Facteurs locaux de performance
Identifier les configurations de sites les plus impactantes
format_quote
Avec plus de 100 critères par site, et des algorithmes de machine learning éprouvés, nous donnons aux enseignes une vision claire des emplacements types à privilégier et surtout ceux à éviter. Nous utilisons par ailleurs les résultats dans le scoring d’implantation et comme input dans les plans de développement d’enseigne sur toute l’Europe.
format_quote
L’emplacement doit être une caisse de résonance du concept commercial
Le succès de l’enseigne repose autant sur la force de son concept que sur ses emplacements. A l’Agence, nous croyons – et nous l’avons démontré à plus de 30 enseignes majeures – que le site commercial et son environnement constituent une caisse de résonance, un amplificateur qui permet à chaque magasin d’exprimer (ou pas) son potentiel. Et c’est un phénomène que l’on peut parfaitement mesurer avec les bons outils.
Analyser l’environnement des points de vente et isoler les critères locaux qui impactent leurs performances est fondamental. C’est même un préalable à toute étude sur l’optimisation d’un réseau d’enseignes.
Données et méthodes d’analyse des facteurs locaux de succès
Associés à des bases de données géomarketing, les algorithmes d’Intelligence artificielle et de machine learning permettent d’identifier les critères positifs/négatifs et de mesurer leur impact sur le chiffre d’affaires des unités commerciales.
Les critères mesurés sont quantitatifs et qualitatifs et concernent :
play_circle_filled La géographie de l’implantation (région, taille de ville, urbanité, tourisme…)
play_circle_filled La localisation commerciale (centre, périphérie, centres & zones commerciales, rues commerçantes, …)
play_circle_filled Le profil de population (âge, CSP, revenus, famille,…)
play_circle_filled La concurrence (directe, indirect, frontale, par circuit, par enseignes, pas typlogie d’offre,…)
play_circle_filled Les générateurs de trafic (pôles de loisirs, hypermarchés, locomotives spécialisées, …)
play_circle_filled Tout autre élément particulier au marché étudié