avez développé en vous appuyant également sur la fréquentation ?
David Lizak : Oui. On voyait vraiment vos collaborateurs et vos équipes de direction s’animer dès que vous commenciez à parler de ces chiffres encourageants. Encore une fois, il ne faut pas trop compliquer les choses, mais vous dites à quelqu’un : « Voici un STAR. C’est le nombre de clients qui vont arriver pendant que vous et moi travaillons. Pouvez-vous y faire face ? Ou non ? Et vous commencez à brosser un tableau en disant : « Bon, si ce ratio était de vingt, pourrions-nous gérer quarante clients dès maintenant ? En une heure ? Bien sûr, je pense que nous en sommes capables. » Maintenant, vous dites à cette même personne à qui vous expliquez tout cela : « Bon, si ce chiffre était de cinquante, seriez-vous sûr que nous puissions atteindre une centaine de personnes, vous et moi ? » Et elle répondra en quelque sorte : « Oh, c’est probablement trop élevé. C’est trop. » N’est-ce pas ? Et là, elle a en quelque sorte une révélation. Puis vous ajoutez : « D’un autre côté, si ce ratio était de dix… Bon, eh bien, cela signifie qu’il y a vingt personnes qui franchissent la porte au cours de cette heure pendant que vous et moi travaillons. » Et elle répond alors : « Oh, c’est plutôt faible. » Eh bien, l’idée ici est que nous devons réduire certaines heures de travail ou certains coûts de main-d’œuvre que nous utilisons de manière excessive. Ainsi, disposer de données sur la fréquentation et être capable de présenter ces informations ouvre véritablement les yeux sur la manière dont les équipes en magasin sont capables de gérer leurs activités au quotidien.
Joe Shasteen : Passons maintenant à un niveau un peu plus élevé que celui des équipes en magasin — je sais que, bien souvent, différentes équipes interfonctionnelles, peut-être au niveau du siège, tentent d’exploiter ces données. Comment obtenez-vous l’adhésion tant au niveau des magasins qu’auprès des différentes équipes interfonctionnelles au sein d’Shoe Palace, afin de vous assurer qu’elles exploitent les données et prennent les bonnes décisions en s’appuyant sur toutes les données de fréquentation que vous avez mises en place ?
David Lizak : Oui. Vous savez, dans notre domaine, trois piliers me viennent immédiatement à l’esprit : les équipes marketing, les équipes produit, puis nos équipes opérationnelles. Je garderai les équipes opérationnelles pour la fin, car c’est probablement celles que je connais le mieux. Mais si l’on considère les choses du point de vue du produit, nous formulons beaucoup d’hypothèses importantes avant même de disposer de données de fréquentation concernant nos marchés les plus actifs. Nous avons brièvement évoqué le nombre de magasins que nous avons actuellement à Las Vegas : nous en comptons une vingtaine là-bas. Et je peux émettre des hypothèses, en me basant sur les ventes, pour déterminer où nous devrions concentrer nos efforts de promotion, ou à quoi ressemble ce profil démographique, mais il y a une certaine lacune : si nous ne disposons pas réellement des informations que RetailNext nous fournit, il existe peut-être là un potentiel d’optimisation que nos équipes marketing pourraient exploiter. Ou bien, s’il s’agit d’un produit — par exemple, lorsque l’on parle du nombre de paires ou des styles de vêtements assortis. Quel que soit le cas, nos équipes utilisent l’analyse de la fréquentation pour de nombreux leviers différents, ainsi que quelques détails démographiques à cet effet.
Joe Shasteen : Vous avez ensuite évoqué l’aspect opérationnel, que vous connaissez le mieux. Il y a donc le ratio STAR, mais y a-t-il d’autres aspects à prendre en compte du côté des opérations ?
David Lizak : Lorsque vous commencez à utiliser STAR pour comparer l’ensemble de notre réseau de magasins — nous sommes évidemment très présents en Californie, puis dans le Sud : au Texas, en Arizona, au Nevada et en Floride. Ce sont tous des secteurs très différents et des environnements variés. Mais lorsque vous parvenez en quelque sorte à neutraliser l’impact de la fréquentation sur la main-d’œuvre que vous employez au sein d’un magasin, cela permet en quelque sorte d’équilibrer ou de normaliser la comparaison entre ces marchés. Vous pouvez alors affiner davantage l’analyse entre vos points de vente, vos magasins de rue et vos boutiques situées dans des centres commerciaux. Mais le fait que notre équipe opérationnelle soit à nouveau capable d’identifier ce ratio STAR « sain » nous aide vraiment dans la planification des effectifs : cela nous permet de dire, par exemple, « bon, voici un chiffre plus approprié pour un magasin de rue », ou « voici un chiffre réaliste et raisonnable pour un magasin de rue ». Nous nous attendons à ce que nos magasins situés dans des centres commerciaux affichent un chiffre légèrement plus élevé, ce qui permet à nos équipes de s’y préparer. Ensuite, vous commencez à identifier les anomalies qui s’écartent de cette norme afin d’accroître la productivité.
