Merchandising
Exploitez toutes vos données transactionnelles et consommateurs pour prendre les bonnes décisions merchandising en utilisant (sans les suivre aveuglément) les recommandations identifiées par l’IA.
Identifier l’arbre de décision du consommateur
En suivant le comportement individuel de chaque client, identifiez les clés d’entrée et l’ordre des choix client dans la catégorie. Sur cette base, construisez l'arbre de décision pour chaque unité de besoin consommateur (i.e. groupe de produits répondant à un même besoin).
Adapter votre plan de masse
En prenant en compte votre compréhension approfondie de l'arbre de décision du client et la mixité entre les groupes de produits, définissez le plan merchandising optimal par catégorie, c'est-à-dire l'ordre dans lequel les sous-catégories de produits / familles de produits doivent être présentées au client.
Mesurer la performance de vos nouveaux plans merchandising
En vous basant sur une analyse à critères multiples (profils des clients, profils des ventes, saisonnalité...), identifiez les magasins test les plus pertinents, ainsi que les magasins témoins qui seront utilisés pour mesurer la performance du test.
Classer les magasins en cluster
Analysez en profondeur un réseau de magasins en prenant en compte un large ensemble de critères (structure des ventes, profil des clients, sensibilité aux prix, sensibilité aux promotions, saisonnalité...) et mesurez les variabilités pour en extraire un ou plusieurs angles de regroupement des magasins. Adaptez les stratégies catégorielles (sur l'assortiment, les promotions, les prix...) à chaque cluster.
Optimiser le plan au sol d’un magasin
Pour chaque magasin, analyser les performances de vente et de profit par mètre de linéaire et par mètre carré. Mettez-les en relation avec les performances client et définissez un plan d’allocation de l'espace qui optimise les ventes et/ou le profit, tout en respectant plusieurs contraintes opérationnelles et/ou principes commerciaux.
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