Données de fréquentation : bien les exploiter pour le déploiement de vos points de vente
Dans l’environnement concurrentiel actuel, prendre les bonnes décisions pour l’ouverture de nouveaux points de vente ou la tranformation d’un réseau existant est crucial. L’exploitation des données de fréquentation est devenue un outil essentiel, qui fournit des informations précieuses sur le comportement et les préférences des clients.
Cette puissante source de données peut vous aider à identifier les meilleurs emplacements, à optimiser l’agencement des magasins et à adapter les campagnes de marketing pour en maximiser la rentabilité.
Nous pourrions écrire beaucoup de choses sur les données de fréquentation, les flux piétons et les flux voitures, mais nous avons choisi de nous concentrer ici sur les défis, les techniques d’analyse et les applications pratiques, afin de vous permettre de tirer parti de cette ressource qui change la donne pour la planification stratégique de l’implantation des points de vente.
Les enjeux liés aux données de fréquentation
A. Garantir l'exactitude et la cohérence des données et intégrer des sources multiples
Les données relatives à la fréquentation piéton ou en véhicule peuvent être collectées à partir de différentes sources, notamment le comptage manuel, les caméras vidéo, le suivi Wi-Fi, les capteurs en magasin et les applications de téléphonie mobile.
L’un des principaux défis de l’analyse des données de fréquentation est d’assurer la précision et la cohérence, qui sont essentielles pour prendre des décisions éclairées. Les facteurs affectant la précision et la cohérence des données comprennent la qualité et la fiabilité des méthodes de collecte des données, l’étalonnage et la maintenance des dispositifs de collecte des données ou la représentativité de la population de l’échantillon.
Outre l’exactitude et la cohérence, l’intégration de données provenant de sources multiples peut s’avérer difficile en raison des différences de format, de fréquence de collecte et de qualité des données. Une intégration efficace des données nécessite du temps et une collaboration interne pour garantir une fusion transparente des données et un alignement sur les objectifs de l’entreprise et d’autres indicateurs clés de performance.
La validation régulière des données de fréquentation par rapport à des références externes, telles que des rapports sectoriels ou des études réalisées par des tiers, peut aider les entreprises à maintenir un niveau élevé de qualité et de fiabilité des données.
Pour atténuer ces problèmes, les entreprises peuvent envisager un partenariat avec une plateforme de géomarketing telle que Symaps, qui intègre diverses sources de données géolocalisées, telles que des données démographiques, des informations sur les entreprises et les équipements, et bien plus encore. Avec une plateforme de géolocalisation intelligente, la compatibilité et la cohérence des données sont prises en charge, ce qui vous permet de vous concentrer sur l’analyse des données et la prise de décisions. En utilisant un écosystème complet de données localisées, il est possible d’intégrer les données de fréquentation avec d’autres sources de données pour tirer des enseignements utiles en termes de croissance et de stratégie, tout en assurant l’exactitude et la cohérence des données.
B. Prendre en compte la protection des données et les considérations éthiques
La confidentialité des données est un aspect essentiel de l’analyse des données de fréquentation, en particulier lorsque les données sont collectées à partir d’appareils personnels tels que les téléphones mobiles ou le suivi Wi-Fi.
Si la recherche de données de fréquentation très détaillées, avec des informations précises sur les origines et les destinations des personnes, peut être séduisant, l’approfondissement de ces détails soulève des questions relatives au RGPD et à la confidentialité des données. Un suivi trop intrusif est non seulement problématique d’un point de vue réglementaire, mais, soyons honnêtes, personne ne le souhaite.
Une analyse précise de l’emplacement peut être réalisée, dans le respect des considérations éthiques, en croisant la fréquentation avec d’autres types de données géolocalisées, telles que la présence d’autres marques et d’autres équipements dans la zone. Les plateformes de géomarketing et de géolocalisation intelligente, comme Symaps, offrent ces capacités, permettant aux entreprises d’obtenir des informations précieuses tout en adhérant aux réglementations sur la confidentialité des données et aux normes éthiques.
C. Trouver le bon équilibre entre granularité et volume des données
La collecte de données très détaillées sur la fréquentation peut fournir des informations précieuses, mais elle peut aussi entraîner un volume excessif de données à traiter et à analyser. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre le niveau de détail des données et les ressources nécessaires pour les gérer et les analyser. Afin de trouver le bon niveau de précision et de granularité pour vos besoins, il est important de prendre en compte différents facteurs tels que les informations spécifiques recherchées, les capacités de traitement de vos systèmes de données, ainsi que les ressources disponibles en termes de temps et d’analyse des données.
Exemple : Une marque qui cherche à obtenir des données sur la fréquentation d’un lieu peut avoir besoin d’informations à différents intervalles de temps : toutes les minutes, toutes les heures ou tous les jours. La réception de données collectées toutes les minutes permettrait d’obtenir les informations les plus détaillées sur les habitudes de déplacement des clients, mais risquerait d’entraîner le stockage et le traitement d’une quantité écrasante de données. Inversement, l’obtention de données quotidiennes réduirait considérablement le volume de données, mais pourrait ne pas saisir les variations cruciales de la fréquentation tout au long de la journée. Dans ce scénario, l’entreprise pourrait envisager d’opter pour des données horaires, en trouvant un équilibre entre le besoin d’informations détaillées et des volumes de données gérables.
Techniques avancées d'analyse des données de fréquentation
A. Intégrer les données de fréquentation à d'autres sources de données pour obtenir des informations complètes
La combinaison des données de fréquentation avec d’autres sources de données, telles que les ventes, la population et les événements locaux, peut permettre une compréhension plus complète des performances des magasins et du comportement des clients. L’intégration de ces sources de données peut révéler des relations entre les modèles de fréquentation et les facteurs externes, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et de mieux s’adapter à l’évolution de la situation.
