Retail Analytics : Comment les systèmes ERP transforment les données en bénéfices

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

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

Le rôle et les avantages de Retail Analytics

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 une clientèle croissante et à des bénéfices plus élevés. Savoir combien d’inventaire garder à portée de main, comment fixer le prix des produits et quelles mesures doivent être prises maintenant et à l’avenir ouvre la voie aux meilleurs résultats les plus rentables.

En plus d’améliorer la prise de décision, l’analyse des données profite aux détaillants en offrant une visibilité sur :

• Performances et ventes des produits.
• Comportement du client.
• Niveaux d’inventaire et prix optimaux.
• Perte de ventes.
• Niveaux de personnel.
• Marges bénéficiaires.

L’analyse de la vente au détail aide également les détaillants à développer des stratégies de marketing efficaces, à maximiser l’aménagement physique des magasins et à favoriser les ventes en magasin et en ligne.

Le besoin de systèmes ERP dans l’analyse de la vente au détail

Les détaillants modernes s’appuient sur d’énormes quantités de données, et les méthodes traditionnelles, à forte intensité de temps et de main-d’œuvre, de tri manuel de ces données, de tracer des chiffres dans Excel et de faire des prévisions basées sur une 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 d’entreprise complète, telle qu’un système de planification des ressources d’entreprise (ERP), qui peut tirer des données de chaque service et application tierce d’une entreprise et stocker, organiser, analyser et générer automatiquement des rapports sur ces données.

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 de données de vente au détail : descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive.

Systèmes ERP et analyses descriptives

L’analyse descriptive répond à la question : « Que s’est-il passé ? » Il donne aux détaillants une image complète de ce qui se passe dans leurs entreprises, y compris les ventes, les niveaux de stock et les informations sur les clients. Une solution ERP moderne devrait inclure des capacités d’intelligence d’affaires (BI) et d’analyse qui prennent des données brutes de plusieurs sources et les transforment en visuels faciles à lire (par exemple, des tableaux de données, des diagrammes à secteurs, des graphiques à barres, etc.), afin que les détaillants puissent comprendre, explorer et utiliser les informations efficacement.

Systèmes ERP et analyse diagnostique

L’analyse diagnostique répond à la question : « Pourquoi cela s’est-il produit ? » Il utilise les informations obtenues grâce à l’analyse descriptive pour aider les détaillants à identifier et à diagnostiquer les problèmes et les modèles organisationnels. L’analyse diagnostique applique l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour traiter plus de données et de variables qu’il n’est humainement possible. La bonne solution ERP fournira cette technologie AL et ML dès la sortie de la boîte.

Systèmes ERP et analyse prédictive

L’analyse prédictive répond à la question : « Que va-t-il se passer ensuite ? » Il utilise des algorithmes sophistiqués et des modèles statistiques pour fournir aux détaillants des informations sur les tendances futures. C’est la base pour prévoir la demande des clients sur la base de données historiques. Un système ERP moderne peut être utilisé pour recueillir des données historiques, les analyser avec des calculs automatisés et agir en conséquence en temps réel.

Systèmes ERP et analyse prescriptive

L’analyse prescriptive répond à la question : « Quelle est notre prochaine étape ? » Il utilise la technologie, comme un système ERP équipé de fonctionnalités d’IA et de ML, pour analyser les 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, de sorte que les détaillants avertis doivent examiner attentivement chaque fournisseur et choisir une technologie qui remplit ses promesses de « résultats réels et concrets ».