Les petites et moyennes entreprises opérant dans les secteurs des biens de consommation emballés (CPG), de la distribution multimarques et du marketing sont confrontées à une concurrence acharnée et à une dynamique de marché en constante évolution. Pour prospérer dans ce paysage, les petites entreprises ont besoin d’un avantage stratégique qui leur permette de prendre des décisions éclairées, d’optimiser leurs opérations et de garder une longueur d’avance. C’est là que l’intelligence économique (BI) change la donne pour les distributeurs en gros qui approvisionnent le secteur de la vente au détail.
Dans cet article, nous explorerons les mesures clés, KPI’s et les concepts qui peuvent être rapidement mis en œuvre par les entreprises de produits de grande consommation et de distribution pour transformer les données inutilisées en valeur commerciale concrète dans des domaines tels que l’excellence opérationnelle, les achats/négociations avec les fournisseurs, les activités d’inventaire et l’identification des tendances du marché, des comportements des consommateurs ou des nouvelles opportunités de marché.
Collecte de données sur les biens de consommation emballés avec un logiciel d’identification de la source
Les marques de produits de grande consommation disposent d’une incroyable richesse de données provenant de sources internes et externes, qui nécessitent un logiciel d’analyse « agnostique » pour maximiser la valeur de leur environnement de BI, ce qui signifie qu’une solution ou une approche ne dépend pas d’une source de données spécifique. Dans le contexte de la veille stratégique, être « agnostique en matière de sources » signifie la capacité de travailler et de combiner des données provenant de différentes sources de manière interchangeable, sans être lié à une plateforme particulière. Cette flexibilité permet aux CPG en pleine croissance d’élever leur niveau de reporting à un niveau supérieur tout en garantissant l’évolutivité future de la plateforme.
Sources internes
Les données internes sont générées au sein d’une entreprise et représentent le fruit le plus facile à cueillir. En analysant et en exploitant les données internes, les organisations peuvent observer les tendances au sein de leur clientèle, identifier les goulets d’étranglement et optimiser les processus.
Voici quelques exemples de logiciels internes:
- ERP et systèmes financiers
- Données de la chaîne d’approvisionnement / Data WMS
- E-Commerce et places de marché
- CRM
- Analyse d’analytiques
Données syndiquées (sources externes 1/2)
Les données syndiquées font référence aux données d’études de marché collectées et agrégées par des sociétés d’études tierces (telles que NielsonIQ ou IRI) auprès de divers détaillants et magasins. Ces données sont généralement collectées sur une base régulière, souvent hebdomadaire ou mensuelle, et englobent un large éventail d’informations relatives aux ventes de produits, aux prix et au comportement d’achat des consommateurs.
Exemples de sources de données syndiquées
- Données sur les points de vente (POS) ou sur les ventes (chiffres absolus du marché pensant à l’étalonnage/aux parts de marché)
- Données sur les panels
- Données sur les acheteurs
- Données sur les ménages
Données directes sur le commerce de détail (sources externes 2/2)
Les données directes sur la vente au détail sont généralement obtenues auprès de grands détaillants tels que Walmart, Best Buy ou CVS, mais elles peuvent également être obtenues auprès de plus petits opérateurs. Ces données permettent de mieux comprendre le comportement d’achat des consommateurs et la performance des ventes au niveau du détaillant ou du magasin.
Voici quelques exemples de logiciels internes
- Données sur les points de vente (POS) ou sur les soldes (provenant de détaillants individuels)
- Données du panel
- Données sur les acheteurs
Une telle quantité de données peut devenir insurmontable pour une équipe qui tente de digérer manuellement un tel volume d’informations – ce qui laisse beaucoup de place aux erreurs humaines en cours de route… C’est là que les logiciels de veille stratégique entrent en jeu!
Mesures, tableaux de bord et indicateurs clés de performance pour les entreprises de biens de consommation emballés
Maintenant que nous avons examiné quelques-unes des principales sources de données pour les marques de produits de grande consommation, voyons comment elles peuvent exploiter ces informations pour les transformer en connaissances.
Les mesures internes font référence aux données qu’une entreprise recueille dans le cadre de ses propres activités, telles que les chiffres de vente, les niveaux de stocks, les résultats de production, les statistiques sur les employés, etc. Ces mesures donnent une idée de l’efficacité du fonctionnement quotidien de l’entreprise.
Les mesures externes analysent la manière dont l’entreprise est perçue et fonctionne en dehors de son contrôle direct. Il peut s’agir de classements de tiers, d’enquêtes d’opinion auprès des consommateurs, d’analyses de parts de marché, du sentiment des médias sociaux, de facteurs tels que les conditions météorologiques qui influent sur les ventes, etc. Elles donnent une idée de la manière dont l’entreprise interagit avec les clients et se situe par rapport à ses concurrents.
Les données internes sont plus tangibles et l’entreprise peut les influencer directement. Les données externes montrent des influences moins contrôlables et permettent d’éviter la complaisance, en aidant à comprendre les besoins des clients.
