A long queue in a store is often considered as the main irritant. According to IFOP, the average waiting time is 11 minutes, while 38% of visitors would start losing patience after 5 minutes. As a result, 89% of shoppers would give up a purchase.
Acquisition et analyse des données en temps réel
Les magasins physiques ne disposent pas des mêmes outils que les sites de e-commerce permettant d’acquérir de la donnée sur les consommateurs. Leur premier enjeu est donc de mettre en place des outils contribuant à connaître la fréquentation de leur magasin, le temps moyen passé, le taux d’occupation et le parcours client. Ensuite, le deuxième enjeu est de comprendre quels sont les points de friction au sein du magasin, notamment au niveau des zones de caisses, afin de déterminer avec précision le taux d’abandon, le taux de conversion ou le temps d’attente.
L’objectif : permettre de prendre des décisions de manière immédiate pour éviter les irritants, et donc une perte de chiffre d’affaires.
Prenons un exemple : vous percevez un pic d’affluence à une heure donnée, et le temps moyen du parcours client en magasin est de X minutes, vous pouvez estimer et planifier des alertes prédictives afin d’ouvrir une caisse quelques minutes plus tard, et ainsi limiter les abandons de panier.
Utiliser les données historiques afin de faire du prédictif
Outre les données en temps réel, les données prédictives permettent d’estimer les temps d’attente en fonction des périodes, de la météo, des jours, des horaires, ou autres facteurs.
Ces données vous assurent une meilleure connaissance de vos clients et de leurs habitudes. Ainsi, connaître en avance les périodes creuses et les moments où votre activité sera plus intense permet d’anticiper l’allocation des ressources quelques jours en avance. Plus vous disposez de données historiques, mieux seront les prédictions vous permettant d’activer des actions marketing ou opérationnelles.
Allouer efficacement vos ressources
Allouer ses ressources de manière optimale est une tâche complexe, et nécessite une connaissance sans faille de son activité. Par exemple, durant certaines périodes creuses, vous risquez de vous retrouver avec davantage de personnel aux caisses que nécessaire. A l’inverse, durant les périodes de forte affluence, vous aurez tendance à être en sous-effectif aux caisses. Il s’agit donc bien d’une utilisation non optimale des ressources, et cela a un impact direct sur votre efficacité opérationnelle et financière.
Il est donc essentiel d’estimer en amont l’affluence, ainsi que le temps d’attente acceptable par vos clients (qui selon LSA, ne devrait pas s’élever à plus de 3 minutes pour l’enseigne Casino(2)), pour ensuite analyser l’ensemble des données afin de prendre les meilleures décisions, au bon moment.
Être transparent avec vos clients
Communiquer le temps d’attente à vos clients est un élément indispensable afin qu’ils soient informés, et de ce fait, limiter les irritants. Une fois le consommateur parfaitement informé, il peut prendre la décision de revenir effectuer son achat à un autre moment, plutôt que de simplement abandonner son panier et considérer son expérience comme mauvaise.
L’analyse des données vous permet ainsi une meilleure gestion des files d’attente, une réduction des coûts et une meilleure expérience client.
La solution Technis
Depuis plusieurs années, Technis s’impose comme un acteur majeur dans l’acquisition, l’analyse et le traitement des données en temps réel permettant de calculer des KPIs métiers, notamment dans le retail. Nos solutions répondent à des enjeux de digitalisation des points de vente physiques, et ont été adoptées par de nombreux acteurs du secteur.
Nous proposons des solutions pour les centres commerciaux, réseaux de points de vente et corners stores (shop in shop).
Nos experts pourront vous proposer un panel complet de services : de l’audit de vos points de vente, à un accompagnement personnalisé, en passant par la mise en place de notre suite software adaptée à vos enjeux.
Qu’est ce que notre solution vous apporte ?
Des données fiables pour :
- Comprendre et gérer vos flux clients ;
- Connaître le parcours de vos clients ;
- Maîtriser l’expérience client ;
- Mesurer l’engagement sur des produits ou rayons ;
- Calculer le taux de conversion, taux d’abandon et taux de capture, le panier moyen ;
- Gérer vos files d’attente ;
- Faire de l’analyse réseau (multi points de vente) ;
- Faire des analyses par heure/jour et semaine/mois, et bien d’autres !
(1) L’attente en caisse, source d’abandon d’achat
(2) Casino cible la réduction de l’attente en caisse avec ses caméras intelligentes
