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Utiliser les données d’achalandage piétonnier pour évaluer le succès d’un commerce de détail

Jean-Sébastien Turcotte 

Vice-Président

22 décembre 2021

Utiliser les données d’achalandage piétonnier pour évaluer le succès d’un commerce de détail

Qu’est-ce qui fait le succès d’un commerce de détail? La marque? Un produit fantastique? L’emplacement et la commodité? Ou bien est-ce autre chose? Les gestionnaires de commerces de détail vous diront sans doute que c’est la combinaison de toutes ces réponses. Or, répéter ce succès jour après jour représente un véritable défi pour les chefs de franchises. La solution? Trouver un modèle efficace, qui favorisera le succès, encore et encore. 

Pour les marques de consommation, trouver l’équilibre entre les multiples canaux présente son lot de défis bien particuliers. De fait, bien que le commerce électronique s’avère extrêmement pratique, il implique tout de même une certaine distance entre la marque et le consommateur. Favoriser le contact du consommateur avec le produit directement en boutique ayant pignon sur rue est bien souvent le meilleur moyen de bâtir la confiance du consommateur. 

La question se pose donc : comment mesurer la fréquentation de la clientèle dans vos meilleurs magasins et l’inciter à y revenir? C’est bien plus qu’une question d’instinct, des analyses sont nécessaires pour bien comprendre la performance d’un magasin et développer un modèle qui en assurera le succès répété. Pour y parvenir, il faut comprendre les caractéristiques démographiques locales et le contexte concurrentiel, puis obtenir un type de données de localisation relativement nouveau : les données d’achalandage piétonnier.  

Comment les données d’achalandage de lieux physiques sont-elles recueillies? 

En cette ère numérique, nous transportons tous dans notre poche un appareil mobile doté d’applications nous permettant de connaître la météo, de nous orienter, de consulter les nouvelles locales, etc. Ces applications recueillent des données de localisation, qui sont ensuite anonymisées, puis vendues aux annonceurs publicitaires. Ces ensembles de données permettent aux annonceurs de comprendre les déplacements des personnes et leurs interactions avec leur environnement. Parmi les données que fournissent les appareils mobiles, notons le nombre de fois que nous fréquentons un magasin et le temps que nous y passons. Cette combinaison d’informations de localisation très précises et de temps passé sur place fournit aux détaillants et aux chefs de marque des informations cruciales sur l’attractivité de leurs produits. 

Pourquoi utiliser des données d’achalandage? 

Les données sur l’achalandage sont reconnues comme étant la « vérité du terrain ». Elles constituent en fait une mesure réelle de la fréquentation piétonnière. Il ne s’agit donc pas d’une approximation. Ces données révèlent combien de gens franchissent le seuil de votre magasin physique et à quel moment ils le font. Bien que l’identité des clients soit anonymisée, certaines de leurs caractéristiques peuvent être déduites, telles que le groupe démographique, le statut social ou le groupe ethnique.  

Tirez parti des analyses d’achalandage pour comprendre la performance d’un magasin 

L’exemple présenté dans le graphique suivant illustre la performance d’un café, le Caffé Nero, à Boston, au Massachusetts. Dans la première figure, les données de fréquentation piétonnière indiquent une prépondérance de deux groupes démographiques pour le code postal 02124 du magasin, soit les femmes de 20 à 24 ans et les hommes de 15 à 19 ans. Ces groupes comptent d’ailleurs pour la plus grande part de marché de l’ensemble des cafés de ce secteur, dont Starbucks. Ces données démographiques suggèrent qu’une cohorte plus jeune que ce à quoi on aurait pu s’attendre fréquente les lieux, mais permettent aussi au détaillant d’examiner d’autres questions, notamment l’emplacement de son café et son offre de produits. 

Analyse du trafic piétonnier

Dans le second graphique, les données sont ventilées par période de la journée (à l’heure) et par jour de la semaine. Il indique la moyenne fluctuante de fréquentation quotidienne ainsi que la durée de la présence en magasin. Ensemble, ces données illustrent quel marché cible est le plus susceptible de fréquenter le café, à quel moment de la journée et pendant combien de temps. Grâce au portrait que ces données offrent, il est alors possible d’assurer une meilleure commercialisation pour chaque segment de marché et de déterminer le meilleur moment pour le faire. De la même manière, ces données favorisent une meilleure mise en marché, puisque l’heure à laquelle l’achalandage le plus fort est enregistré permet de déterminer la quantité et le type d’aliments à servir. 

Analyse du trafic piétonnier

À ce stade, le détaillant peut brosser un portrait plus complet de la clientèle qui franchit les portes de son magasin. À la lumière de ces informations, les responsables du Caffé Nero pourraient décider de prendre de l’expansion dans d’autres secteurs et d’utiliser les données de son emplacement actuel comme modèle de prévision du succès ailleurs sur le territoire. Ils pourraient également décider d’accroître les ventes au café existant, en offrant une gamme de produits différente à d’autres moments de la journée ou à des jours de la semaine ciblés, afin de mieux répondre aux besoins d’un public démographique différent. 

Obtenez de l’aide pour votre analyse d’achalandage  

Les données ultra-locales, comme la circulation véhiculaire ou l’achalandage piétonnier, constituent un outil précieux de plus en plus exploité dans l’industrie du commerce de détail. Ainsi, pour se démarquer de la concurrence, les détaillants doivent connaître ces données qui leur permettront d’atteindre leurs objectifs commerciaux. La précision de ces données représente un atout inestimable pour se démarquer et gagner un avantage concurrentiel. À ce titre, qu’il s’agisse de sélectionner la bonne source de données, de compiler et de transmettre des données, ou de préparer des tableaux de visualisation fournissant un portrait global de l’exploitation, l’expertise de Korem est incomparable. 

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