Quand le choix de la localisation commerciale, l’analyse et les informations parfaites se rencontrent

Lorsque vous conduisez dans la plupart des grandes villes, vous observez probablement un phénomène appelé « agglomération » qui consiste en un regroupement de détaillants dans une même zone de chalandise. Canac et Réno-Dépôt, Jean Coutu et Uniprix et bien sûr, McDonald’s et Burger King semblent tous avoir des établissements physiques à proximité l’un de l’autre. L’explication derrière ce regroupement est que chaque concurrent ne veut pas laisser l’autre avoir un avantage important en matière d’emplacement. Toutefois, l’époque où l’on utilisait la stratégie de localisation commerciale des « arches dorées » visant à trouver des endroits physiques et rentables à proximité du McDo pour aménager un nouveau restaurant de hamburgers ou autre est révolue. Ou presque. 

Les meilleurs emplacements pour des entreprises de commerce de détail physique sont limités et rares. De nos jours, le choix d’un lieu physique relève du domaine de compétence des experts en science des données géospatiales qui ont une multitude d’informations à leur disposition. Cependant, comme l’accès aux données numériques est riche et vaste, la concurrence est féroce. 

La définition de la « concurrence parfaite » considère que chaque concurrent a accès exactement aux mêmes données, c’est-à-dire à « l’information parfaite ». Ainsi, il est probable que la même propriété devienne le choix optimal dans le scénario modèle de tous les acheteurs potentiels. En bref, les meilleurs emplacements sont peut-être déjà pris et le dur travail de choisir un site moins idéal ne fait que commencer. 

Le rôle de l’analyse de sélection de sites dans l’expansion du commerce de détail 

Lorsque les détaillants cherchent à s’implanter sur de nouveaux marchés, l’analyse de la sélection des sites devient un facteur essentiel pour garantir le succès de chaque nouvelle implantation. Ce processus implique l’évaluation d’un large éventail de données relatives à la sélection des sites, allant de la démographie et du comportement des consommateurs aux tendances de la circulation et à la proximité des concurrents. En analysant soigneusement ces variables, les détaillants peuvent prendre des décisions fondées sur des données quant à l’emplacement des nouveaux magasins, ce qui permet d’atténuer les risques et de maximiser le potentiel de croissance. 

La sélection des sites pour les magasins de détail ne consiste pas seulement à trouver des zones très fréquentées ; il s’agit aussi d’identifier des emplacements qui correspondent au marché cible et aux objectifs à long terme d’une marque. Par exemple, une analyse détaillée de la sélection des sites peut révéler qu’une certaine zone est très fréquentée mais qu’elle n’attire pas la clientèle souhaitée, ce qui la rend moins adaptée à une marque haut de gamme. À l’inverse, un quartier émergent présentant le bon profil démographique peut offrir une opportunité plus lucrative, même s’il ne s’agit pas encore d’un centre commercial animé. 

En outre, l’analyse de la sélection des sites aide les détaillants à évaluer les risques potentiels, tels que la saturation du marché ou la cannibalisation des magasins existants. En utilisant l’analyse de sélection des sites de vente au détail, les entreprises peuvent évaluer l’impact d’un nouvel emplacement sur les performances des magasins voisins et s’assurer que le nouvel ajout renforce l’ensemble du réseau plutôt que de diluer les ventes. 

Enfin, l’intégration de l’analyse de l’emplacement des magasins dans la stratégie d’expansion permet aux entreprises de donner la priorité aux emplacements présentant le potentiel de revenus le plus élevé, garantissant ainsi un fort retour sur investissement. Qu’il s’agisse de pénétrer un nouveau marché ou d’optimiser un marché existant, l’analyse de la sélection des sites joue un rôle clé dans la réussite de l’expansion du commerce de détail. 

Critères de sélection de la localisation commerciale 

Les concurrents, même au sein de la même industrie, par exemple les restaurants rapides, ont différents critères de sélection de l’emplacement commerciale lorsqu’ils choisissent un nouveau site à louer ou à acheter. Plus différentes encore sont les variables nécessaires pour prolonger un bail existant. La question devient : quelles sont les variables, quel niveau d’actualité et quelle portée géographique fournissent les informations les plus précises sur les revenus potentiels et la rentabilité d’un site donné? 