B. Analyse géospatiale et temporelle pour des informations basées sur la localisation
L’analyse géospatiale consiste à examiner les données relatives à la fréquentation dans le contexte de lieux géographiques et de relations spatiales. Cette technique peut aider les marques à comprendre les variations régionales de la fréquentation, à identifier les points chauds et les zones peu performantes, et à élaborer des stratégies basées sur l’emplacement. L’analyse temporelle, quant à elle, se concentre sur la chronologie des données de fréquentation, ce qui permet aux marques d’identifier les tendances, la saisonnalité et les fluctuations périodiques du trafic piétonnier.
C. Machine learning et modélisation prédictive
Les algorithmes d’apprentissage automatique et la modélisation prédictive permettent d’identifier des modèles, des corrélations et des tendances dans les données de fréquentation qui peuvent ne pas être immédiatement visibles avec les méthodes traditionnelles d’analyse des données. En tirant parti des techniques machine learning, il est possible de prévoir les futurs schémas de fréquentation, d’estimer l’impact des campagnes de marketing ou des changements apportés aux magasins, et d’optimiser l’affectation des ressources.
Prêt à passer à la vitesse supérieure ?
- Parlons-en 30 minutes par téléphone
- Notre équipe vous montrera comment appliquer nos modèles de prédiction pour répondre à vos enjeux
- Vous obtenez des recommandations personnalisées pour votre marque
4. Applications pratiques des données sur la fréquentation dans la planification de l'implantation des ooints de vente
A. Identifier les meilleurs emplacements pour ses nouveaux points de vente ou ses agrandissements
Les données relatives à la fréquentation peuvent aider les marque à identifier les zones à forte fréquentation susceptibles d’accueillir avec succès de nouveaux magasins ou des agrandissements. En analysant les schémas de flux piétons et/ou de flux voitures, vous pouvez repérer les zones où la clientèle est très présente, ce qui garantit que vos nouveaux magasins sont positionnés de manière optimale pour attirer les visiteurs et stimuler les ventes.
B. Optimiser l'agencement des magasins et les stratégies de merchandising
En comprenant les schémas de fréquentation d’un magasin, les enseignes peuvent optimiser l’agencement des magasins et les stratégies de merchandising afin de maximiser l’engagement des clients et les ventes. Il peut s’agir de réorganiser les rayons du magasin, de placer les produits à forte marge dans les zones les plus fréquentées ou d’adapter l’agencement pour encourager les clients à explorer le magasin de manière plus approfondie.
C. Adapter les campagnes de marketing à des segments spécifiques de clientèle
En analysant les données de fréquentation, les entreprises peuvent identifier des segments de clientèle spécifiques qui fréquentent leurs magasins ou une zone particulière. Ces informations peuvent être utilisées pour créer des campagnes de marketing ciblées qui répondent aux préférences et aux besoins de chaque groupe. Par exemple, un magasin constate qu’un grand pourcentage de sa fréquentation provient de jeunes professionnels pendant les heures de déjeuner en semaine. Sur la base de ces informations, il peut créer une campagne de marketing promouvant une offre spéciale à l’heure du déjeuner ou une offre à durée limitée adaptée à cette cible de clientèle.
D. Évaluation des performances des magasins et identification des domaines à améliorer
Les données relatives à la fréquentation peuvent s’avérer précieuses pour évaluer les performances de magasins individuels ou de chaînes de magasins entières. En comparant les données de fréquentation entre les différents sites, les entreprises peuvent identifier les magasins peu performants, évaluer les raisons de leur faible fréquentation et prendre des mesures pour améliorer leurs performances. En outre, les marques peuvent comparer les données de fréquentation avec les données de vente afin d’identifier toute anomalie, par exemple un magasin à forte fréquentation avec de faibles ventes, ce qui indique des problèmes potentiels dans l’agencement du magasin ou le service à la clientèle.
Sur cette carte, la couleur des points correspond à la performance théorique de chaque point de contact, et la couleur du halo aux résultats réels, selon trois catégories de performance : faible (orange), intermédiaire (bleu) et élevé (vert).Il est ainsi possible d’identifier rapidement les points de vente dont les performances sont supérieures au potentiel prévu et ceux dont les performances sont insuffisantes.
5. Outils de géomarketing
Il existe une variété d’outils de géomarketing, y compris :
– Outils de géolocalisation
Outils permettant aux entreprises de cibler les clients en fonction de leur emplacement, tels que GPS et Wi-Fi.
– Outils de cartographie et de visualisation
Outils permettant de visualiser et d’analyser les données géographiques, sous forme de cartes de chaleur par exemple.
– Outils d’analyse de données
: Outils pour analyser et interpréter les données géo démographiques, tels que des logiciels d’analyse de marketing et des outils de business intelligence.
Conclusion
L’exploitation des données relatives à la fréquentation peut avoir un impact significatif sur la planification de l’emplacement des commerces et sur la réussite globale de l’entreprise. En relevant les défis de l’analyse des données, en appliquant des techniques avancées et en mettant en œuvre des applications pratiques des données de fréquentation, les marques peuvent prendre des décisions éclairées sur l’emplacement des magasins, optimiser l’agencement des magasins et créer des campagnes de marketing ciblées. Considérer les données de fréquentation comme une ressource précieuse pour la prise de décisions stratégiques peut aider les marques à rester en tête dans le paysage concurrentiel.
Votre réseau de vente est-il parfaitement optimisé ?
- Parlons-en 30 minutes par téléphone
- Notre équipe peut vous aider à analyser vos marchés et votre couverture actuelle dans la zone choisie.
- Vous obtenez des recommandations personnalisées sur 5 critères de localisation différents
Partager l’article