Comment savoir quelle quantité de chaque produit placer dans les rayons de votre magasin ? Un produit se vend-il bien parce qu'il occupe une place de choix, ou se vendrait-il bien quel que soit l'endroit où il est placé ? Ces questions taraudent les propriétaires de magasins et les entreprises de biens de consommation courante depuis des années. Mais il existe désormais un moyen d'y répondre.

Décider de la quantité de chaque produit à placer sur chaque étagère est l'une des décisions les plus importantes auxquelles sont confrontés les directeurs de magasins de détail. L'emplacement et la distribution des UGS (unités de gestion des stocks) d'une marque peuvent déterminer si un produit coule ou nage. Il n'est donc pas surprenant que les fabricants dépensent des sommes et des ressources considérables pour s'assurer les meilleurs emplacements. Selon un rapport récent de l'université de Chicago, les coûts d'occupation des magasins varient de 20 dollars le mètre carré pour les rayons de produits secs à 70 dollars le mètre carré pour les produits surgelés - ce dernier chiffre correspond à peu près au prix d'un bien immobilier à Mobile, en Alabama.

Il s'agit d'un exercice d'équilibre délicat. L'attribution d'un trop grand nombre de facings sera un gaspillage d'espace, tandis qu'un nombre insuffisant entraînera des ruptures de stock et, partant, des pertes de ventes. L 'élasticité de la demande par rapport à l'espace est complexe car de nombreuses variables doivent être prises en considération : non seulement la quantité d'espace allouée au produit, mais aussi la qualité de cet espace (emplacement du magasin, hauteur des étagères, proximité d'autres produits, etc.) ). Toutes ces variables influencent la demande.

Heureusement, la science des données apporte un nouvel éclairage sur ce concept, permettant aux fabricants de produits de grande consommation et aux détaillants de mieux comprendre le positionnement optimal des différents produits.

Elastic fantastique : Science des données, EPOS et recherche du point d'inflexion

Les produits de grande consommation et les détaillants sont plus que jamais sous pression - les marques établies sont attaquées par un afflux de nouveaux venus "artisanaux", tandis que les grandes surfaces sont confrontées au défi des magasins à prix cassés. Il est donc plus important que jamais que les fabricants de produits de grande consommation et les détaillants travaillent ensemble pour maximiser le rendement de l'espace. C'est là que la science des données entre en jeu.

Grâce aux nouvelles technologies de reconnaissance d'images et d'intelligence artificielle, les deux systèmes peuvent collecter des masses de données sur les rayons (comme l'emplacement des produits, la part des rayons, etc.) et les combiner avec les données EPOS (point de vente électronique). Grâce à des techniques d'exploration de données de pointe pilotées par des algorithmes sophistiqués, ces données brutes peuvent ensuite être utilisées pour mesurer, cartographier et utiliser l'élasticité de l'espace et améliorer le rendement de l'espace.

L'essentiel est de trouver le "point d'inflexion" de chaque produit, c'est-à-dire le point où l'augmentation de l'espace en rayon a un rendement décroissant sur les ventes. Supposons qu'un rayon comportant 10 faces de paquets de chips génère 10 % de recettes supplémentaires pour chaque face additionnelle du rayon. Mais le taux d'augmentation des recettes tombe à 2 % au-delà de la cinquième face supplémentaire, et à 1 % au-delà de la douzième. Le point d'inflexion se situe à 15 faces, lorsque les ventes augmentent de 50 %.

Une fois que les détaillants et les fabricants de produits de grande consommation le savent, ils peuvent identifier les produits qui se situent en dessous de leur point d'inflexion et ceux qui sont au-dessus. Ils peuvent alors réattribuer l'espace en rayon en conséquence pour maximiser le rendement.

Cela peut sembler un petit changement, mais il peut faire une grande différence pour votre résultat net. Un grand détaillant australien a collaboré avec le leader de la catégorie des produits de grande consommation dans la catégorie des snacks salés afin d'identifier 48 UGS qui étaient en dessous de leur point d'inflexion. Si ces UGS disposaient ensemble de 22 % d'espace supplémentaire, les ventes augmenteraient de 61 millions de dollars par an. À l'inverse, 87 UGS disposaient de plus d'espace qu'elles n'en avaient besoin, et cet espace serait mieux utilisé par d'autres produits. La désaffectation de cet espace coûte 23 millions de dollars par an, ce qui représente une opportunité de ventes nettes de 38 millions de dollars. Ce qui fait une grande différence pour n'importe quelle entreprise.

Faire de la place pour le changement : Se donner les meilleures chances de réussite

L'élasticité de l'espace est un problème complexe. Compte tenu du grand nombre de facteurs, tant internes qu'externes, il est impossible de savoir quel est l'impact de toutes ces variables. Mais le big data et l'analyse consultative permettent aux fabricants de produits de grande consommation et aux détaillants de mieux rentabiliser l'espace en rayon.

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