Que vous utilisiez cinq ou cinquante variables pour évaluer un emplacement de commerce de détail donné, l’analyse comparative de l’ensemble des variables et l’utilisation de statistiques géographiques, comme l’analyse de la régression spatiale, vous aideront à établir une corrélation de variables importantes. Il s’agit d’une étape nécessaire, car il existe littéralement des milliers de produits de données de localisation qui peuvent soutenir l’analyse de l’emplacement. De manière similaire, il existe plusieurs fournisseurs de données de localisation dont il faut tenir compte, notamment ceux qui offrent des données sur la démographie, la mobilité, la circulation, les conditions météorologiques, la propriété et plusieurs autres types de données.

Les effets de la pandémie sur le choix de la localisation commerciale 

Même avant la pandémie, la sélection d’emplacements rentables s’était complexifiée en raison de l’équilibre que les détaillants devaient trouver entre un magasin physique et le commerce électronique, ainsi qu’avec l’option d’acheter en ligne puis d’effectuer le ramassage en magasin (cliquez et ramassez). Aujourd’hui, même les bons emplacements doivent être réévalués et les critères sont remis en question en fonction de la capacité d’un emplacement à s’adapter à un modèle différent. 

Par exemple, les centres commerciaux régionaux, qui étaient déjà en train de devenir des emplacements mixtes composés de bureaux, d’espaces résidentiels et de magasins, peuvent maintenant inclure également des entrepôts et des opérations de centres de traitement des commandes en raison d’une augmentation des activités de commerce électronique s’élevant à 21 % des ventes au détail totales en 2020 selon Digital Commerce 360. 

De même, certains détaillants choisissent de changer le modèle de leurs magasins comme Starbucks qui fait l’essai d’emplacements de collecte et de service à l’auto seulement. Chipotle Mexican Grill était déjà en cours de transformation pour ajouter des voies de service à l’auto et compte maintenant plus de 100 « Chipotlanes » qui rejoignent une clientèle encore hésitante à aller manger à l’intérieur. 

Le processus de sélection d’un emplacement commerciale 

Voyons comment se préparer au processus de sélection d’un emplacement commerciale. 

Les données sur les gens – « Les commerces s’implantent là où sont les gens » 

L’un des critères de base standard pour le choix de la localisation commerciale par les courtiers immobiliers est la recherche de nouveaux projets de logement dans des endroits où il y a beaucoup de gens. Mais où peut-on obtenir des données à ce sujet? Les données sur les nouveaux logements font partie du domaine des évaluateurs municipaux locaux, mais ces données sont intégrées de façon régulière avec la validation d’adresses et un logiciel de géocodage comme celui de Precisely, Loqate et d’autres. 

Ces données peuvent être géoenrichies à l’aide d’informations sur l’immobilier comme la valeur évaluée, le nombre de pièces, la composition du toit, etc. pour fournir un portrait des conditions économiques du quartier et indiquer si les logements sont unifamiliaux, multifamiliaux, des copropriétés, des communautés fermées ou autres. Les données principales sur les consommateurs ajouteront aux données de localisation des logements des informations démographiques standard comme l’âge, le revenu, l’éducation et l’origine ethnique, mais aussi les dépenses de vente au détail par catégorie, l’utilisation des cartes de crédit, le revenu disponible, la vitalité du consommateur, le crédit et les affinités sociales. 

Les données géodémographiques permettent d’établir les caractéristiques du style de vie prédominant des quartiers. PSYTE US de Precisely pour les États-Unis et PRIZM d’Environics Analytics pour le Canada sont des exemples de solutions de segmentation qui identifient les profils socio-économiques. Les données de segmentation géodémographiques décrivent les caractéristiques du style de vie des ménages en établissant le statut social familial, les caractéristiques des enfants vivant à la maison, les comportements de dépense du revenu disponible, le statut financier, les passe-temps et les intérêts. Elles permettent à l’équipe de développement immobilier ainsi qu’au directeur du marketing de mieux comprendre les choix associés au style de vie du consommateur et les similitudes géographiques des cohortes d’individus.

Données sur la localisation 

Et si les commerces s’implantent là où se trouvent les gens, il y aura des concurrents qui rôderont à proximité. Par conséquent, des jeux de données robustes d’emplacements commerciaux, de classification des entreprises et de zonage seront nécessaires. Cette couche de données permet d’obtenir un portrait amélioré des activités commerciales. L’analyse du site de vente au détail doit comprendre le trafic moyen journalier annuel (TMJA) pour donner une idée de la santé commerciale, mais surtout, le trafic historique détaillé (DHT). Même le fait d’inclure des données sur les conditions météorologiques permet de prédire le caractère saisonnier de certains produits à des fins d’entreposage et de prévoir la durée de la saison d’achat pour certains articles comme des cornets de crème glacée ou des pelles à neige. 

