Le prospectus est toujours efficace : la preuve en 5 effets

Les catalogues promo coûtent cher et comme nous le disait un directeur de la communication d’une grand enseigne « On sait bien que la moitié des prospectus ne sert à rien, mais on ne sait pas laquelle ! ». C’est pour répondre à cette question que l’Agence intervient auprès des enseignes sur 2 axes stratégiques :

play_circle_filled L’analyse de la performance des catalogues en termes de trafic et de ventes

play_circle_filled L’optimisation de la distribution en volume national, régional, par point de vente et par quartier

Les 5 effets majeurs du catalogue

Comment mesurer l’efficacité du catalogue promo avec le big-data ?

Pour mesurer l’efficacité réelle des prospectus, nous utilisons les méthodes de big data :

1. Nous créons 2 groupes de magasins. Le catalogue promo des magasins du premier groupe sera distribué à la date prévue, les magasins du second en décalé de 1 à 2 semaines.
2. Nous créons également des segments de clients (via la carte de fidélité) et après géolocalisation, nous les typons sur les axes d’analyse que l’enseigne souhaite investiguer (quartier distribué ou non, proximité concurrence, distance au magasin, …).
3. L’ensemble des produits du catalogue est ensuite « flaggé » et qualifié (niveau de promo, visibilité dans le catalogue, …)
4. Nous créons une base big-data croisant l’ensemble des données afin de pouvoir suivre l’évolution des ventes suivant les groupes de magasins et les segments de clientèle.

Cette méthode peut bien sûr être appliquée sur un ensemble d’opérations, c’est ce que nous avons fait pour plusieurs enseignes.

Sur des réseaux de plusieurs centaines de magasins, de milliers de produits et de millions de clients, le big-data nous ouvre un nouvel univers d’analyse du comportement d’achat.

Concrètement, les résultats permettent :

• de valider / invalider, mais surtout de mesurer la réalité de la performance du catalogue
• de calculer le véritable ROI des opérations
• de créer des références de performance attendue par type d’opérations (promo, soldes, saisonnier, thématiques, …)
• de savoir comment la géographie impacte la performance (distance au magasin, proximité des concurrents, …)
• de créer des scénarios optimaux de distribution suivant les types d’opérations (quantités et quartiers à distribuer)

La performance prospectus en 5 grands types d’effets

Sans dévoiler de résultats par marché et par enseignes, nous pouvons synthétiser la performance en 5 impacts principaux :

1. l’effet réception

Les clients qui ont reçu le catalogue viennent 1,5 à 2 fois + que ceux des zones non-distribuées. Ils achètent plus de produits présentés dans le prospectus et dépensent 20% de + que les non distribués.

2. l’effet boost

L’efficacité du media ISA à un impact de 30 à 40% sur la fréquentation et de 20 à 30% sur les ventes dès la première semaine d’opération.

3. l’effet rattrapage

Les magasins qui ont été distribués avec 1 semaine de décalage sont 20 points en dessous des autres la première semaine d’opération (en FREQ et en CA). Mais ils refont leur retard en S2 avec +50% de sur-fréquentation et +60% sur les vente.

4. l’effet shopping

Les produits hors catalogues bénéficient également d’une progression de l’ordre de 20 à 25% des ventes.

5. l’effet recrutement

Le catalogue a un effet 2 fois plus important sur les zones éloignées que sur les zones de proximité, à la fois sur la fréquentation et sur les ventes.

Optimiser la distribution avec les équipes

Définir une stratégie

Les enseignes avec lesquelles nous travaillons ont un objectif global de rationalisation. Mais celui-ci peut s’exprimer de plusieurs manières (même si le driver est souvent le budget). Globalement, les alternatives sont les suivantes :

• réduire le budget catalogue au niveau national et distribuer uniquement dans les quartiers possédant le meilleur ROI
• sauvegarder les volumes mais en les redistribuant à la fois géographiquement, suivant une stratégie de typologie de point de vente (soutient, lancement, …), voir par type d’opérations
• adapter le volume à la performance souhaitée, quitte à l’augmenter

Associer les managers locaux

Nos méthodes big-data et machine learning permettent de monter des scénarios de distribution en partant du couple quartier-magasin. En soi, ce n’est pas un problème. En revanche, il y a clairement un enjeu de management derrière la distribution.

D’abord, il y a de vraies craintes sur le terrain de voir son budget réduit, ensuite quand le lien performance / distribution n’a pas été mesuré, il est toujours facile de justifier une perte de CA par une perte du volume d’ISA.

Aussi, nous accompagnons les enseignes en montant des ateliers pédagogiques et participatifs en région et/ou en magasin afin que chacun prennent sa responsabilité dans le projet d’optimisation.

Les ateliers fonctionnent de la manière suivante :

• La démarche et les résultats d’étude sont expliqués
• L’analyse est détaillée sur le/les magasins concernés
• Les objectifs de volume sont explicités pour la région et/ou les magasins
• Un simulateur géomarketing est utilisé en séance afin d’affiner localement les zones à distribuer

Finalement, ce type de projet associe la puissance d’analyse du big-data et l’intelligence et la connaissance locale des équipes de terrain. L’appui que donne la mesure concrète du ROI est un vrai plus parce qu’elle est implacable. Quand on peut prouver quelle moitié du volume de catalogue ne sert à rien, il est plus facile de faire accepter une réduction du budget com.