« Rien ne frustre plus les clients que d’attendre de l’aide parce qu’un magasin manque de personnel. Les données d’achalandage montrent précisément quand vos périodes d’affluence se produisent, non seulement par jour, mais aussi par heure. » – Michael Keenan, Shopify.
Les nouvelles technologies de l’ère numérique et de l’IA améliorent la précision des mesures d’achalandage en commerce de détail et transforment la façon dont la main-d’œuvre est répartie ainsi que la manière dont les entreprises ayant des emplacements physiques se font concurrence. Lorsque vous comprenez le volume de personnes qui franchissent vos portes, vous pouvez cesser de deviner et commencer à créer des horaires qui placent le bon nombre d’employés au bon endroit, exactement au moment où ils sont nécessaires.
Mesurer l’achalandage
Mesurer l’achalandage correspond au volume brut de personnes entrant dans un emplacement physique (magasin) ou s’y déplaçant, afin d’évaluer l’intérêt des consommateurs. Les données d’achalandage constituent un indicateur clé des taux de conversion, en révélant l’écart entre le nombre total de visiteurs et les ventes réelles. La maîtrise des habitudes de fréquentation des clients aide les décideurs à concevoir ou repenser l’aménagement des espaces et à ajuster les niveaux de personnel en fonction des besoins de l’entreprise.
Pourquoi l’analyse de l’achalandage est votre outil de gestion de la main-d’œuvre le plus précieux
Mesurer l’achalandage permet aux gestionnaires d’obtenir une compréhension de la façon dont les clients interagissent avec l’environnement du magasin lors de leur visite. Les données sur les tendances d’achalandage indiquent précisément où et quand les ressources humaines sont le plus nécessaires. Ces informations essentielles, lorsqu’elles sont collectées avec précision, permettent d’identifier des périodes spécifiques d’activité que les données transactionnelles, comme celles des systèmes de point de vente (POS), pourraient ne pas révéler. Les gestionnaires s’appuient sur l’analyse de l’achalandage pour suivre :
- Nombre de visiteurs par emplacement : Total des entrées quotidiennes ou mensuelles.
- Heures et jours de pointe : Identification des périodes les plus achalandées pour optimiser le personnel.
- Temps moyen passé sur place : Durée moyenne passée dans un établissement (essentiel pour les restaurants).
- Taux de conversion des ventes : Pourcentage des visiteurs qui effectuent un achat.
- Nouveaux clients vs clients récurrents : Identification de la fidélité de la clientèle.
Connaître le nombre de clients et le moment où ils entrent permet de transformer un environnement chaotique en une expérience client organisée et satisfaisante. De plus, cela permet à une entreprise de gérer ses coûts tout en maximisant chaque opportunité de vente qui franchit la porte.
6 méthodes pour capter les données des visiteurs en magasin
Les gestionnaires disposent de plusieurs stratégies distinctes pour recueillir ces données et en assurer la fiabilité :
I. Comptage manuel (solution économique)
Les systèmes de comptage manuel exigent qu’un employé enregistre physiquement chaque personne entrant dans l’établissement à l’aide d’un compteur manuel ou d’une feuille de pointage. Cette méthode est simple et abordable, coûtant généralement moins de cinquante dollars pour l’équipement. Elle offre également une bonne précision dans les petits commerces avec un seul point d’entrée.
Habituellement, un superviseur assigne cette tâche à un employé à l’accueil ou à un agent de sécurité pendant les périodes de pointe. Le comptage manuel permet d’établir une base de référence du flux humain entrant dans le système. Bien qu’il nécessite une intervention active, il constitue une solution immédiate et peu technologique pour mesurer l’achalandage sans avoir recours à des installations complexes.
À noter : Le suivi manuel n’est plus utilisé par les grandes chaînes nationales ou internationales en raison du coût élevé de la main-d’œuvre nécessaire pour effectuer le comptage.