Enfin, le trafic de mobilité offre une vision hyperlocale de la propension et de la fréquence de visite des commerçants locaux. Par exemple, HERE offre des données sur le trafic automobile qui peuvent aider les détaillants à sélectionner des sites, ainsi qu’à évaluer les magasins existants pour une meilleure performance. Pour les données sur le trafic piétonnier, nous recommandons Place IQ de Precisely ou MobileScape d’Environics Analytics. 

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Utiliser les modèles de localisation commerciale pour l’analyse de la localisation 

En 1931, William J. Reilly a proposé son modèle de gravitation commerciale qui tient pour acquis que les acheteurs se déplaceront sur de plus longues distances pour se rendre dans des centres commerciaux plus grands. Inversement, plus la distance de déplacement est longue, moins l’acheteur se déplacera et c’est pourquoi la commodité devient un facteur clé. En 1947, John Quincy Stewart a proposé la « gravitation démographique » qui suggère qu’un grand nombre de personnes peut être une attraction, ce qui en fait un modèle pertinent pour les villes et les centres commerciaux régionaux. David Huff a proposé en 1961 qu’il existe d’autres facteurs « d’attractivité » qui influencent la localisation commerciale comme le nombre d’unités de gestion des stocks (UGS) pouvant être achetées, le nombre de places de stationnement et même le niveau d’éclairage du stationnement. 

Ensemble, ces données sont des paramètres de l’analyse de la régression spatiale qui permettraient de déterminer selon une meilleure pertinence statistique si la géographie, la démographie ou un autre élément de données est plus important pour comprendre la viabilité d’un emplacement. La majorité des logiciels de système d’information géographique d’aujourd’hui peut calculer la fréquentation en fonction de la distance, la régression spatiale et le modèle de Huff.

L’analyse de l’emplacement des magasins pour une meilleure prise de décision 

Dans le paysage concurrentiel actuel du commerce de détail, l’analyse de l’emplacement des magasins est devenue indispensable pour prendre des décisions éclairées sur l’emplacement des magasins. Ces analyses impliquent des facteurs critiques tels que les caractéristiques démographiques des consommateurs, les flux de circulation des piétons et des véhicules, et la proximité des concurrents. En tirant parti de l’analyse de l’emplacement des magasins de détail, les entreprises peuvent mieux comprendre les performances d’un site particulier avant de procéder à un investissement important. 

L’analyse de l’emplacement des commerces de détail permet non seulement d’identifier les zones à forte fréquentation, mais aussi d’obtenir des informations sur le comportement des clients, les habitudes de consommation et les tendances de la demande régionale. Par exemple, l’analyse des données démographiques locales, telles que l’âge, le revenu et le mode de vie, permet aux détaillants de cibler les emplacements où leurs clients idéaux sont le plus susceptibles de faire leurs achats. En outre, l’intégration des données de sélection des sites avec des outils géospatiaux avancés fournit une vue détaillée de l’environnement, permettant aux entreprises d’évaluer l’impact des entreprises voisines ou des projets de développement à venir. 

L’analyse de l’emplacement des commerces de détail peut également contribuer à l’optimisation des réseaux de magasins existants. En évaluant les performances des magasins actuels et en utilisant les données géoréférencées, les entreprises peuvent décider de s’agrandir, de déménager ou de fermer les magasins les moins performants. Cette utilisation stratégique des données permet d’améliorer l’efficacité des opérations, d’accroître la rentabilité et de renforcer la présence sur le marché. 

Le prochain emplacement idéal – Analogues de magasins et cannibalisation 

Le développement des franchises indique que le choix de la localisation commerciale ne concerne pas seulement un emplacement, mais bien la capacité à optimiser un réseau entier de magasins très performants. L’élaboration d’un modèle, comme suggéré plus haut, aide à l’établissement de critères précis qui peuvent prédire les chiffres d’affaires. Cependant, l’utilisation d’un analogue de magasin permet également de confirmer que le modèle fonctionne dans un emplacement existant. 

