Comment transformer les données quotidiennes en gains importants pour votre commerce de détail ?

12 mai 2025 14 minutes de lecture

Comme l'indique Deloitte, les dépenses consacrées aux biens durables devraient encore augmenter, frappe 4.7%tandis que les dépenses de consommation globales augmenteront de 3,1%. Ces chiffres s'expliquent par le retour de l'inflation à des niveaux normaux, la stabilité du marché de l'emploi et les réductions attendues des taux d'intérêt, autant d'éléments qui augmenteront les dépenses de consommation.Cependant, des défis persistent. 35% des spécialistes du marketing affirment que la mauvaise qualité des données empêche un ciblage précis. Je dirais que ce n'est pas étonnant. Lorsque les données relatives aux acheteurs sont dispersées entre les différents canaux, personne n'a une vision claire de la situation. Tout ce qu'il faut, c'est une approche basée sur la BI pour tout rassembler. Dans ce blog, j'aimerais vous expliquer comment vous pouvez faire partie de ces entreprises de premier plan qui voient le potentiel de l'informatique décisionnelle. La BI dans le commerce de détail et en tirer profit.

"Pensez à intelligence économique dans le commerce de détail comme votre stratège silencieux qui vous aide à comprendre ce qui se passe réellement dans votre magasin : ce qui se vend rapidement, quand le trafic piétonnier atteint son maximum, quels sont les membres de l'équipe qui brillent et où les bénéfices peuvent s'échapper. Chaque jour, je vois comment la BI extrait des données de vos systèmes et les transforme en graphiques clairs, en rapports et en conclusions que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions plus judicieuses."

Volha Ralko

Responsable des livraisons dans le secteur du commerce électronique

Qu'est-ce que l'intelligence économique dans le commerce de détail ?

En termes simples, la veille stratégique est un ensemble d'outils, de systèmes et de pratiques qui aident les entreprises à comprendre ce qui se passe réellement dans leur entreprise - de la performance des ventes au comportement des clients, du niveau des stocks au succès du marketing, et de tout ce qui se trouve entre les deux.

Pourquoi cela vaut-il la peine d'utiliser intelligence économique dans le commerce de détail? Vous voulez savoir quel est le canal qui attire le plus d'acheteurs ? La BI peut le montrer. Vous essayez de repérer les comportements en magasin qui sont en corrélation avec les achats en ligne ? La BI peut révéler ces schémas. Vous voulez savoir quelles campagnes ont un impact sur les acheteurs mobiles plutôt que sur les acheteurs en magasin ? La BI permet de faire la distinction avec clarté.

La veille stratégique dans le secteur de la vente au détail permet de dépasser les hypothèses. Elle leur donne la confiance nécessaire pour lancer des campagnes de marketing plus intelligentes, offrir des expériences personnalisées et affiner les stratégies en temps réel.

Composantes de l'intelligence économique dans le commerce de détail

La BI n'est pas un simple tableau de bord statique. Il s'agit plutôt d'une collection d'informations qui reflète tout ce qui concerne votre entreprise. Elle rassemble des données sur les ventes, les niveaux de stock et les activités des clients afin que vous puissiez tout comprendre, les analyser et prendre des décisions précises au moment le plus important. Voici les principaux éléments de la BI dans le secteur du commerce de détail qui peuvent aider votre entreprise à fonctionner de manière plus intelligente et plus efficace.

Collecte et intégration des données

Les détaillants nagent dans les données ! Vous recueillez des données provenant de nombreuses sources, telles que les transactions de vente, les données sur les clients, les données sur les stocks, etc. Même les données de tiers, comme les informations sur les fournisseurs ou les données météorologiques, peuvent jouer un rôle. Comment faire le tri dans tout cela ? Manuellement ? Pas du tout.
Les outils AWS Glue, Azure Data Factory et GCP Dataproc rassemblent des données provenant de l'ensemble de votre écosystème de vente au détail : systèmes de point de vente, boutiques en ligne, outils d'inventaire et applications client. Ces données sont centralisées dans un stockage en nuage comme AWS S3 ou Azure Blob, nettoyées et transformées pour être prêtes pour l'analyse À partir de là, elles sont livrées à des entrepôts de données tels que Snowflake, BigQuery ou Redshift, où les outils de BI peuvent les transformer en informations précises et exploitables pour optimiser l'inventaire, stimuler les ventes et prendre des décisions commerciales raisonnables.