II. Capteurs automatisés et imagerie thermique
Les capteurs automatisés utilisent des faisceaux infrarouges ou l’imagerie thermique installés à l’entrée du magasin pour compter chaque personne lorsque leur signature thermique est détectée. Ces outils, comme les compteurs thermiques Dor, assurent une surveillance continue sans nécessiter la présence d’un employé à l’entrée. Les détaillants installent ces dispositifs dans les cadres de porte afin de transmettre un flux constant de données vers un tableau de bord de gestion pour un suivi en temps réel. Cette méthode est particulièrement efficace dans les commerces à fort achalandage, comme les épiceries, puisqu’elle élimine les erreurs humaines ou les distractions.
À noter : Des détaillants majeurs comme Pharmaprix utilisent ces capteurs pour automatiser le comptage des visiteurs à l’entrée et obtenir des données fiables et sécurisées.
III. Suivi des données mobiles et Wi-Fi
Cette stratégie consiste à suivre les signaux uniques des appareils mobiles des clients lorsqu’ils se déplacent dans le réseau sans fil du magasin ou à proximité des tours cellulaires. Bien que la précision varie selon les paramètres des téléphones, cette méthode est inégalée pour cartographier les déplacements des visiteurs et identifier les zones où les clients passent le plus de temps. Les gestionnaires utilisent ces données pour déterminer quels présentoirs ou emplacements attirent le plus d’attention et pour tester l’aménagement du magasin afin d’en maximiser l’impact. Cela transforme le magasin en une carte numérique, permettant d’optimiser les transmissions sans fil des clients, de l’entrée jusqu’à la caisse.
À noter : Des leaders nationaux du commerce de détail comme Home Depot exploitent ces données de transmission sans fil pour analyser la façon dont les clients se déplacent dans leurs vastes espaces de vente.
IV. Analyse vidéo par IA et cartes thermiques
Les caméras de sécurité modernes utilisent désormais des logiciels d’IA pour identifier les silhouettes humaines et les distinguer d’objets comme les paniers d’achat ou les poussettes. Ces systèmes offrent un haut niveau de précision et génèrent des cartes thermiques qui montrent exactement où les foules se concentrent. Sur le plancher, cette technologie permet d’identifier les points de congestion en temps réel, donnant aux gestionnaires les données nécessaires pour ajuster les niveaux de personnel avant que l’expérience client ne soit affectée. Ces outils d’architecture de systèmes fournissent des informations précieuses sur la façon dont les clients se déplacent et interagissent avec le personnel et les produits.
À noter : Des marques mondiales comme Uniqlo utilisent l’analyse vidéo par IA pour suivre en temps réel la densité en magasin et générer des cartes thermiques.
V. Plateformes d’analyse de marché tierces
Des plateformes comme Placer.ai ou GrowthFactor exploitent des données massives anonymisées provenant des téléphones mobiles pour montrer les tendances d’achalandage de votre emplacement ainsi que celles des commerces environnants. Il s’agit d’un outil stratégique d’analyse de marché qui permet aux décideurs de comprendre où vont les clients lorsqu’ils ne sont pas dans leur magasin. Les promoteurs immobiliers utilisent ces informations pour choisir des emplacements et effectuer des analyses concurrentielles afin d’éviter de s’installer dans des zones peu fréquentées. Cela offre une vue globale du marché que les capteurs en magasin ne peuvent tout simplement pas égaler.
À noter : Des chaînes performantes comme Dollarama utilisent des plateformes de données tierces pour réaliser des analyses concurrentielles et choisir des emplacements stratégiques.
VI. Statistiques Google Business Profile
Google offre un graphique gratuit des heures d’affluence basé sur des données GPS historiques, qui met en évidence les moments où une entreprise est généralement la plus achalandée. Bien que cela ne fournisse pas un décompte précis en temps réel, cet outil permet d’identifier les « vagues » de trafic prévisibles au cours de la semaine. La plupart des petites entreprises utilisent cette fonctionnalité comme premier outil d’analyse afin d’ajuster leurs heures d’ouverture et leurs horaires en fonction de la demande réelle. C’est une excellente façon d’évaluer votre planification actuelle à partir de données historiques, sans investir dans de nouveaux équipements.
