Les ventes sorties de caisse sont une vraie mine d’or pour optimiser sa distribution. Encore faut-il savoir les exploiter !
Article écrit en collaboration entre AQOA et ISLEAN
Exploiter ses données de Vente
Des technologies qui rendent possibles des remontées de données détaillées et fréquentes
Les technologies de l’information permettent maintenant de collecter des données à des mailles très fines comme les ventes unitaires, et à des fréquences très élevées, potentiellement en quasi temps réel, et en tous cas très facilement à la journée.
À ISLEAN, nous entretenons un réseau de partenaires que nous pouvons solliciter en cas de besoin de nos clients, dans nos missions de stratégie, pour identifier ce qu’il est possible de faire et avec quel ROI, ou de transformation, pour expérimenter et mettre en oeuvre une solution qui semble convenir. AQOA, société d’analystes de Retail et de traitement de données de ventes, fait partie de ce réseau, et nous fait part de ses services et de leur valeur ajoutée.
AQOA crée de la valeur à partir de données de ventes “sorties de caisse”
Information fondamentale mais souvent sous-exploitée, les ventes « Sorties de caisse » (Sell-Out) mesurent la performance passée, mais permettent aussi de projeter les ventes à venir et d’identifier les paramètres à optimiser dans l’outil de distribution.
Bien exploitée, la donnée de ventes est au centre de la reconfiguration du rapport Fournisseur/Client, pour s’améliorer ensemble.
La relation fabricant – distributeur
Pour les marchés de grande consommation, la vente passe par un client intermédiaire de taille, le distributeur, qui réalise la vente auprès du client final consommateur. Dans le cadre des accords commerciaux annuels négociés entre distributeurs et fabricants, l’enseigne du distributeur transmet des données très détaillées sur les ventes, les prix, voire l’état des stocks dans son parc de points de vente physiques ou digitaux, P.O.S. pour Point of Sales. Cette information est le plus souvent transmise à la référence et au magasin, à une fréquence élevée, hebdomadaire voire quotidienne.
La lecture des Sell Out permet d’analyser beaucoup plus finement la performance des produits, de l’enseigne et de la force de vente. Par exemple pour mesurer :
- L’adoption des nouvelles gammes, la montée en référencement d’une nouveauté
- L’Efficacité des opérations commerciales
- La surveillance des prix, leur homogénéité par enseigne, entre les points de vente
Ou encore :
- Anticiper les taux de retours sur les marchés où cela est pratiqué
- Identifier les P.O.S. ayant besoin de dispositifs d’aide à la vente
- Anticiper des ruptures, optimiser les mises en place
À AQOA, le traitement de ces flux est notre spécialité, pour une exploitation optimale par le Marketing, les Ventes, mais aussi les Finances, la Direction Générale ou encore les équipes en charge des Études et de la Stratégie.
Nous traitons ainsi chaque jour des centaines de flux pour nos clients parmi lesquels L’Oréal, Samsung, Warner, Flammarion-Gallimard et bien d’autres.
Voici en 5 étapes la façon dont nous permettons à nos clients d’exploiter leur données Sorties de Caisse.
Des flux stables
Recevoir des données c’est bien. Mettre en place un flux automatique et sécurisé, c’est mieux. Comment est généré le fichier, qui l’envoie ? Avec l’appui de la DSI (Direction des Systèmes d’Information), on mettra en place le dépôt automatisé des fichiers par un robot sur un serveur distant via SFTP. Ainsi la production et la transmission des flux ne seront plus impactées par des jours fériés ou les congés d’un collaborateur.
Un référentiel pertinent
Il y a toujours des infos qualitatives à collecter dans un flux de données de vente, utiles pour structurer les univers Produits (Libellé Produit, Marque, Modèle, Caractéristiques, …) et Magasins (Nom, Enseigne, Adresse, Surface…).
De nombreux éléments peuvent aussi être ajoutées à ces référentiels pour affiner l’analyse en aval : découpage géographique de la force de vente, segmentation spécifique des produits, investissements marketing en points de vente… Ces clés supplémentaires de lecture sont renseignées à travers l’ingestion d’autres sources d’informations, internes ou externes, alimentant directement le référentiel.
Un Système apprenant
Lors du déploiement initial (Set-Up), on « crée » les produits et les magasins dans le dictionnaire. Au bout de quelques périodes, la création de lignes se limite aux nouveaux produits et aux éventuels magasins ouverts sur la période. À l’aide d’outils de reconnaissance intelligente, une grande partie de la codification est proposée de façon automatique. Une vérification humaine est incontournable pour garantir la validité des informations contenues dans les dictionnaires.
L’outil de restitution adapté
Une fois les flux en place et les référentiels mis à jour, l’info est restituée sous la forme de reportings préétablis Online et Offline, et/ou via des outils de Business Intelligence (B.I.) tels Power BI, Tableau Software ou encore Qliksense. Certaines structures, bien équipées en interne, réclament de simples fichiers à plat, directement assimilables par leurs système !
Outre les indicateurs standards (volume, valeur, prix, stocks…), des métriques plus sophistiqués sont générées pour l’analyse : Part de marché, Week of Stock, Distribution Numérique ou Valeur etc.
Une relation transformée
Grâce aux données de Sell-Out, le fournisseur exprime à son client distributeur une recommandation fondée sur une connaissance fine de l’enseigne, ses points forts et ses faiblesses. Le client distributeur est d’autant plus attentif que la réflexion n’est pas transposée du national moyennisé mais véritablement adaptée à ses propres capacités. Ensemble, Client distributeur et Fournisseur visent à optimiser leur performance en s’appuyant sur des données concrètes et incontestables : les ventes sorties de caisse, tout simplement !
Circuit optimisé de données de Sell-Out
Cet article est co-écrit par AQOA et ISLEAN.
Sur le même sujet, vous pouvez consulter notre article “Data Science : une nouvelle source de valeur”.
