Cas d'usage
Le choix d'un lieu pour s'implanter a toujours été un processus à haut risque pour les commerces. Il faut dire que ces décisions sont souvent prises avec de multiples sources de données cloisonnées. Désormais, les détaillants peuvent réduire considérablement le risque dans leur processus de sélection de site en surmontant le problème des silos, en intégrant des données spatiales et non spatiales et en utilisant l'analytique à la demande.
Croissance du chiffre d'affaires
Trouvez de nouveaux emplacements dans les zones où votre produit est le plus demandé
Rendement
Optimisez votre gamme de produits et réduisez les ruptures de stock
Réduction des risques
Déterminez précisément quels facteurs influencent les performances commerciales des différents emplacements
Problématique
La plupart des commerces sélectionnent leurs emplacements en combinant les informations sur la concurrence, les données du marché, la planification de l'implantation et l'adéquation stratégique. Il s'agit d'une décision fondée sur des données, car l'investissement dans un point de vente comporte l'avantage d'une augmentation de la part de marché et l'inconvénient d'un risque immobilier dans une zone donnée. Bien que la plupart des détaillants disposent d'une grande quantité de données, celles-ci sont souvent stockées dans des tableurs ou des silos au sein de l'organisation, ou dans des outils de cartographie et de reporting limités. Il faut beaucoup de temps pour établir un profil de risque pour un lieu donné et ce processus peut comporter de nombreuses erreurs.
Solution analytique
L'analyse spatiale permet aux entreprises de combiner des données géographiques et descriptives provenant de diverses sources et d'utiliser ces données dans des modèles et des visualisations géographiques. Dans une optique de Business Intelligence géographique, les équipes élaborent des modèles à partir de leurs données géospatiales sur les sites, de leurs relations et des attributs. L'analyse spatiale va au-delà du cadre traditionnel des systèmes d'information géographique (SIG), qui consiste à afficher des informations descriptives sur une carte, et s'étend désormais à la data science et au machine learning. La combinaison du cloud computing, des données géospatiales, de l'analytique à la demande et du reporting détaillé permet d'obtenir des informations exploitables pour chaque magasin, département et catégorie de produits. Pour le choix des emplacements commerciaux, cela signifie que les responsables des parcs immobiliers peuvent intégrer les données des points de vente dans leurs modèles de sélection et de prévision. Ils peuvent inclure des données jusqu'alors insaisissables sur les vitrines urbaines, les centres commerciaux, les présentoirs de bout d'allée ou de sol, le stationnement, les perspectives visuelles et le zoning.
Avec Alteryx, vous pouvez :
- Télécharger le Kit de démarrage de l'analyse spatiale pour combiner les données de valeur client ainsi que l'emplacement des clients et des nouveaux magasins pour analyser le comportement du consommateur et augmenter le chiffre d'affaires.
- Créer des zones de chalandise en fonction de la distance entre les clients et les magasins afin que vos produits soient disponibles pour plus de clients.
- Fusionner des données géographiques pour calculer la répartition des zones publicitaires, augmenter les ventes et atteindre plus de clients.
1 - Connexion aux données
Choisissez des variables géographiques pertinentes dans les jeux de données en utilisant l'outil Entrée d'Allocate
2 - Préparation et fusion
Utilisez l'outil Total cumulé pour enrichir les données importées
3 – Visualisation des données
Visualisez des itinéraires optimisés ou connectez-vous directement au logiciel de la chaîne d'approvisionnement
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