Comment transformer les données d’achalandage en un horaire optimisé
Recommandations pour les petites et moyennes entreprises
Les détaillants de petite et moyenne taille, comme les restaurants ou les épiceries de quartier, n’ont pas toujours les ressources ou le budget pour exploiter pleinement les nouvelles technologies. Cependant, les données fournies par Google Business Profile peuvent aider à établir une base initiale de l’achalandage. Cet outil gratuit permet d’identifier les principales périodes d’activité des clients, ce qui permet aux gestionnaires de passer à des capteurs automatisés seulement lorsque des données plus précises sont nécessaires.
« Si vos clients voient de longues files d’attente aux caisses, vous risquez de perdre cette vente au profit d’un autre magasin ou d’un concurrent en ligne. Et c’est là que ça devient intéressant : non seulement cela vous donne de l’information pour planifier vos horaires, mais cela vous permet aussi de mieux connaître vos clients. Avez-vous plus d’achalandage les fins de semaine et après les heures de travail? Il est probable que la majorité de vos clients soient des travailleurs. Y a-t-il une augmentation du trafic aux mêmes moments durant la semaine? Cela peut indiquer que vos clients utilisent principalement les transports en commun. » — Roland Nagy, spécialiste en analyse de données et science des données.
TimeWellScheduled utilise les données d’achalandage pour optimiser la planification
TimeWellScheduled agit comme une interface qui transforme les données brutes d’achalandage en un plan de dotation fonctionnel. Le système infonuagique importe les données d’achalandage et les compare aux niveaux de personnel actuels, indiquant précisément où il y a un manque de personnel ou, au contraire, des ressources sous-utilisées.
De plus, au lieu qu’un gestionnaire passe des heures à analyser des feuilles de calcul et à faire des suppositions, TimeWellScheduled crée (et conserve) des modèles d’horaires qui aident à protéger les marges. Cela garantit que chaque employé inscrit à l’horaire est présent parce que les données démontrent qu’il est nécessaire, réduisant ainsi les coûts de paie inutiles.
Bonnes pratiques en gestion du commerce de détail : les choses à faire et à éviter
Les gestionnaires devraient appliquer ces lignes directrices simples afin de préserver l’intégrité du système de planification et maximiser le retour sur investissement :
À FAIRE :
- Analyser le taux de conversion chaque semaine afin de déterminer si les employés concluent efficacement les ventes.
- Planifier le début des quarts environ quinze minutes avant les périodes de pointe historiques afin de préparer le plancher.
- Tester les nouvelles vitrines en fonction du nombre d’entrées clients pour identifier les visuels les plus efficaces.
À ÉVITER :
- Supposer qu’un magasin achalandé est nécessairement rentable sans vérifier les données réelles.
- Ignorer les données des journées plus calmes, qui sont idéales pour le nettoyage en profondeur ou la gestion des stocks.
- Investir dans des technologies coûteuses (IA ou suivi Wi-Fi) avant de maîtriser les méthodes de base comme le comptage manuel ou par capteurs.
« Les détaillants performants savent que le suivi et l’analyse de l’achalandage révèlent des informations essentielles sur le comportement des clients. En comprenant les habitudes de fréquentation, il est possible de créer des environnements d’achat intuitifs, d’offrir une expérience client exceptionnelle et d’augmenter significativement les ventes. » — Michael Keenan, Shopify.
Conclusion
Mesurer l’achalandage est un élément essentiel pour exploiter une entreprise rentable avec un emplacement physique. Cela fournit les leviers nécessaires pour gérer des opérations à faibles marges avec un minimum de gaspillage. Les dirigeants doivent cesser de deviner et commencer à utiliser des données d’achalandage précises pour améliorer la performance de leur établissement.
