Retail : l’analyse des données de fréquentation client, source d'indicateurs de performance !

Dernière mise à jour : 21 oct. 2021

Alors que les e-commerçants accordent une importance stratégique à l’analyse des données de fréquentation de leur site web, les magasins semblent beaucoup moins enclins à le faire pour des raisons qui tiennent souvent à peu, comme le manque de temps, le manque d’outils et une phygitalisation qui prend un peu de retard ! Une analyse du Business Harvard Review de 2018* rapporte que seulement 5% des retailers analysent leurs données pour piloter leur activité !

Quel e-commerçant, aujourd’hui, ferait l’impasse sur l’analyse de la fréquentation par page, par article, par provenance, et ne le lierait pas au taux de conversion ?

Ce qui paraît une évidence en e-commerce, ne l’est pas forcément sur site. Pourtant, analyser les données de fréquentation d’un magasin peut tout autant servir les performances commerciales du site que l’expérience client en magasin.


Faisons donc un tour d’horizon des principaux indicateurs que l’on peut récolter, grâce à la mesure de l’affluence dans le magasin, et quel impact l’analyse de ces données peut avoir sur la gestion, la performance ou la satisfaction des clients !


Analyser les données de fréquentation client pour optimiser les performances commerciales des magasins


Avant même de parler d’analyse de la donnée de fréquentation, il faut, de toute évidence, obtenir cette donnée grâce à des capteurs de comptage intelligents. Il existe beaucoup de ces spécimens sur le marché : compteurs infrarouges, compteurs 2D ou 3D, analyse des vidéos de caméras etc.

Il est important de bien choisir son dispositif de comptage de personnes car c’est lui qui vous fournira une donnée fiable et précise que vous pourrez manipuler à loisir pour prendre les meilleures décisions possibles pour votre store.


Analyser le taux de conversion ou les sorties sans achat dans les magasins


Une des KPI les plus répandues serait, par exemple, la mesure du taux de conversion dans votre magasin. Combien de personnes sont entrées, combien sont ressorties sans achat, combien sont passées à la caisse et combien de personnes par ticket de caisse !

Des informations très riches pour évaluer le nombre de caisses à ouvrir en fonction du jour et de l’heure de la semaine (ou autres paramètres), quand dépêcher des ressources pour le ménage, le rangement etc. ou tout simplement, ajuster les horaires d’ouverture et les plannings des vendeurs.

Et surtout, des données à comparer avec les autres magasins pour agir rapidement si un site présentait un taux de conversion vraiment inférieur à la moyenne des autres sites.

On pourrait même imaginer analyser le taux de conversion en fonction du staff présent pour identifier des besoins en formation ou des actions de merchandising.


Analyser le temps moyen passé dans le magasin


Analyser les données de fréquentation peut également donner une très bonne vision du temps moyen passé dans le magasin (information à croiser avec le taux de conversion et/ou le profil des visiteurs). Vous saurez très vite si vous devez changer quelque chose sur l’accueil dans votre boutique : l’achalandage, la circulation, l’accueil, … Un e-commerçant sait toujours à quel point du parcours client le visiteur est sorti ; pourquoi ne pas l’analyser dans les magasins également ? Cela permet de mettre en place les actions nécessaires pour retenir le client et favoriser l’achat !


Comparer les performances commerciales par zones


En fonction des dispositifs de capteurs choisis, il sera également possible d’analyser les performances par zone et de les comparer avec les autres magasins. Cela peut même se faire grâce à vos caméras de vidéo surveillance !

L’idée étant d’analyser quelles sont les zones les plus fréquentées, à quel moment de la journée, et de croiser ces informations avec le profil des visiteurs, le taux d’affluence, le ticket moyen sur les articles de cette zone etc.

Vous disposerez alors également d’indicateurs qualitatifs qui peuvent vous alerter sur l’impact d’un changement de merchandising ou sur la mise en place d’un nouveau concept en rayon.

