Découvrez de nouvelles approches innovantes qui transforment la manière dont les retailers abordent l'implantation de leurs points de vente.
Alors que les modes de consommation évoluent rapidement, la vente en point de vente physique doit plus que jamais s'adapter pour répondre aux nouvelles attentes des consommateurs.
Dans ce contexte, ouvrir un nouveau point de vente peut être un vrai challenge. Il faut sélectionner le meilleur emplacement possible parmi plusieurs possible, tout en investissant des sommes conséquentes dans l'espoir de rencontrer rapidement la rentabilité.
Et si on vous disait qu'avec les technologies d'IA prédictive actuelles, il était possible de prédire la performance future d'un emplacement commercial, qu'en diriez-vous ?
Au cours de la présentation, vous aurez l'occasion d'en apprendre plus sur différentes stratégies s'appuyant sur le géomarketing prédictif, permettant entre autres :
- de tester de multiples scénarios en un temps record
- d'estimer avec précision les performances futures de vos points de vente (notamment le chiffre d'affaires)
- d'évaluer les potentielles cannibalisation entre magasins
- de déterminer la part de marché envisageable
- ...
avec à chaque fois les bons outils, les données nécessaires et les meilleurs modèles prédictifs prêts à l'emploi permettant de garantir une exécution optimale et un succès assuré pour chaque nouvelle implantation.
Le tout sera illustré par des cas d'usage concrets et des retours d'expérience.
Ne manquez pas l'opportunité d'en apprendre plus sur comment améliorer vos prises de décisions en matière d'expansion ou de consolidation de votre réseau et maximiser vos résultats opérationnels.
Au plaisir d'avoir vos retours 😉.
- La Team Galigeo
3. Webinar • Geomarketing
Notre agenda
1. Les enjeux actuels des réseaux Retail
2. Simulation d’implantation : données et
modèles prédictifs
3. Découverte des 3 méthodes pour prédire
son chiffre d’affaires
4. Démonstration produit
5. Quelles innovations de l’IA pour le Retail ?
4. Introduction
Les enjeux actuels (et futurs)
des réseaux retail
Modes de consommation
en constante évolution
(e-commerce, drive-to-store, …)
Nouveaux concepts émergents
(dark store, ghost kitchen, …)
Forts enjeux autour de
la connaissance métier
5. Introduction
Les enjeux actuels (et futurs)
des réseaux retail
Ouvrir un point de vente, c’est :
Un investissement financier
Un investissement humain
Une prise de risque
?
?
?
?
?
?
?
6. Méthodologie
5 grandes étapes pour trouver
LE meilleur emplacement
1
2
3
4
5
Définition
et observation
de la zone
Prise en compte
du potentiel
de marché
Calcul de taux
de pénétration
potentiel
Comparaison
avec d’autres
implantations
Estimation
du potentiel
de chiffre d’affaires
7. Simulation d’implantation
Les modèles prédictifs,
un game changer pour les Retailers
« L’IA devient un véritable assistant des équipes en charge
du développement, leur permettant de gagner du temps
dans leurs études et d’en renforcer la fiabilité »
Tester de multiples scénarios de manière objective
Fiabiliser les prises de décisions
Gagner du temps et économiser de l’argent
8. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
9. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
Les Données Sociodémographiques
• Âge et Genre
• CSP
• Type de logement
• % d’occupation des logements
• Niveau d’études
• % des actifs occupés
• Composition des ménages
• …
10. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
Les Données de Marché
• Potentiel marché sur un segment donné
(CHD, …)
• Indicateurs de tendance
• …
11. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
Environnement Concurrentiel
• Emplacements de concurrents
• Indicateurs de concurrence
• …
Points d’Attraction
• Crèches, Ecoles, Collèges, …
• Monuments historiques
• …
12. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
Flux de Mobilité
• Intensité du trafic piéton ou voiture dans
une zone donnée
• Nombre de passants devant un pas de
porte
• Nombre de passants par mois, jour de la
semaine, tranche horaire, …
• Origine et destination des passants
• …
13. Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
pour prendre les bonnes décisions
Sociodémographiques
Vos Données Métiers
Données de Marché
Environnement
Concurrentiel
Flux de Mobilité
Vos Données Métiers
• Tickets de caisse
• Panier Moyen par segment
• Fichiers clients
• % du trafic web en magasin
• …
Spécificités des points de vente
• Click-n-collect
• …
14. 3 Méthodes Innovantes
Prédire le future chiffre d’affaires
de son point de vente, c’est possible
• Définition de la zone de chalandise
• Sociodémographie
• Marché
• Concurrence
• Taux de pénétration sur le marché en fonction de la zone,
de la présence de concurrents et du type de magasin.
