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Analyse des données commerciales

Comment les industriels de la GMS récupèrent des milliers d’euros ?

Visiter 100% du parc de points de vente?

Personne ne visite les 12000 magasins du parc GMS. Un ciblage des points de vente est réalisé, en adéquation avec la stratégie enseignes de l’entreprise et, bien souvent, sur les potentiels de chiffre d’affaires. La sectorisation permet ainsi de prioriser l’action de la force de vente, et d’éviter les visites non rentables. Dès lors, le risque que les références clés (ou piliers) ne soient pas détenues partout est accru. Devez-vous pour autant rester aveugle ?

Lire aussi : Comment organiser les visites des commerciaux en GMS ?

optimiser sectorisation commerciale

Les données Datasharing

Des solutions de visites externalisées et régulières, par une force de vente ou à l’aide d’une application, existent. Mais elles sont onéreuses et posent la question de la rentabilité de la visite : pourquoi visiter un “petit” magasin où 99% de la DN est présente.

Dans les accords signés avec les enseignes, une source d’information insuffisamment exploitée permet pourtant de ne pas rester aveugle : les données Datasharing.

Exploiter et mettre en forme les données commerciales

La complexité provient des fichiers sources, spécifiques à chaque enseigne. Ils sont bruts, sans mise en forme et difficilement lisibles. Bien exploités, ils permettent néanmoins de distinguer les manques à gagner dans les points de vente visités et non visités.

L’expérience nous montre que c’est dans les points de vente non visités que la marge de progression est la plus importante. Sans informations sur les strates et assortiments des magasins, le manque à gagner est calculé sur une liste restreinte de 2 à 10 références clés, selon l’industriel. Sa valeur résulte du produit VMM * prix réels des points de vente comparables (superficie) d’une même région.

Comme on le voit sur cet exemple (chiffres réels pour un industriel réalisant plus de 200M€ de CA), au niveau national, le manque à gagner annuel chez les non visités Intermarché représente 555K€, pour les 3 références piliers (les meilleures), absentes trois mois consécutifs. Sur ces trois mois, on peut considérer que 139K€ ont été perdus (555 x 3/12). 

En cliquant sur une région, le tableau se déroule et détaille, par priorisation de CA, où sont absentes les références clés.

La lumière faite sur les points de vente prioritaires, des plans d’actions commando peuvent être menés. Leur réussite pourra être mesurée quelques mois plus tard, toujours à l’aide des données commerciales, ce qui évite une nouvelle visite.

Toutes enseignes confondues, l’absence anormale des références clés peut représenter des millions d’euros perdus. La bonne exploitation des sorties de caisses Datasharing permet d’identifier rapidement où mener les actions correctives. La question suivante sera de savoir si elles doivent être menées par la force de vente interne et quel impact cela aura sur la sectorisation. L’argumentation pour le référencement durable devra aussi être travaillée. Il s’agit d’une vente différente, face à des prospects, et cela passe par de la formation. 

Le Groupe Merval aide les industriels de la GMS à optimiser leurs données commerciales,  les accompagne dans la mise en œuvre des outils d’exploitation des Datasharing et la formation à leur utilisation.

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