Analyse et visualisation des données

Des chiffres bruts dans une feuille de calcul n'apportent pas grand-chose à qui que ce soit. Mais lorsque vous introduisez ces données dans un outil de BI - c'est lorsqu'il commence à vous raconter une histoire. La plupart des détaillants utilisent des outils tels que Tableau, Power BI ou Looker d'avoir une vision claire de leurs données et de leurs indicateurs clés de performance7.

Voici comment cela se passe généralement :

L'outil de BI extrait des données de votre entrepôt de données ou de sources intégrées (comme les points de vente, la gestion de la relation client et l'inventaire).
Vous définissez les paramètres - ce que vous voulez mesurer, la fréquence des mises à jour et l'aspect des données.
Les éléments visuels tels que les diagrammes à barres, les cartes thermiques, les diagrammes à secteurs ou les courbes de tendance permettent de repérer facilement les tendances, de comparer les régions ou d'identifier les valeurs aberrantes.

Vous souhaitez passer du chiffre d'affaires total au chiffre d'affaires par catégorie de produits, par magasin ou même par jour ? Il vous suffit de cliquer. Vous voulez filtrer par région, par campagne ou par segment de clientèle ? Vous avez trouvé. C'est la meilleure partie, je pense.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive combine une multitude d'informations historiques, de modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour répondre à une grande question : Que va-t-il se passer ensuite ?

Il s'agit d'abord d'alimenter le système avec un riche mélange de données, telles que les modèles de vente antérieurs, les tendances saisonnières, le comportement des clients et des facteurs externes tels que la météo, les vacances ou même les événements locaux. Ensuite, la plateforme de BI fait passer ces données par des algorithmes - souvent intégrés dans des outils tels que SAS, IBM SPSS, ou Azure Machine Learning. Ces modèles repèrent des schémas que les humains ne verraient pas et génèrent des prévisions qui vous aident à planifier à l'avance.

En ce qui concerne les détaillants, de nombreuses plateformes proposent des modèles de prévision préétablis, spécialement conçus pour ce secteur. Il vous suffit de définir vos variables, de choisir un délai et de laisser le système faire le reste.

IoT

L'IdO est comme les yeux et les oreilles de votre espace de vente. Ces appareils recueillent en permanence des données du monde physique et les transmettent directement à votre système de veille stratégique.

Voyons comment tout cela s'articule :

Étagères intelligentes (comme ceux de l'étiquette SES-image) détectent le moment où les articles sont ramassés ou en rupture de stock et mettent à jour les niveaux de stock automatiquement.
Étiquettes RFID suivre le parcours de chaque produit - de la réserve à la caisse en passant par le rayon - en fournissant un historique complet des mouvements.
Capteurs et caméras en magasin mesurer la fréquentation, le temps d'attente et le parcours des acheteurs dans le magasin.

Toutes ces données en temps réel ajoutent une couche physique à vos informations numériques. Cela signifie qu'au lieu de simplement savoir ce qui s'est vendu, vous commencez à comprendre les raisons de cette vente. S'agissait-il d'un placement de produit ? La visibilité en rayon ? Un pic soudain de fréquentation du magasin ? Les données envoient des signaux, et tout ce que vous avez à faire est d'y prêter attention.

Suivi des stocks en temps réel et alertes automatisées

Les deux cauchemars classiques liés aux stocks dans le commerce de détail sont le surstockage et les ruptures de stock. Surstockage Les bestsellers immobilisent des liquidités, consomment de l'espace et entraînent souvent des démarques ou des gaspillages, car les rayons (et les arrière-boutiques) sont pleins, mais les produits ne bougent pas. Lorsque les best-sellers disparaissent juste au moment où la demande est la plus forte, cela entraîne des pertes d'argent. ruptures de stock avec des ventes perdues et des clients frustrés.