Joe Shasteen : Je trouve cela vraiment intéressant, notamment en ce qui concerne les différents types de magasins et la manière dont vous utilisez ces données. Y a-t-il d’autres aspects liés aux attentes que vous prenez en compte lorsque vous adaptez votre accompagnement — s’agit-il d’un magasin situé dans un centre commercial ou d’un magasin de rue ? Y a-t-il des différences lorsque vous mettez en œuvre ces données et que vous essayez d’amener les équipes à agir en conséquence dans des environnements de magasin différents ?
David Lizak : On en revient sans cesse à la nécessité d’en discuter et d’accompagner le personnel de la bonne manière. Il ne faut jamais comparer votre magasin en bord de rue — j’y pense tout le temps. Nous avons notre tout premier magasin, Bascom, situé en plein cœur de San José, et Valley Fair, qui se trouve à quelques miles de là. Ces deux magasins n’ont absolument rien en commun, que ce soit en termes de profil démographique, de type de fréquentation ou de tout autre élément de ce genre. N’est-ce pas ? Il ne serait donc pas juste de comparer ces deux magasins sur la base de leur ratio STAR, de leur chiffre d’affaires horaire ou du pourcentage des salaires. Rien de tout cela n’a de sens, n’est-ce pas ? Il faut pouvoir effectuer ces comparaisons avec d’autres magasins similaires. Et c’est ce que nous avons réussi à faire à l’échelle de notre organisation. Je peux prendre un magasin de centre-ville à San José et le comparer à un autre à Houston, puis avoir une discussion cohérente sur la manière dont les effectifs devraient être répartis dans le magasin par rapport à la fréquentation.
Joe Shasteen : Oui. Et il est également crucial d’établir ces différentes références qui peuvent favoriser cette amélioration continue en magasin. Avez-vous donc des exemples récents de mise en œuvre où l’utilisation de ces références a permis de stimuler cette amélioration continue dans les magasins Shoe Palace ? Et à quoi cela ressemble-t-il concrètement pour les magasins Shoe Palace ?
David Lizak : Je dirais que la plus grande amélioration et le plus grand bénéfice que nous sommes désormais en mesure d’obtenir, c’est lorsque nous utilisons les données historiques de fréquentation dont nous disposons à des fins de comparaison. Par exemple, nous formulons beaucoup d’hypothèses concernant nos responsables. D’accord ? Et à juste titre. Nous connaissons nos magasins. Nous pensons connaître nos magasins. Nous émettons beaucoup d’hypothèses sur l’évolution de la fréquentation au cours d’une semaine, sur nos heures de forte affluence et nos pics d’activité. N’est-ce pas ? Ils formulent ces hypothèses, mais nous nous reportons aux données, aux tickets de caisse, aux enregistrements vidéo. Et cela nous montre qu’il y avait peut-être une opportunité à saisir. C’était un moment où la fréquentation était plus élevée. C’est un domaine où nous avions davantage d’opportunités. Et cela nous permet de dire : « Tiens, tenons-nous-en aux faits. » Les chiffres ne mentent pas, n’est-ce pas ? Et en réalité, cela nous ramène à cette adaptation de 2018 à 2019, puis 2020 : c’est la première fois que vous leur apprenez cela. Aujourd’hui, il ne s’agit plus tant d’une conversation pédagogique que de dire : « Bon, nous savons où chercher et où se trouve la vérité. »
Joe Shasteen : Et puis une dernière question, puisque nous en avons également parlé : l’intégration des données. Comment s’est déroulé votre processus d’intégration des données dans d’autres sources, en les exploitant et en les combinant avec d’autres indicateurs dont vous disposez ? Comment cela s’est-il passé pour vous, que ce soit l’utilisation de ces données ou la mise en œuvre de différents outils et plateformes ?
David Lizak : Oui. Eh bien, RetailNext entretient évidemment d’excellents partenariats avec plusieurs de nos autres partenaires, dont StoreForce — je crois qu’ils sont présents ici aujourd’hui. Mais nous avons vraiment pu tirer parti de cela dans tous nos points de vente. Encore une fois, pour revenir à la capacité d’identifier les heures de forte affluence, les pics d’activité et les opportunités que la direction passe souvent à côté, cela nous permet d’intégrer ces données STAR, de les combiner avec le chiffre d’affaires horaire, de les rapporter à la superficie du magasin, et d’identifier les zones où les clients se pressent dans cet établissement en particulier. Le fait de regrouper toutes ces données en un seul et même endroit centralisé nous a vraiment permis d’obtenir des résultats significatifs.
Joe Shasteen : Formidable. Eh bien, merci beaucoup, David, de nous avoir présenté ce parcours de sept ans de Shoe Palace jusqu’à aujourd’hui, ainsi que cet engagement en faveur de l’excellence des données, ce à quoi ressemble cette évolution, et comment cela peut réellement stimuler la performance et l’amélioration continues dans vos points de vente également. Merci beaucoup de nous avoir accordé votre temps aujourd’hui.
David Lizak : Je suis ravi d’être ici. Merci.
