Analyse de la vente au détail : Comment les systèmes ERP transforment les données en profits

L'importance de l'analyse des données pour les détaillants

Les entreprises modernes qui ont accès à de puissants outils d'analyse de la vente au détail peuvent dégager de nouvelles possibilités d'expansion qui étaient inimaginables dans le passé. Les détaillants utilisent des données précises et faciles d'accès provenant de différentes sources internes et externes à leur entreprise pour déterminer ce que les clients achètent, quand ils l'achètent, pourquoi ils l'achètent et comment ils l'achètent. Cela les aide à voir ce qui pourrait se passer à l'avenir et à prendre de meilleures décisions. Les sources de données internes peuvent être un point de vente, un système de suivi des stocks ou un système de planification des ressources de l'entreprise (ERP), et les sources externes peuvent être des données démographiques et des données de marché.

Le rôle et les avantages de l'analyse du commerce de détail

La collecte et l'analyse d'informations précises sur les ventes, les stocks, les prix et la planification aident les détaillants modernes à prendre de meilleures décisions, plus conviviales, qui peuvent conduire à l'élargissement de la clientèle et à l'augmentation des bénéfices. Le fait de connaître la quantité de stocks à conserver, le prix des produits et les mesures à prendre aujourd'hui et à l'avenir ouvre la voie aux résultats les meilleurs et les plus rentables.

Outre l'amélioration de la prise de décision, l'analyse des données profite aux détaillants en leur offrant une visibilité :

• Performance des produits et ventes.
• Comportement du client.
• Niveaux de stocks et points de prix optimaux.
• Ventes perdues.
• Effectifs.
• Marges bénéficiaires.

L'analyse du commerce de détail aide également les détaillants à élaborer des stratégies de marketing efficaces, à optimiser l'agencement des magasins physiques et à stimuler les ventes en magasin et en ligne.

La nécessité des systèmes ERP pour l'analyse du commerce de détail

Les détaillants modernes s'appuient sur d'énormes quantités de données, et les méthodes traditionnelles, gourmandes en temps et en travail, qui consistent à trier ces données manuellement, à tracer des graphiques dans Excel et à faire des prévisions basées sur l'expertise personnelle, ne sont plus viables. En d'autres termes, les détaillants opérant dans l'économie numérique d'aujourd'hui ont besoin d'une solution de gestion commerciale complète, telle qu'un système de planification des ressources de l'entreprise (ERP), capable d'extraire des données de tous les départements et de toutes les applications tierces d'une entreprise et de stocker, d'organiser, d'analyser et d'établir des rapports sur ces données de manière automatique.

Mais ce n'est pas n'importe quel système ERP qui fera l'affaire. Les détaillants doivent choisir une solution qui facilite les quatre types d'analyse des données du commerce de détail : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

Systèmes ERP et analyse descriptive

L'analyse descriptive répond à la question : "Que s'est-il passé ?" Elle donne aux détaillants une image complète de ce qui se passe dans leur entreprise, y compris les ventes, les niveaux de stock et les informations sur les clients. Une solution ERP moderne doit inclure des fonctionnalités de Business Intelligence (BI) et d'analyse qui prennent en compte les données brutes provenant de sources multiples et les transforment en éléments visuels faciles à lire (tableaux de données, diagrammes à secteurs, diagrammes à barres, etc.

Systèmes ERP et analyse diagnostique

L'analyse diagnostique répond à la question : "Pourquoi cela s'est-il produit ?" Elle utilise les informations obtenues grâce à l'analyse descriptive pour aider les détaillants à identifier et à diagnostiquer les problèmes et les schémas organisationnels. L'analyse diagnostique applique l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine (ML) pour traiter plus de données et de variables qu'il n'est humainement possible de le faire. La bonne solution ERP fournira cette technologie d'IA et d'apprentissage automatique dès sa sortie de l'emballage.

Systèmes ERP et analyse prédictive

L'analyse prédictive répond à la question : "Que va-t-il se passer ensuite ?" Elle utilise des algorithmes sophistiqués et des modèles statistiques pour fournir aux détaillants des informations sur les tendances futures. C'est le fondement de la prévision de la demande des clients sur la base de données historiques. Un système ERP moderne peut être utilisé pour recueillir des données historiques, les analyser à l'aide de calculs automatisés et agir en temps réel.

Systèmes ERP et analyse prescriptive

L'analyse prescriptive répond à la question : "Quelle est notre prochaine action ?" Elle utilise la technologie - comme un système ERP équipé de fonctions d'IA et de ML - pour analyser des ensembles de données et prescrire des plans d'action optimaux. Selon Investopedia, lorsqu'elle est utilisée efficacement, l'analyse prescriptive "peut aider les organisations à prendre des décisions basées sur des faits hautement analysés plutôt que de sauter à des conclusions sous-informées basées sur l'instinct." Tous les systèmes ERP ne couvrent pas l'analyse prescriptive de la même manière. Les détaillants avisés doivent donc examiner attentivement chaque fournisseur et choisir une technologie qui tient ses promesses de "résultats réels et concrets".