Entre E-commerce et Business Intelligence, c'est une histoire de chiffres : découvrez la recette mathématique du succès en ligne! Nous aborderons comment passer de la mesure à l'optimisation.
Vous vous interrogez sur la façon dont les acteurs majeurs du e-commerce maintiennent leur position dominante ? Vous vous demandez comment ils anticipent les préférences d’achat de leurs clients avec une précision presque déconcertante ? Permettez-moi de vous initier à un concept qui pourrait bien transformer votre approche du commerce en ligne : la Business Intelligence (BI).
Mesurer pour performer : Suivi des ventes et évaluation de la performance des produits grâce à la BI
Dans l’écosystème concurrentiel du e-commerce, disposer d’outils précis de mesure de la performance est un élément clé de réussite.
Capitaliser sur le succès : comprendre la performance de vos ventes
La BI offre la possibilité de suivre en temps réel les performances de vos ventes. Il ne s’agit pas uniquement de voir combien vous vendez, mais aussi de comprendre quand et pourquoi vous vendez. Pour cela, des indicateurs comme le Chiffre d’Affaires (CA), le panier moyen ou le taux de conversion sont incontournables.
Par exemple, le taux de conversion est un indicateur précieux de l’efficacité de vos efforts de vente. Il se calcule avec la formule suivante:
(nombre de ventes réalisées / nombre de visites sur le site) * 100
L’objectif est bien entendu de maximiser ce taux pour optimiser l’efficacité de votre activité e-commerce.
Mettre en lumière les produits phares : suivi de la performance de vos produits
En utilisant la BI pour analyser la performance individuelle de vos produits, vous obtiendrez des insights précieux. Quels sont les produits les plus vendus ? Qui sont les cancres de la classe ? Quelle est la marge réalisée par produit ?
Une formule de calcul utile ici est le taux d’achat par produit, qui se calcule de la manière suivante :
(nombre de ventes du produit / nombre de visites sur la page produit) * 100
Cet indicateur donne une idée précise de l’attractivité réelle d’un produit.
L’usage de la BI dans le suivi de vos ventes et de la performance produit vous permettra de garder un oeil affûté sur votre activité e-commerce et de prendre des décisions éclairées à tout moment.
La connaissance client au cœur de la fidélisation et de l’acquisition : BI et clientèle
Comprendre vos clients n’est plus une option dans le secteur concurrentiel du e-commerce. La BI vous offre les outils nécessaires pour une analyse client optimale et une anticipation de leurs besoins.
Du profilage à la personnalisation : l’importance de l’analyse des profils clients
La Business Intelligence met à votre disposition des outils adaptés pour segmenter vos clients. Vous pouvez diviser votre clientèle selon différents critères : historique d’achat, géolocalisation, comportement de navigation, etc. Ces informations sont fondamentales pour toute initiative de personnalisation.
Par exemple, considérons l’approche RFM (Récence, Fréquence, Montant) pour segmenter vos clients. Elle permet de trier vos clients selon trois critères :
- La récence : Quand a-t-il effectué son dernier achat ?
- La fréquence : Combien d’achats a-t-il réalisé sur une période donnée ?
- Le montant : Quel est le total de ses dépenses sur une période donnée ?
Ces trois critères, facilement calculables grâce à la BI, vous offrent une vision précise de vos clients. Le calcul des critères de l’analyse RFM se fait ainsi :
- La récence : elle correspond à la durée écoulée depuis le dernier achat du client. On calcule ça en soustrayant la date du dernier achat de chaque client à la date actuelle.
- La fréquence : celle-ci se mesure en comptant le nombre total d’achats que le client a effectué sur une période donnée. Trivialement, cela peut être fait en utilisant une expression SQL COUNT sur l’ID du client au sein de l’ensemble des transactions réalisées pendant la période étudiée.
- Le montant : il s’agit de la somme totale des dépenses du client. Pour le calculer, on utilise généralement une expression SQL SUM sur le montant de toutes les transactions du client pour la période étudiée.
Il est intéressant de noter que ces trois critères peuvent ensuite être “normalisés” en attribuant un score entre 1 et 5 pour chacun d’eux (5 étant le score le plus élevé), permettant ainsi de créer une segmentation de la clientèle encore plus détaillée.
Si vous souhaitez automatiser ces calculs afin de les présenter de manière compréhensible, ce qui facilite grandement l’analyse RFM, nos experts chez .LOUD sont à votre disposition.
De la fidélité à la récurrence : appréhender et stimuler le comportement d’achat des clients
Vos clients fidèles sont le moteur de votre activité. En approfondissant l’analyse de leur comportement d’achat récurrent, vous pouvez développer des stratégies marketing plus efficaces.
