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Points de Vente – Comment les industriels peuvent-ils avoir une bonne visibilité de leurs performances terrain ?
Eric Mestre – La mobilisation et la performance des forces de vente sont particulièrement critiques dans un contexte économique difficile. Or, ces dernières années, les industriels ont perdu la visibilité qu’ils avaient sur leurs performances commerciales en magasins et par point de vente du fait de la transformation de l’approvisionnement des distributeurs et la création de plateformes de distribution. De plus, les données commerciales ne sont pas toujours faciles à obtenir et à utiliser. Les industriels peuvent toutefois utiliser les données des distributeurs. Ceux-ci se sont en effet aperçus qu’ils pouvaient valoriser les informations sur les sorties de caisse, par exemple, ou les données issues de leurs bases de données fidélité et ont donc inclus dans les contrats de coopération commerciale la mise à disposition de ce type de données en échange de services, remises ou autres avantages commerciaux. Mais il s’agit de données brutes qu’il est difficile de traiter et que les industriels ont du mal à utiliser. Par ailleurs, les panélistes peuvent également permettre aux industriels d’avoir une meilleure ­visibilité de leur activité. Ils ont en effet des données de ventes par ­région que les industriels peuvent acquérir et qui peuvent être très utiles pour mettre en place le bon programme promotionnel, par exemple. Mais là encore, ces données sont souvent sous-exploitées. Certains ont pourtant mis en place des analyses de modélisations statistiques plus poussées (économétriques) qui permettent de croiser les informations et d’en tirer les bons enseignements et ainsi d’optimiser les actions sur le terrain.

Comment mener une telle analyse ?
Il est nécessaire de mener une analyse quantitative et qualitative des données de ventes en magasins. C’est un bon moyen de mesurer finement le résultat des actions commerciales mises en place tout en tenant compte des spécificités locales et ainsi d’identifier les leviers les plus performants. Pour comprendre les effets des différentes actions mises en place au cours du dernier trimestre et les raisons de ces effets, on peut établir des rapports standard et mener une analyse descriptive. Ensuite, il est intéressant de passer à une analyse prédictive, sur les prévisions de ventes de l’indus­triel, par exemple. Savoir ce qui se vend, où et comment permet à celui-ci d’optimiser sa production. On peut également introduire des données climatiques dans les modèles de prévisions afin d’identifier la météo-sensibilité d’une catégorie de produits et ainsi d’affiner les prévisions de vente de l’industriel. En mettant en place un outil statistique complet, il est donc possible de modéliser toutes ces informations et d’être non plus dans la simple analyse des actions passées, mais aussi dans la projection.

Quel est l’objectif de cette démarche ?
L’objectif est d’identifier les bons leviers commerciaux et surtout les plus contributeurs au chiffre d’af­faires, les leviers contributeurs à la performance commerciale étant, entre autres, la taille de l’assor­timent, le type de promotion pour une région donnée… Pour un brasseur par exemple, les mises en avant produits recueilleront des réactions différentes suivant les régions de France, la sensibilité au produit ne sera pas la même, la mise en place de têtes de gondole aura des résultats variables… Cette analyse croisée permet de réaliser un diagnostic par secteur, d’identifier de manière factuelle les disparités locales, mais aussi de définir les actions commerciales locales qui pourront être mises en place de façon globale. Cela permet d’avoir une meilleure visibilité sur la rapidité d’écou­lement des produits et de focaliser les efforts de la force de vente sur telle ou telle action, en s’assurant en même temps une meilleure allocation du temps terrain.

Pour quel impact pour les acteurs ?
D’une manière générale, le niveau d’informations obtenu permet de renforcer le dynamisme commercial d’un industriel. Dans un contexte de baisse de la consommation et de concurrence accrue, le suivi de la stratégie commerciale dans les points de vente est essentiel pour sécuriser la part de marché et le chiffre d’affaires. Surtout lorsqu’on sait que, au-delà des revenus générés par les investissements marketing traditionnels, la part des revenus générés au niveau du lieu de ven­te représente de 40 à 70 % des revenus totaux inhérents aux ventes. Concrètement, pour l’industriel, c’est un moyen d’optimiser son investissement et pour le distributeur, de réduire les ruptures. Globale­ment, cela permet d’optimiser le réfé­rencement et la mi­se en rayon. L’in­dustriel fluidifie ainsi la chaîne d’approvisionnement et donc sa performance auprès de chacun de ses clients distributeurs.

Quelles difficultés de mise en œuvre ?
Pour le moment, les industriels restent peu nombreux à effectuer ce travail, car cela demande une certai­ne expertise et la démarche est un peu compliquée. L’analyse croisée nécessite certes de la technique et des outils spécifiques ; au départ, c’est donc un peu difficile à mettre en œuvre. Mais une fois en place, le processus se fait automatiquement. Le plus laborieux est la collecte d’informations.

Comment optimiser le traitement de ces données ?
Il y a beaucoup de choses à faire. Aujourd’hui, les données arrivent le plus souvent à la direction marke­ting d’un industriel. Or, ce n’est pas le service le plus à même de traiter ce genre de données efficacement. Si les industriels ont désormais pris conscience de l’intérêt de recueillir et traiter ces informations, ils n’ont pas encore fait la démarche de créer une structure adéquate avec une équipe dédiée. Et même s’ils ne souhaitent pas investir dans une structure nouvelle, ils pourraient mettre plus à contribution la supply chain qui, elle, est habituée au traitement économétrique des données et serait plus à même de gérer ce flux et d’en faire la bonne analyse.