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La gestion d’un réseau de distribution de détail pose systématiquement la même question : un point de vente particulier est-il efficace ? La réponse dépend bien sûr de la définition de la performance considérée, par exemple le volume des ventes, le taux de conversion, la rentabilité des ventes, etc… A ce stade, je vais seulement m’intéresser au chiffre d’affaires d’un point de vente donné : comment peut-on établir que ce point de vente est efficace ? Il y a une réponse « absolue » et une réponse « relative » à cette question.

Nous pourrions définir un niveau standard de chiffres d’affaires à atteindre pour un point de vente appartenant à un format donné (ex : surface d’exposition, type de localisation, etc.) et comparer le chiffre d’affaires réel d’un point de vente à ce standard : c’est la réponse « absolue ». Mais cette approche pose la question de la définition d’un tel standard : dans la vraie vie, aucun point de vente appartenant à un format donné n’est absolument comparable à un autre : de nombreux facteurs doivent être pris en compte qui les différencient (nombre et type de magasins dans la région, données économiques et démographiques de la zone de chalandise, nombre et type de concurrents, etc.). La définition d’un tel niveau standard de chiffre d’affaires est par conséquent réducteur et pourrait conduire à des décisions de management biaisées : en général, les points de vente ne sont pas comparables. Dans ce cas, comment peut-on établir qu’un point de vente est efficace ? Il existe une réponse « relative » à cette question : un point de vente est efficace si et seulement si il atteint complètement l’intégralité de son potentiel de ventes en fonction de sa localisation, de son format, des caractéristiques de sa zone de chalandise (données démographiques, économiques, etc.), son environnement concurrentiel, ses éléments déclencheurs de trafic situés à proximité, etc.

En fait, l’expérience a prouvé que, même s’il n’y a pas de corrélation simple entre facteurs observables et indicateurs de performance, l’analyse approfondie menée avec les outils appropriés des données géolocalisées, combinées avec les facteurs endogènes et exogènes, peut aider à identifier dans la plupart des cas les facteurs explicatifs du chiffre d’affaires, et vous fournir des modèles prédictifs robustes de chiffre d’affaires. Cela peut passer pour un tour de magie mais c’est bien réel : en effet, il n’y a pas tant de magie que ça dans la manière selon laquelle un point de vente génère du chiffre d’affaires : c’est presque tellement « mécanique » que cela pourrait en être fortement décevant. En faisant l’hypothèse de l’existence d’un tel modèle prédictif, il est alors possible de comparer le chiffre d’affaires d’un point de vente avec son chiffre d’affaires potentiel donné par ce modèle : si le point de vente est sous son niveau potentiel, il est sous-performant et il a besoin d’actions correctives. Si le point de vente est au-dessus de son potentiel, il surperforme et doit être considéré comme une référence (et des leçons doivent en être tirées !).

Mais une telle approche n’est possible que pour un réseau de distribution dense, bien évidemment, puisque les data analysts ont besoin d’une quantité volumineuse d’informations pour avoir une chance de modéliser le chiffre d’affaires. Et nous devons insister sur le fait qu’un écart entre le chiffre d’affaires réel et le potentiel n’est pas systématiquement la conséquence d’une bonne ou d’une mauvaise gestion : les techniques de modélisation ne prennent pas en compte tous les facteurs exogènes et les écarts doivent être analysés plus finement par les équipes sur le terrain. Mais une approche de ce type donne un nouvel outil aux managers du réseau pour définir rapidement les priorités d’actions de leur équipe de terrain.