Un indicateur important ici est bien sûr le taux de rétention pour mieux comprendre le comportement d’achat récurrent. Calculé comme suit :
(nombre de clients ayant effectué plus d’un achat / nombre total de clients) x 100
Toutefois, pour obtenir une vue encore plus précise, vous pouvez calculer la Lifetime Value (LTV) de vos clients. La LTV est une estimation de la rentabilité future d’un client, qui se calcule de la manière suivante :
LTV = Panier moyen x fréquence d’achat x durée de la relation client.
L’art de l’attraction : acquisition de nouveaux clients
La BI peut également vous aider à identifier les canaux d’acquisition de clients les plus efficaces. Ainsi, vous pouvez orienter vos efforts de manière à constamment attirer davantage de nouveaux clients. Le coût d’acquisition par client (CAC), une mesure obtenue en divisant le coût total de vos actions marketing par le nombre de nouveaux clients acquis, est un indicateur essentiel en la matière.
En somme, ces différentes techniques de Business Intelligence vous permettront de comprendre en profondeur vos clients, de les fidéliser efficacement et d’en acquérir de nouveaux de manière ciblée.
Maîtrise et anticipation : Optimisation des achats et de la gestion des stocks avec la BI
L’optimisation des achats et de la gestion des stocks sont deux leviers importants pour la croissance de votre activité e-commerce. Ils peuvent grandement bénéficier de la puissance de la Business Intelligence.
Vers une optimisation des processus d’achat
La Business Intelligence (BI) se révèle être un atout inestimable dans la quête de l’efficacité et de la rentabilité dans le monde du e-commerce. Vous pouvez optimiser vos processus d’achat et votre marge brute, en combinant la puissance des prévisions, de la gestion des stocks et de l’analyse de rentabilité pour prendre des décisions éclairées et alignées sur vos objectifs commerciaux.
1. Prévision des ventes du mois suivant :
Formule : Prévision des ventes du mois suivant = Moyenne des ventes des trois derniers mois * Facteur de saisonnalité du mois suivant.
- Moyenne des ventes des trois derniers mois : Calculez la moyenne des ventes des trois mois précédents pour lisser les variations à court terme.
- Facteur de saisonnalité du mois suivant : Un coefficient basé sur les tendances saisonnières des ventes à ce moment de l’année.
2. Stock optimal :
Formule : Stock optimal = (Ventes hebdomadaires prévues * Jours de stock de sécurité) - Stock actuel.
- Ventes hebdomadaires prévues : Estimez les ventes attendues pour la semaine à venir.
- Jours de stock de sécurité : Nombre de jours pendant lesquels vous souhaitez maintenir un stock de sécurité.
- Stock actuel : Le niveau de stock actuel.
3. Marge brute par produit :
Formule : Marge brute par produit = (Ventes du produit * Prix de vente) - (Ventes du produit * Coût d’achat moyen du produit).
- Ventes du produit : Nombre d’unités vendues d’un produit spécifique.
- Prix de vente : Le prix auquel le produit est vendu.
- Coût d’achat moyen du produit : Coût moyen d’achat par unité pour ce produit.
4.Variation des ventes par rapport à l’année précédente :
Formule : Variation des ventes par rapport à l’année précédente = (Ventes actuelles - Ventes de l’année précédente) / Ventes de l’année précédente.
- Ventes actuelles : Les ventes du mois actuel.
- Ventes de l’année précédente : Les ventes du même mois de l’année précédente.
5. Prix de vente cible :
Formule : Prix de vente cible = Coût d’achat par unité / (1 - Marge brute cible).
- Coût d’achat par unité : Le coût total divisé par le nombre d’unités achetées.
- Marge brute cible : La marge brute souhaitée sous forme décimale (par exemple, 0,2 pour 20%).
Moins de risques, plus de précision : gestion affinée des stocks avec la Business Intelligence
La gestion des stocks peut être un véritable casse-tête. En effet, vous ne voulez ni surstocker (et donc immobiliser des fonds inutilement), ni sous-stocker (et rater des ventes).
La BI offre ici une solution en vous fournissant une estimation précise des stocks nécessaires. En se basant sur des données passées et en tenant compte des variations saisonnières ou des événements spéciaux, elle peut prédire la fluctuation de la demande.
Une formule de calcul possible ici pourrait être :
Stock de sécurité = (Demande moyenne durant le délai de livraison + écart-type durant le délai de livraison) x niveau de service souhaité.