Ensemble, ces deux types de mesures peuvent révéler des points forts sur lesquels s’appuyer ou des problèmes à résoudre.
Part du marché
Les parts de marché sont l’un des principaux indicateurs de la performance et de la compétitivité des entreprises de marketing de marque sur un marché. L’étude des tendances en matière de parts de marché permet aux spécialistes du marketing des produits de grande consommation d’évaluer la dynamique concurrentielle, le positionnement stratégique, la santé de la marque et de déterminer si les initiatives prises ont eu l’impact souhaité par rapport aux rivaux à l’échelle nationale, au sein des sous-marchés clés ou au niveau des détaillants.
Segmentation de la clientèle
La segmentation de la clientèle consiste à diviser le panier total de consommateurs en sous-groupes significatifs sur la base d’éléments partagés tels que la démographie, le comportement d’achat ou les préférences, afin d’élaborer des stratégies de marketing ciblées. Cela permet aux marques d’identifier les habitudes d’achat au sein d’un groupe de clients, de personnaliser les campagnes de marketing en fonction des préférences d’un segment et de concentrer les ressources sur les cibles à forte valeur ajoutée.
Taux de distribution
Le taux de distribution fait référence à l’étendue de l’ensemble du portefeuille d’une marque/des unités de stockage (produits individuels) placées sur les étagères dans tous les points de vente d’un détaillant. Il est mesuré en examinant le nombre de magasins ou d’« enseignes » de ce détaillant (différentes marques au sein d’une chaîne plus importante) qui proposent des produits de l’entreprise.
Par exemple, si une marque de produits de grande consommation distribue ses articles dans 7 500 des 10 000 magasins d’une grande chaîne d’alimentation, son taux de distribution sera de 75%.
Taux de pénétration
Le taux de pénétration se concentre sur l’assortiment de produits dans chaque lieu spécifique, et pas seulement sur la présence de la marque. Il évalue le pourcentage du catalogue total d’une entreprise qui est représenté sur les étagères de chaque magasin/annonce qui le propose.
Par exemple, supposons qu’une entreprise de confiture propose 12 parfums. Un magasin peut disposer d’un espace pour 6 à 8 variétés. S’il stocke systématiquement 5/12, le taux de pénétration sera d’environ 42%.
Analyse des écarts
À la base, l’analyse des écarts est un outil utilisé par les entreprises de produits de grande consommation pour évaluer les différences entre les performances actuelles de l’entreprise et les objectifs souhaités ou prévus. Plus précisément, elle permet aux entreprises de produits de grande consommation d’identifier les sites ou les détaillants qui n’achètent pas le volume souhaité de produits ou de catégories spécifiques. En comparant les données de performance des ventes internes à des facteurs externes tels que la démographie des clients, les offres des concurrents, etc., on découvre des lacunes dans la distribution, la promotion et l’assortiment.
Par exemple, un distributeur de cosmétiques de taille moyenne a pour objectif d’augmenter sa part de marché de 5 % dans le secteur des produits de soin de la peau haut de gamme. Sa part de marché actuelle pour cette catégorie de produits est de 3 %. L’écart de part de marché est de 2%.
Analyse simple des écarts par magasin ou détaillant
L’impact des ventes en ligne
L’analyse de l’impact des ventes en ligne est un élément important d’une analyse moderne des écarts. Les consommateurs étant de plus en plus nombreux à faire des achats en ligne chaque jour, il est essentiel pour les marques de produits de grande consommation de comprendre comment leurs activités de commerce électronique affectent les ventes en magasin, les opérations et la rentabilité globale.
Exemple : Après le lancement réussi de son site web de commerce électronique, un distributeur de produits de santé constate une baisse de 10 % des achats en personne. En creusant les données, il se rend compte que 75 % des commandes numériques proviennent de clients existants. Ce taux de cannibalisation élevé signifiait que le site web détournait les clients des points de vente physiques.
Exemple d’un tableau de bord d’analyse des ventes
Prix Volume Mix
Pour les entreprises de produits de grande consommation, le mix prix-volume fait référence à l’impact que les changements de prix, de volume d’unités vendues et de gamme de produits ont sur le chiffre d’affaires total et la rentabilité. Il s’agit d’un indicateur important des performances commerciales que les entreprises surveillent de près.
Par exemple, un distributeur de produits alimentaires et de boissons a augmenté les prix des sodas de 5%, mais a vu les volumes diminuer de 5% en raison de la conjoncture économique. Dans le même temps, les préférences des consommateurs ont fait évoluer l’assortiment de produits en faveur de l’eau gazeuse, moins chère, au détriment des sodas. L’impact combiné s’est traduit par une baisse de 3% du chiffre d’affaires annuel total.