Le système de veille stratégique suit chaque vente, retour, réapprovisionnement ou transfert et vous permet d'analyser les niveaux de stock ainsi que les tendances de vente, les modèles saisonniers et le comportement des clients afin de gérer les stocks de manière intelligente.
Cela fonctionne de la manière suivante :

Les systèmes POS, les scanners RFID et les étagères intelligentes envoient des mises à jour en temps réel à votre système central de gestion des stocks.
Les outils de BI exploitent ces données pour visualiser les tendances et signaler les problèmes.
Des alertes automatisées sont émises lorsque les stocks atteignent un certain seuil, ce qui vous permet d'avoir toujours une longueur d'avance.

Impacts de l'intelligence économique sur le commerce de détail

Mon expérience m'a permis de constater que la veille stratégique modifie radicalement le mode de fonctionnement des détaillants, qu'il s'agisse des décisions quotidiennes ou de la stratégie à long terme. J'aimerais partager avec vous un point de vue plus terre-à-terre sur l'impact qu'elle peut avoir sur votre entreprise.

La gestion des stocks devient plus intelligente

Au cours de mes années de travail dans le commerce de détail, j'ai été témoin du chaos qui résulte d'un manque de visibilité sur les stocks. Les ruptures de stock ? C'est un cauchemar. Les surstocks ? C'est aussi un énorme problème, en particulier pour les produits périssables ou les articles saisonniers. Intelligence économique dans le commerce de détail résout ce problème en vous permettant d'avoir un aperçu à la minute près de vos niveaux de stocks, sans vérification manuelle. Il prédit la demande sur la base de données historiques, ce qui vous permet de planifier à l'avance.

La compréhension du client s'approfondit

J'ai remarqué que la BI apporte une compréhension plus profonde des clients que ce que les méthodes traditionnelles peuvent offrir. Les détaillants disposent souvent de données telles que l'historique des ventes, les données démographiques, etc., mais la BI consolide ces informations et permet de dégager des schémas clairs. Il ne s'agit pas seulement de savoir qui achète ; il s'agit de comprendre pourquoi et comment qu'ils achètent. Cette connaissance permet d'adopter des approches ciblées qui répondent aux besoins des clients à un niveau beaucoup plus personnel et les incitent à revenir.

Les informations sur les ventes permettent d'affiner la stratégie

Comprendre quelles promotions ont fonctionné, quels produits ont eu les meilleures marges ou quels segments de clientèle ont bien réagi à des campagnes spécifiques, c'est là que l'informatique décisionnelle est réellement utile. Grâce à ces informations, vous pouvez ajuster les prix de manière intelligente, repérer les best-sellers afin de maintenir leur disponibilité et organiser des promotions en fonction des intérêts des clients.

Les décisions sont fondées sur des données

J'ai travaillé avec un détaillant de mode de taille moyenne qui a mené une campagne de réduction saisonnière sur plusieurs lignes de produits, pensant que cela augmenterait le volume. Cela n'a pas été le cas. Certains magasins ont à peine écoulé leurs stocks et les marges ont été mises à mal.

Une fois les outils de BI mis en place, ils ont obtenu une image plus claire : les vêtements d'extérieur se vendaient mieux dans les banlieues au début de l'automne, tandis que les magasins urbains se tournaient vers des articles plus petits comme les écharpes et les sacs. Ils ont ajusté la prochaine promotion en conséquence : UGS ciblées, timing plus judicieux et démarques plus ciblées. Ce n'était pas de la magie, mais de meilleures décisions basées sur des chiffres réels. Et cela leur a évité de répéter la même erreur coûteuse.

Les opérations sont simplifiées

La BI vous permet de voir où les stocks s'accumulent ou où les livraisons vous ralentissent, afin que vous puissiez régler les problèmes sur-le-champ. Ainsi, vous planifiez les horaires du personnel en fonction de la fréquentation réelle, afin de ne pas être en sous-effectif ou en sur-effectif. Il est également plus facile de concentrer votre temps, votre personnel et votre budget sur les domaines qui 100% apportent des résultats.

Transformer les défis quotidiens du commerce de détail en opportunités de croissance.