Une foule d’informations, finalement, pour piloter votre activité avec précision !


Analyser les résultats des campagnes marketing


Enfin, analyser l’affluence devant la vitrine du magasin, au regard du nombre de personnes qui entrent, qui transforment, qui ressortent sans achat, est un indicateur supplémentaire pour vous aider à améliorer les performances de votre magasin. Cela permet de mesurer l’impact commercial d’une campagne marketing (plus de personnes passent-elles devant ma vitrine ?), l’attractivité de la vitrine et pourquoi pas … de renégocier les loyers, notamment dans les centres commerciaux qui s’engagent sur une fréquentation moyenne de leurs espaces !

Voilà autant de données, recueillies sur la fréquentation et qui, analysées, vous permettent d’atteindre une certaine performance, en tout cas un pilotage « data driven » éclairé et non « au feeling ».

Toutes ces informations peuvent être utilisées à des fins de communication pour favoriser l’expérience client en magasin !


Analyser les données d’affluence pour améliorer l’expérience client en magasin


Communiquer le temps d’attente aux caisses


En effet, une bonne communication, claire et maîtrisée est souvent source de satisfaction client. Le meilleur exemple serait celui de l’attente en caisse.

Avec quelques capteurs dans les files d’attente, il devient facile de communiquer aux clients le temps d’attente à la caisse, en temps réel. Pour les magasins qui pratiquent la file unique d’attente, l’abandon de panier à l’arrivée aux caisses devient très anecdotique, les clients sont rassurés. Idem pour l’attente en cabine d’essayage. Terminé les articles qui sont abandonnés là, dans les rayons proches des cabines et qui sont une perte de chiffre potentiel et un coût supplémentaire de rangement ...

Ces informations peuvent également être analysées pour communiquer aux clients un comparatif entre le temps d’attente aux caisses traditionnelles et celui aux caisses automatiques !


Communiquer sur la jauge réglementaire


Analyser la donnée d’affluence, c’est aussi être capable de maîtriser sa jauge réglementaire. Qu’on soit en période de pandémie comme nous l’avons connu, en plein dans les soldes ou encore le jour de la mise sur le marché d’un produit très attendu, il deviendra très facile de communiquer sur le nombre de personnes dans le magasin et stopper les entrées si la jauge est atteinte. L’analyse temps réel des données d’affluence dans le retail reste un atout pour le gestionnaire et l'occupation reste un indicateur important pour l’expérience client.


Communiquer sur les prévisions d’affluence en magasin


Enfin, cette approche « Retail Analytics » permet aussi de faire du prévisionnel ! Outre le fait de pouvoir organiser beaucoup mieux l’accueil des visiteurs (conseillers, ménage, caisses, etc.) en fonction de l’affluence prévue, pourquoi ne pas communiquer cette prévision d’affluence comme on le fait dans les musées, dans les transports, sur la route etc. Cela devrait permettre de répartir les flux sur la semaine et de garantir toujours un niveau élevé de confort et d’accueil aux visiteurs !

Et dites-vous que si vous n’êtes pas encore mûrs pour le faire … vos clients le sont !


Finalement, par le simple point d’entrée de la fréquentation du magasin, on peut sortir une dizaine de KPI vraiment utiles pour agir rapidement sur la performance commerciale et la satisfaction des clients. Bien entendu, ces KPI sont d’autant plus pertinentes qu’elles sont croisées avec d’autres données, issues des caisses, de l’accueil, des contrôles d’accès ou de la sécurité. Par ailleurs, ces données doivent être rendues accessibles très facilement aux gestionnaires de magasins grâce à des API simples et des rapports préétablis consultables en deux clics ! Étudier les taux de conversion c’est agir directement sur le chiffre d'affaires et les dispositifs de comptage sont de fait très vite amortis.

Affluences peut vous conseiller sur la meilleure stratégie à mettre en place.





Source :

*An inflection point for the data-driven enterprise - Harvard Business Reviews

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