5 questions auxquelles les marques peuvent répondre grâce au Signal-Based Merchandising

"Quels sont les magasins qui ont besoin d'attention ?" et d'autres questions auxquelles les données de Signal-Based Merchandising peuvent répondre

Sur une échelle de 1 à 10, quel est votre degré de confiance quant à la présence et à la position de votre produit dans les rayons d'un détaillant ? L'une des plus grandes incertitudes dans l'espace de vente au détail est l'information sur la présence ou non d'un produit en rayon. Les marques disposent de tellement de données qu'il est courant de se retrouver dans un état de paralysie analytique. Les marques peuvent voir quand le produit a été livré et quand il a été vendu en magasin, mais il leur manque souvent l'élément le plus important : les produits qui n'ont pas été vendus étaient-ils disponibles en rayon ?

Pendant des années, la seule solution à ce problème a consisté à envoyer quelqu'un dans le magasin pour vérifier si le produit était disponible et essayer de corriger ce qui n'allait pas. Ou alors, il fallait s'engager à effectuer des visites programmées dans les magasins selon un calendrier précis. Ces visites sont coûteuses, inefficaces et sujettes à l'erreur humaine. Si un produit est en rupture de stock entre deux visites, la marque perd de l'argent en raison des ventes non réalisées en attendant que le produit soit réapprovisionné. Très peu d'éléments concernant l'identification et le traitement des ruptures de stock étaient flexibles, précis, efficaces ou évolutifs.

Aujourd'hui, nous avons enfin une solution à ce problème. En fait, c'est précisément le problème que leSignal-Based Merchandising (SBM) a entrepris de résoudre, en donnant aux marques l'accès à des millions de signaux en magasin à l'échelle nationale et une vue continue de l'exécution au niveau du magasin, afin qu'elles puissent prendre des décisions plus intelligentes pour corriger les problèmes de rupture de stock.

Voici cinq questions essentielles auxquelles les marques peuvent répondre sur les ventes de produits grâce aux données SBM :

#1. Quels sont les magasins qui ont besoin d'attention ?

Le Signal-Based Merchandising exploite un flux constant de signaux provenant des magasins de détail de tout le pays pour donner aux marques une vue en temps réel des produits en rayon. Le volume des signaux est ce qui importe le plus ici - il y a un flux constant de signaux quotidiens et hebdomadaires, ce qui permet aux marques de comparer les informations et de décider s'il y a ou non un problème dans un magasin donné, un jour donné. Avec ces données en main, les marques peuvent rapidement voir (ou définir une alerte pour signaler) les magasins à fort ROI qui nécessitent une attention rapide.

#2. S'agit-il d'un coup de chance ou d'un modèle ?

Après avoir identifié un problème de merchandising au niveau du magasin, les données du Signal-Based Merchandising peuvent aider une marque à déterminer si elle doit ajuster sa stratégie de merchandising pour un produit spécifique. Le tableau de bord permet aux clients de déterminer si une rupture de stock est due à un événement inattendu (par exemple, une vague de chaleur qui fait grimper en flèche la demande d'eau et de glaces) ou s'il s'agit d'un problème récurrent qui doit être résolu en adaptant votre plan de merchandising. Peut-être avez-vous besoin d'une plus grande quantité de vos produits à chaque visite afin de continuer à maximiser vos ventes. Quoi qu'il en soit, le Signal-Based Merchandising peut vous aider à affiner et à optimiser votre stratégie, au lieu de vous contenter de réagir.

#3. Quelle est la meilleure utilisation de notre budget de merchandising ?

Envoyer des merchandisers dans un magasin pour effectuer un audit est une utilisation inefficace de l'argent. Lorsqu'une marque est bloquée sur un itinéraire de merchandising régimenté, les ressources sont gaspillées pour vérifier les magasins qui fonctionnent bien. Les données du Signal-Based Merchandising permettent aux marques de disposer de données beaucoup plus précises sur les magasins qui connaissent des problèmes de rupture de stock et sur ceux qui n'en connaissent pas. La marque peut alors éviter de visiter les magasins qui n'ont pas besoin d'assistance et maximiser le temps passé dans les magasins qui ont le plus besoin d'aide.

#4. Comment pouvons-nous améliorer notre stratégie de vente ?

Si une marque veut qu'un produit se vende, il faut qu'il soit en rayon, au bon moment ou pendant une période de forte affluence pour sa catégorie. Dans le cas contraire, la marque perd des revenus en raison des ventes non réalisées. Il en va de même pour les préoccupations liées à un faible volume de ventes - sans yeux en rayon, les ventes réduites d'une marque resteront un mystère. Les données du Signal-Based Merchandising offrent un accès visuel sans précédent aux produits en rayon à travers les yeux du consommateur, ce qui permet aux marques de vérifier si le produit est ou non en rayon, s'il est au bon endroit et au bon prix pour respecter le contrat, tout en signalant les possibilités de corriger les ruptures de stock et de capitaliser sur les opportunités de vendre plus de produits.

#5. Comment régler ce problème rapidement ?

Avec les solutions traditionnelles de merchandising, le processus de mise à disposition d'un produit en magasin peut prendre des jours, voire des semaines. Si les ruptures de stock constituent un problème sérieux, il s'agit d'un délai inacceptable - et les délais coûtent de l'argent. Le Signal-Based Merchandising, en revanche, est une solution permanente qui peut être activée en quelques jours, voire en quelques heures. Les marques peuvent choisir des configurations très précises à exécuter sur des unités de stock particulières ou dans des magasins spécifiques, grands ou petits, afin de découvrir exactement ce qui ne va pas et d'agir en conséquence.

Savoir précisément ce qui se passe en rayon

Les marques sont noyées sous les données, mais les données sans informations exploitables sont inutiles. Le Signal-Based Merchandising fournit aux marques ce dont elles ont besoin pour identifier et résoudre les problèmes dès leur apparition, qu'il s'agisse d'enquêter sur une baisse soudaine des ventes ou sur un pic soudain de variation d'une UGS par rapport à une autre. Ces données réduisent le bruit et les interférences dans un environnement de vente au détail pour se concentrer sur le plus petit dénominateur commun - ce qui est présent sur l'étagère.