Promotions (remises ou Buy One Get One (BOGO))
L’analyse des promotions montre l’impact réel et le retour sur investissement des programmes de marketing par rapport aux ventes réelles. Les données historiques sur les levées promotionnelles, les types de promotion, les préférences des consommateurs, les retours sur investissement, etc. permettent de fixer des objectifs fondés sur des preuves lors de l’organisation d’événements futurs avec des partenaires commerciaux. Cela permet d’ajuster les budgets en fonction des initiatives les plus efficaces.
Exemple : En collectant et en analysant les données relatives aux points de vente et à la fidélité des clients, l’entreprise de produits de grande consommation a appris que sa promotion « un achat, un cadeau » était plus efficace qu’une offre de réduction de 30 % pour inciter les nouveaux clients à faire des essais et à renouveler leurs achats. Toutefois, les remises traditionnelles en pourcentage se sont avérées plus efficaces pour augmenter la taille des paniers. La veille économique permanente permet de maximiser les retours sur investissement en identifiant les techniques promotionnelles qui trouvent le plus d’écho auprès des clients.
Nouveaux produits
En surveillant rapidement et régulièrement les indicateurs clés de performance tels que les taux d’achat, les gains de distribution, la vélocité, les taux d’attachement et les taux d’achats répétés, il est possible de résoudre les problèmes et de renforcer les succès par la promotion ou l’expansion. Les bons nouveaux produits livrés à un rythme optimal sont essentiels pour stimuler la croissance des ventes, tandis que ceux qui sont à la traîne peuvent être supprimés avant de gaspiller d’autres ressources.
Exemple : Après avoir lancé un nouveau produit de granola à l’échelle nationale, les premiers relevés de vitesse, d’attachement et de taux de répétition de ses analyses ont montré une bonne acceptation, à l’exception d’un retard dans les taux de répétition en Californie. En creusant les données au niveau des magasins, elle a constaté que la distribution était inférieure à celle de ses homologues. Forte de cette information, l’équipe de vente a fait pression avec succès sur les détaillants pour qu’ils élargissent la distribution sur la côte ouest, surmontant ainsi le seul obstacle et assurant un déploiement cohérent de la croissance sur l’ensemble des marchés.
Analyse des ventes au niveau du détaillant/de l’enseigne
L’analyse au niveau du détaillant/de l’enseigne porte sur les performances d’une marque agrégée au sein d’un détaillant ou d’une chaîne particulière, par exemple dans l’ensemble des magasins Walmart. Elle se concentre uniquement sur le modèle de vente d’une marque au sein de ce partenaire commercial.
Exemple d’analyse d’un détaillant : L’analyse de l’enseigne Walmart a révélé une plus forte croissance des ventes et des gains de parts de catégorie pour la marque de produits de grande consommation dans les marchés de quartier par rapport aux supercentres, mettant en évidence les possibilités de modifier l’assortiment ou les promotions en fonction du format.
Données détaillées sur les ventes au niveau du magasin (POS) – Marques concurrentes
Les données des points de vente au niveau des magasins indiquent les mesures jusqu’à l’adresse de chaque magasin, ce qui permet des comparaisons intra-détaillants encore plus riches et plus granulaires. Les points de vente concurrentiels au niveau du magasin incluent également les chiffres des concurrents scannés aux caisses. Ces données révèlent la dynamique des parts de marché relatives, magasin par magasin.
Exemple : L’analyse des données des scanners des différents détaillants a révélé des dynamiques concurrentielles variables entre les marques d’un magasin à l’autre, depuis les leaders du marché qui s’emparent de la plus grande part jusqu’aux batailles serrées pour la première place, ce qui a permis d’obtenir des indications granulaires pour le ciblage.
Analyse de la rentabilité
Calculer les taux de vente qui représentent la rapidité avec laquelle les stocks disponibles sont vendus aux consommateurs au cours d’une période donnée, souvent hebdomadaire ou mensuelle. Cette méthode est largement utilisée par les marques de produits de grande consommation pour prévoir la demande pour des détaillants, des marchés ou des territoires spécifiques.
Par exemple, une entreprise laitière peut constater qu’un nouveau yaourt aromatisé à la pêche dans le Midwest n’atteint qu’un taux de vente de 60 %, alors que la moyenne de la catégorie est de 75 %. Sachant cela, les équipes de vente et de marketing peuvent approfondir leurs recherches pour connaître la cause profonde du problème.
Conclusion
La mise en place d’une stratégie d’intelligence économique intelligente et durable nécessite à la fois de l’expérience et de l’expertise. En tant que partenaire de votre succès, l’équipe holistique de consultants commerciaux de N’ware peut mettre en œuvre, intégrer, conseiller, personnaliser ou former votre équipe sur la plateforme BI leader Tableau et PowerBI. Contactez notre équipe dès aujourd’hui pour savoir comment nous pouvons aider votre entreprise à exploiter sa propre mine d’or de données.
Business Intelligence Plug and Play pour les produits de grande consommation à l’aide de SAP Business One
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