Intelligence économique dans le secteur du commerce de détail : Intégrations clés

Les intégrations sont loin d'être des dépenses supplémentaires. Elles vous aident à prendre de meilleures décisions, à gagner du temps et à augmenter vos bénéfices. Pour ce faire, ces intégrations clés vous donneront une vue précise et à 360 degrés de votre entreprise.

Plateformes de commerce électronique

Vendre en ligne sans intégrer votre plateforme de commerce électronique revient à voler à l'aveuglette. Les commandes, les données clients et les tendances propres à chaque canal restent dispersées. Cependant, tout fonctionne différemment lorsque vous intégrez des plateformes telles que Shopify ou Magento à votre BI.

Comment ? Vous verrez enfin quels sont les produits, les audiences et les campagnes qui font réellement bouger l'aiguille. Vous verrez les taux de paniers abandonnés, les UGS les plus vendues, les taux de conversion et bien d'autres chiffres significatifs, le tout en un seul endroit.

D'après mon expérience, les détaillants qui intègrent le commerce électronique dès le début élaborent une stratégie omnicanale beaucoup plus précise. Ceux qui ne le font pas finissent généralement par être débordés en essayant d'assembler les rapports manuellement.

Logiciel de service à la clientèle

Les clients vous disent exactement ce dont ils ont besoin. L'essentiel est de savoir où écouter. La plupart des marques laissent leurs données de service (Zendesk, Freshdesk) fonctionner en vase clos.

Une marque de mode de taille moyenne, que j'ai consultée une fois, a découvert que les plaintes concernant les retards d'expédition augmentaient juste après les promotions saisonnières. Lorsque l'équipe a fusionné les données de son service client Zendesk avec la plateforme de BI, elle a suivi les schémas de plaintes en fonction des périodes de promotion. L'analyse a révélé que le pic de commandes pendant les promotions saisonnières dépassait les prévisions d'avant-promo. En d'autres termes, la demande n'était pas prévue avec précision et les ressources étaient souvent insuffisantes pour répondre à l'afflux. C'est la mauvaise prévision qui est en cause.

Je pense que c'est dans les données de service que se cachent les revenus futurs. Les équipes de service recueillent déjà des informations précieuses. Il vous suffit de les intégrer dans votre stratégie globale.

Logiciel de gestion des stocks

Vous pouvez soit vous noyer dans un stock excédentaire, soit perdre des ventes à cause de rayons vides. Ni l'un ni l'autre n'est bon. Les plateformes intégrées telles que NetSuite, Brightpearl ou les outils IMS personnalisés envoient en temps réel l'état des stocks, les taux de freinte et les vitesses de rotation dans votre tableau de bord décisionnel.

Cela vous permet :

Suivre l'évolution de la durée d'entreposage des stocks ;
Repérer les actions qui risquent de devenir obsolètes ;
Ajuster les niveaux des stocks de sécurité en fonction de la demande réelle ;
Et planifier le réapprovisionnement en se basant sur les tendances des ventes passées et les modèles saisonniers.

J'ai pu constater de visu que les entreprises qui parviennent à cet équilibre se développent plus rapidement parce qu'elles libèrent des liquidités et répondent à la demande des clients de manière plus cohérente.

Logiciel CRM

Les données clients sont souvent stockées dans les CRM, mais restent déconnectées des analyses décisionnelles de la vente au détail. Vous prendrez une bonne décision en reliant des CRM tels que Salesforce ou HubSpot à des systèmes de BI. Cela permet une analyse plus approfondie du comportement d'achat, de la valeur à vie des clients et de la segmentation. Vous obtiendrez ainsi des campagnes mieux ciblées, des relations renforcées et des achats répétés grâce à une personnalisation basée sur les données.

Systèmes de points de vente (PoS)

D'après ce que j'ai vu, les détaillants qui connaissent la croissance la plus rapide traitent leurs systèmes de point de vente non pas comme des caisses enregistreuses, mais comme des boucles de rétroaction constantes sur le comportement des clients.

Une chaîne de magasins d'articles ménagers partait du principe que tous les magasins avaient les mêmes performances. Après avoir intégré les données du PdS dans son système de veille stratégique, elle a découvert que les magasins de banlieue avaient besoin d'une composition des stocks totalement différente de celle des magasins urbains. La localisation des stocks a permis d'augmenter la fréquentation et le montant des paniers presque du jour au lendemain. De tels résultats sont plus que réels lorsque l'on relie les systèmes de PdS aux plates-formes de BI.

