Adaptez vos boutiques à vos clients, pas l’inverse
Vos plans d’actions sont-ils toujours adaptés à chaque boutique et lancés au meilleur moment ?
Le Product Action Planner révèle pour chaque boutique, aussi souvent que souhaité, sur quels produits concentrer vos efforts de visual merchandizing, clienteling et challenges d’équipe.
Vous avez l’assurance d’une performance maximale car ces produits sont parfaitement adaptés au profil des clients qui vont venir dans chaque boutique.Vous en profitez pour maximiser les paniers moyens grâce au cross-selling.
Les plans d’actions uniques pour tout le réseau fonctionnent mal
Les challenges orchestrés par le central sont souvent conçus pour la moyenne du réseau et donc difficiles à appliquer pour les boutiques qui s’en éloignent. La raison principale est que toutes les boutiques n’accueillent pas les mêmes profils de clientèle dans les mêmes proportions aux mêmes moments de l’année. Il est donc légitime d’en attendre des performances différentes.
A chaque boutique son contexte et son potentiel
Chaque boutique mérite que l’on se pose la question des actions à plus forte valeur ajoutée pour son activité par rapport à son potentiel (les clients qui vont passer ses portes) et ses moyens (humains, produits). Avec des actions et des moyens parfaitement adaptés, il devient possible de fixer des objectifs ambitieux mais atteignables, qui motiveront les équipes et maximiseront la performance de la boutique.
A chaque boutique ses actions de la semaine
La modélisation des comportements et des dynamiques clients permet de savoir à l’avance quels seront les profils clients les plus nombreux dans chaque boutique, et quels produits et paniers feront évoluer leur comportement dans la direction souhaitée par la marque (fidélisation, dépense annuelle, consommation responsable…)
Votre segmentation boutique reflète-t-elle réellement les spécificités de chacune de vos boutiques ? Avez-vous la ressource pour animer chaque boutique de manière individualisée ?
Identifier chaque semaine les boutiques qui accueilleront des clientèles similaires pour leur fournir les moyens opérationnels adaptés et pouvoir comparer leurs performances.
Affiner les stratégies, les assortiments et les moyens opérationnels par boutique en fonction de leur potentiel et non de leur performance passée, sans la complexité de construire des plans par boutique
Les segmentations top-down n’aident pas les boutiques
Les segmentations classiques sont fortement influencées par la vision du siège et les performances passées. Les boutiques les plus performantes continuent de recevoir plus de moyens, et les autres passent à côté de leur performance optimale, faute de moyens adaptés à leur contexte et leur véritable potentiel.
Des boutiques réellement similaires et comparables
Quoi de plus similaire et légitimement comparable en performance que deux boutiques visitées par les mêmes profils clients en nombres similaires ? Elles disposent du même potentiel de performance, pour peu qu’on leur donne les mêmes moyens, même si leurs performances ont pu diverger dans le passé.
Une segmentation réellement client-centric
Notre approche regroupe les points de ventes qui vont être exposés à des afflux de clientèles similaires en nombre et en profils. Ces groupes de points de vente ont donc le même potentiel de performance et méritent des objectifs à atteindre similaires et des moyens identiques pour y parvenir.
Notre outil propose ainsi un clustering évolutif dans le temps et le plus adapté pour maximiser la performance de chaque boutique.
Avez-vous l’impression de subir le trafic et d’avoir toujours trop ou trop peu de collaborateurs sur la surface de vente, par rapport au nombre de clients et à leurs attentes en termes de service ?
Connaître le staffing optimal pour les différents postes de chaque boutique, sur la base d’une prédiction de trafic horaire.
Le Staffing Optimizer vous recommande le nombre optimal de collaborateurs à planifier heure par heure aux différents postes de chaque boutique.
Un incontournable de l’expérience client… et de l’expérience employé
Pour les uns comme pour les autres, le juste staffing est un contributeur clé de l’expérience vécue. En sous-staffing, les collaborateurs ne sont pas en mesure d’apporter le soin nécessaire à la relation client. Les performances commerciales de la boutique s’en ressentent à court terme, la perception de la marque se dégrade et les collaborateurs s’épuisent.
A l’inverse, en sur-staffing, les collaborateurs s’ennuient, risque de ne pas atteindre leurs objectifs individuels et donc d’être pénalisés financièrement. En face, les clients sentent une pression excessive, qui dégrade leur expérience. Bien entendu la rentabilité de la boutique se dégrade.
Les approches historiques ne suffisent plus
Depuis la crise du Covid, sa chute du tourisme international et le développement du home office, le trafic est devenu plus difficile à prédire. Les outils modernes de prédiction temporelle dépassent désormais nettement les capacités d’un analyste pour ce genre de prédiction.
De plus les approches classiques de match-to-traffic ignorent le fait que les attentes clients en terme de service sont variables, selon le profil des clients et selon le moment de l’année, de la semaine et de la journée.
Prédire le trafic et le niveau de service attendu
Nos algorithmes prédisent simultanément le trafic horaire de chaque boutique, et le ratio optimal du nombre de collaborateurs pour 100 visiteurs selon différentes variables de saisonnalité les plus pertinentes tel qu’appris par l’observation des données historiques. Notre outil recommande ainsi, le nombre optimal de collaborateurs à planifier heure par heure dans chaque boutique, avec suffisamment d’anticipation pour la construction du planning.
La performance du retail, grâce à la data
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