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Améliorer l'expérience client : l'exemple de Jumbo
Dans les grandes chaînes de magasin, un enjeu majeur est de minimiser le temps d’attente en caisse pour améliorer l’expérience client.
Mais comment savoir quel ratio avoir entre les différents moyens d’encaissement (caisses automatiques, caisses avec personnel) ?
En se basant sur l’historique des données de flux clients disponibles mais aussi sur l’observation des pratiques en magasin, pour identifier les pain points (points bloquants) ainsi que les quick wins (gains rapides), il est possible d’optimiser le temps d’attente en caisse en créant un outil de simulation des scénarios et du ROI.
Le contexte
Après avoir lancé une expérimentation de caisses automatiques dans l’un de ses magasins, Jumbo souhaitait déployer la solution sur l’ensemble de ses magasins, selon le besoin spécifique de chacun d’entres eux (40 magasins).
L’objectif étant de déterminer le dimensionnement optimal de son mix encaissement.
Jumbo souhaitait adresser plusieurs sujets :
- Valoriser le ROI du mix encaissement par magasin, par type de magasin et par flux clients.
- Simuler des scénarios d’organisation de la ligne de caisses en mixant caisses automatiques, caisses traditionnelles et éventuellement caisses d’appoint (ou mobiles), en tenant compte des opportunités et contraintes pour chaque magasin et des périodes d’affluence.
- Définir un scénario optimal par typologie de magasin tenant compte de plusieurs indicateurs comme la rentabilité du dispositif (ROI) ou encore le niveau de service client attendu (niveau de satisfaction par rapport à l’attente en caisse).
Les objectifs de la mission
- Aide à la décision sur les investissements futurs
- Modélisation du mix encaissement et besoin en ETP (Equivalent Temps Plein)
- Simulation de scénarios
La solution Datasulting
Notre équipe a travaillé à la création de scénarios types sur lesquels Jumbo peut se baser pour prendre les bonnes décisions d’investissements.
Nous avons également proposé des pistes d’améliorations et des estimations de ROI.
Notre équipe a travaillé depuis l’analyse de l’historique des transactions jusqu’à la simulation :
- Collecte des données
- Analyse et modélisation
- Segmentation des magasins
- Validation de scénarios de mix encaissement
- Création d’un outil de simulation XLS
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