Logiciel de gestion des campagnes de marketing

Les campagnes de marketing sont souvent mesurées de manière isolée, ce qui rend difficile la compréhension du véritable retour sur investissement ou de l'impact des efforts de marketing sur les objectifs globaux de l'entreprise. Ne commettez pas cette erreur. Investissez intelligemment.

Des plateformes comme Mailchimp, Klaviyo, ou des outils personnalisés dans votre écosystème BI révéler le parcours complet du client et relier les performances de la campagne au chiffre d'affaires réel, aux taux de rétention et à la valeur à vie - et pas seulement aux clics ou aux ouvertures.

Logiciel de gestion des approvisionnements

À mon avis, les données relatives à l'approvisionnement méritent la même attention que les données relatives aux clients, surtout après ce que nous avons vu lors des effondrements de la chaîne d'approvisionnement provoqués par des pandémies. Des plateformes comme SAP Ariba, Coupa, ou même de simples portails de fournisseurs personnalisésLorsqu'ils sont intégrés à la BI, ils indiquent en temps réel les délais de livraison des fournisseurs, les taux de défauts et le respect des contrats.

Tablettes et capteurs intelligents IoT

Le suivi traditionnel des stocks est réactif. Vous ne savez qu'un produit est en rupture de stock que lorsqu'il nuit déjà aux ventes. Les étagères intelligentes IoT renversent la situation. Elles détectent les niveaux de stock en temps réel sur l'étagère elle-même, et pas seulement dans le système d'entreposage.

Les tablettes intelligentes sont équipées de capteurs. Lorsque l'on parle de "capteurs" sur les tablettes intelligentes, il s'agit généralement de trois types principaux :

Capteurs de poids

De petites cellules de charge ou des tapis de pression intégrés à l'étagère détectent le poids qui y est posé. Lorsque quelqu'un prend un produit, le poids diminue légèrement et le système l'enregistre.

Lecteurs RFID

Les étagères équipées d'antennes RFID peuvent détecter l'ajout, le déplacement ou le retrait d'articles étiquetés. Chaque produit muni d'une étiquette RFID envoie un minuscule signal sans fil, de sorte que le rayon sait exactement quels articles sont présents.

Capteurs de vision par ordinateur (caméras + AI)

Les petites caméras surveillent visuellement les rayons et les modèles AI identifient les produits, les lacunes et les interactions avec les clients. Vous pouvez littéralement suivre le nombre de fois où les clients touchent un produit mais le quittent sans l'acheter.

Les données de ces capteurs sont transmises à votre système de veille stratégique par l'intermédiaire d'API ou de centres d'intégration de l'IdO. Vos tableaux de bord BI peuvent alors vous montrer ce qui suit :

Disponibilité en temps réel en rayon par UGS, par magasin
Combien de fois les articles sont-ils ramassés mais non achetés ?
Si les étagères sont stockées et organisées comme elles le devraient

Par exemple, si un produit à forte marge est régulièrement en rupture de stock dans un magasin, mais qu'il reste en stock dans un autre, votre système le détecte avant que vous ne perdiez des ventes ou que vous ne fassiez des surstocks.

Analyse d'entreprise et des solutions d'intelligence économique dans le commerce de détail

La veille stratégique est excellente pour voir ce qui s'est passé dans le passé, mais l'analyse d'entreprise (BA) passe au niveau supérieur en vous expliquant pourquoi les choses se sont produites et en prédisant ce qui va se passer. L'analyse d'entreprise ne se contente pas de montrer les tendances, elle décompose les chiffres, repère les schémas cachés et prévoit les changements à venir.

On pourrait donc dire :

La BI pose les bases (rapports, tableaux de bord, visibilité des données)

Le BA va plus loin (tendances, prédictions, plans d'action)

Dans de nombreux systèmes et plateformes de vente au détail aujourd'hui, l'analyse BA est en fait intégrée aux solutions de BI en tant que couche plus avancée (pensez à l'analyse prédictive, à l'identification des tendances et aux recommandations). Les deux sont étroitement liés et, dans le commerce de détail, ils fonctionnent généralement ensemble dans le cadre d'une stratégie de données intelligente.

