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Simulation d’implantation
La data, pierre angulaire
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Vos Données Métiers
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• Âge et Genre
• CSP
• Type de logement
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Prédire le future chiffre d’affaires
de son point de vente, c’est possible
• Définition de la zone de chalandise
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Les données utilisées dans le modèle :
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Prédire le future chiffre d’affaires
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discriminants de prise de CA (surface, type de magasin, …)
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précision sur les comportements des clients de la marque
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Quelles innovations pour le Retail ?
Des modèles pour prédire le chiffre
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Des modèles prédictifs pour définir
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  • 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
  • 22. 2023, © Tous droits réservés. Une solution fiable et éprouvée par les meilleures marques et enseignes Plus de 20 années d’expérience Une équipe à taille humaine d’experts et de passionnés, qui comprennent vos besoins 100 000 utilisateurs quotidiens 875 000 simulations réalisées Une R&D 100% Made in France 22
  • 23. Webinar 3 Méthodes Innovantes pour Prédire le Chiffre d'Affaires de ses Points de Vente Q&A
  • 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