Optimiser la performance du point de vente : l’exemple de Darty

Placer un magasin à 30 minutes de tous les Français, c’est l’ambition que s’est fixée le groupe Darty en 2015. Un objectif aujourd’hui dépassé, grâce aux modèles prédictifs et à la location intelligence. 

Comment optimiser, analyser et anticiper la performance de son réseau de points de vente, sur tout le territoire national ? Réseaux, franchisés, ou encore magasins indépendants ont désormais le pouvoir d’identifier facilement la performance, pour la comprendre et donc, la reproduire.

La preuve par l’exemple.  

Derrière l’ambition de Darty de mailler tout l’Hexagone, plusieurs défis se font jour, comme le souligne Michel Fleys, directeur du développement de Darty. « Il y a deux challenges en un. D’une part nous devons établir un maillage fin du territoire et, d’autre part, il faut s’assurer que chaque implantation soit rentable en minimisant la cannibalisation avec les magasins existants », précise‑t‑il.

Dans ce contexte, la location intelligence a permis au leader de l’électroménager de trouver des réponses concrètes. Ainsi, l’outil mis en place par Darty et Galigeo a pu détecter les magasins sur‑performants     et proposer des solutions comme l’installation d’un corner au sein d’une grande surface pour absorber les flux.

Autre exemple : pour optimiser la performance des magasins situés dans les zones les moins peuplées, l’outil peut conseiller la mise en place de certaines opérations de communication. Parmi elles, du couponing, incitant à acheter en magasin plutôt qu’en ligne ou encore l’organisation de soirées privées, avec des remises pour tous les visiteurs. Autant d’opérations que les managers peuvent évidemment piloter en quelques clics, depuis l’outil.

Aujourd’hui, le groupe Darty a dépassé les objectifs fixés, puisqu’un magasin de l’enseigne s’ouvre toutes les semaines. En l’espace de 18 mois, la taille du réseau a doublé. Un maillage intelligent du territoire rendu possible grâce à des solutions prédictives. Rapides, ces outils sont en effet capables d’apporter une réponse en quelques minutes, contre 2 à 3 semaines en moyenne, si le manager fait appel à un cabinet de géomarketing.

Autre avantage, et non des moindres, une grande fiabilité des résultats : « Dans notre cas, le taux d’erreur sur le chiffre d’affaire prévisionnel est inférieur à 5 %. Ce chiffre peut monter à 20 % dans les cabinets de géomarketing » souligne Michel Fleys. Dans un contexte de course aux informations pertinentes pour une prise de décision rapide, l’accès à des outils en autonomie et en temps réel devient vital pour faire la différence. 

De surcroît, l’apport de la modélisation prédictive  ouvre de nouvelles possibilités d’analyse et d’opportunités de croissance sur l’ensemble des canaux : des points de ventes physique au site de e‑commerce en passant par le click and collect ou le drive. Le tout avec  une grande transparence et une réelle facilité d’usage.

+ d'infos :
galigeo.com
 

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