Le pouvoir des données de trafic pour l’analyse prédictive du commerce de détail
Avec les récentes perturbations du monde du travail, y compris les mouvements de population post-COVID et l’effet du travail à distance sur le trafic, les décisions d’affaires instinctives, fondées sur un marché spécifique et figé dans le temps, ne sont plus fiables.
Traditionnellement, les détaillants, incluant le commerce de détail, la banque de détail et les détaillants de carburant, s’appuyaient uniquement sur des données statiques. Parmi celles-ci figuraient les données démographiques issues de recensements, le trafic journalier moyen annuel (TMJA) ou encore les schémas de circulation.
Ces ensembles de données, bien qu’encore utiles, ne sont cependant plus suffisants pour mesurer avec exactitude le succès d’un magasin, prédire ses ventes ou même pour décider où installer un nouvel emplacement en fonction du marché potentiel, par exemple.
Cette nouvelle réalité oblige les entreprises de vente au détail à évaluer de nouveaux ensembles de données : les données sur la mobilité des piétons et des véhicules, notamment le trafic historique détaillé (DHT). Combinées à des données statiques, elles constituent un atout puissant pour prédire les ventes, bâtir des campagnes de marketing ciblé et adapter l’offre en fonction de la demande avec un maximum de précision.
Que sont les données de mobilité?
Les données de mobilité sont des données hyperlocales et hyperdétaillées sur la fréquentation piétonnière et le trafic automobile. Elles fournissent des informations sur les déplacements, les activités et les habitudes d’achat des consommateurs de manière historique ou en temps quasi réel.
La récence, la précision et la fréquence des données sur le trafic historique détaillé (DHT), générées principalement par les systèmes de navigation des véhicules modernes, font d’elles une source d’information inestimable qu’aucune entreprise ne devrait ignorer.
De plus, les données sur la mobilité permettent de mieux comprendre le comportement des consommateurs dans le temps et d’ajouter plus de contexte en connaissant leur lieu de départ et de destination ainsi que la vitesse et la durée de chacun de leurs déplacements.
Les données de mobilité pour mesurer la performance
Prédire les ventes
Les données de mobilité permettent d’identifier les périodes où le trafic piétonnier et automobile est le plus important et comparer les variations de flux de trafic d’une année, d’un mois, d’une semaine, d’un jour ou d’une heure à l’autre.
Cela permet aux détaillants de savoir s’il existe des moments précis où les consommateurs sont plus susceptibles de se déplacer pour faire des achats, comme le jour de la paie ou la fin de semaine. Ils pourront alors bâtir des modèles prédictifs des ventes selon le temps de la journée, les jours de la semaine et la période de l’année.
De plus, ces données peuvent être utilisées pour analyser les schémas de circulation autour des sites des concurrents et comparer l’achalandage avec celui de ses propres sites. En combinant les données de mobilité avec d’autres données hyperlocales, il devient possible de comprendre pourquoi certaines zones de chalandise et certains magasins sont plus performants que d’autres, et donc d’adapter certaines de ses stratégies en conséquence. Par exemple, une solide stratégie de marketing sera essentielle pour inciter les consommateurs à visiter son magasin lors des baisses d’achalandage.
Il y a également moyen de mettre en relation le volume de circulation des véhicules avec les barrières géographiques ou les fermetures de routes environnantes, causées par un événement se déroulant à proximité par exemple. Ces perturbations routières pourraient avoir une incidence négative sur les performances d’une succursale et l’obliger à déployer davantage d’efforts pour atteindre ses objectifs financiers et continuer à offrir une expérience client exceptionnelle.
Adapter l’offre en fonction de la demande
En analysant les variations quotidiennes du trafic, les détaillants peuvent comprendre plus facilement la saisonnalité des ventes et donc les habitudes d’achat et de déplacement des consommateurs pour leur segment de marché. Ils peuvent ainsi mieux planifier le nombre d’employés disponibles pour répondre aux besoins de la clientèle et la quantité de produits et le type de services à offrir en fonction de l’achalandage anticipé par heure et par jour.
Par extension, ils peuvent déterminer si leurs propres performances et celles de leurs compétiteurs sont en adéquation avec cette saisonnalité. En cas d’une sous-performance, un détaillant pourrait avoir recours à des campagnes de marketing personnalisées ou à des promotions adaptées aux habitudes de déplacement de différents publics démographiques ou à d’autres facteurs tels qu’un événement imminent.
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L’agrégation de données hyperlocales : une étape à ne pas négliger
Il est important de se rappeler que pour mieux comprendre les habitudes des consommateurs dans le but de prédire la performance et les ventes d’un magasin avec plus de précision, il est nécessaire d’agréger les données de mobilité avec d’autres ensembles de données hyperlocales. Parmi celles-ci, on retrouve :
- Les données internes, c’est-à-dire votre propre historique des ventes, des dépenses et des investissements.
- Les données démographiques précises et dynamiques, pour que vous soyez capable de mettre en relation les habitudes de déplacement dans une zone spécifique avec les caractéristiques de votre clientèle.
- Les zones à risque, notamment en matière de criminalité et de phénomènes météorologiques.
- Les données sur la concurrence et les points d’intérêt (POI), pour surveiller les changements de part de marché et la présence de cannibalisation, ainsi que pour effectuer des analyses concurrentielles.
- Les données sur les propriétés, telles que les empreintes des bâtiments et diverses informations sur les propriétés (toit, stationnement, chargeurs de véhicules électriques, etc.).
Prises ensemble, ces données illustrent avec exactitude le marché cible le plus susceptible de fréquenter un établissement, à quelle heure, à quel jour et pendant combien de temps. Les détaillants pourront ainsi avoir une idée claire de la vitalité et de la rentabilité de leur entreprise.
Ces ensembles de données permettent aussi de développer des modèles prédictifs en vue d’optimiser le réseau, l’offre, la tarification et les ventes totales par pied carré. À partir de là, les détaillants pourraient décider de s’étendre à d’autres régions et d’utiliser leur succursale la plus rentable comme modèle analogue pour prédire le succès d’autres emplacements envisagés.
Ne laissez plus le hasard prendre des décisions à votre place!
Les données de mobilité, telles que les données sur le trafic en temps réel de HERE, combinées à d’autres données historiques et hyperlocales, peuvent fournir un meilleur retour sur investissement en vous aidant à prédire l’avenir, à prendre des décisions plus éclairées pour votre entreprise et à corréler vos ventes et leur potentiel.
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