Type d'intégration	Solutions (exemples)	Avantages
Plateformes de commerce électronique	Shopify, Magento	Vue unifiée des produits, des publics, des campagnes ; meilleure stratégie omnicanale ; moteurs de revenus plus clairs
Logiciel de service à la clientèle	Zendesk, Freshdesk	Lier le retour d'information aux tendances de l'entreprise ; identifier les points faibles des services ; améliorer les prévisions et la planification.
Logiciel de gestion des stocks	NetSuite, Brightpearl, IMS personnalisé	Suivi des stocks en temps réel ; prévention des surstocks et des ruptures de stock ; amélioration du réapprovisionnement et de la trésorerie
Logiciel CRM	Salesforce, HubSpot	Connaissance plus approfondie des clients ; meilleure segmentation ; incitation à des achats répétés grâce à la personnalisation
Systèmes de points de vente (PoS)	Square, Lightspeed, Clover	Détecte les habitudes locales des magasins ; stimule la fréquentation et les ventes grâce à une répartition plus intelligente des stocks.
Gestion des campagnes de marketing	Mailchimp, Klaviyo, outils personnalisés	Relie les campagnes aux ventes réelles et à la fidélisation des clients ; révèle le véritable retour sur investissement, et pas seulement les clics.
Logiciel de gestion des fournisseurs	SAP Ariba, Coupa, portails de fournisseurs	Contrôler les performances des fournisseurs ; réduire les risques ; améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement
Tablettes et capteurs intelligents IoT	Systèmes RFID, capteurs de poids, vision par ordinateur	Suivi de la disponibilité en rayon ; détection précoce des ventes perdues ; optimisation de l'espace en rayon et de la rotation des stocks.

Intelligence économique pour le commerce de détail : Guide d'implémentation

Vous ne savez toujours pas par où commencer ou comment passer à l'échelle supérieure ? Ne vous inquiétez pas, vous n'êtes pas seul. L'informatique décisionnelle peut sembler énorme au début, mais avec les bons conseils, elle devient un atout puissant pour votre entreprise. Voici un guide clair et sans fioritures qui vous permettra d'avancer en toute confiance.

1. Définir les objectifs et la feuille de route de l'intégration

Avant de toucher à la technologie, déterminez clairement les objectifs que vous souhaitez atteindre. Essayez-vous de réduire les coûts d'inventaire ? Ou avez-vous besoin d'améliorer la valeur de la durée de vie des clients ? Je place ce point en premier parce que, sans objectifs précis, la BI se transforme en une décharge de données avec de jolis tableaux de bord mais sans direction. Ainsi, si vous vous fixez des objectifs vagues - disons "une meilleure compréhension" - cela ne vous permettra pas de prendre des décisions plus intelligentes en matière de stockage, de tarification ou de marketing. Je suggère de choisir 2 ou 3 indicateurs clés de performance spécifiques (par exemple, le taux de vente et la valeur de la durée de vie du client) sur lesquels se concentrer en premier lieu.

2. Auditer vos sources de données actuelles

Vous disposez probablement déjà de données sur les plateformes de commerce électronique, les systèmes de point de vente, les outils de gestion de la relation client et les plateformes de marketing. Il est temps de découvrir ce qui est disponible - et ce qui manque. Cartographiez chaque source de données. Identifiez celles que vous pouvez connecter via des API et celles qui peuvent nécessiter une extraction personnalisée.

3. Définir la stratégie d'ingestion et d'intégration des données

L'ingestion de données consiste à rassembler des données provenant de tous les secteurs de votre entreprise : vos CRM, vos ERP, vos systèmes transactionnels et même des acteurs extérieurs comme les API, les plateformes tierces et les sources publiques doivent être inclus. Ensuite, vous devez décider de la manière dont vos systèmes communiqueront entre eux. Allez-vous diffuser les données en temps réel ? Les mettre en lots quotidiennement ? Utilisez un outil ETL (Extract, Transform, Load). Mon conseil est de travailler avec un partenaire informatique fiable pour concevoir un plan d'intégration propre et évolutif.

