Traditionnellement, les détaillants s’appuient sur des données démographiques et des indicateurs socio-économiques pour analyser et prévoir les ventes. Si cette approche était adéquate il y a cinq ou dix ans, elle n’offre plus d’informations substantielles pour les projections de ventes, la fixation des prix, le merchandising ou la veille concurrentielle. C’est pourquoi l’exploitation des données sur le trafic automobile est essentielle pour de nombreuses organisations de vente au détail.
Cependant, tous les ensembles de données ne sont pas égaux. Pendant des années, le commerce de détail s’est appuyé sur le trafic journalier moyen annuel (TJMA), mais cette source de données a fait son temps. Bien qu’elle soit suffisante pour sélectionner l’emplacement d’un magasin, elle ne l’est pas pour l’analyse opérationnelle. La nouvelle norme pour aujourd’hui et pour l’avenir est le trafic historique détaillé (DHT). Elle exploite une source plus opportune, plus précise et plus fréquente : les données des sondes. .
Les capteurs routiers et les véhicules connectés, en plus des appareils mobiles géolocalisés, ont créé davantage de données spécifiques au volume de trafic local par heure de la journée et par jour de la semaine. Avec l’émergence de l’analyse du trafic routier, les détaillants peuvent désormais avoir une compréhension plus complète du comportement des consommateurs à un niveau hyper-local dans les 48 heures suivant l’événement.
Dans ce webinaire, vous découvrirez les solutions d’analyse du trafic et nous vous donnerons des conseils sur les données géospatiales nécessaires au développement de tableaux de bord de veille stratégique pour les responsables des marques et du marketing.
Principaux enseignements de ce webinaire :
- Nous montrerons la différence entre les divers types de données sur le trafic.
- Nous démontrerons les méthodes d’analyse des modèles de trafic basés sur la localisation.
- Comment les données de trafic peuvent être exploitées pour prendre des décisions de merchandising et de marketing mieux informées au niveau de chaque magasin.
- Le rôle que les données de trafic peuvent jouer dans l’optimisation des services omnicanaux tels que le BOPIS et le ramassage à domicile.
