Selon McKinsey, de nombreux détaillants ferment leurs boutiques pour les mauvaises raisons

En 2017 aux États-Unis, plus de 7000 magasins ont fermé leurs portes et la tendance se poursuit en 2018. Alors que le trafic dans les centres commerciaux aux États-Unis est en baisse constante, la banque d'investissement Credit Suisse prévoit de fermer 25 pour cent de tous les centres commerciaux américains d'ici 2022. Une mauvaise stratégie, selon une récente étude du cabinet de conseil en gestion McKinsey & Company. "De nombreux détaillants prennent principalement en compte les ventes et les bénéfices générés par le magasin physique, sans tenir compte de leur impact sur les autres canaux", lit-on dans le rapport de McKinsey.

Les consommateurs d'aujourd'hui achètent sur différents canaux. Les «showroomers» visitent les magasins physiques à la recherche d’idées et d’inspirations, mais ils achètent les produits en ligne plus tard. Les "webroomers" font le contraire, car ils préfèrent voir et toucher le produit avant de s'engager dans un achat. De nombreux consommateurs préfèrent également récupérer ou retourner leurs achats en ligne dans un magasin physique. Selon McKinsey, en considérant toutes ces pratiques, les méthodes traditionnelles pour mesurer le succès d'un magasin sont dépassées. "Les détaillants les plus avancés dans la technologie examinent désormais de près l’interaction entre les décisions prises par les clients en ligne et hors ligne", indique le cabinet. Un magasin qui ne vend pas beaucoup peut encore être bénéfique pour l'entreprise en termes de notoriété ou en générant des ventes sur d'autres canaux.

Comment avoir la bonne stratégie ?

Tout d'abord, McKinsey conseille aux détaillants d'examiner de près les données sur le comportement des consommateurs. Des données auxquelles les entreprises ont plus que jamais accès. La société de conseil a mentionné les programmes de réception optionnelle et les données de localisation des téléphones mobiles sous forme anonyme, deux moyens efficaces de faire la lumière sur la quantité et la qualité du trafic des clients. Selon McKinsey, les détaillants les plus avancés utilisent une combinaison de données géospatiales et d’apprentissage automatique pour obtenir des indications sur les habitudes d’achats.

Le rapport mentionne l'exemple d'un détaillant américain qui a embauché une équipe de scientifiques pour identifier les facteurs qui affectent le potentiel de vente. Certaines des variables examinées étaient les suivantes: forte fréquentation en fin de semaine, dépenses en ligne élevées dans leur catégorie de produits et proximité d'un magasin concurrent.

Après avoir déterminé quelles variables influençant positivement les ventes d'un magasin, l'entreprise a pu prédire les ventes potentielles de chacun de ses magasins et comparer les estimations avec les ventes réelles. "Ensuite, en utilisant la stimulation géospatiale, il a estimé l'impact de chaque magasin sur les ventes en gros et en ligne", lit-on dans le rapport. Ils ont découvert, par exemple, que les magasins situés dans des zones à forte proportion de jeunes professionnels urbains ont tendance à générer davantage de ventes en ligne. Sur la base de ces données, il est devenu beaucoup plus facile pour l'entreprise de décider quels magasins fermer, lesquels optimiser et lesquels transformer en showrooms numériques.

« D'après notre expérience, les détaillants peuvent quantifier les écarts de performance, découvrir des opportunités de croissance et obtenir des progrès analytiques géospatiales dans 6 à 12 mois - en particulier lorsqu'une équipe interfonctionnelle mène la charge », conclut le cabinet de conseil.

Article traduit et édité en français par Sharon Camara.

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