Simulation Standard
Taux de fiabilité
80%
Les données utilisées dans le modèle :
• Les données sociodémographiques
• La concurrence
• Les données de marché
15. 3 Méthodes Innovantes
Prédire le future chiffre d’affaires
de son point de vente, c’est possible
Simulation Avancée
• CA réalisé par un point de vente similaire
• Les flux piétons
• Le point de vente est qualifié par des éléments
discriminants de prise de CA (surface, type de magasin, …)
Taux de fiabilité
90%
Les données utilisées dans le modèle :
• Les données du modèle standard
• Les flux piétons
• Les caractéristiques du point de vente
(surface, typologie, …)
CA réel
CA type
Modèle prêt-à-l’emploi Modèle prêt-à-l’emploi
à personnaliser
16. 3 Méthodes Innovantes
Prédire le future chiffre d’affaires
de son point de vente, c’est possible
Simulation Expert
• Tickets de caisse
• Ventes omnicanales
• Analyse des types de distribution pour avoir plus de
précision sur les comportements des clients de la marque
Taux de fiabilité
95+%
Les données utilisées dans le modèle :
• Les données du modèle avancé
• Les données clientes
• Tickets de caisse
• Ventes omnicanales
18. Quelles innovations pour le Retail ?
Des modèles pour prédire le chiffre
d’affaires de ses points de vente…
mais pas seulement !
Des modèles prédictifs pour définir
les meilleurs stratégies publicitaires locales
Des modèles prédictifs pour déterminer
vos facteurs clés de succès
Des modèles prédictifs pour identifier
vos zones de conquête
Et même des modèles
prenant en compte la météo
pour vous dire si la semaine
prochaine vous allez faire
plus de chiffre d’affaires
(car vous vendre plus de glaces !)
19. Quelles innovations pour le Retail ?
Une solution All-In-One
pour faire de votre réseau
une véritable force
Une solution modulaire
pour répondre à tous les besoins
Prédiction de CA
ELM Ciblage de Zone
Zone de Chalandise Maillage Zone de conquête
Zone blanche
Cannibalisation
Facteurs clés de succès
Analyse des ventes
Rapports
Comparateur de performance
…
Maillage
Simulation
Performance
Communication
Locale
Partage
DataHub
20. Quelles innovations pour le Retail ?
Une solution All-In-One pour mettre
en œuvre un cycle d’amélioration continue
Stratégie
Opération
Connaissance
Métier
Analyse
Accélération
21. Quelles innovations pour le Retail ?
Une solution qui s’intègre
parfaitement
à votre environnement SI
+
Une solution unique qui centralise les données
et s’intègre dans votre SI
Une intégration native dans vos outils
d’analyse de données
Une API pour tirer profit de vos analyses
territoriales là où c’est pertinent pour vous
24. Webinar
3 Méthodes Innovantes pour Prédire
le Chiffre d'Affaires de ses Points de Vente
Discutons ensemble
de vos projets
Vincent Dechandon
vdechandon@galigeo.com
Chef de produit Géomarketing
Galigeo
VOTRE MODÈLE DE CA
PRÉDICTIF