Comment améliorer la qualité des données de vente au détail

  • livre Personnel du T-ROC
  • calendrier 6 Mar 2023
  • horloge 10 minutes de lecture

Chaque détaillant moderne s'appuie sur les données pour éclairer ses décisions commerciales. Qu'il s'agisse d'analyser la démographie des clients, de prévoir l'évolution de la demande du marché ou de positionner des produits au prix le plus compétitif, les actifs de données sont indispensables dans le secteur de la vente au détail.

Grâce aux progrès de la technologie d'entreprise, la collecte de données est plus facile que jamais. Cependant, toutes les données ne sont pas nécessairement de bonnes données. Lorsqu'il s'agit de recueillir les meilleures données, ce n'est pas seulement une question de quantité de données ; c'est une question de qualité des données.

C'est pourquoi il est essentiel que les détaillants comprennent comment améliorer la qualité des données de vente au détail dans leurs processus commerciaux quotidiens.

Gérer la qualité des données pour une entreprise de vente au détail prospère

Des données de qualité sont des données utiles. Il fournit des informations exploitables et améliore considérablement les processus commerciaux tels que l'expédition et la logistique, ainsi que les transactions quotidiennes des clients. En règle générale, la qualité des données est déterminée par quelques paramètres clés -

  • état complet – Les données sont entièrement disponibles et n'ont pas d'entrées manquantes ou de champs vides
  • Précision – Les données reflètent précisément la véracité des informations fournies
  • Cohérence – Correspondances de données sur plusieurs systèmes, canaux et/ou bases de données
  • Opportunité – Les données sont disponibles et prêtes quand elles sont nécessaires
  • Validité – Les données fournies dans un format spécifique sont véridiques et vérifiables
  • Unicité – Les données n'apparaissent qu'une seule fois dans une base de données sans duplication

Ensemble, ces dimensions constituent le fondement de la qualité des données. Pratiquement tous les types d'entreprises peuvent bénéficier de l'amélioration de leurs efforts de gestion de la qualité des données, en particulier dans le secteur de la vente au détail.

Ce n'est un secret pour personne que l'industrie de la vente au détail est incroyablement compétitive. De la bière artisanale aux tapis, il existe d'innombrables commerces de détail qui se disputent les clients dans leur créneau à tout moment. Et avec les magasins en ligne éliminant les barrières géographiques, la concurrence n'a fait que s'intensifier.

Mais en tirant parti de la puissance des données de qualité, les détaillants peuvent acquérir un avantage concurrentiel pour se différencier de leurs concurrents sur le marché. L'impact d'une organisation, d'une analyse et d'une gestion correctes des données donne aux détaillants l'avantage dont ils ont besoin pour accroître leur valeur commerciale et surpasser les autres marques.

Pourquoi la gestion de la qualité des données est-elle essentielle pour les détaillants ?

En termes simples, la gestion de la qualité des données est essentielle pour les détaillants, car la prise de décisions basées sur des données de mauvaise qualité peut entraîner une perte de temps, d'efforts et de revenus. À l'inverse, des données de bonne qualité conduisent à une prise de décision éclairée qui optimise le retour sur investissement tout en ravissant les clients et en fidélisant la marque.

Examinons quelques-unes des manières spécifiques dont la gestion des données de qualité peut avoir un impact sur le commerce de détail.

Planification de l'assortiment

Les catégories spécifiques de produits et la variété de produits au sein de chaque catégorie disponible dans un magasin de détail spécifique doivent refléter les préférences et les comportements d'achat des clients dans la région.

Avec une bonne analyse de la qualité des données en place, les détaillants peuvent évaluer les habitudes des clients et la demande du marché pour prévoir les changements sur le marché et ajuster leurs efforts de planification de l'assortiment en conséquence. Une solide stratégie de qualité des données peut même aider à garantir que les stocks sont maintenus à des niveaux optimaux en fonction des données d'achat des clients.