Comme Joe Rando le mentionne dans un article intitulé Why I like Analog Models (Pourquoi j’aime les modèles analogues), « les modèles analogues utilisent la zone de chalandise et les caractéristiques du marché d’un emplacement donné pour les comparer avec vos magasins existants et trouver ceux qui correspondent le plus à l’emplacement en question. Le résultat du modèle analogue est une liste de vos magasins existants qui ressemblent le plus à l’emplacement en question avec un pointage correspondant au degré de ressemblance ». Bien que M. Rando suggère d’utiliser ce modèle pour un magasin existant, la même méthodologie et la même saisie de données pourraient être utilisées pour un nouvel emplacement potentiel pour lequel il n’existe pas encore de donnée sur les ventes. 

Ensemble, un modèle prédictif et un analogue de magasin permettent d’assurer en toute confiance que le réseau peut être optimisé pour une croissance maximale du revenu et d’expliquer aux franchisés que l’ajout d’un nouvel emplacement ne cannibalisera pas les ventes des magasins existants. 

Maximiser le succès avec les données et la technologie pour la sélection des sites  

Investir dans les données et la technologie de sélection des sites de vente au détail permet aux détaillants d’avoir un avantage concurrentiel en tirant parti des données pour prendre des décisions éclairées. Voici comment la technologie géospatiale contribue à maximiser le succès : 

• • Intégration complète des données : 

L’analyse de la sélection des sites commerciaux peut combiner diverses sources de données, notamment les données démographiques, la circulation des véhicules, le trafic piétonnier et l’emplacement des concurrents. Les analystes peuvent les combiner en une seule plateforme pour obtenir une vision holistique de chaque site potentiel, en s’assurant que tous les facteurs critiques sont pris en compte, pour une meilleure intégration des données.  

• • Analyse avancée des emplacements : 

Grâce à des outils sophistiqués d’analyse de l’emplacement, les détaillants peuvent analyser les modèles de comportement des consommateurs, les habitudes de consommation et les données démographiques locales afin de prédire le succès d’un nouvel emplacement de magasin. Cela permet aux entreprises d’identifier les zones à fort potentiel et d’éviter les sites peu performants. 

• • Modélisation et simulation de scénarios : 

La possibilité de simuler différents scénarios d’analyse de sélection de sites permet aux détaillants de visualiser les performances d’un nouvel emplacement dans diverses conditions, telles que l’évolution des schémas de circulation ou de nouveaux développements dans la zone. Cela permet de minimiser les risques et d’optimiser l’implantation des magasins. 

• • Optimiser les réseaux de magasins : 

Les données et la technologie de sélection des sites commerciaux permettent aux entreprises d’évaluer leur réseau de magasins existant et de déterminer l’impact de l’ouverture d’un nouvel emplacement. En analysant la cannibalisation potentielle et la saturation du marché, les détaillants peuvent s’assurer que les nouveaux magasins complètent les magasins existants plutôt que de leur faire concurrence. 

• • Mises à jour en temps réel et prévisions : 

Les données en temps quasi réel, les données historiques sur le trafic et les données prédictives permettent aux entreprises de rester informées des changements survenant sur les marchés locaux, tels que la croissance de la population ou les changements économiques. Cela permet aux détaillants de garder une longueur d’avance et de procéder à des ajustements proactifs de leurs stratégies de sélection de sites. 

En utilisant les données et la technologie de sélection des sites commerciaux, les entreprises peuvent rationaliser leur processus de prise de décision, réduire les risques et s’assurer que chaque nouvel emplacement a les meilleures chances de succès. Il s’agit d’un outil essentiel pour les détaillants qui cherchent à optimiser leurs stratégies d’expansion sur un marché de plus en plus concurrentiel.

Combiner les outils logiciels et les données pour un avantage concurrentiel 

Bien que les marchés parfaits et, par conséquent, l’information parfaite, n’existent pas, les données sont plus disponibles qu’il y a dix ans grâce à une variété de marchés de données géospatiales. De plus, les solutions logicielles qui effectuent des analyse de la localisation peuvent intégrer des types de données plus variés et mettre en œuvre une variété de modèles de vente au détail. 

Korem offre des solutions puissantes pour soutenir ces décisions. Grâce à notre portefeuille de données et à nos logiciels de visualisation, nous pouvons effectuer une analyse complète des emplacements et appliquer des modèles de vente au détail éprouvés afin d’identifier les meilleurs emplacements pour réussir. Qu’il s’agisse d’étendre ou d’optimiser votre réseau, Korem vous fournit les informations dont vous avez besoin. 

Contactez-nous dès aujourd’hui pour découvrir comment Korem peut améliorer votre stratégie de sélection d’emplacements commerciaux et stimuler la croissance de votre entreprise. 

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