Cette formule est un outil très utile pour prévoir le nombre d’articles que vous devez garder en stock pour répondre à la demande sans risquer de rupture. Chacun de ses composants a une signification précise et importante :
- La demande moyenne durant le délai de livraison : C’est le volume moyen de demandes que vous recevez pendant le temps qu’il faut pour se réapprovisionner. Pour le calculer, vous pouvez faire une moyenne de toutes les commandes que vous avez reçues pendant ce délai sur une période donnée (un mois, un trimestre, etc.).
- L’écart-type durant le délai de livraison : Il s’agit d’une mesure calculée à partir de vos données historiques qui représente la variabilité ou la dispersion de la demande autour de la moyenne pendant le délai de livraison. Une valeur élevée indique que la demande varie beaucoup, tandis qu’une faible valeur signifie que la demande est assez stable.
- Le niveau de service souhaité : C’est un pourcentage que vous choisissez en fonction de vos objectifs commerciaux et de la balance entre le risque de rupture de stock et le coût de surstockage. Par exemple, un niveau de service de 95 % signifie que vous voulez être en mesure de répondre à 95 % de la demande sans risque de rupture de stock.
La formule donne le nombre minimal d’articles que vous devriez garder en stock pour atteindre le niveau de service souhaité. Plus le niveau de service est élevé, plus le stock de sécurité doit être important pour minimiser le risque de rupture de stock.
Avec la BI, la gestion de vos stocks ne sera plus une corvée, mais un atout pour votre e-commerce.
Une logistique optimisée : l’avantage compétitif grâce à la Business Intelligence
La logistique est souvent perçue comme une simple fonction de support – quelque chose qui doit être fait, mais qui n’offre pas réellement d’avantages compétitifs. Nous pensons que c’est une erreur. Optimisée correctement avec la BI, la logistique peut devenir une arme redoutable dans votre arsenal e-commerce.
Anticipation et résolution des problématiques logistiques
La BI aide à mieux comprendre et anticiper les problématiques potentielles de la logistique. Mais comment cela fonctionne-t-il exactement ? Supposons que vous ayez mis en place des KPI (Key Performance Indicators) en rapport avec les livraisons, comme le taux de livraisons en retard et le taux d’erreurs de livraison. En observant ces chiffres, vous constatez une tendance à la hausse des livraisons en retard.
Un outil BI pourrait vous aider à identifier l’origine de ce problème. Peut-être que certains fournisseurs ont fait preuve d’inconstance, ou alors c’est un problème avec la capacité de stockage ou de traitement de votre entrepôt ? La BI apporte la transparence, permettant d’agir en amont pour corriger la situation et améliorer la satisfaction client.
1. Calcul de la précision des prévisions de demande :
Formule : Précision des prévisions de demande = (1 - (|Demande réelle - Demande prévue| / Demande réelle)) * 100.
Cette formule évalue la justesse des prévisions de demande par rapport aux chiffres réels. Une précision plus élevée indique une meilleure gestion des approvisionnements et une réduction des coûts liés aux stocks inutiles ou aux pénuries.
2. Calcul de la capacité de traitement des commandes :
Formule : Capacité de traitement des commandes = Nombre de commandes traitées / Temps écoulé.
Cette formule mesure la vitesse à laquelle les commandes sont traitées et expédiées. En suivant cette métrique, les entreprises peuvent détecter les goulots d’étranglement et optimiser les opérations pour améliorer l’efficacité logistique.
Garantir une livraison sans faille
On ne le dira jamais assez : l’un des plus grands mécontentements des clients en ligne est une livraison ratée ou tardive. C’est là qu’une logistique bien huilée fait toute la différence.
Un calcul très simple vous permet de coonaitre le temps de transit moyen :
Formule : Temps de transit moyen = (Date d’arrivée réelle - Date d’expédition) / Nombre de commandes.
Cette formule mesure la durée moyenne qu’il faut pour qu’une commande atteigne son destinataire. En surveillant le temps de transit, les entreprises peuvent identifier les retards potentiels dans la chaîne logistique et prendre des mesures pour les atténuer.
Avec la BI, vous pouvez mettre en place un tableau de bord de suivi des commandes, indiquant le statut en temps réel de chaque commande, des délais de livraison prévus et de tout changement ou retard. Des alertes peuvent être mises en place pour agir rapidement en cas de retard ou de problème. Un client informé est un client rassuré !
La BI vous offre donc un double avantage en matière de logistique e-commerce : elle permet à la fois d’anticiper les problèmes et d’agir rapidement lorsqu’ils surviennent, assurant ainsi une satisfaction client optimale.
