BearingPoint – Trouver ce qui marche vraiment
avec la solution Hypercube

Ce message s’adresse aux enseignes qui veulent réellement augmenter leur CA au mètre carré. Au mètre carré ? Oui, parce ce que la solution Hypercube de BearingPoint s’adresse aux métiers de la distribution, et aides les enseignes qui l’utilisent à résoudre l’équation communément rencontrée dans ce domaine : l’optimisation (réelle) des points de vente.
Pour savoir comment Hypercube, allié à l’expérience du retail de BearingPoint, se démarque et fonctionne, c’est juste un clic en-dessous…


 

Transcript

Dans la distribution, optimiser la performance des points de vente, c’est souvent analyser des ensembles de données, par silo.
On ne fait souvent que confirmer des hypothèses préconçues, sans identifier de solution.
 
Le problème, c’est l’imbrication des facteurs :
Au centre, il y a bien sûr le produit,
puis l’assortiment,
le rayon,
l‘agencement du magasin,
les clients,
les vendeurs,
les opérations marketing,
l’environnement, etc.
 
Alors, comment trouver ce qui marche vraiment ?
 
Notre approche Big Data Hypercube et notre expertise du retail vous aident à résoudre cette énigme.
Le principe est simple :
On collecte l’intégralité des données disponibles, d’où qu’elles proviennent : ça se compte vite en millions.
L’algorithme prend le relais, trouve les priorités, et identifie les combinaisons gagnantes.
Nous confrontons ces résultats mathématiques à notre expérience, pour ne retenir que les leviers pertinents.
 
Nous élaborons ensemble un plan d’action pour généraliser rapidement les bonnes pratiques existantes, mais ignorées jusque-là.
Par exemple, on renforcera la formation de certains vendeurs, tout en priorisant les nouvelles ouvertures pour se rapprocher d’un concurrent… Ou bien, on mettra l’accent sur les assortiments et la PLV…
Bref, on s’adapte, on simplifie, on exécute rapidement.
 
Le résultat ? Les enseignes que nous avons accompagnées dans cet exercice de 8 semaines ont systématiquement vu augmenter leur chiffre d’affaires au mètre carré dans l’année.