Recommandations de produits

Les recommandations de produits sont un excellent moyen de convaincre les clients de faire un achat. En utilisant techniques d'exploration de données comme l'analyse du panier d'achat, les détaillants peuvent fournir les recommandations de produits les plus précises aux visiteurs du magasin et aux clients existants. Les scientifiques des données peuvent déterminer les recommandations de produits les plus précises en analysant les données des clients à partir de diverses sources, telles que :

  • Articles fréquemment achetés ensemble
  • Produits remplissant une fonction similaire
  • Articles récemment achetés par des clients du même groupe démographique
  • Produits récemment consultés par un visiteur spécifique du site Web

Les recommandations de produits ultra-sur mesure sont généralement associées aux achats en ligne, mais les magasins physiques peuvent également exploiter des données de qualité pour stimuler les ventes dans des emplacements particuliers.

Des prix compétitifs

En analysant les données de prix à la minute près, les marques peuvent établir le prix le plus approprié pour leurs produits. Malgré des offres de produits supérieures, certains détaillants peuvent perdre des clients au profit de prix attractifs fixés par des concurrents dans le même créneau. Mais avec l'assurance d'une qualité de données exceptionnelle, les détaillants peuvent garder une longueur d'avance sur la concurrence et fidéliser leurs clients en fixant les prix les plus compétitifs pour les bons produits au bon moment.

Relations avec les clients

La qualité des données peut révéler des informations surprenantes sur qui sont les clients, ce qui les intéresse et pourquoi ils achètent chez certains détaillants plutôt que chez d'autres. En comprenant les besoins de leurs clients, les marques peuvent personnaliser leur expérience de vente au détail en fonction de données démographiques particulières.

Conformité réglementaire

La classification et l'organisation correctes des données sont cruciales pour la conformité réglementaire. En effet, le règlement général européen sur la protection des données (RGPD) oblige les entreprises à corriger les données inexactes ou incomplètes dans leurs bases de données.

Les détaillants peuvent assurer des améliorations de la qualité des données dans leurs bases de données en mettant en œuvre des efforts dédiés d'amélioration de la qualité des données pour rendre les bases de données aussi précises et complètes que possible. En effectuant des contrôles réguliers de la qualité des données, les détaillants peuvent réduire considérablement les risques opérationnels liés au non-respect des normes de conformité réglementaire.

Conseils pour améliorer la qualité des données de vente au détail

Une mauvaise qualité des données peut nuire aux relations avec les clients, compromettre la réputation de la marque et faire chuter le chiffre d'affaires. La bonne nouvelle est que les détaillants souffrant de mauvaises données peuvent prendre des mesures proactives pour améliorer la qualité des données et l'efficacité opérationnelle.

Il existe quatre principaux domaines de problèmes de qualité des données que les détaillants doivent évaluer.

Témoignages

Les données clients sont l'un des actifs les plus importants pour toute organisation de vente au détail. Ce qui signifie que les bases de données remplies d'informations incomplètes ou inexactes sur les clients doivent être corrigées pour que les détaillants excellent. La vérification et la correction des données des clients sont cruciales, tout comme la gestion des entrées en double.

Les clients peuvent être invités à fournir des informations personnelles à de nombreux stades de leur parcours d'achat, de l'expédition et de la facturation aux enquêtes de satisfaction client. Mais tous ces points de données peuvent entraîner des doublons indésirables des mêmes informations client. À l'aide d'un algorithme de correspondance de données avancé, les enregistrements peuvent être comparés pour identifier les écarts et faire correspondre les données aux clients concernés.

De même, les clients peuvent ne pas toujours être totalement véridiques lorsqu'ils soumettent leurs informations personnelles, ou leurs informations personnelles peuvent être devenues obsolètes en raison d'un changement d'adresse ou d'état civil. Des informations client non vérifiées ou obsolètes peuvent entraîner un gaspillage des efforts de vente et de marketing, car les promotions et même les envois peuvent être envoyés aux mauvais destinataires.

The best approach to solve this problem is to break down customer data into smaller subsets and perform a verification analysis rather than trying to verify all customer data at once.