4. Nettoyer et normaliser les données

Les mauvaises données ruinent même une bonne BI. Avant de visualiser quoi que ce soit, vous devez normaliser les conventions de dénomination, gérer les champs manquants et aligner les formats entre les systèmes. Au lieu de cela, mettez en place un processus de validation des données dès le début. Automatisez autant que possible le nettoyage au moyen de scripts ou de fonctions d'outils de BI.

5. Choisir les bons outils de veille stratégique

Il est temps de intelligence économique pour briller. La vérité, c'est que toutes les plateformes de BI ne répondent pas immédiatement aux besoins des détaillants. Et il est clair que l'achat d'un mauvais outil est une perte de temps et de budget. Établir des priorités l'évolutivité, les capacités d'intégration et la convivialité. Des plates-formes comme Power BI, Tableau et Looker - ou la création d'une solution personnalisée - sont aussi une solution, surtout si vous avez des besoins complexes.

6. Créer des tableaux de bord visuels qui ont de l'importance

Je dois dire que personne n'utilisera 20 tableaux de bord à la fois juste après avoir mis en place des outils de BI. La surcharge de données paralyse la prise de décision. Moins, c'est souvent mieux. Concevez vos tableaux de bord en fonction de vos objectifs, et pas seulement en fonction de ce qu'il est possible de mesurer. Commencez par une poignée de mesures qui incitent à l'action - pensez aux taux de vente, au retour sur investissement de la marge brute (GMROI), à l'augmentation de la taille du panier ou à la valeur de la durée de vie du client.

7. Formez vos équipes (pas seulement les dirigeants)

La qualité de votre système de BI dépend de celle des personnes qui l'utilisent. Une faible adoption tue l'élan de la BI. Tout le monde, des directeurs de magasin aux équipes de marketing, doit savoir comment accéder aux informations et les interpréter. Investissez donc avec audace dans des sessions d'intégration, des guides de référence rapide et des mises à jour régulières adaptées à chaque rôle.

8. Contrôler, adapter et adapter

La veille stratégique n'est pas une question de "mise en place et d'oubli". Continuez à optimiser. Au fur et à mesure que votre entreprise de vente au détail se développe, vos besoins en matière de données et vos objectifs évolueront. Planifiez des vérifications régulières (je vous recommande de les faire tous les trimestres) pour examiner vos tableaux de bord, ajouter de nouveaux indicateurs clés de performance et supprimer les mesures non pertinentes.

Les voici : huit étapes qui semblent intéressantes sur le papier. Et pourtant, il semble que vous deviez investir du temps et des efforts pour mettre en place un BI qui fonctionnera pour vous, et non pas contre vous. Ma recommandation sincère est la suivante : si vous pensez que c'est trop et que vous n'avez pas assez de ressources pour aborder chaque étape comme il se doit, confiez-la à des personnes qui connaissent parfaitement le sujet grâce aux projets réalisés avec succès et au retour d'information de clients réels. Innowise est ce type de partenaire - pratique, expérimenté et axé sur une BI qui tient ses promesses.

Faisons de votre projet BI l'une de ces histoires à succès.

La mise en place de l'ensemble

Je vois l'intelligence économique dans le commerce de détail consiste à savoir quelles actions entreprendre et quand les entreprendre. Le déploiement d'un système de BI dans le commerce de détail peut devenir votre plus grand levier de croissance. La seule chose à faire est de bien s'y prendre. Fixez des objectifs clairs, suivez les bons indicateurs, évitez les complications inutiles et simplifiez autant que possible. Si vous avez l'impression que c'est trop pour vous seul, nous serons heureux de discuter avec vous et de vous aider.

Dmitry Nazarevich

Directeur général de la technologie

Dmitry dirige la stratégie technologique derrière les solutions personnalisées qui fonctionnent réellement pour les clients - aujourd'hui et au fur et à mesure de leur croissance. Il fait le lien entre la vision d'ensemble et l'exécution pratique, s'assurant que chaque construction est intelligente, évolutive et alignée sur l'entreprise.

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