Produit

Le suivi de la qualité des données produit peut faire une énorme différence dans la capacité d'un détaillant à vendre. Des données produit de haute qualité peuvent aider les détaillants à fournir les meilleures recommandations de produits aux clients et à optimiser le placement des produits dans les rayons des magasins, entre autres avantages.

Tout comme la qualité des données des clients, la qualité des données produit est souvent affectée par des informations en double. La technologie de mise en correspondance des produits permet de résoudre ce problème en comparant les offres de produits et en fusionnant des informations sur des produits identiques.

La taxonomie des produits, ou la manière générale dont les produits sont classés et organisés, est également importante à prendre en compte. Mieux les produits sont organisés dans les rayons des magasins ou en ligne, plus ils sont faciles à localiser et à accéder. Avec l'aide d'outils de catégorisation de produits en libre-service, les détaillants peuvent analyser des montagnes de données sur les produits et trier les produits dans une taxonomie logique.

Localisation

Alors que le commerce électronique continue d'augmenter sa part de l'espace de vente au détail, une bonne qualité des données de localisation aide les détaillants à s'assurer que toutes les expéditions et livraisons sont envoyées aux adresses appropriées. Mais même ces actifs de données sont sujets à des inexactitudes en raison de problèmes courants tels que des informations manquantes ou des adresses non vérifiées.

Les informations d'adresse non formatées ou non structurées sont un problème courant pour les détaillants. Les informations peuvent être saisies d'une manière qui n'est pas conforme aux normes générales de qualité des données de l'ensemble de données ou couvrir plusieurs champs qui ne sont pas pertinents.

Grâce à la technologie de normalisation des adresses, les détaillants peuvent comparer le format des adresses à une base de données d'adresses établie, telle que le service postal des États-Unis (USPS). Cela garantit que toutes les adresses sont entrées dans les bases de données dans un format standardisé sans écart.

Ventes

Les données sur les ventes sont fondamentales pour prendre les décisions les plus critiques pour une entreprise de vente au détail. La qualité des données de vente peut fournir un aperçu approfondi de pratiquement tous les aspects des transactions de vente et guider les détaillants dans la prise de décisions concernant :

  • Produits les plus vendus
  • Les magasins de détail les plus performants
  • Bénéfices et revenus annuels
  • Rétention et fidélisation de la clientèle

L'un des principaux problèmes auxquels les détaillants sont confrontés avec la qualité des données de vente est le manque d'intégrité référentielle, ce qui signifie que les enregistrements de données de vente ne sont pas fidèles à leurs homologues de référence. Un ID de produit incorrect ou obsolète peut compromettre l'exactitude d'une base de données de ventes, ce qui rend difficile la création correcte de rapports, l'expédition de produits et la formulation de recommandations de produits aux clients.

L'application de contraintes de relation dans les modèles de données de vente est cruciale pour surmonter ce problème de qualité des données. Les problèmes d'intégrité référentielle peuvent également être identifiés à l'aide de formules de recherche intelligentes pour vérifier l'existence de toutes les données de vente pertinentes. La nomination d'un responsable des données pour appliquer les politiques relatives à l'utilisation et à la sécurité des données peut aider à garantir que les méthodes appropriées sont utilisées pour gérer les données de vente et garantir l'intégrité référentielle.

Si vous souhaitez optimiser vos efforts de marketing et développer votre entreprise en améliorant données de vente au détail qualité, contactez T-ROC dès aujourd'hui. Nous avons résolu les problèmes de vente et de service pour les plus grands noms du commerce de détail, et nous sommes prêts à faire de même pour votre entreprise avec des solutions de qualité des données axées sur la technologie.

FAQ

Comment améliorer la qualité des données ?

Les organisations peuvent améliorer la qualité des données en tirant parti des technologies de gestion de la qualité des données d'entreprise, en mettant en œuvre des procédures de gouvernance des données et d'autres techniques pour garantir que les données sont exactes et complètes.

Comment remédier à la mauvaise qualité des données ?

Vous pouvez réparer les pauvres la qualité des données de vente au détail en examinant les bases de données liées aux ventes, l'emplacement, les produits et les clients et la mise en œuvre des technologies de gestion des données et des politiques de gouvernance des données.

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